서드 파티 쿠키의 종말이 눈앞으로 다가왔습니다. 지난 2022년, 구글 크롬이 2023년부터 서드 파티 쿠키 수집을 제한하겠다고 선언한 이후 디지털 마케팅 시장에서는 퍼스트 파티 데이터에 대한 관심이 매우 뜨거웠습니다.
퍼스트 파티 데이터란 웹사이트 운영자가 직접 수집하는 고객의 행동 데이터로, 정밀하고 다양한 CRM 마케팅에 활용되기 때문에 필수적인 자사 데이터입니다. 하지만 수집된 데이터를 기반으로 고객의 관심사를 ‘예측’해야 한다는 한계점도 존재합니다.
마케팅에 필요한 정보를 예측하는 데에서 나아가 고객에게 직접 물어보고 수집할 수 있다면 어떨까요?
이번 글에서는 고객이 직접 제공하는 데이터를 뜻하는 ‘제로 파티 데이터’가 무엇인지 살펴보고, ‘퍼스트 파티 데이터’와 시너지를 이끌어 낸 사례까지 알아보겠습니다.
제로 파티 데이터란?
제로 파티 데이터란 고객이 정보 수집에 동의한다는 전제 조건 아래 의도적이고 주도적으로 제공하는 고객 데이터입니다.
제로 파티 데이터의 가장 큰 장점은 ‘데이터의 신뢰성’입니다. 고객이 데이터 수집과 활용의 목적을 인식하여 동의한 후 제공하기 때문에 가공되지 않은 고객의 니즈를 정확하게 파악할 수 있기 때문입니다.
그렇다면 수집 가능한 제로 파티 데이터는 무엇이 있을까요? 다양한 데이터 중 대표적인 4가지를 살펴보도록 하겠습니다.
[대표적으로 수집 가능한 제로 파티 데이터]
- 선호하는 서비스, 상품
- 브랜드의 웹사이트를 방문한 이유
- 브랜드에 기대하는 것 (브랜드에게 얻고자 하는 것)
- 고객의 오프라인 행태 (ex. 패션 스타일, 식습관, 성격 유형, 상품 및 서비스 사용 경험 등)
이외에도 제로 파티 데이터는 수집 방식에 따라 무궁무진하게 수집할 수 있습니다.
제로 파티 데이터 수집 방법과 실제 사례
제로 파티 데이터는 일반적으로 고객이 질문에 응답하는 방식으로 수집됩니다. 대표적인 사례로는 ‘콘텐츠 OTT 플랫폼 넷플릭스의 내가 좋아하는 콘텐츠’, ‘속눈썹 브랜드 Doe Lashes의 Lash Quiz’가 있습니다.
두 브랜드는 어떤 방식으로 제로 파티 데이터를 수집하고 활용했을까요? 지금부터 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
제로 파티 데이터 수집 예시 (1)
콘텐츠 OTT 플랫폼 넷플릭스의 콘텐츠 선호도 조사
고객님이 ‘원하는’ 콘텐츠를 추천해 드릴게요!
콘텐츠 OTT 플랫폼 넷플릭스는 새로운 계정을 생성하거나 기존 계정에 새 프로필을 추가할 때 ‘좋아하는 콘텐츠’를 선택하도록 유도하여 제로 파티 데이터를 수집합니다. 쉽게 말해 선호도 조사를 진행하는 것입니다.
넷플릭스를 처음 시작한 고객은 이전의 시청 데이터가 없어 취향에 맞는 콘텐츠를 추천받기 어렵습니다. 이런 문제점을 ‘콜드 스타트(Cold Start)’라고 하는데요. 콜드 스타트란 ‘고객에 대한 정보 수집이 충분하지 않아 적절한 서비스와 상품을 추천해주지 못하는 문제’를 의미합니다.
이를 해결하기 위해 넷플릭스는 가입 시 고객이 좋아하는 콘텐츠(제로 파티 데이터)를 조사한 후 비슷한 장르의 인기 콘텐츠를 추천합니다. 이렇게 고객은 첫 번째 행동을 시작하지요.
