고객 데이터란? 데이터 유형 및 수집 방법

오늘날 소매업체들은 고객을 이해하고 도달하는 방식에 있어 큰 변화를  맞이하고 있습니다. 서드파티 쿠키가 사라지고 브라우저의 개인정보 보호 제한 정책이 강화되면서, 고객 데이터에 접근하기 위한 새롭고 보다 직접적인 방법을 찾아야 하는 현실에 직면하고 있기 때문입니다.

앞서 나가는 기업들은 기존의 추적 방식에서 벗어나 퍼스트파티 데이터를 활용해 고객과 더 깊은 관계를 구축하고 있습니다. 그 효과는 결과가 증명하고 있습니다. 모든 접점에서 고객 데이터를 연결하는 통합 시스템을 사용하는 소매업체는 평균 9% 높은 매출을 기록하고 있습니다.

본 블로그에서는 고객 데이터를 수집하고 Shopify를 활용해 소매 운영에 구현하는 방법을 소개합니다.

고객 데이터란 무엇인가요?

고객 데이터란 기업이 고객으로부터 수집하는 행동 정보, 인구통계학적 정보, 개인 정보를 의미합니다.

기업은 고객 데이터를 통해 타겟 고객을 더 깊이 이해하고, 효과적으로 소통하며, 참여를 유도할 수 있습니다. 고객 데이터는 고객이 기업에 무엇을 기대하는지, 어떤 제품에 관심이 있는지, 그리고 어떤 방식의 커뮤니케이션을 선호하는지를 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.

고객 데이터의 유형

고객 데이터는 크게 세 가지 주요 유형으로 나눌 수 있으며, 각각 고유한 수집 방법과 장점을 가지고 있습니다.

퍼스트파티 데이터

퍼스트파티 데이터는 기업이 자체 소유한 채널과 접점을 통해 고객으로부터 직접 수집하는 모든 정보입니다. 기업의 웹사이트를 방문하거나, 제품을 구매하거나, 기업과 직접 상호작용하는 고객들이 생성하는 귀중한 퍼스트파티 데이터는 그들의 선호도와 행동을 파악하는 데 도움을 줍니다. 현재 기업의 78%가 퍼스트파티 데이터를 개인화에 가장 가치 있는 자원으로 평가하고 있으며, 이는 2022년 37%에서 크게 증가한 수치입니다.

퍼스트파티 데이터가 특히 유용한 이유는 데이터의 진정성과 신뢰성에 있습니다. 데이터 자체가 고객의 직접적인 상호작용에서 나오기 때문에 고객의 니즈와 습관에 대한 가장 정확한 인사이트를 제공합니다. 또한 고객이 제3자를 통하지 않고 기업과 직접 데이터를 공유하므로, 완전히 투명한 방식으로 수집됩니다.

기업은 일반적으로 다음을 통해 퍼스트파티 데이터를 수집합니다.

• 고객 계정 및 프로필
• 거래 및 구매 이력
• 웹사이트 행동 및 탐색 패턴
• 제품 추천 퀴즈
• 로열티 프로그램 참여
• 고객 피드백 및 설문조사
• 웹사이트 분석 도구
• POS 거래

서드파티 데이터

서드파티 데이터는 귀하나 고객과 직접적인 관계가 없는 제3자로부터 얻는 정보입니다. 한 기업이 수집한 데이터를 다른 기업에 판매하는 형태로, 일반적으로 인구통계 정보, 행동 데이터, 관심사, 온라인 활동 내역 등을 포함합니다.

서드파티 데이터는 오랫동안 마케터와 기업들이 활용해 온 주요 자원이었지만, 그 중요성이나 영향은 급속히 줄어들고 있습니다. 소비자 데이터를 자유롭게 수집하고 거래하던 시대는 저물고, 개인정보 보호 인식과 규제가 강화된 새로운 환경으로 전환되고 있습니다.

이러한 변화를 이끄는 여러 요인들이 있습니다.

• 소비자들이 그 어느 때보다 개인정보 보호를 중시함
• 주요 브라우저들이 서드파티 쿠키를 단계적으로 폐지함
• 전 세계적으로 개인정보 보호 규정이 더욱 엄격해짐
• 기업들이 퍼스트파티 데이터 전략으로 전환함

전 세계적으로 포괄적인 데이터 개인정보 보호 법안을 추진하는 큰 흐름이 있으며, 한국에서도 개인정보보호법을 통해 개인정보 처리에 대한 엄격한 규제를 시행하고 있습니다.

