[고객 데이터 플랫폼] 개인화 맞춤화로 최상의 고객경험을 제공하는 트레저데이터 CDP
고객경험(CX)과 데이터, 그 연결고리
2021년부터 시장에서 본격적인 화두가 되어, 2022년 다수의 그룹사와 대기업에서 오너 및 C레벨 경영진들의 신년 계획에 자주 등장한 단어가 있다. 바로 CX(Customer Experience), 고객 경험이다.
핫이슈로 등장하는 용어들이 새로운 것 같지만 사실 그 기원을 따져보면 과거에도 핫이슈로 여겨졌던 일련의 흐름에서 벗어나지 않는다. CX 의 경우도 고객 중심, CRM, UX(사용자 경험), 고객 여정(customer journey) 등의 단어들과 맥을 같이 한다고 볼 수 있다. 이 중 고객 여정, 혹은 고객 의사 결정 여정(customer decision journey)은 불과 2년 전까지 크게 회자됐다.
기업은 제품 및 서비스를 생산해 고객에게 공급하면서 이윤을 창출하기 때문에 다음과 같은 주제들에 대해 정확한 답을 얻어서 더 나은 비즈니스 상황을 만들고 싶어 한다.
“고객이 우리 제품과 서비스를 어떻게 알게 되었고, 어떻게 고민하다가 구매를 하거나 포기를 했고, 구매한 이후에는 어떻게 쓰고 있고, 그 과정에서 어떤 불만이나 만족을 하고 있고, 그래서 이후에 더 구매하는 충성 고객이 될지 아니면 마음이 완전히 돌아서서 악담을 하는 안티가 될지”
이 고민들에 대한 답을 구체적으로 찾아내기 위해서는 고객이 어떻게 의사결정을 하고 의사결정 과정에서 어떤 단계들을 거치게 되는지가 중요하므로 고객 여정이 화두였다. 사용자 관점에서 고객을 봤을 때는 어떤 서비스 디자인이 최적인지 알아서 구현해야 하므로 UX 가 화두였고 고객과의 관계를 잘 만들어가고 활용해야 하므로 CRM 이 화두였다. 즉, 제품과 서비스의 사용 대가로 기업에게 돈을 주는 정말 소중한 존재가 바로 고객이므로 결국 이 모든 트렌드의 핵심에는 가장 기본이자 본질인 ‘고객’이 있는 것이다.
CX라는 화두를 통해 사업의 본질인 고객이 계속해서 핵심으로 등장하고 있는 것인데, 여기서 차이점이라면 ‘경험’에 포인트를 주고 있다는 것이다. 고객 여정의 모든 과정에서 고객은 기업과 다양한 접점에서 상호 작용을 하는데, 이 모든 것을 통칭한 것이 결국 고객 경험이고, 고객 개인별로 이 경험이 어떤 식으로 전개되느냐에 따라 기업에 제공한 가치에 대한 고객의 평가가 이루어진다. 개개인의 평가와 그에 따른 행동, 즉 구매, 추가구매, 이탈 등의 총합이 결국 기업의 비즈니스 결과가 된다.
여기에서 또 하나의 중요한 포인트는 이제 그 경험을 데이터로 측정하고 평가하고 심지어 어느 정도 예측까지 할 수 있는 기술적인 기반이 갖추어졌다는 점이다. 고객의 경험은 기본적으로 기업이 제공하는 여러가지 채널이자 서비스 그 자체인 웹사이트, 모바일 앱, 오프라인 매장, 고객센터, 방문 상담, 방문 정비, 고객센터에서 고객이 어떤 상호작용을 했는지를 통해 상당부분 파악할 수 있다.
