‘퍼스트 파티(First-party) 데이터’의 중요성 ― 리테일 산업을 성장시키는 디지털 마케팅

2023/09/20

핵심 요약

대부분의 리테일 업체가 퍼스트 파티(First-party) 데이터를 체계적으로 수집하거나 그 잠재력을 최대로 활용하지 못하고 있다. 다음 네 가지 핵심 요인을 잘 활용하면 귀중한 자산에서 수익과 매출을 증대할 수 있다.

최첨단 로열티 프로그램을 활용하여 고객의 참여를 유도하고 고품질 데이터를 생성한다.
개인 맞춤형 콘텐츠와 커뮤니케이션을 위한 고품질 데이터를 생성한다.
리테일 미디어 솔루션을 제공한다.
데이터와 인사이트를 자본화하여 공급업체와 함께 새로운 수익 창출 기회를 만든다.

위 네 가지 요인이 잘 맞물려 작동한다면, 각 요인을 강화하고 재무 효과를 높이는 선순환 구조가 형성될 것이다.

데이터 및 인사이트 자본화는 충분히 실현 가능한 수익원이지만, 단순한 ‘데이터 판매’로는 효과가 없다. 퍼스트 파티 데이터는 특정 행동을 유도하는 인사이트를 생성할 때 가장 관련성이 높고 가치가 있다.

사용자 개인 정보 보호 문제로 인해 온라인에서 서드 파티(Third-party) 쿠키^*가 완전히 사라졌다. 이에 따라 벌어진 ‘쿠키 대재앙’과 함께 퍼스트 파티(First-party) 데이터^*가 디지털 마케팅의 새로운 무기로 떠오르고 있다. 수많은 리테일 업체가 막대한 퍼스트 파티 데이터를 보유하고 있지만, 대부분이 데이터를 체계적으로 수집하지 못하고 그 잠재력을 최대로 활용하지 못하고 있다. 이는 막대한 기회를 놓치는 것이다.

* 서드 파티(Third-party) 쿠키: 사용자가 직접 방문한 플랫폼이 아닌 제삼자가 발행한 데이터 기록 파일
* 퍼스트 파티(First-party) 데이터: 자사 플랫폼 또는 채널을 통해 기업이 직접 수집 및 소유하는 고객 정보

퍼스트 파티 데이터라는 중요한 자산을 잘 활용하려면 리테일 업체는 다음 네 가지 핵심 요인을 강화해야 한다.

첫째, 최첨단 로열티 프로그램을 활용해 고객의 참여를 유도하고 고품질의 데이터를 생산한다. 둘째, 이를 통해 고객별 맞춤형 콘텐츠 및 커뮤니케이션, 제안을 시행한다. 셋째, 앞 두 요인을 기반으로 리테일 미디어 솔루션을 제공한다. 마지막으로, 데이터 및 인사이트 자본화로 공급업체와 함께 새로운 수익 창출의 기회를 연다.

각 요인은 개별적으로 매출과 수익을 창출할 수도 있지만 함께 활용할 경우 각 요인을 서로 강화하고 재무 효과를 훨씬 더 높이는 선순환 구조를 형성할 수 있다. (보기 참조)

퍼스트 파티 데이터의 힘과 잠재력

이 같은 선순환 구조를 바탕으로 리테일 업체는 이전과 전혀 다른 방식으로 고객 관계를 활용할 수 있다. 고객 데이터를 활용하면 로열티 프로그램과 개인화를 통해 핵심 비즈니스는 물론이고, 점차 비중이 커지는 AI 기반 비즈니스 결정 요인(매장 범위, 공간 할당, 가격 책정, 프로모션 등)에 있어 매출과 수익을 증대할 수 있다. 또한, 공급업체와의 관계에서도 수익을 창출할 새로운 기회가 열린다. 예를 들어 개인화는 로열티 프로그램을 성공적으로 이끌고, 리테일 미디어 내 고급 잠재고객 타겟팅을 가능하게 하여 트래픽과 매출, 공급업체 지출을 향상하는 원동력이 된다.

그간 BCG의 연구 결과와 클라이언트 경험에 비춰봤을 때, 식료품 리테일 업체가 동급 최고의 로열티 프로그램을 설정해 퍼스트 파티 데이터를 수집하고 1:1 개인화된 제안을 확장하면 일반적으로 매출과 수익이 3%에서 5%까지 향상된다. 주유소나 특산품, 패션 등 다른 유형의 리테일 업체는 더 높은 효과를 얻을 수 있다. 또한 이러한 데이터는 리테일 미디어 및 데이터 수익화를 통해 새로운 비즈니스 잠재력을 열어주며, 일반적으로 매출의 1~2% 증가와 핵심 비즈니스의 수익률을 훨씬 초과하는 마진인 40% 이상의 수익률을 제공한다. 하지만 이에 도달하기 위해서는 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 새로운 교차 기능 역량을 개발해야 한다.

