DMP 어떻게 활용할 것인가?

DMP(data management platform) 는 일방적인 메시지 전달 방식의 마케팅 활동을 고객 경험 중심의 마케팅 활동으로 전환이 가능하게 하였습니다.

온/오프라인의 다양한 소스로부터 고객 경험 데이터 수집과 통합의 중심에 DMP가 있으며, 소비자의 구매 여정(consumer journey)에 기반한 채널별, 고객별 개인화 마케팅을 주도하고 있습니다. 특히 DMP는 기업이 갖고 있는 충성 고객 데이터와 통계적 모델링(look-alike model)을 활용하여, 이와 유사한 새로운 소비자에게 접근하는 것을 용이하게 하고, 적확(的確)한 크로스 채널 마케팅(cross-channel marketing)으로 효율성을 높이는 역할을 할 수 있습니다.

이러한 DMP 역시 MarTech과 AI의 발전으로 새로운 역할을 기대 받고 있습니다. 기존의 DMP는 쿠키(cookies)와 태그(tags)를 기반으로 하여 디지털 상의 익명의 타깃(anonymous target)에게 광고를 노출하기 위한 미디어 구매(media buying)와 개인화된 컨텐츠 전달이 주 목적이었습니다.

앞으로는 1차 데이터(1st party data, 멤버십 또는 판매 실적 등 기업 내부 데이터)와 2차/3차 데이터(2nd/3rd party data, 소셜 미디어 또는 웹사이트 방문 등 외부 데이터)의 결합으로 소비자와 관련된 모든 데이터를 연결하고, 이를 통한 인사이트 도출 및 마케팅 효율성 제고가 DMP 사용의 중심이 될 것입니다. Adobe Audience Manager, Oracle Bluekai, Google Audience Center 360 같은 DMP 솔루션들이 1차 데이터를 주로 활용하고 있는 마케팅 자동화 플랫폼(MAP, Marketing Automation Platform)과의 데이터 연결 기능을 제공하고 있는 이유입니다.

* Source: Introducing-fifth-state-of-marketing-report by SalesForce 2018.12

식별 데이터(PII, personally identifiable information)와 비식별 데이터(Non-PII)의 결합과 관련하여, 기업 내 데이터 거버넌스(data governance) 등의 이슈가 남아있지만, 마케터에게 무엇보다 중요한 문제는 방대한 양의 고객 데이터를 어떻게 해석하고 마케팅 인사이트를 찾을 수 있느냐 하는 것 입니다. 소비자의 관심과 행동에 기반한 개인화된 고객 경험을 전달해 주기 위해 DMP는 마케터가 알고 있는 내용을 데이터로 검증하는 단계를 넘어 데이터 간 숨어 있는 관계 파악을 통해 마케터가 알지 못하는 인사이트를 찾아 낼 수 있어야 할 것입니다