고객의 동의 하에 고객 개인정보를 보호하면서, 이러한 상호작용을 고객 개인별 행동 로그 데이터(behavior log data)로 실시간으로 수집하고 활용하는 방법론이 설문지나 인터뷰 등을 통해 간접적으로 이해하는 방법론 보다 효과적이고 정확하게 고객을 이해할 수 있어 점점 각광받고 있다. 6하 원칙에 입각하여, 누가 언제 어디서 무엇을 어떻게 했느냐에 대한 일련의 행동의 흐름을 데이터로 기록하여, 결국 핵심은 ‘왜 (이유)’를 이해하는 방법론으로 볼 수 있다.
따라서 지금 화두가 되고 있는 CX 는 고객의 경험을 데이터로 측정하고 해석하고 평가해서 더 나은 경험을 고객에게 제공해 결과적으로 기업이 더 성장할 수 있도록, 제품&서비스, 마케팅, 판매, 고객지원 등 기업의 모든 비즈니스 영역에 걸쳐 혁신과 변화를 추구하는 것이 이해의 핵심포인트이다.
고객 경험과 고객 데이터 플랫폼(CDP, Customer Data Platform)
고객 경험은 다양한 채널에서 발생하고 시시각각 변하는 데다 고객 경험에 대한 데이터 상당 부분은 실시간으로 기록이 되는 로그 데이터이므로 그 양이 방대한 빅데이터이다. 때문에 기업들은 다음과 같은 고민을 하게 된다.
첫째, 각 채널별로 발생되는 데이터가 채널별로 흩어져 있어 이것을 하나로 통합해 고객의 행동을 하나의 시간축으로 놓고 이해하기 어렵다. 현재 많은 경우 각 채널별 분석을 하고 있으며 각 부분적인 파악으로는 제대로 된 고객 경험의 전체 흐름을 알기가 어려운 상황이다.
둘째, 채널별로 고객을 가리키는 식별자가 제각각 다른 경우가 많아 실제로는 같은 고객이더라도 시스템상으로는 다른 고객으로 식별이 되는 경우가 많다. 따라서 실제 고객을 제대로 식별할 수 있는 통합ID 가 필요한데, 이러한 통합ID 를 만들어내는 고속의 알고리즘 및 빅데이터 처리 능력 등 전문적인 기술이 필요하다.
셋째, 고객의 경험을 제대로 이해하려면 적절한 시각화 뿐만 아니라 여러가지 고도의 빅데이터 분석이나 머신러닝 등을 종합적으로 활용해야 한다. 현재 많은 경우에 이러한 분석 기능이 고객의 통합 데이터와 직접적으로 연결되어 있지 않으며, 특히 방대한 행동 로그 데이터를 처리할 수 있는 분석 기능을 현업에서 바로 활용할 수 있는 수준의 사용성과 다양성을 갖추기가 쉽지 않다.
넷째, 고객 경험을 이해한 다음에는 결국 경험을 개선해야 하며, 전체를 대상으로 천편일률적인 개선안을 적용하는 것이 아니라 마이크로 세그먼트 및 궁극적으로는 한 명 한 명에 대한 초개인화가 고객과 기업 사이의 접점인 채널에서 이루어져야 한다. 그러려면 분석의 결과가 자동으로 채널별 개인화에 연동이 되어 작동해야 한다. 개인화에 고객이 어떻게 반응했는지도 역시 중요한 경험이므로 이 또한 데이터가 자동으로 적재 되어야 하는데, 분석 결과와 다양한 여러 채널에서의 개인화 액션을 자동으로 연동하는 기술을 하나하나 자체 개발하기가 어렵다.
2014년에 데이비드 랩(David Rabb)에 의해 개념이 소개되고 2016년부터 실제 솔루션들이 나오기 시작한 CDP(고객데이터플랫폼)는 위와 같은 문제들을 해결해주는 기능들을 갖추고 있는 플랫폼이다.
CDP 에도 여러가지 종류가 있고 그에 따라 특정 영역에서의 기능 포함 및 전문성이 모두 다르다. CDP 시장 초창기부터 지금까지 300여개 이상 글로벌 고객사들의 성공 사례를 만들어가며 시장을 개척해온 CDP 선도 솔루션 트레저데이터(Treasure Data) CDP는 그간 기업이 당면했던 고객 경험 문제를 해결하고 있다.
