내부데이터의 중요도가 다시 커지면서 내부데이터를 재정의할 필요가 있습니다.
여기서 말하는 내부데이터는 고객 데이터입니다.
내부데이터는 간단하게 정의하자면, 기업에서 내부적으로 수집한 데이터입니다. 고객으로부터 직접 수집한 데이터 (이름, 주소, 이메일 등), 고객의 거래정보 (가입한 상품, 거래금액 등)입니다.
내부데이터는 이렇게 간단하게 구성되어 있다 보니, 활용할 수 있는 데이터가 많지 않아 어떤 데이터를 내부데이터로 볼 수 있는지 검토할 필요가 있습니다.
내부데이터를 재정의하기 위하여 먼저 데이터의 종류를 볼 필요가 있습니다.
1. 내부데이터에 세컨드파티 데이터 포함
데이터의 소유권에 따라 데이터를 퍼스트파티, 세컨드파티 및 서드파티 데이터로 구분할 수 있습니다.
퍼스프파티 데이터는 기업이 자사 시스템을 통해서 직접 수집하는 데이터이며 기업이 직접 고객으로부터 동의를 얻고 받은 데이터입니다.
세컨드파티 데이터는 내 기업이 아닌 다른 주체, 타 기업이 수집한 데이터입니다. 세컨드파티 데이터를 사용하는 목적은 대상 고객군을 확장하고 잠재고객 기반을 늘리고자 하는 목적이 있습니다.
서드파티 데이터는 제3자를 통해 구매, 획득한 데이터로 데이터를 수집하는 기업과 수집되는 고객과 직접적인 관계없이 수집되는 데이터를 의미합니다.
대부분 퍼스트파티 데이터 한해서 내부데이터로 정의하고 있으나 내부데이터의 범위를 넓혀서 세컨드파티 데이터도 내부테이터에 포함해서 정의할 수 있습니다. 세컨드파티 데이터는 데이터 제휴를 통해서 사용할 수 있는 데이터이기 때문에 퍼스트파티 데이터처럼 사용할 수 있습니다. 또한, 타사 마케팅에 활용할 수 있나는 고객의 동의를 받은 데이터에 대해서만 데이터 제휴를 할 수 있으므로 마케팅 목적으로 제휴 데이터를 사용할 수 있습니다.
데이터 마켓플레이스를 활용하여 세컨드파티 데이터 확장
나의 고객이 내 브랜드 외에 자주 활용할 것은 같은 브랜드(기업)와의 제휴를 맺어서 타 브랜드가 가지고 있는 데이터를 활용하여 내 고객에 대해서 더 많은 정보를 얻거나 잠재고객을 유치하는데 활용할 수 있습니다. 타 브랜드에서 고객의 데이터를 다른 브랜드에서도 사용할 수 있도록 고객 동의를 받아야 하며 목적 외에 데이터를 활용할 수 없도록 서로 합의한 규정이 있어야 하고 승인을 받은 팀만 접근할 수 있는 환경에 데이터를 공유하여야 합니다.
데이터 제휴를 맺기 위하여 기업별로 접촉해서 제휴를 맺을 수 있으나 어떤 기업이 어떤 데이터를 보유하고 있는지를 파악해야 하고 기업별로 접촉하고 제휴로 진행하는데 번거로울 수 있습니다. 이런 번거로움을 해소하기 위하여 데이터 마켓플레이스를 사용하는 것이 편리할 수 있습니다.
데이터 마켓플레이스는 다양한 데이터를 판매하는 종합몰이기 때문에 데이터 마켓플레이스를 통해 어떤 기업이 어떤 데이터를 판매하는지를 확인할 수 있어 편리합니다. 그리고 데이터 마켓플레이스를 통해서 복잡한 프로세스 없이 제휴를 맺을 수 있습니다. 제휴까지 맺을 필요가 없으면 데이터 마켓플레이스를 통해 데이터를 구매할 수 있습니다.
세컨드파티 데이터를 확장하기 위하여 데이터 마켓플레이스 활용을 제안합니다.
2. 내부데이터에 비식별데이터 포함
개인정보 유무에 따라 데이터를 식별데이터 및 비식별데이터로 구분할 수 있습니다.
식별데이터는 개인을 식별화 할 수 있는 이름, 주민번호, 이메일 주소 등이 있으며 비식별데이터는 개인을 식별화 할 수 없는 쿠키 및 디바이스의 광고키 기반의 데이터입니다.
식별데이터는 고객과의 거래한 정보 (구매 상품, 금액 등), 입력한 기본정보 (이름, 성별, 연령, 이메일 등), 콜센터로 접수한 정보 등 다양한 고객 접점에서 발생한 전형적인 고객 데이터입니다.
비식별 데이터는 거래와 직접적인 관련이 없는, 서비스 이용 패턴이나 디바이스 사용 패턴 등을 통해 고객의 특성이나 성향을 파악한 정보입니다. 비식별 데이터는 개인정보가 없을 뿐만 아니라 고객이 직접 제공하지 않아도 파악할 수 있는 고객의 성향, 관심사 등을 알 수 있습니다. 비식별데이터는 누구인지는 모르나 쿠키 A, ADID 1은 디지털 상에서 어떤 사이트를 방문했고 어떤 상품을 검색했다는 정보를 알 수 있습니다.
비식별데이터는 그 자체로는 의미 있는 정보가 아니며 디지털 인식키로 수집된 다양한 행태데이터를 AI 및 머신러닝 기반의 가공 처리하여 의미 있는 정보로 만들어야 활용할 수 있습니다.
비식별 데이터 수집 솔루션 구축
비식별 데이터를 수집하기 위하여 DMP 또는 CDP 솔루션을 구축하면 됩니다. 두 솔루션 모두 비식별데이터를 수집한다는 공통점이 있으나 DMP 솔루션은 비식별 데이터만 수집하고 CDP 솔루션은 식별 미 비식별 데이터를 모두 수집한다는 점이 차이입니다.
식별 및 비식별데이터를 모두 한통에 취합할 것인지에 따라서 DMP 또는 CDP 솔루션을 구축하면 되며 각각에 대해서 장단점이 있습니다. CDP는 한통에 개인의 식별 및 비식별데이터가 같이 있으므로 고객의 모든 여정을 한눈에 볼 수 있다는 장점은 있으나, 브랜드 밖의 비식별데이터와 결합해서 분석할 수 없다는 단점이 있습니다.
DMP 솔루션 비식별 데이터만 수집하기 때문에 고객 A 인지 B인지를 알 수 없다는 단점이 있습니다. 그러나, 정확히 어떤 고객인지를 알 수 없으나 어떤 특성을 지닌 고객군들이 어떤 행태를 보이는지를 알 수 있고 다른 통에 수집되어 있어 외부에서 수집한 비식별 데이터와 결합하여 분석 가능하여 외부의 행태를 파악할 수 있다는 장점이 있습니다.
달성하고자 하는 목적에 따라서 솔루션을 선택해서 비식별 데이터 수집을 제안합니다. | 
