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✦퍼스트 파티(First-party) 데이터✦ 왜 중요하며, 어떻게 수집해야 할까👀

Team MAXONOMY ・ 2023.02.21

✦퍼스트 파티(First-party) 데이터✦ 왜 중요하며, 어떻게 수집해야 할까👀

퍼스트 파티 데이터(First-party data)란, 기업의 웹 사이트 또는 모바일 앱과 같이 기업에서 소유하고 있는 채널을 통해 수집하는 고객의 정보입니다. 이메일 주소를 양식에 입력하는 것처럼, 고객이 직접 공유하는 데이터와 사이트 내 또는 인앱에서의 행동 데이터가 포함됩니다.


본 게시글에서는 퍼스트 파티 데이터를 수집하여 개인화된 고객 경험을 만들고 리텐션을 개선하는 방법을 알아보겠습니다.






🔎 주요 내용

  • 퍼스트 파티 데이터는 사람들이 제품 및 서비스와 상호 작용할 때 수집되는 정보입니다.
  • 고객으로부터 직접 수집한 데이터는, 세컨드 파티 또는 써드 파티 데이터 보다 제품 개선에 유용합니다.
  • 고객이 플랫폼에서 양식을 작성하거나 다른 프로세스를 완료할 때 등 고객과의 다양한 접점에서 퍼스트 파티 데이터를 수집하십시오.
  • 퍼스트 파티 데이터를 활용하여 고객 여정을 개선하고, 고객 경험을 개인화하며, 디지털 마케팅을 효율적으로 진행할 수 있습니다.







퍼스트 파티 데이터란 무엇인가요?


퍼스트 파티 데이터는 고객이 핵심 제품과 상호작용하는 이유에 대한 정보를 수집하는 것입니다. 반면에, 세컨드 파티 및 써드 파티 데이터는 오디언스(audience)와 외부 플랫폼 간의 상호작용으로부터 얻을 수 있습니다.


퍼스트 파티 데이터에는 크게 두 가지 종류가 있습니다.


  • 엔티티(entity) 데이터: 사용자의 신원(나이, 위치, 성별 등) 및 취향(즐겨 보는 영화 장르 등)에 대한 정보
  • 이벤트 데이터(또는 행동 데이터): 사용자가 플랫폼에서 수행하는 행동(클릭, 마우스 오버, 장바구니에 담기 등)에 대한 정보


개개인에 대한 퍼스트 파티 데이터를 수집하고, 그들을 그룹(또는 코호트)로 정렬하여 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 플랫폼을 사용하는 동일한 조직의 사용자 그룹이 있을 수 있습니다. 그렇다면 코호트 분석을 통해 그들을 하나의 그룹으로 분석할 수 있죠. 혹은 '첫 주에 알림을 활성화했거나 친구와 플레이리스트를 공유한 사용자'와 같이 사용자 행동을 기반으로 코호트를 만들 수도 있습니다.


퍼스트 파티 데이터의 중요한 특징은 이 데이터가 조직에 속해 있다는 점입니다. 여러분은 이를 직접 수집하고, 저장하고, 관리하게 됩니다. 즉, 데이터를 수집하는 방법을 직접 결정함으로써, 데이터의 정확성과 합법성을 보장할 수 있습니다. 이는 세컨드 파티 및 써드 파티 데이터와의 차이점입니다.








퍼스트 파티 데이터 vs 제로 파티 데이터


고객이 적극적으로 공유하는 정보(설문조사, 고객 피드백 응답 등)를, 사람들은 제로 파티 데이터라고 부르기 시작했습니다. 제로 파티 데이터는 유용한 인사이트를 주지만, 고객이 직접 제출한 정보이기 때문에 부정확할 수 있습니다.


예를 들어 누군가는 공포 영화 장르를 좋아한다고 응답했지만, 사실은 대부분의 시간을 로맨틱 코미디 장르를 보면서 보낼 수도 있습니다. 마찬가지로 대부분의 사용자가 '이 플랫폼을 친구나 동료에게 추천할 의향이 있나요?'라는 항목에 '매우 그렇다'라고 응답하더라도, 실제로 '친구 추천 프로그램(refer-a-friend)'을 사용하는 사람은 극히 일부에 불과합니다.


