서드 파티 데이터 수집의 어려움
구글과 애플이 서드 파티 데이터 지원을 중단합니다.
2024년으로 유예되기는 했습니다만, 구글은 지난 2020년부터 크롬 브라우저에서의 서드 파티 쿠키 추적을 제한하겠다는 입장을 보였습니다. 애플 역시 2017년 사파리에서 서드파티 쿠키 추적을 제한하는 ITP(Intelligent Tracking Prevention), 뒤이어 2020년 6월 WWDC에서 앱 추적 투명성(App Tracking Transparency) 정책을 발표했고, 2021년 4월 iOS 14.5 업데이트부터 시행되었습니다. 기사1 기사2
고객을 이해하기 위하여 데이터 기반 마케팅을 하시던 분들은 서드 파티 데이터 지원의 중단에 난처하실 겁니다. 실무자들은 트래킹 제한으로 대표되는 데이터 환경의 변화를 알고, 대응책을 찾아야 합니다. 이 글에서는 각 파티 데이터의 정의와 의미를 소개하고, 고객 여정(User Journey) 개선에의 활용 방안을 설명합니다. 그리고, 퍼스트 파티 데이터 수집의 활성화 등 데이터 환경 변화에 어떻게 대응해야 할지 제안합니다.
제로, 퍼스트, 세컨드, 서드 파티 데이터
데이터들은 수집 방법과 출처에 따라 제로, 퍼스트, 세컨드, 서드 파티라고 나누어 부릅니다.
앞서 언급한 서드 파티 데이터란 서비스와 직접적인 관계가 없는, 외부 중개 회사로부터 획득한 데이터를 일컫습니다. 이들 회사는 브라우저 쿠키나 트래커를 통해 여러 사이트에 걸친 사용자 행동을 수집합니다. 온라인 디스플레이 광고를 제공하는 광고 회사들이 이러한 서드 파티 데이터를 사용합니다. 예를 들어, CRITEO의 개인정보 처리방침 페이지를 보면, 어떤 데이터를 어떻게 수집하는지 더 자세히 알 수 있습니다.
퍼스트 파티 데이터란 회사가 고객으로부터 직접 수집하는 모든 형태의 데이터입니다. 회사나 조직의 웹사이트/어플리케이션 내 검색 히스토리, 페이지 잔류 시간, 구매 내역 등의 예를 들 수 있습니다. 이 중 고객이 능동적으로 제공하는 선호도 및 관심사, 설문 결과, 개인정보 등의 데이터는 따로 제로 파티 데이터라고 부르기도 합니다. (2020년 포레스터 사가 Zero-Party 데이터라는 용어를 제시했습니다. 링크) 우리 회사 도메인 안에서 이루어진 사용자 활동만 수집할 수 있습니다.
파트너사가 수집한 퍼스트 파티 데이터를 구매한 경우, 이를 세컨드 파티 데이터라고 합니다. 호텔 체인과 항공사/차량 렌트 회사와 같은, 긴밀한 협력 관계에 있는 회사 간의 데이터 계약을 통해 얻을 수 있습니다. 이어서 이런 데이터를 왜 수집하는지, 어떻게 활용하는지 알아봅시다.
고객을 이해하고 KPI 개선에 활용하기
웹 로그 관점에서 고객을 좀더 이해해 봅시다. 기존에는 브로커를 통해 구입한 인구통계 특성, 방문 사이트 따위의 서드 파티 데이터를 통하여 고객 세그먼트를 분류하고, 잠재 고객을 선정하여 광고를 노출했습니다. 그러나 서드 파티 쿠키의 제한에 따라 제로 파티 및 퍼스트 파티 데이터의 중요도가 높아졌습니다.
대표적인 웹 로그 애널리틱스인 Google Analytics(이하 GA4)에서는 고객 여정을 획득(Acquisition)-참여(Engagement)-수익화(Monetization)-유지(Retention)로 정의합니다. 어떻게 각 단계에서 데이터를 활용하여 고객을 이해하고, KPI를 개선할 수 있을까요?
획득(Acquisition)
최초 방문에 해당하는 획득 단계에서는 신규 방문자 수, 전환율 등의 지표를 최적화할 수 있는 광고 및 콘텐츠 전략을 모니터링합니다. 방문 페이지, 체류 시간 등의 행동 데이터를 분석하고, 비용 대비 유입 트래픽이 많은 유입 채널 및 검색어 등을 파악하여 유입의 효율을 늘리는 마케팅 전략이 필요합니다.