한편, EU의 디지털 서비스법(2023년 11월부터 시행)과 같은 국제 규정은 데이터 기반 마케팅의 투명성을 의무화하고 있으며, 중국은 2021년 11월 개인정보보호법(PIPL)을 통해 자체적으로 강력한 개인정보 보호 체계를 구현했습니다.

제로파티 데이터

제로파티 데이터는 고객이 자발적으로 기업과 공유하는 데이터입니다. 이 데이터에는 구매 의도, 선호도, 개인적 특성, 그리고 기업과 어떤 방식으로 상호작용하기를 원하는지에 대한 정보가 포함될 수 있습니다.

제로파티 데이터는 때때로 "명시적 데이터"라고도 불립니다. 고객이 능동적으로 제공하는 정보이기 때문에, 다른 유형의 고객 데이터보다 신뢰도가 높고 보다 명확한 인사이트를 제공하는 데이터로 평가됩니다.

고객 데이터의 중요성

비즈니스 인텔리전스와 의사결정

고객 데이터는 실제로 무엇이 효과적이고 무엇이 그렇지 않은지 파악하는 데 도움을 줍니다. 고객 데이터를 수집하고 분석하면 어떤 제품을 입고할지부터 언제 세일을 진행해야 할지까지, 사업 운영의 모든 부분에서 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 분석을 통해 운동화를 구매한 고객들이 6개월 이내에 다시 방문해 새로운 운동화를 구매하는 경우가 많다는 사실을 발견했다고 가정해 보겠습니다. 이 인사이트를 활용해 다음과 같은 전략을 실행할 수 있습니다.

• 새 신발이 필요할 시점에 맞춰 해당 고객들에게 리마인더 이메일 발송
• 인기 사이즈가 품절되기 전에 미리 재고 확보
• 재구매 고객을 위한 특별 할인 혜택 제공

개인화와 고객 경험

여기서 더 흥미로운 부분이 시작됩니다. 좋은 고객 데이터가 있으면 온라인 쇼핑을 마치 고객의 취향을 정확히 아는 개인 쇼퍼가 함께하는 것처럼 느끼게 만들 수 있습니다.

이는 통합 커머스 접근 방식을 통해 가능합니다. 통합 커머스(상거래)란 매장의 모든 판매 채널과 활동이 단일 플랫폼에서 통합된다는 의미입니다. EY POS 시장 보고서에 따르면, Shopify의 통합 커머스 접근 방식을 사용하는 소매업체는 평균 8.9%의 총 상품 가치(GMV) 증가를 기록했습니다.

핵심은 "360도 고객 뷰"를 구축하는 것인데, 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 고객의 온라인 및 오프라인 구매 내역
• 선호하는 쇼핑 방식(온라인, 매장, 또는 병행)
• 선호하는 결제 방법
• 쇼핑 패턴과 개인적 선호도

이를 통해 고객에게 다음을 제공할 수 있습니다.

1. 고객이 가장 관심 가질 만한 제품을 보여주는 개인화된 웹사이트
2. 고객의 선호도를 반영한 맞춤형 결제 경험
3. 온라인과 오프라인을 넘나드는 일관되고 매끄러운 쇼핑 경험
4. 고객의 거주 지역에 맞춘 지역별 콘텐츠와 제품 추천

마케팅 최적화와 ROI

효과 없는 광고에 돈을 낭비하고 싶은 사람은 없습니다. 양질의 고객 데이터는 기업이 마케팅 예산을 더 현명하게 사용하는 데 도움을 줍니다. Shopify의 데이터에 따르면, 통합 고객 프로필을 사용하는 기업은 실제로 주문당 매출이 최대 20% 증가하는 효과를 기록한다는 것을 확인할 수 있습니다.

더 현명한 마케팅을 위해 고객 데이터를 사용하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 머신러닝을 사용해 쇼핑 행동을 분석하고 최대 2배 더 높은 리타겟팅 전환을 유도할 수 있는 Shopify Audiences(한국 시장 호환성 문의 필요)를 활용한 초정밀 타겟팅 광고 목록 생성
• 인플루언서와 연결하고 제휴 프로그램을 한 곳에서 운영할 수 있는 Shopify Collabs를 통한 기업과의 협업
• 행동, 구매 이력, 인구통계 정보를 기반으로 무제한 고객 그룹을 생성하고, 각 그룹에 맞춘 개인화된 마케팅 캠페인을 실행할 수 있는 Shopify의 세분화 기능 사용
• 고객 행동 패턴을 연구해 사람들이 좋아하는 제품을 파악한 후, Shopify Collective와 같은 도구를 사용해 해당 제품을 제공할 수 있는 브랜드와 협업

기업이 고객을 더 깊이 이해할수록, 모두에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

고객 데이터 수집 방법

고객과의 직접적인 상호작용

직접적인 고객 상호작용은 쇼핑 여정의 다양한 접점을 통해 고객으로부터 직접 퍼스트파티 데이터를 수집하는 방법입니다.