이 글에서는 제로 파티 데이터를 퍼스트 파티 데이터의 한 유형으로 다룹니다. 이는 제품을 기반으로 하는 고객과의 직접적인 관계에서 비롯되며, 귀사는 이 데이터를 직접 소유하게 됩니다.







퍼스트 파티 데이터 vs 세컨드 파티 데이터


세컨드 파티 데이터는 소셜 미디어나 광고사 같은, 신뢰할 수 있는 파트너로부터 얻은 데이터입니다. 이 데이터는 기본적으로 다른 조직의 퍼스트 파티 데이터이고, 이것이 공유되면 여러분에게는 세컨드 파티 데이터가 되는 것이죠. 세컨드 파티 데이터를 수집했을 때의 이점은 그동안 수집한 데이터를 보완하여 더욱 큰 규모의 데이터로 만들어낼 수 있다는 것입니다.


가장 흔한 시나리오는 파트너 조직이 여러분의 플랫폼 사용자일 수도 있고, 아닐 수도 있는 사용자의 데이터를 수집하여, 여러분이 해당 데이터를 활용하여 조치를 취할 수 있도록 귀사와 공유하는 것입니다. 예를 들면, 퍼블리셔는 자사의 웹사이트에 광고를 게재하고 싶은 광고주와 자사의 오디언스에 관한 퍼스트 파티 데이터를 공유할 수 있습니다.







퍼스트 파티 데이터 vs 써드 파티 데이터


써드 파티 데이터는 데이터 집계기(aggregator)로부터 수집하는 데이터입니다. 써드 파티 데이터 공급자들은 세컨드 파티 데이터를 그룹화 하고 정리합니다.


써드 파티 데이터 셋(Data Sets)은 인구 통계학 정보, 특정 산업 종사자 등 일반적인 그룹에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 그러나 데이터의 수집 시기 또는 방법과 같은 데이터 원본 소스에 대한 세부 정보는 알 수 없습니다.


써드 파티 데이터는 일반적으로 스노우플레이크(SnowFlake) 마켓 플레이스와 같은 온라인 플랫폼을 통해 구매할 수 있습니다. 써드 파티 데이터 공급자는 데이터 사이언티스트와 분석가가 더 많은 실시간 데이터 셋과 즉시 쿼리를 할 수 있도록 준비된 데이터 셋에 액세스할 수 있도록 데이터 교환 기능을 제공합니다. 그러나 문제는, 여러분이 구매할 수 있는 데이터라면, 경쟁사에서도 구매할 수 있겠죠. 그러니 이 데이터 셋이 귀사에 큰 경쟁 우위를 제공하지는 않습니다.


써드 파티 데이터는 써드 파티 쿠키를 통해서도 얻을 수 있습니다. 데이터 집계자는 다른 조직에 일정 비용을 지불하고 쿠키를 통해 사이트 방문자를 트래킹합니다. 하지만 구글이 써드 파티 쿠키 지원을 중단할 것이라 밝히면서, 이러한 관행은 곧 종료될 예정입니다.


최근 몇 년 동안 유럽 연합과 미국의 여러 주들도 데이터 수집, 데이터 개인 정보 보호, 데이터 공유에 관해 GDPR(일반 개인정보 보호법), CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보 보호법)와 같은 더욱 엄격한 법률을 통과시켰습니다. 이러한 법적인 영향으로 인해 조직에서 데이터를 수집하고 공유하는 것이 점점 더 어려워지고 있는 실정입니다.






[🔖요약] 퍼스트파티 데이터 vs 세컨드 파티 데이터 vs 써드 파티 데이터


  • 퍼스트 파티(First-party) 데이터: 고객들로부터 얻을 수 있는 정보로, 귀사에서 직접 수집한 데이터와 고객들이 직접 공유하는 정보를 포함합니다.
  • 세컨드 파티(Second-party) 데이터: 데이터 파트너 또는 데이터 공급자로부터 제공되는 정보입니다.
  • 써드 파티(Third-party) 데이터: 세컨드 파티 데이터들을 그룹화하는 데이터 집계기로부터 얻을 수 있는 정보입니다.






퍼스트 파티 데이터의 종류


제품 내에서 수집하는 데이터는 모두 퍼스트 파티이기 때문에, 퍼스트 파티 데이터에도 다양한 유형이 있습니다. 다음은 퍼스트 파티 데이터의 주요 유형의 예시입니다.