여러 군데에 흩어져 있는 고객 데이터들을 자동으로 가져와 하나의 큰 데이터 레이크(Data Lake)를 생성하고, 방대한 데이터 상에서의 ID 통합 고속 알고리즘을 통해 빠르게 통합 ID 를 만들어내며, 이 ID 를 기반으로 통합, 식별된 프로필에 대해 사용자의 수준에 맞는 다양한 분석과 대시보드, 머신 러닝 기반의 예측을 제공한다. 분석으로 끝나는 것이 아니라 시장의 대표 광고, 마케팅 애플리케이션과 연동되어 분석 결과가 초개인화의 실행으로 자동으로 이어지는 기능을 제공한다. 즉, 과거와 현재의 고객 경험 데이터를 통해 고객을 더욱 정확하게 제대로 이해하여 더 나은 경험을 제공하는 전체 사이클에 필요한 핵심 기능들을 모두 제공하는 것이 고객데이터플랫폼(CDP)이다.
국내외 다양한 기업에서 활발하게 활용되는 CDP
국내에서는 2021년부터 CDP 라는 키워드가 본격적으로 시장에 퍼졌으나, 미국, 유럽, 일본 등에서는 CDP 초창기인 2016년부터 여러 선도 혁신 기업들이 마케팅 및 기업의 디지털혁신과 전환에 CDP를 활용해 오고 있다. 트레저데이터의 CDP는 국내외 다양한 성공 사례들을 보유하고 있다.
전세계 최대 맥주 회사인 ABInbev(에이비인베브)의 경우 트레저데이터 CDP를 활용해 자사의 다양한 맥주 브랜드들에 대해 고객 개개인이 어떻게 교차로 인지하고 관심을 갖는지를 파악하고, 통합ID 생성을 통해 기존에 존재하던 중복된 고객 정보를 제거해 광고 집행의 비용 효율성을 대폭 증가시켰다.
즉, 과거에는 사실은 한 사람이지만 서로 다른 사람으로 판단되어 광고가 중복으로 집행 되었었는데, 이를 해결해 막대한 광고비의 절감과 고객 경험 입장에서 광고 피로도를 줄여 전체적인 ROI 를 향상 시켰다. 한편, CDP에 글로벌 세부 지역별 날씨 데이터까지 결합시켜서 날씨와 지역 내 맥주 매출의 관계 등을 활용하고 매출에 영향을 미치는 요소들을 머신러닝을 통해 확인하고 예측해 브랜드 소비 경험의 향상을 만들어냈다.
국내 1위 렌터카 기업인 롯데렌탈의 경우, 셀프 견적을 내고 여러 가지 정보 콘텐츠들을 살펴볼 수 있는 웹사이트 및 상담 신청을 하면 전화로 상담을 받을 수 있는 컨택센터, 이 둘이 고객 경험의 메인 채널이다. 웹에서의 고객의 관심 행동과 컨택센터에서의 상담이라는 두 가지 핵심 경험을 트레저데이터 CDP 를 통해 통합ID 로 연결하고 분석해 고객이 실제로 어떤 부분을 궁금해하고, 어떤 커뮤니케이션을 원하는 지를 파악하였다.
이를 토대로 보다 고객 중심의 적절한 상담 응대가 가능한 도구를 컨택센터 상담원들이 활용할 수 있어 상담 품질을 높이고 있고, 웹사이트 역시 개별 고객의 원하는 부분을 파악하여 그에 맞는 메시지나 오퍼를 전달할 수 있는 머신러닝 기반 개인화 운영을 단계적으로 확장하면서 적용 전 대비 고객 여정이 보다 원활하게 다음 단계로 흘러가는 것을 확인하고 지속적으로 조정하고 있다.
