2024년 CDP 트렌드 7가지
(참조 자료: 7 Key Customer Data Platform (CDP) Trends in 2024)
디지털 시대에는 고객 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 능력이 비즈니스 성공의 핵심입니다. 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 데이터 수집 프로세스를 통합하여 고객 행동에 대한 종합적인 시각을 제공함으로써 보다 개인화된 타겟 마케팅 활동을 가능하게 합니다. 2024년이 다가오면서 기술 발전과 소비자의 기대치 변화에 따라 CDP의 환경은 빠르게 진화하고 있습니다.
본 글에서는 CDP의 현황을 살펴보고, 데이터 수집과 고객 참여의 미래를 형성하는 가장 중요한 고객 데이터 플랫폼 트렌드를 살펴보고, AI의 혁신적 역할에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
CDP 현황
CDP는 개인화된 마케팅, 고객 경험 향상, 고급 분석 등 산업 전반에 걸쳐 다양한 사용 사례를 제공합니다. 소매업체는 실시간 구매 행동에 기반한 맞춤형 마케팅 캠페인을 위해 CDP를 활용하고, 금융 기관은 고객 선호도와 니즈를 파악하여 고객 서비스와 크로스 셀링을 강화하기 위해 CDP를 사용합니다.
전반적으로 CDP는 오늘날의 데이터 기반 마케팅 환경에서 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다. 기업이 개인화된 경험을 제공하기 위해 노력함에 따라 CDP는 다양한 소스의 고객 데이터를 집계하고 통합하여 단일하고 포괄적인 고객 뷰(Customer View)를 제공합니다. 최근 통계에 따르면 전 세계 CDP 시장은 2021년부터 25.4%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장하여 2026년에는 103억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
2024년의 7가지 주요 CDP 트렌드
고객 데이터 플랫폼이 계속 진화함에 따라 데이터 기반 마케팅과 고객 참여의 미래를 형성할 몇 가지 주요 트렌드가 나타나고 있습니다. 이러한 트렌드는 기술의 발전, 소비자 기대치의 변화, 진화하는 규제 환경을 반영합니다.
1. AI를 활용하는 CDP
AI는 플랫폼이 더욱 정교한 데이터 분석 및 자동화 기능을 제공할 수 있도록 지원하는 CDP 개발의 초석 기술이 되고 있습니다. 이제 CDP는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 방대한 데이터 세트를 분석하여 패턴을 파악하고, 고객 행동을 예측하며, 마케팅 전략을 실시간으로 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 캠페인의 정확성과 관련성이 향상될 뿐만 아니라 적시에 개인화된 콘텐츠를 제공하여 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어, AI는 마케팅 커뮤니케이션을 전송할 최적의 시기를 파악하고, 제품 선호도를 예측하며, 타겟팅 광고 제작을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
2. 사용자 데이터 보호에 대한 집중력 향상
데이터 유출과 개인정보 보호에 대한 우려가 커지면서 CDP 내에서 데이터 보호에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 트렌드는 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 엄격한 규제에 의해 주도되고 있습니다.
CDP는 암호화, 익명화, 보안 데이터 전송 프로토콜을 비롯한 고급 데이터 보안 기능을 통합하여 민감한 고객 정보를 보호하고 있습니다. 또한 기업이 규제 요건을 준수하고 신뢰와 충성도를 유지하는 데 중요한 고객 개인정보 보호 선호도를 존중할 수 있도록 향상된 동의 관리 도구가 통합되고 있습니다.
3. 실시간 데이터 처리
실시간으로 데이터를 처리하고 분석하는 능력은 CDP의 중요한 역량이 되고 있습니다. 실시간 데이터 분석 및 처리를 통해 기업은 고객 행동이 발생하는 즉시 포착하고 이에 대응하여 고객 행동에 대한 즉각적인 인사이트를 확보할 수 있습니다.
이 기능은 적시적인 참여가 구매 결정에 영향을 미칠 수 있는 이커머스 같은 역동적인 환경에서 특히 유용합니다. 또한 실시간 데이터 처리는 동적 콘텐츠 전송을 지원하여 브랜드가 최신 고객 데이터를 기반으로 웹사이트 경험, 이메일 마케팅 및 기타 디지털 상호 작용을 개인화할 수 있도록 합니다.