사용자 속성

사용자 속성에는 사용자의 이름, 나이, 위치를 비롯하여 주소, 전화번호와 같은 개인정보 등이 포함됩니다. 사용자가 귀사의 제품에 등록하거나 양식을 작성할 때 또는 웹 분석을 통해 사용자의 속성 정보를 수집할 수 있습니다.


사용자의 선호도 및 관심사

퍼스트 파티 데이터 수집의 또 다른 이점은 다양한 데이터 포인트를 통해 고객의 선호도 및 관심사에 대한 정보를 파악할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 귀사의 플랫폼에서 하루에 3시간 이상 뷰티 튜토리얼을 시청하는 사용자는 아마도 헤어, 메이크업 제품에 관심이 있을 것이라고 파악할 수 있습니다.

또는 일주일에 여러 번 청구서 템플릿을 사용하는 그룹을 발견했을 수도 있습니다. 그렇다면 그들은 청구서 템플릿이 유용하다고 생각하며, 유사한 템플릿에 관심이 있을 것이라고 가정할 수 있습니다.


고객의 행동

사용자의 행동 또한 퍼스트 파티 데이터입니다. 다양한 이벤트를 트래킹하고 분석함으로써, 사람들이 플랫폼과 상호작용하는 방식을 이해할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.


  • 사용자가 사이트의 여러 페이지에서 보내는 시간
  • 사용자가 여러 기능을 사용하는 빈도
  • 사용자가 클릭한 버튼이나 링크
  • 사용자가 완료한 프로세스(등록 또는 회원가입, 구독 업그레이드 등)


코호트 분석을 사용하여 사용자를 행동에 따라(행동 코호트) 다른 그룹으로 분류할 수 있습니다. 위에서 언급했던 청구서 템플릿 예시로 살펴보면, 이러한 템플릿을 이용하는 사용자가 그렇지 않은 사용자보다 고객 생애 가치(CLV: Customer Lifetime Value)가 더 높다는 가설을 세울 수 있습니다.






위의 Amplitude(앰플리튜드) 매출 LTV 차트는 청구서 템플릿을 사용하는 사용자(파란색)의 CLV가 그렇지 않은 사용자(초록색)보다 높다는 가설을 확인시켜 줍니다. 그 다음으로 해야 할 작업은 고객 여정의 초기 단계에 청구서 템플릿의 표지를 바꾸는 A/B 테스트를 실시하여 CLV를 높이는 것입니다.








퍼스트 파티 데이터는 왜 중요할까요?


식사를 할 때는, 식재료가 어디에서 왔는지를 아는 것이 중요합니다. 그래야 몸에 해로운 것들을 먹지 않을 수 있죠. 데이터도 마찬가지입니다. 부정확할 수 있거나 품질이 낮은 정보는 비즈니스 의사 결정에 있어 큰 피해를 초래할 수 있기 때문에 조직에 유입되어서는 안됩니다.


퍼스트 파티 데이터 수집의 주요 이점은 조직에서 데이터를 수집하고, 분석하고, 활성화하는 방법을 처음부터 끝까지(end-to-end) 완벽하게 제어할 수 있다는 점입니다. 즉, 해당 데이터의 품질과 정확성을 확신할 수 있으며, 다른 파트너나 써드 파티 조직에 의존할 필요도 없습니다. 다만 모든 개인 정보 보호법 및 규정을 준수해야 하고, 데이터를 수집하기 전에 사용자로부터 적절한 동의를 얻었는지 확인해야 합니다.


또한 퍼스트 파티 데이터를 활용하면 유연성을 확보할 수 있습니다. 데이터를 업데이트하고, 추가하고, 다양한 오디언스 세그먼트와 코호트를 만들어낼 수도 있습니다. 이는 다른 조직에서 정보를 얻는 경우에는 불가능한 영역입니다.


마지막으로, 퍼스트 파티 데이터는 본질적으로 고객 및 제품과의 관련성이 매우 높습니다. 여러분이 수집하는 모든 인사이트는 플랫폼에 따라 다르므로, 이를 활성화하고 자사 데이터 전략을 만들어 앱과 웹 사이트를 개선할 수 있습니다.


