데이터 클린룸, 증분성 및 자사 데이터의 미래: 준비되셨나요?
게시 됨: 2024-05-03이제 모든 마케팅 담당자는 훈련을 알고 있습니다. 즉, 제3자 추적이 중단되고 있습니다. 미국과 해외의 개인 정보 보호 제한이 증가하고 있으며 Google은 실제로 Chrome 브라우저에서 쿠키를 단계적으로 제거하기 시작했습니다.
즉, 귀하의 비즈니스가 개인 정보 보호 탄력적인 데이터 전략을 설정하지 않았다면 이미 늦은 것입니다. 많은 방법을 설정하는 데 많은 비용과 시간이 소요될 수 있어 어려운 작업처럼 보일 수 있습니다. 그러나 현재 데이터에 대해 수행하는 작업은 미래의 가장 중요한 성장 차별화 요소일 수 있습니다.
그렇다면 타사 데이터의 완전한 사용 중단을 준비하려면 무엇을 우선순위로 두어야 할까요? 우리 전문가들은 자사 데이터 기반 마케팅 생태계에서 성공과 실패의 차이를 만들 수 있는 세 가지 솔루션, 즉 데이터 클린룸, 증분성 테스트, 미디어 믹스 모델링에 대한 길을 제시하고 있습니다.
솔루션 1: 데이터 클린룸
개인 정보 보호 규정 준수가 마케팅 전략의 필수적인 부분이 되면서 고객 데이터의 안전을 보호하고 캠페인 타겟팅 및 측정을 촉진할 수 있는 시스템이 필요합니다.
데이터 클린룸이 솔루션입니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 개인의 개인 정보를 위험에 빠뜨리지 않고 데이터 세트를 비교하고, 사용자 상호 작용을 이해하고, 유용한 시사점을 도출할 수 있습니다.
클린룸을 사용하면 광고주는 집계된 데이터(고객 수준 데이터와 반대)를 쿼리하여 엄격한 개인 정보 보호 관리 하에 해당 데이터를 분석할 수 있으므로 기본 개인 식별 정보(PII)에 노출되지 않습니다. 이는 이를 사용하는 회사가 개별 사용자를 추적할 수는 없지만 해당 사용자의 행동에 대한 통찰력을 활용할 수 있음을 의미합니다.
그러나 클린룸이 정말 빛나는 곳은 브랜드가 더 나은 측정을 위해 여러 소스의 데이터를 결합해야 할 때입니다. 클린룸 환경의 데이터는 플랫폼의 데이터와 동일한 제한을 받지 않습니다. 예를 들어 사용자가 Instagram이나 TikTok과 같은 개별 플랫폼을 선택 해제하는 경우 해당 플랫폼은 데이터를 제거해야 하지만 식별할 수 없기 때문에 클린룸에서 계속 사용할 수 있습니다.
데이터 클린룸을 활용할 수 있는 가장 중요한 방법은 다음과 같습니다.
- 상위 유입경로 캠페인이 성과에 어떻게 영향을 미치고 하위 유입경로 캠페인과 상호작용하는지 평가
- 수익 감소에 직면하기 전에 광고를 게재할 최적의 빈도 찾기
- 자사 데이터를 광고 플랫폼과 일치하는 신원과 통합하여 더 나은 고객 프로필 및 잠재고객 세그먼트 개발
데이터 클린룸을 사용할 준비가 되었다면 몇 가지 옵션이 있습니다. 귀하의 브랜드에 작업할 자사 데이터가 많은 경우 이론적으로는 자체 클린룸을 만들 수 있지만 상당한 노력과 투자가 필요하다는 점을 경고해야 합니다.
시작하기 더 쉬운 곳은 제3자와 협력하는 것입니다. Google, Meta, Amazon과 같은 주요 광고 플랫폼 플레이어는 경쟁사보다 상대적으로 성숙한 더 많은 데이터를 보유하고 광고주에게 플랫폼에서의 광고 성과에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있기 때문에 클린룸 환경을 지배하고 있습니다. 결정을 내릴 때 가장 자주 사용하는 플랫폼을 고려해야 합니다.
또한 사용자가 하나의 인터페이스에서 여러 클린룸을 쿼리할 수 있도록 하는 Habu와 같은 공급자를 통해 분석을 하나의 플랫폼으로 통합할 수도 있습니다.
모든 장점에도 불구하고 데이터 클린룸에는 상당한 한계가 있습니다. 대부분의 클린룸은 단일 플랫폼에서만 작동하며 다른 데이터 클린룸과 결합할 수 없습니다. 또한 많은 클린룸에는 광고주가 데이터 세트에서 개인이 식별되는 것을 방지하기 위해 동일한 데이터 세트를 쿼리할 수 있는 횟수에 대한 기본 제한이 있습니다.
해결 방법 2: 증분성 테스트
마케팅은 점진적인 성장을 촉진해야 하며 증분성 테스트는 어쨌든 발생했을 전환을 제거하여 이를 측정하고 캠페인이 구매 결정에 미치는 실제 영향을 확인합니다.