4. 멀티채널 역량에 대한 수요 증가
오늘날 소비자들은 웹사이트, 모바일 앱, 소셜 미디어, 매장 내 경험 등 다양한 채널에서 브랜드와 상호작용합니다. 일관되고 원활한 고객 경험을 제공하기 위해 기업은 여러 채널과 터치포인트의 데이터를 통합할 수 있는 CDP가 필요합니다.
이러한 멀티채널 기능은 통합된 고객 뷰를 제공하여 브랜드가 고객 여정을 추적하고, 채널 간 행동을 이해하고, 상호 작용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 고객의 온라인 검색 기록, 소셜 미디어 참여, 매장 내 구매를 결합하여 고객의 선호도와 행동을 종합적으로 파악할 수 있습니다.
5. 다양한 마케팅 서비스와 CDP 통합에 우선순위
이러한 상호 연결된 접근 방식은 시스템 간에 데이터가 원활하게 흐르도록 보장하여 고객 상호 작용에 대한 일관되고 정확한 뷰를 제공합니다. 이를 통해 보다 효율적인 데이터 관리가 가능하고 워크플로우를 간소화하며 모든 고객 데이터를 최대한 활용함으로써 마케팅 캠페인의 효과를 높일 수 있습니다.
6. 쿠키 없는 주소 지정 능력(addressability)
주요 웹 브라우저가 타사 쿠키에 대한 지원을 단계적으로 중단함에 따라 CDP는 고객 추적 및 참여를 위한 새로운 방법을 개발하여 적응하고 있습니다. 이러한 방법에는 웹사이트나 앱과 같은 자체 채널을 통해 고객으로부터 직접 수집한 데이터인 퍼스트 파티 데이터를 활용하는 경우가 많습니다. 퍼스트 파티 데이터는 고객의 지식과 동의를 바탕으로 수집되기 때문에 더 신뢰할 수 있고 개인정보 보호에 친화적인 데이터로 간주됩니다.
CDP는 퍼스트 파티 데이터 전략 외에도 쿠키 없는 세상에서 주소 지정 가능성(개인화 타깃팅 기술)을 유지하기 위해 디바이스 ID 및 문맥 타겟팅과 같은 대체 식별자를 탐색하여 브랜드가 계속해서 개인화된 타겟팅 광고를 제공할 수 있도록 하고 있습니다.
7. 강력한 ROI를 제공하는 비용 효율적인 CDP
기업이 경제적 압박과 예산 제약에 직면함에 따라 강력한 투자 수익률(ROI)을 제공하는 비용 효율적인 CDP 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 공급업체들은 종량제 및 구독 기반 옵션을 포함한 유연한 가격 모델을 제공하여 더 많은 기업이 고급 CDP 기능을 이용할 수 있도록 지원함으로써 이에 대응하고 있습니다. 또한 이러한 비용 효율적인 솔루션은 기업이 성장함에 따라 CDP 기능을 확장할 수 있도록 확장 가능한 기능을 함께 제공하는 경우가 많습니다. ROI가 강조되면서 기업들은 포괄적인 기능을 제공할 뿐만 아니라 고객 참여, 고객 유지 및 전반적인 마케팅 효율성을 측정 가능하게 개선하는 CDP를 선택하게 되었습니다.
이러한 트렌드는 고객 데이터 전략을 최적화하고자 하는 기업에게 더욱 통합적이고 지능적이며 필수적인 도구로 거듭나고 있는 CDP의 지속적인 진화를 잘 보여줍니다. 이러한 트렌드에 앞서가는 기업은 CDP를 활용하여 고객과 더욱 강력한 관계를 구축하고 더 큰 마케팅 성공을 거둘 수 있습니다.
AI 통합을 통한 CDP의 미래
AI는 기업이 고객 데이터를 관리하고 활용하는 방식을 재편하는 새로운 기능을 도입하여 CDP의 환경을 빠르게 변화시키고 있습니다. 2024년 이후를 내다볼 때, CDP에 AI를 통합하면 다양한 이점을 누릴 수 있습니다:
- 실시간 인사이트 및 예측 분석: 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 AI의 능력을 통해 기업은 고객 행동에 대한 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 전략을 신속하게 조정할 수 있습니다. 또한 AI를 통한 예측 분석은 향후 고객의 행동을 예측하여 기업이 고객의 니즈에 선제적으로 대응할 수 있게 해줍니다.