퍼스트 파티 데이터는 다음과 같이 활성화할 수 있습니다.


  • 고객 여정에서의 마찰 지점을 찾아내고 해결함으로써 고객 경험과 리텐션을 개선합니다.
  • 다양한 오디언스 및 코호트의 선호도에 맞게 제품을 조정함으로써 개인화된 경험을 만드십시오.
  • 마케팅 예측(forecasting)을 활용하여 고가치 사용자를 식별하고, 광고를 리타겟팅하거나, 획득(acquisition) 채널에 더욱 집중함으로써 마케팅 효과를 높일 수 있습니다.








퍼스트 파티 데이터는 어떻게 수집해야 할까요?


제품에서의 클릭, 뷰, 프로세스와 같은 이벤트를 추적하고 고객이 플랫폼과 상호 작용하도록 유도하여 퍼스트 파티 데이터를 수집할 수 있습니다. 추적할 이벤트와 수집할 데이터를 결정하기 위해서는, 먼저 고객과 그들의 제품 사용에 대한 질문 리스트를 만들어야 합니다. 그 다음 질문의 답을 찾는데 도움이 되는 이벤트와 이벤트 속성을 정의합니다. 어떤 이벤트를 추적하면 좋을지 결정하는 기준에 대한 자세한 내용은 Amplitude(앰플리튜드)의 이벤트 추적 블로그 글을 참고 하십시오.


고객으로부터 유용한 데이터를 수집할 수 있는 접점은 다음과 같습니다.


  • 사용자 등록(회원가입): 사용자가 플랫폼에 등록할 때 데이터를 수집합니다. 소셜 로그인을 통해 페이스북이나 구글과 같은 기존 계정으로 로그인할 수도 있습니다. 이를 통해 사람들이 더욱 쉽게 로그인하고 프로필을 귀사와 공유할 수 있습니다.
  • 리드 생성 양식: 더 많은 정보를 수집하려면 리드 생성 양식을 사용하여 일반적인 등록 또는 온보딩 정보보다 더 많은 세부적인 정보를 공유하도록 사용자에게 요청하십시오. 예를 들어, 고객에게 유용한 백서(Whitepaper)를 다운로드 할 수 있는 권한을 부여하고, 그 대가로 어떤 업계에 종사하고 있는지, 그 회사의 규모는 어느 정도인지 공유하도록 하는 유인책을 만들 수도 있습니다.
  • 대화형 콘텐츠: 사용자가 대화형 콘텐츠를 통해 더 많은 세부 정보를 공유하도록 유도합니다. 설문 조사나 대화형 설문(챗봇 등)과 같은 사용자를 위한 재미있는 경험을 제공하여, 사용자의 관심사와 선호도에 대한 많은 정보를 수집합니다.








퍼스트 파티 데이터 관리 도구


데이터를 수집, 처리 및 분석하기 위한 여러 가지 데이터 관리 플랫폼이 있습니다. 조직의 규모와 유형, 그리고 특정 데이터 요구사항에 따라 귀사에 가장 알맞은 솔루션은 달라질 수 있습니다.


Amplitude (앰플리튜드)

Amplitude(앰플리튜드) CDP(Customer Data Platform)를 사용하여 다양한 유형의 데이터를 수집하고 구성할 수 있습니다. CDP는 Amplitude(앰플리튜드) 분석과 완벽하게 통합되어 있으므로, 데이터를 다운스트림으로 쉽게 전송하여 마케팅 또는 제품 전략에 따라 분석하고 활성화할 수 있습니다.


Amplitude(앰플리튜드)를 사용하면 데이터를 다양한 오디언스(코호트)로 세분화하여 셀프 서비스 분석을 실행하고 귀중한 인사이트를 수집할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용이 쉬우며, 조직이 데이터 중심으로 운영될 수 있도록 도와줍니다. 또한 데이터 사일로를 제거하고, 모든 조직의 구성원들이 데이터 인사이트에 액세스하여 업무에 활용할 수 있도록 지원합니다.