고객 여정 전반에서 참여를 유도하는 로열티 프로그램 설계

수많은 리테일 업체가 고객의 쇼핑 빈도와 구매량을 늘리기 위해 오랜 기간 공들여 로열티 프로그램을 운영해왔다. 이제 AI 기반 개인 맞춤화를 통해 더 적은 비용으로 더 효과적인 로열티 프로그램을 운영할 수 있다. 하지만 개인화를 위해 AI를 활용하려면 새로운 로열티 프로그램을 만들거나 기존 프로그램을 대폭 개편해야 할 수도 있다.

최첨단 로열티 프로그램은 다양한 수단을 활용해 고객 여정 전반에서 원활하게 앱, 통합 결제, 소셜 미디어, 웹 3.0 등 다양한 채널 상 고객 참여를 유도한다. 이러한 프로그램에는 특별 구독 모델, 회원가 제공, 게임 형태의 도전과제, 흥미를 유발하는 제안, 방문 빈도 및 소셜 참여에 따른 보상 지급, 회원 이벤트, 메타버스 경험, 독점 제품이나 서비스 접근 등 금전적 혜택 이상의 몰입형 경험 제공, 고가치 고객에 대한 등급/기간 기반의 보상 부여 등이 포함된다.

새로운 로열티 프로그램을 시작하거나 기존 프로그램을 재평가할 때, 리테일 업체는 실행 결정에 세심한 주의를 기울이면서 다음처럼 단계별로 신중히 접근해야 한다.

[1] 인센티브를 통해 장려하고자 하는 고객 행동을 선택하라

어떤 고객 행동 변화가 비즈니스에 이점을 가져오는가?
고객과 비즈니스가 모두 윈윈할 수 있는 방법은 무엇인가?

[2] 독립형 프로그램을 운영할지 파트너 네트워크를 활용할지 결정하라

어떤 종류, 그리고 얼마나 많은 수의 파트너가 브랜드에 잘 맞으며 가장 큰 수익 잠재력을 창출할 수 있는가?
고객 접근 방식을 어떻게 유지할 것인가? 파트너 네트워크에서 누가 고객 데이터를 호스팅 할 것인가?

[3] 기본 인센티브 메커니즘을 수립하라

장기적인 로열티를 높이기 위한 방안으로 기본적인 ‘적립 후 소멸’ 메커니즘을 구현할 것인가? 아니면 ‘즉시 할인’ 혜택으로 보상할 것인가?
어떻게 개인 맞춤화를 강화할 것인가? 저빈도 고가치 고객과 고빈도 고가치 고객 모두에게 어필하기 위해 ‘적립 후 소멸’ 및 ‘즉시 할인’ 전략을 어떻게 균형 있게 활용할 것인가?

[4] 프로그램 수익성을 보장하라

정확한 타기팅과 비용 효율적 보상을 위해 개인화를 어떻게 활용할 것인가?
공급업체의 자금을 어떻게 유치해 로열티 프로그램 비용을 충당하고 회원가 또는 할인을 지원할 것인가?

[5] 고객 참여에 대해 신중하게 고려하라

고객 참여를 유도하기 위해 모든 접점에서 꾸준히 관심을 불러일으킬 방법이 무엇인가?
개인 맞춤형 쿠폰, 회원 전용 가격, 인센티브 빈도, 무료 경품, 추첨, 무료 배송과 같은 서비스를 어떻게 활용할 것인가?
브랜드 포지셔닝에 부합하는 고유한 고객 경험을 보장하려면 어떻게 해야 하는가?

이러한 프로그램을 운영하기 위해 리테일 업체는 로열티 기술 스택을 구축하고 소유하거나, 그 대안으로 어떤 화이트 라벨 솔루션을 활용할지 결정해야 한다. 일부 엔터프라이즈 솔루션은 로열티 관리 및 제안 할당을 포함한 완전한 로열티 플랫폼을 제공한다. 로열티 클라우드 플랫폼에 중점을 두고 호스팅과 같은 서비스를 제공하는 서비스 솔루션도 있다. 또한 일부 로열티 클라우드 기능에 초점을 맞춘 틈새 솔루션도 있다.