롯데렌탈 비즈니스의 또 하나의 정말 중요한 고객 경험은 서비스 경험 그 자체인데, 바로 렌트한 차량을 운전하는 경험이다. 롯데렌탈이 제공하는 렌트카에는 IoT 센서가 장착되어 있어서 고객의 운전 경험을 실시간으로 데이터로 기록하고 있다. 방대한 이 데이터 역시 트레저데이터 고객 데이터 플랫폼에 적재하여 고객에 대한 다른 모든 데이터와 통합함으로써 고객을 더욱 잘 이해하여 고객에게 맞는 서비스를 기획하고 개선하는 작업이 이루어지고 있다.
국내외 CDP 시장을 선도하는 트레저데이터 CDP
고객데이터플랫폼 CDP 등장 초반에는 대부분의 기업들이 마케팅에서의 개인화에 CDP 를 많이 활용했다. 이 단계에서 충분히 효용을 경험한 기업들은 이제 마케팅만이 아니라, 고객 경험과 관련이 된 모든 부문 즉 제품 개발, 판매, 고객 지원 등 기업의 핵심 전 부문에 걸쳐 CDP 를 활용하는 형태로 진화하고 있다.
트레저데이터 CDP 역시 시장의 개척자이자 선도자로서 이러한 혁신 선도 고객들과 경험의 폭을 같이 하고 있어 판매 및 고객 지원에 더욱 특화된 기능의 CDP 들을 마케팅 전용의 CDP 와 나란히 선보이고 있다.
트레저데이터 CDP 의 장점은 △특정 벤더의 솔루션에 종속되지 않고 각 분야별 최상의 이종 벤더 솔루션들을 결합할 수 있는 베스트 오브 브리드(best-of-breed) 접근법 △데이터의 수집과 분석과 활용이 따로 떨어져 있지 않고 강력한 분석을 직접적으로 할 수 있는 고객 데이터 레이크 및 분석 엔진의 기본 제공 △다양한 옴니채널에서의 개인화 실행을 손쉽게 자동으로 콘트롤할 수 있는 오디언스 스튜디오 등이다.
특히 개인정보보호는 고객 경험과 고객 중심에서 가장 중요한 부분이므로 실시간 동의 관리, 모니터링, 보안 레벨별 데이터 태깅 관리와 데이터 흐름 추적, 민감 정보의 세부 접근 권한 통제 등 강력한 여러 보안 기능들을 제공해 전세계 300여개 이상의 대기업들이 트레저데이터 CDP 를 안심하며 지속적으로 활용하고 있다.
한국 또한 개인정보를 보호하면서 개인화를 잘 달성해야 하는 요구가 높아지고 있다. 현존하는 글로벌 리딩 CDP 벤더사들 중에는 유일하게 한국에 데이터 센터를 구축해 운영하고 있으며, 글로벌 표준만이 아니라 한국 대기업들이 요하는 강력한 수준의 고유한 보안 정책들을 모두 충족하는 기능들이 적용되어 있다. 따라서 앞서 언급한 롯데렌탈만이 아니라 5대 그룹사들 중 여러 주요 기업들이 한국 및 글로벌에서 트레저데이터 CDP를 고객 경험의 향상과 기업의 성장을 위해 활용하고 있다.
[알림] 전자신문인터넷과 GTT KOREA는 오는 3월 23일 수요일 오전 9시 30분부터 오후 4시 30분까지 “2022 비즈니스 향상을 위한 기업 데이터 인사이트 구축과 스마트 활용 전략” 무료 온라인 콘퍼런스를 개최한다. 데이터 산업의 주요 글로벌 리더 기업들의 데이터 관련 기술과 활용 정보를 소개하고 데이터 경제 시대에 급변하는 기술과 고객 요구 사항에 빠르게 대응할 수 있는 데이터 인사이트와 플랫폼 활용 전략을 다양한 사례를 통해 제시한다.
전자신문인터넷 유은정 기자 (judy6956@etnews.com)