기타 데이터 관리 도구

  • Google Analytics
  • Matomo
  • SEMrush
  • SegmentSteam


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퍼스트 파티 데이터(First-party data)란, 기업의 웹 사이트 또는 모바일 앱과 같이 기업에서 소유하고 있는 채널을 통해 수집하는 고객의 정보입니다. 이메일 주소를 양식에 입력하는 것처럼, 고객이 직접 공유하는 데이터와 사이트 내 또는 인앱에서의 행동 데이터가 포함됩니다.


본 게시글에서는 퍼스트 파티 데이터를 수집하여 개인화된 고객 경험을 만들고 리텐션을 개선하는 방법을 알아보겠습니다.






🔎 주요 내용







퍼스트 파티 데이터란 무엇인가요?


퍼스트 파티 데이터는 고객이 핵심 제품과 상호작용하는 이유에 대한 정보를 수집하는 것입니다.  반면에, 세컨드 파티 및 써드 파티 데이터는 오디언스(audience)와 외부 플랫폼 간의 상호작용으로부터 얻을 수 있습니다.


퍼스트 파티 데이터에는 크게 두 가지 종류가 있습니다.



개개인에 대한 퍼스트 파티 데이터를 수집하고, 그들을 그룹(또는 코호트)로 정렬하여 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 플랫폼을 사용하는 동일한 조직의 사용자 그룹이 있을 수 있습니다. 그렇다면 코호트 분석을 통해 그들을 하나의 그룹으로 분석할 수 있죠. 혹은 '첫 주에 알림을 활성화했거나 친구와 플레이리스트를 공유한 사용자'와 같이 사용자 행동을 기반으로 코호트를 만들 수도 있습니다.


퍼스트 파티 데이터의 중요한 특징은 이 데이터가 조직에 속해 있다는 점입니다. 여러분은 이를 직접 수집하고, 저장하고, 관리하게 됩니다. 즉, 데이터를 수집하는 방법을 직접 결정함으로써, 데이터의 정확성과 합법성을 보장할 수 있습니다. 이는 세컨드 파티 및 써드 파티 데이터와의 차이점입니다.








퍼스트 파티 데이터 vs 제로 파티 데이터


고객이 적극적으로 공유하는 정보(설문조사, 고객 피드백 응답 등)를, 사람들은 제로 파티 데이터라고 부르기 시작했습니다. 제로 파티 데이터는 유용한 인사이트를 주지만, 고객이 직접 제출한 정보이기 때문에 부정확할 수 있습니다.


예를 들어 누군가는 공포 영화 장르를 좋아한다고 응답했지만, 사실은 대부분의 시간을 로맨틱 코미디 장르를 보면서 보낼 수도 있습니다. 마찬가지로 대부분의 사용자가 '이 플랫폼을 친구나 동료에게 추천할 의향이 있나요?'라는 항목에 '매우 그렇다'라고 응답하더라도, 실제로 '친구 추천 프로그램(refer-a-friend)'을 사용하는 사람은 극히 일부에 불과합니다.


이 글에서는 제로 파티 데이터를 퍼스트 파티 데이터의 한 유형으로 다룹니다. 이는 제품을 기반으로 하는 고객과의 직접적인 관계에서 비롯되며, 귀사는 이 데이터를 직접 소유하게 됩니다.







퍼스트 파티 데이터 vs 세컨드 파티 데이터


세컨드 파티 데이터는 소셜 미디어나 광고사 같은, 신뢰할 수 있는 파트너로부터 얻은 데이터입니다. 이 데이터는 기본적으로 다른 조직의 퍼스트 파티 데이터이고, 이것이 공유되면 여러분에게는 세컨드 파티 데이터가 되는 것이죠. 세컨드 파티 데이터를 수집했을 때의 이점은 그동안 수집한 데이터를 보완하여 더욱 큰 규모의 데이터로 만들어낼 수 있다는 것입니다.


가장 흔한 시나리오는 파트너 조직이 여러분의 플랫폼 사용자일 수도 있고, 아닐 수도 있는 사용자의 데이터를 수집하여, 여러분이 해당 데이터를 활용하여 조치를 취할 수 있도록 귀사와 공유하는 것입니다. 예를 들면, 퍼블리셔는 자사의 웹사이트에 광고를 게재하고 싶은 광고주와 자사의 오디언스에 관한 퍼스트 파티 데이터를 공유할 수 있습니다.