고객 관계 유지를 위한 개인 맞춤화 활용

앞서 언급한 바와 같이 리테일 업체가 강력한 로열티 프로그램을 구축하고 선순환 모델이 계속 작동하려면 AI 기반의 개인화 엔진이 필요하다. 이러한 엔진이 작동하기 위해 기업은 적절한 데이터 분석 모델에 올바른 데이터를 제공하고 제대로 된 데이터 분석 실행과 측정을 실시해야 한다. 또한 테스트 및 학습 접근 방식을 통해 개인 맞춤화 활용 사례를 계속해서 개선하고 대시보드의 도움을 받아 실시간으로 조정해야 한다. 이러한 개념이 확실히 증명되면 리테일 업체는 꾸준한 모니터링 및 개선을 통해 활용 사례를 확장할 수 있다.

하지만 개인 맞춤화를 올바르게 구현하는 것은 단순히 기술 및 프로세스의 영역은 아니다. 고객 맞춤형 제안 전략을 세울 때 ‘공급자’ 관점(어떤 제품을 판매할 것인가?)에서 ‘수요자’ 관점(고객의 요구와 선호도가 무엇인가?)으로 접근 방식을 바꾸고, 고객의 관심사를 중점에 두는 것이 중요하다. 이러한 문화적 변화는 마케팅, 분석, 기술, 카테고리 관리 등 다양한 관점과 전문성을 갖춘 교차 기능팀을 구성함으로써 장려할 수 있다. 교차 기능팀은 개인 맞춤화 이니셔티브에 대해 주인 의식을 갖고 다음 단계를 수행할 수 있다.

개인 맞춤화 노력에 대한 명확한 목표 및 합의된 KPI를 설정한다.
로열티 프로그램 내 특정 고객 세그먼트부터 시작한다.
고객 참여를 유도하고 KPI 달성에 도움이 되는 구현 가능한 활용 사례를 찾는다.
활용 사례를 뒷받침할 로열티 데이터를 식별한다.
연속적인 ‘테스트 및 학습’ 스프린트를 설정한다.
개인 맞춤화 노력이 실제 고객 로열티에 미치는 영향을 측정한다.
활용 사례와 프로세스 기반 결과를 계속해서 개선한다.
개념 증명이 확립되면 활용 사례를 확장한다.

이미 많은 리테일 업체가 개념을 증명하는 수준을 넘어 개인 맞춤화 제안 및 커뮤니케이션을 지원하는 역량을 갖추고 있다. 그러나 대부분 이를 대규모로 확장하지는 못하고 있는 상황이다. 이를 타개하기 위한 가장 중요한 과제는 고도로 자동화된 운영 모델을 사용하는 것이다. 해결할 수 있는 모든 고객과 의미 있는 방식으로 계속해서 소통하도록 조직적, 기술적 역량을 구축하는 것이 필요하다.

리테일 미디어를 통한 새로운 수익원 창출

‘리테일 미디어’는 리테일 업체가 자신의 퍼스트 파티 데이터와 광고 공간을 소비재 공급업체 등 다른 업체에 판매하기 위해 설립한 광고 비즈니스이다. 퍼스트 파티 데이터를 활용해 디자인 및 타기팅된 광고는 리테일 업체의 온사이트 채널, 웹사이트, 모바일 앱, 브랜드 이메일, 매장 내 디지털 사이니지, 소셜 미디어 등에 노출될 수 있다. 또한 리테일 업체가 소유하지 않은 오프사이트 채널은 페이스북(Facebook), 구글(Google), 핀터레스트(Pinterest), 혹은 프로그램 광고 및 직접 구매 디스플레이 광고를 통해 게재될 수도 있다. 이는 리테일 업체가 빠르게 수익 창출을 증대할 기회다. BCG는 향후 5년간 전 세계 리테일 미디어 매출이 매년 25%씩 성장하여 1,000억 달러에 달할 것으로 추정한다. 이러한 성장세를 고려할 때 2026년에는 리테일 미디어가 전체 디지털 미디어 지출의 25% 이상을 차지할 것으로 예상된다.

리테일 미디어는 추가 수익의 원천으로써 증가하는 마진 압박을 일부 완화할 수 있다. BCG는 리테일 미디어를 활용하면 80~90%의 온사이트 마진과 20~30%의 오프사이트 마진이 발생하는 것을 확인했다. 미디어가 리테일 비즈니스의 핵심이 아니기에 대다수의 업체가 이러한 가치 잠재력을 활용하는 데 어려움을 겪고 있지만, 생각보다는 더 쉽게 활용할 수 있다. 현재 리테일 업체가 몇 달 안에 바로 사용할 수 있는 다양한 기술 솔루션이 존재한다. 여기에서 핵심은 제안을 만들고 판매하는 전담팀을 구성해 미디어 제품 포트폴리오를 구축하고 그 외 비즈니스와 긴밀하게 연결하여, 리테일 미디어가 수익에 도움이 되지 않는 제품을 홍보하는 상충적 상황을 피하는 것이다.