강력한 증분성 테스트 프레임워크는 브랜드가 모델링된 성과 데이터를 검증하고 캠페인이 전체 고객 여정에 어떤 영향을 미치는지 더 명확하게 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 테스트를 통해 팀은 마케팅으로 인해 발생하는 주요 KPI 및 비즈니스 결과의 실제 상승을 이해하고 시간 경과에 따른 미디어 효율성에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 증분성 테스트를 사용하여 예측 및 예산 모델을 실제 인과관계에 맞게 보정함으로써 전술, 대상 및 플랫폼 전반에 걸친 상대적 상승도를 이해함으로써 "차선으로 지출할 금액"을 결정할 수 있습니다.
관련된 데이터 및 채널의 유형과 브랜드의 우선순위에 따라 선택할 수 있는 다양한 테스트가 있습니다. 테스트가 알려진 대상(자사) 또는 알려지지 않은 대상(제3자) 대상인지 여부와 플랫폼별 대상인지 크로스 플랫폼인지 여부를 고려해야 합니다.
테스트를 선택하면 팀에서 변수를 할당하고 샘플 크기, 예산 및 일정을 정의해야 합니다. 테스트가 배포된 후 즉시 결과 측정을 시작하십시오. 테스트가 결과를 얻고 있는지 또는 일찍 중지하고 방향을 바꿔야 하는지를 결정하려면 중간 지점 분석이 필수적입니다.
이제 막 시작했다면 증분성 테스트가 대부분의 회사에서 쉬운 일이 아니라는 점을 기억하십시오. 설정하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하며 캠페인 최적화에 대한 피드백이 즉시 생성되지 않습니다. 귀하의 요구 사항에 맞는 효과적인 테스트를 설정하는 데 도움을 줄 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너를 찾아보세요.
솔루션 3: 미디어 믹스 모델링
타사 데이터 사용 중단과 관련된 가장 큰 두려움 중 하나는 교차 채널 추적 기능이 상실되고 진정으로 통합된 측정 및 통찰력이 줄어들 가능성이 있다는 것입니다. 미디어 믹스 모델링(MMM)은 모든 채널과 플랫폼에서 최적의 미디어 믹스를 결정하고 필요한 예산을 예측하는 데 도움이 됩니다.
MMM은 마케팅 담당자가 수익 감소와 같은 측정하기 어려운 효과를 포함하여 모든 마케팅 활동에 걸쳐 추진되는 교차 채널 상승을 결정하는 데 사용하는 전체적인 측정 접근 방식입니다.
MMM을 활용하는 브랜드는 일부 결정론적 데이터와 나머지 모델을 입력하고 과거 데이터를 활용하여 미래 투자를 예측합니다. 이상적으로는 브랜드 측정항목을 입력으로 포함하여 모델을 사용하여 해당 측정항목이 전환에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다. 또한 이러한 모델에는 경제적 요인, 가격 변화, 판촉, 재고 수준 등을 포함한 비미디어 변수가 통합되어 미디어에 미치는 영향을 정확하게 파악해야 합니다.
출처: 하버드 비즈니스 리뷰
MMM은 마케팅 담당자에게 미래 성장을 예측하고 브랜드 지표를 정량화할 수 있는 좋은 방법을 제공하지만 이러한 모델에는 과제도 있습니다. MMM은 비용이 많이 들고 느릴 수 있지만 이 측정 방법을 활용하려는 대부분의 마케팅 담당자에게 가장 큰 문제는 이러한 종류의 모델을 개발하는 데 수년의 데이터가 필요하다는 것입니다.
운 좋게도 새로운 종류의 MMM이 있습니다. Wpromote의 Growth Planner와 같은 고속 MMM은 오늘날 향상된 데이터 가용성, 컴퓨팅 성능 및 자동화를 활용하여 과거 전환에 대한 채널 영향을 측정하고 개별 데이터를 사용하지 않고도 결과를 정확하게 예측합니다. 이를 통해 MMM 프로세스 속도가 빨라져 마케팅 담당자의 효율성이 향상됩니다.
또한 고속 MMM은 마케팅 담당자가 더 빠르게 적응할 수 있도록 더 자주 통찰력을 제공합니다. 마케터는 거의 실시간 결과와 더 자세한 통찰력을 얻어 성과를 높일 수 있습니다.
이 세 가지 구성 요소를 갖추면 제3자 추적에 대한 지속적인 지원 중단이 발생하기 전에 이를 처리할 수 있는 데이터 전략이 더 잘 갖추어져 있을 것입니다. 데이터 생태계의 이러한 모든 변화가 위협적일 수 있지만 희망적인 부분도 있습니다. 개인정보 보호 준수 시스템을 사용하면 오래된 추적 방법에 항상 존재했던 사각지대를 해결할 수 있습니다.
자사 데이터 추적에서는 TV, 라디오, OHH 및 기타 채널과 같이 간과된 채널 쿠키 기반 속성을 고려합니다. 또한 고객의 개인 정보를 보호하면서 성능에 대한 보다 정확한 보기를 제공할 수도 있습니다.