퍼스트 파티 데이터 vs 써드 파티 데이터


써드 파티 데이터는 데이터 집계기(aggregator)로부터 수집하는 데이터입니다. 써드 파티 데이터 공급자들은 세컨드 파티 데이터를 그룹화 하고 정리합니다.


써드 파티 데이터 셋(Data Sets)은 인구 통계학 정보, 특정 산업 종사자 등 일반적인 그룹에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 그러나 데이터의 수집 시기 또는 방법과 같은 데이터 원본 소스에 대한 세부 정보는 알 수 없습니다.


써드 파티 데이터는 일반적으로 스노우플레이크(SnowFlake) 마켓 플레이스와 같은 온라인 플랫폼을 통해 구매할 수 있습니다. 써드 파티 데이터 공급자는 데이터 사이언티스트와 분석가가 더 많은 실시간 데이터 셋과 즉시 쿼리를 할 수 있도록 준비된 데이터 셋에 액세스할 수 있도록 데이터 교환 기능을 제공합니다. 그러나 문제는, 여러분이 구매할 수 있는 데이터라면, 경쟁사에서도 구매할 수 있겠죠. 그러니 이 데이터 셋이 귀사에 큰 경쟁 우위를 제공하지는 않습니다.


써드 파티 데이터는 써드 파티 쿠키를 통해서도 얻을 수 있습니다. 데이터 집계자는 다른 조직에 일정 비용을 지불하고 쿠키를 통해 사이트 방문자를 트래킹합니다. 하지만 구글이 써드 파티 쿠키 지원을 중단할 것이라 밝히면서, 이러한 관행은 곧 종료될 예정입니다.


최근 몇 년 동안 유럽 연합과 미국의 여러 주들도 데이터 수집, 데이터 개인 정보 보호, 데이터 공유에 관해 GDPR(일반 개인정보 보호법), CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보 보호법)와 같은 더욱 엄격한 법률을 통과시켰습니다. 이러한 법적인 영향으로 인해 조직에서 데이터를 수집하고 공유하는 것이 점점 더 어려워지고 있는 실정입니다.






[🔖요약]  퍼스트파티 데이터 vs 세컨드 파티 데이터 vs 써드 파티 데이터







퍼스트 파티 데이터의 종류


제품 내에서 수집하는 데이터는 모두 퍼스트 파티이기 때문에, 퍼스트 파티 데이터에도 다양한 유형이 있습니다. 다음은 퍼스트 파티 데이터의 주요 유형의 예시입니다.


사용자 속성

사용자 속성에는 사용자의 이름, 나이, 위치를 비롯하여 주소, 전화번호와 같은 개인정보 등이 포함됩니다. 사용자가 귀사의 제품에 등록하거나 양식을 작성할 때 또는 웹 분석을 통해 사용자의 속성 정보를 수집할 수 있습니다.


사용자의 선호도 및 관심사

퍼스트 파티 데이터 수집의 또 다른 이점은 다양한 데이터 포인트를 통해 고객의 선호도 및 관심사에 대한 정보를 파악할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 귀사의 플랫폼에서 하루에 3시간 이상 뷰티 튜토리얼을 시청하는 사용자는 아마도 헤어, 메이크업 제품에 관심이 있을 것이라고 파악할 수 있습니다.

또는 일주일에 여러 번 청구서 템플릿을 사용하는 그룹을 발견했을 수도 있습니다. 그렇다면 그들은 청구서 템플릿이 유용하다고 생각하며, 유사한 템플릿에 관심이 있을 것이라고 가정할 수 있습니다.


고객의 행동

사용자의 행동 또한 퍼스트 파티 데이터입니다. 다양한 이벤트를 트래킹하고 분석함으로써, 사람들이 플랫폼과 상호작용하는 방식을 이해할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.



코호트 분석을 사용하여 사용자를 행동에 따라(행동 코호트) 다른 그룹으로 분류할 수 있습니다. 위에서 언급했던 청구서 템플릿 예시로 살펴보면, 이러한 템플릿을 이용하는 사용자가 그렇지 않은 사용자보다 고객 생애 가치(CLV: Customer Lifetime Value)가 더 높다는 가설을 세울 수 있습니다.