이후 고객이 실제로 시청한 콘텐츠(퍼스트 파티 데이터)와 기존에 선택한 콘텐츠(제로 파티 데이터)를 분석하여 고객의 취향 데이터를 고도화하는 과정을 반복합니다.
이러한 일련의 과정을 통해 넷플릭스는 높은 정확도를 자랑하는 개인 맞춤형 큐레이션 서비스를 제공하고, 고객은 취향에 맞는 콘텐츠를 손쉽게 접할 수 있게 되었습니다.
제로 파티 데이터와 퍼스트 파티 데이터를 활용해 플랫폼 이용의 활성화라는 선순환을 이뤄낸 사례였습니다.
제로 파티 데이터 수집 예시 (2)
Doe Lashes의 오프라인 행태 파악을 위한 Lash Quiz
고객님에게 ‘필요한’ 상품을 추천해 드릴게요!
인조 속눈썹 브랜드 Doe Lashes는 간단한 퀴즈를 통해 제로 파티 데이터를 수집합니다.
인조 속눈썹은 직접 경험해보지 않으면 내게 어울리는 상품이 무엇인지 파악하기 어렵습니다. 이런 이유로 온라인에서 쉽게 구매하기엔 진입장벽이 높은 상품 중 하나입니다.
특히 인조 속눈썹을 처음 구매하는 고객의 경우 구매 의지는 있지만 어떤 상품을 구매해야 할지 몰라 웹사이트를 이탈하는 현상이 빈번하게 발생하는데요. Doe Lashes는 고객의 새로운 행동을 유도하기 위해 몇 가지 질문을 던집니다.
이때 물은 내용은 현재 속눈썹 길이, 모양, 선호하는 인조 속눈썹 모양 등의 기본적인 정보입니다. 하지만 웹사이트 내에서 발생한 행동으로는 파악하기 어려운 정보이지요. Doe Lashes는 상품 구매 시 고려해야 하는 정보를 퀴즈를 통해 수집하여 고객의 현재 상황을 파악하였습니다.
이렇게 간단한 퀴즈가 끝난 후에는 고객이 사용하기에 적합한 속눈썹을 바로 추천합니다. 어떤 상품부터 탐색해야 할지 몰랐던 고객이라면 자신의 정보를 제공함으로써 필요한 정보를 습득한 것이지요.
Doe Lashes의 사례는 퍼스트 파티 데이터로 수집하기 어려운 오프라인 행태를 제로 파티 데이터로 수집하여 온라인과 오프라인의 간극을 줄인 대표적인 사례였습니다.
지금까지 제로 파티 데이터의 개념과 실제 활용 사례에 대해 알아보았습니다. 위의 콘텐츠 내용을 정리한다면 아래와 같습니다.
- 제로 파티 데이터는 수집 방법에 따라 다양한 고객의 데이터를 확보할 수 있다.
- 제로 파티 데이터는 고객이 웹사이트 내에서 행동을 시작하기 전에도 수집이 가능하며, 이를 기반으로 고객의 니즈에 맞는 상품과 서비스를 제공할 수 있다.
- 제로 파티 데이터와 퍼스트 파티 데이터를 결합한다면 높은 정확도의 고객 관심사를 파악할 수 있다.
다가오는 2023년에는 퍼스트 파티 데이터를 수집하는 것을 물론, 가공되지 않은 고객 정보인 제로 파티 데이터를 효과적으로 수집할 수 있는 방안에 대한 고민이 필요합니다.
퍼스트 파티 데이터와 제로 파티 데이터의 특징은 서로의 한계점을 보완하여 고객 행동 데이터의 정확도를 높이는 데에 기여하기 때문인데요.
서드 파티 쿠키 제한의 영향으로 데이터 기반 마케팅이 막막한 마케터라면,
자사 데이터인 제로 파티 데이터와 퍼스트 파티 데이터의 활용 측면을 강화해보세요.
‘자사몰의 탄탄한 성장’은 ‘자사 데이터 강화’로부터 시작됩니다.
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Bigin(빅인사이트)과 파트너십을 통해 제공되는 제휴 콘텐츠입니다.