참여(Engagement)
참여 단계에서는 주로 체류 시간, 이탈 포인트 등을 파악해서 개선된 인게이지먼트를 만드는 것을 목표로 합니다. 세션당 페이지뷰, 평균 체류 시간 등 웹사이트에서 제공하는 콘텐츠에 대한 사용자 관심도 및 참여도를 지표화하여 KPI로 삼을 수 있습니다. 사용자의 페이지 조회 수, 체류 시간, 클릭/ 댓글 등의 상호작용 데이터를 분석할 수 있습니다.
수익화(Monetization)
구매가 이루어지는 수익화 단계에서는 주문 건수, 평균 매출 등 수익과 관련된 KPI 최적화를 위한 데이터 분석이 필요합니다. 사용자들의 구매 내역, 장바구니에 추가한 아이템, 구매 전환율 등의 데이터를 통해 사용자의 제품 선호도 등을 파악하거나 프로모션 진행 여부를 결정합니다. 장바구니 품목 및 유지 시간 따위를 파악하여, 구매 결정으로의 전환을 유도할 수도 있습니다.
유지(Retention)
유지 단계에서는 고객과 장기적인 관계(재방문)를 구축하고자 합니다. 따라서, 고객 충성도 및 재방문율 지표를 높이기 위한 전략이 필요합니다. 여기서는 재방문자의 행동 데이터를 분석하여 충성도 높은 고객 코호트를 생성하고, 이들에게 맞춤형 서비스나 보상을 제공하는 등 고객 만족도를 높이기 위한 전략을 수립합니다. 재방문 빈도, 이탈률, 고객 충성도와 관련된 데이터 분석이 주를 이룹니다.
참고) 제로파티 데이터의 활용 방법
제로 파티 데이터 역시 모든 단계에서 활용할 수 있습니다. 설문조사나 피드백 등 직접 제공된 사용자 정보인 관심사와 선호도를 통한 고도화된 개인화가 핵심입니다. 개인화된 광고를 통한 신규 고객 유치(획득), 개인화된 콘텐츠 추천(참여), 맞춤형 할인 제공(수익화), 개인화된 메세지(유지) 등을 예로 들 수 있습니다. 이러한 제로 파티/퍼스트 파티 데이터는 수집상의 자유도가 높다는 장점이 있는 한편, 수집 및 활용 단계에서 개인정보의 적절한 비식별화, 그리고 정확성 검증의 책임이 있다는 점도 유의해야 합니다.
사용자 데이터 분석의 효과와 그 분석 기법에 대한 자세한 내용은 아래 글을 참고해보세요.
Jaden Jeong
서드파티 데이터 제한에 대한 대응 방안
애플과 구글이 서드파티 데이터를 제한하는 명분은 결국 '개인정보 보호 강화' 입니다. 서드파티 데이터의 제한으로 인해 불특정 다수의 고객에서 잠재 고객을 특정하기는 어려워졌습니다. "트래킹이 없는데 이후의 디지털 마케팅은 어떻게 진행해야 하는가?" 라고 한다면 결국 직접 수집할 수 있는 제로파티 및 퍼스트파티 데이터를 활용한 개인화 마케팅에 답이 있을 것입니다.
그렇다면 제로 및 퍼스트 파티 데이터의 1) 기획 2) 확보에 대한 고민이 필요할 것입니다. 데이터 기획을 위해서는 KPI를 달성하기 위해 확인하고 싶은 세부 지표를 설정하고, 수집하는 과정을 면밀히 거쳐야 할 것입니다. 데이터 확보를 위하여는 더 많은 고객 참여를 이끌어내야 합니다. 데이터를 능동적으로 제공할 수 있도록 하는 서비스 UX가 필요할 것이며, 추적 허용을 유도하는 콘텐츠 그리고 이벤트 기획이 필요할 것입니다. 고객 의견을 이끌어내기 위한 설문조사 문항 기획에도 힘을 쏟아야 합니다.
마지막으로, 웹 로그를 분석하여 사용자를 더 깊이 이해하고 싶은 실무자 분들께 HEARTCOUNT 사용을 권해드립니다. 코드나 SQL 작성 없이도 사용자 데이터를 깔끔하게 시각화할 수 있습니다. 또, 다양한 차원에서 데이터를 파고 들어 분석할 수 있습니다. 가지고 계신 엑셀 데이터를 업로드하여 시각화하는 것부터 시작해 보세요!