- 자동화를 통한 비용 절감: AI는 사람의 개입을 최소화하면서 데이터 정리, 정규화, 통합을 처리할 수 있어 오류 위험을 줄이고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 마케팅 팀은 관리 업무가 아닌 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있어 리소스 할당과 효율성을 최적화할 수 있습니다.
- 향상된 고객 개인화: AI 기반 개인화는 기존의 세분화를 뛰어넘습니다. AI는 고객의 선호도와 행동에 대한 상세한 데이터를 분석하여 각 고객에게 맞는 고유한 콘텐츠, 추천 및 제안을 제공할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 고객 참여도와 전환율을 높입니다.
- 고급 고객 세분화: AI는 데이터의 미묘한 패턴을 파악하여 보다 정확하고 동적인 고객 세분화 기능을 향상시켜 기업이 마케팅 활동을 보다 정확하게 맞춤화할 수 있도록 합니다. 이러한 정밀한 타겟팅은 보다 효과적인 마케팅 성과와 ROI 향상으로 이어질 수 있습니다.
- 일상적인 작업 자동화: 데이터 입력 및 보고서 생성과 같은 일상적인 작업을 AI를 통해 자동화하여 마케팅 및 분석 팀에 귀중한 시간을 확보할 수 있습니다. 이는 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 데이터 처리의 일관성과 정확성을 보장합니다.
- AI를 통한 활용성 향상: AI 통합으로 CDP의 사용성이 향상되어 기술 전문가가 아닌 사용자도 쉽게 접근할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP) 인터페이스 및 자동화된 인사이트와 같은 기능을 통해 마케터는 플랫폼과 직관적으로 상호 작용할 수 있습니다.
- 동의 처리 및 데이터 개인정보 보호의 민첩성: 진화하는 데이터 개인정보 보호 규정의 환경은 민첩한 동의 처리와 강력한 데이터 거버넌스를 요구합니다. AI로 강화된 CDP는 동의 관리를 간소화하여 법적 요건을 준수하고 고객의 선호를 존중할 수 있습니다. 이는 신뢰를 유지하고 법적 함정을 피하는 데 매우 중요합니다.
그러나 AI 통합에는 기업이 대응해야 하는 몇 가지 새로운 요구 사항도 수반됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- AI 운영 및 AI 지원 데이터: AI가 비즈니스 운영에 더욱 필수적인 요소가 되면서 데이터 품질과 무결성을 보장하는 것이 매우 중요해졌습니다. CDP는 적절하게 정리되고 구조화되고 주석이 달린 AI 준비 데이터를 제공함으로써 AI 운영에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 기반은 효과적인 AI 모델을 구축하고 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 AI 기반 인사이트를 확보하여 가치 창출 시간을 단축하는 데 필수적입니다.
- 데이터 보호 책임자(DPO)의 역할 증대: 데이터 개인정보 보호에 대한 우려가 커짐에 따라 CDP 관리에서 DPO의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 보호 책임자는 데이터 관행이 규제 표준 및 윤리 지침을 준수하도록 보장하여 고객의 신뢰를 구축하고 유지합니다. CDP의 역량을 확장하여 데이터 취급이 법규를 준수하고 윤리적으로 건전하게 이루어지도록 보장하는 데 있어 이들의 참여는 매우 중요합니다.
결론적으로, 실시간 인사이트와 고급 개인화부터 비용 절감과 데이터 거버넌스 강화에 이르기까지, AI는 미래의 고객 데이터 관리의 초석이 될 것입니다. 이러한 AI 기반 기능을 도입하는 기업은 탁월한 고객 경험을 제공하고 운영 효율성을 달성하는 데 있어 선두에 서게 될 것입니다.
최첨단 CDP 솔루션으로 미래를 포용하기
전반적으로 CDP의 진화는 기술 발전 및 규제 환경과 밀접한 관련이 있습니다. AI 통합이 더욱 정교해짐에 따라 CDP는 데이터 보호를 우선시하면서 실시간 인사이트부터 자동화된 프로세스까지 향상된 기능을 지속적으로 제공할 것입니다. 이러한 발전은 기업이 고객 데이터를 관리하고 참여 전략을 강화하는 방식을 재편하고 있습니다.
이러한 발전을 활용하는 기업은 고객 이해도 및 참여도 향상을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 앞으로는 AI 지원 데이터와 원활한 사용성에 중점을 두는 것이 CDP 개발의 다음 단계에서 핵심 동력이 될 것입니다.
* 마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