위의 Amplitude(앰플리튜드) 매출 LTV 차트는 청구서 템플릿을 사용하는 사용자(파란색)의 CLV가 그렇지 않은 사용자(초록색)보다 높다는 가설을 확인시켜 줍니다. 그 다음으로 해야 할 작업은 고객 여정의 초기 단계에 청구서 템플릿의 표지를 바꾸는 A/B 테스트를 실시하여 CLV를 높이는 것입니다.








퍼스트 파티 데이터는 왜 중요할까요?


식사를 할 때는, 식재료가 어디에서 왔는지를 아는 것이 중요합니다. 그래야 몸에 해로운 것들을 먹지 않을 수 있죠. 데이터도 마찬가지입니다. 부정확할 수 있거나 품질이 낮은 정보는 비즈니스 의사 결정에 있어 큰 피해를 초래할 수 있기 때문에 조직에 유입되어서는 안됩니다.


퍼스트 파티 데이터 수집의 주요 이점은 조직에서 데이터를 수집하고, 분석하고, 활성화하는 방법을 처음부터 끝까지(end-to-end) 완벽하게 제어할 수 있다는 점입니다. 즉, 해당 데이터의 품질과 정확성을 확신할 수 있으며, 다른 파트너나 써드 파티 조직에 의존할 필요도 없습니다. 다만 모든 개인 정보 보호법 및 규정을 준수해야 하고, 데이터를 수집하기 전에 사용자로부터 적절한 동의를 얻었는지 확인해야 합니다.


또한 퍼스트 파티 데이터를 활용하면 유연성을 확보할 수 있습니다. 데이터를 업데이트하고, 추가하고, 다양한 오디언스 세그먼트와 코호트를 만들어낼 수도 있습니다. 이는 다른 조직에서 정보를 얻는 경우에는 불가능한 영역입니다.


마지막으로, 퍼스트 파티 데이터는 본질적으로 고객 및 제품과의 관련성이 매우 높습니다. 여러분이 수집하는 모든 인사이트는 플랫폼에 따라 다르므로, 이를 활성화하고 자사 데이터 전략을 만들어 앱과 웹 사이트를 개선할 수 있습니다.


퍼스트 파티 데이터는 다음과 같이 활성화할 수 있습니다.









퍼스트 파티 데이터는 어떻게 수집해야 할까요?


제품에서의 클릭, 뷰, 프로세스와 같은 이벤트를 추적하고 고객이 플랫폼과 상호 작용하도록 유도하여 퍼스트 파티 데이터를 수집할 수 있습니다. 추적할 이벤트와 수집할 데이터를 결정하기 위해서는, 먼저 고객과 그들의 제품 사용에 대한 질문 리스트를 만들어야 합니다. 그 다음 질문의 답을 찾는데 도움이 되는 이벤트와 이벤트 속성을 정의합니다. 어떤 이벤트를 추적하면 좋을지 결정하는 기준에 대한 자세한 내용은 Amplitude(앰플리튜드)의 이벤트 추적 블로그 글을 참고 하십시오. 


고객으로부터 유용한 데이터를 수집할 수 있는 접점은 다음과 같습니다.









퍼스트 파티 데이터 관리 도구


데이터를 수집, 처리 및 분석하기 위한 여러 가지 데이터 관리 플랫폼이 있습니다. 조직의 규모와 유형, 그리고 특정 데이터 요구사항에 따라 귀사에 가장 알맞은 솔루션은 달라질 수 있습니다.


Amplitude (앰플리튜드)

Amplitude(앰플리튜드) CDP(Customer Data Platform)를 사용하여 다양한 유형의 데이터를 수집하고 구성할 수 있습니다. CDP는 Amplitude(앰플리튜드) 분석과 완벽하게 통합되어 있으므로, 데이터를 다운스트림으로 쉽게 전송하여 마케팅 또는 제품 전략에 따라 분석하고 활성화할 수 있습니다.


Amplitude(앰플리튜드)를 사용하면 데이터를 다양한 오디언스(코호트)로 세분화하여 셀프 서비스 분석을 실행하고 귀중한 인사이트를 수집할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용이 쉬우며, 조직이 데이터 중심으로 운영될 수 있도록 도와줍니다. 또한 데이터 사일로를 제거하고, 모든 조직의 구성원들이 데이터 인사이트에 액세스하여 업무에 활용할 수 있도록 지원합니다.


기타 데이터 관리 도구


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