리테일 미디어의 성공은 처음부터 온/오프사이트 미디어 전반에 걸쳐 도달 범위, 잠재고객 및 데이터 품질, CPM(클릭당 비용), 미디어 지출을 개선할 실질적인 제안을 확보하는 데 달려 있다. 이러한 맥락에서 리테일 업체는 크리에이티브 서비스, 제품 캠페인 테스트 또는 셀프서비스 입찰 플랫폼과 같은 부가 가치 서비스도 제공할 수 있다. 리테일 미디어 상품을 설정할 때는 다음과 같은 중요한 고려 사항이 있다.

[1] 최종 목표를 정의하라

얼마나 큰 규모의 리테일 미디어 비즈니스를 구축하고자 하는가?
첫 리테일 미디어 활용 사례로 어떤 고객과 제품을 타기팅하고 있는가?

[2] 리테일 미디어를 위한 인벤토리를 선택하라

대부분 활동이 온사이트에서 이루어질 것인가, 아니면 오프사이트에서 이루어질 것인가?
스폰서 제품 등 어떤 채널과 형식이 가장 큰 잠재력을 지니는가?
어떤 부가 가치 분석 및 크리에이티브 서비스를 제공할 수 있는가?

[3] 데이터 전략을 정의하라

자체 데이터의 범위와 액세스 권한은 어느 정도인가?
어떤 추가 데이터를 활용해야 하는가?

[4] 기술 접근 방식을 결정하라

구축, 구매, 파트너 중 무엇을 원하는가?

[5] 리테일 미디어, 마케팅, 커머셜 등 서로 다른 팀별 비즈니스 이해관계를 명확하고 투명하게 파악 및 조율하라

[6] 교차 기능팀의 업무 루틴과 거버넌스 메커니즘을 설정하라

영업, 미디어 실행, 데이터 및 분석을 담당할 수 있는 인력이 있는가?
기존 직원을 재교육하거나 새로운 직원을 채용해야 하는 기술은 무엇인가?
무역 마케팅 예산을 관리하는 리테일 미디어 팀과 기존 구매/카테고리 관리 팀 간의 협업은 어떻게 이루어질 것인가?

[7] 리테일 미디어 비즈니스를 운영하는 데 필요한 기술, 조직, 거버넌스를 확장하기 위한 로드맵을 작성하라

퍼스트 파티 데이터 및 인사이트 자본화

리테일 업체는 수집한 퍼스트 파티 데이터를 기반으로 공급업체에 간단한 대시보드를 제공하거나 추가 퍼스트 파티 데이터를 수집하는 등 고객에 대한 맞춤형 조사를 제공할 수 있다. 이를 통해 로열티 프로그램, 개인화, 리테일 미디어에서 얻은 데이터와 인사이트의 수익화가 가능하다. 데이터와 인사이트로 수익을 창출하는 데는 다음과 같은 방법이 같다.

고객 세그먼트, 프로필, 행동 인사이트 및 장바구니를 분석하기 위해 로열티 회원을 기반으로 구축된 셀프서비스 대시보드를 제공한다.
특정 대상 및 로열티 회원 세그먼트를 조사해 심층적인 고객 맞춤화 인사이트를 제공한다.
소규모 로열티 회원 그룹을 대상으로 제품 테스트를 수행한다.
타기팅 고객, 쇼핑 미션, 구매자 유형을 식별하는 로열티 데이터를 사용함으로써 매장 또는 온라인에서 제품 출시 테스트를 제공한다.

데이터 및 인사이트가 수익원으로 기능할 수 있지만, 일반적으로 그 자체만으로 독립형 서비스가 될 순 없다. 즉, 단순히 ‘데이터 판매’만으로는 효과가 없다는 뜻이다. 퍼스트 파티 데이터는 특정 행동을 유도하는 인사이트를 생성할 때 가장 관련도 높은 가치를 가진다.

———————————

고객 여정이 점점 더 디지털화되며 마진 압박이 심해지고, 경쟁 환경이 빠르게 변화하는 상황에서 리테일 업체는 퍼스트 파티 고객 데이터에 대한 고유한 액세스 권한을 활용하는 데 더 이상 지체해서는 안 된다. 앞서 소개한 4가지 요인의 선순환 모델을 활용하면 리테일 업체는 이전과 전혀 다른 방식으로 고객 관계를 활용할 수 있을 것이다.