양질의 고객 데이터는 개인화된 마케팅과 더 나은 고객 경험을 가능하게 합니다. EY 보고서에 따르면, 고객 데이터 수집과 세분화를 강화하면 마케팅 투자 수익률을 높이고, 고객 상호작용을 더욱 자주 발생하게 합니다.

이 데이터를 수집하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 결제 시 매장 내 피드백 시스템 설치
2. 구매 후 설문조사 생성
3. 상호작용 중 고객 정보를 수집하도록 직원 교육
4. 주요 접점(반품, 고객 서비스 처리 등)에서 피드백 수집 시스템 구축

기술 도구 활용

효과적으로 고객 데이터를 수집하려면, CRM, DMP, CDP와 같은 기술 도구들이 유기적으로 연동되는 종합적인 기술 스택이 필요합니다. 이러한 시스템은 모든 접점에서 발생하는 고객 데이터를 수집·관리하는 역할을 합니다.

적절한 기술 구현을 통한 통합 데이터 관리는 미들웨어 사용을 줄여, 기술 인력 투입 시간을 최대 60%까지 절감할 수 있습니다. 또한 시스템 간 데이터가 누락되거나 지연 및 왜곡되는 이른바 ‘전화 게임’ 현상도 방지할 수 있습니다.

기술 스택을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 커머스 플랫폼과 통합되는 통합 CRM 시스템 구현
2. 모든 채널에서 통합 고객 프로필을 생성하는 CDP 배포
3. 시스템 간 자동화된 데이터 수집 워크플로 생성
4. 소매 및 전자상거래 전체를 아우르는 프론트 및 백오피스 중앙화 구현
5. 모든 플랫폼에서 자동화된 보고 및 분석 환경 구축

💡 팁: 동일한 핵심 데이터 기반을 공유하지 않는 여러 시스템을 ‘이어 붙이는’ 방식은 피하세요.

계정 생성 장려

오늘날의 소매업체들은 고객이 계정을 만들고 자발적으로 정보를 공유하도록 인센티브를 제공합니다. 서로 다른 데이터베이스에 흩어진 조각들이 아닌 통합된 고객 프로필을 구축하면, 더 나은 개인화와 리타겟팅 전략을 실행하고 고객 데이터에 대한 통제력을 확보할 수 있습니다.

고객 데이터 수집을 개선하면 고객과의 상호작용 빈도와 재구매율 역시 높아집니다. 기업은 데이터 공유에 대한 대가로 실질적인 가치를 제공하여, 단순한 계정 생성을 장기적인 고객 관계의 기반으로 전환할 수 있습니다.

계정 생성을 유도하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 즉각적인 혜택, 로열티 프로그램, 독점 기능 등을 통해 명확한 가치를 제공하여 고객이 계정 생성을 가치 있게 느끼도록 합니다.
2. 주문 관리, 위시리스트, 저장된 장바구니와 같은 셀프 서비스 기능을 활성화하여 정기적으로 계정을 사용하도록 유도합니다.
3. 제품 추천, 관련 할인, 맞춤형 커뮤니케이션을 통해 개인화된 경험을 제공하여 계정을 계속 보유하는 것이 가치 있게 느끼도록 합니다.

가장 중요한 것은 말 그대로 두 번의 클릭만으로도 완료할 수 있도록 가입 절차를 최대한 간편하게 만드는 것입니다. 

이커머스 및 POS 시스템

온라인과 오프라인 소매 접점에서 고객 데이터 수집을 통합하는 시스템은 모든 고객 상호작용에 대한 단일 진실 공급원(Single source of truth)을 제공합니다.

Shopify POS에서 Oak + Fort는 다음과 같은 시간 절감 효과를 보고했습니다.

• 본사 직원 시간 주당 약 50시간
• 고객 경험 팀 주당 40시간
• IT 지원 주당 10시간
• 42개 매장 전체에서 매장 직원 시간 주당 80시간

Frank and Oak의 최고 옴니채널 책임자인 Guillaume Jaillet는 다음과 같이 말합니다. “우리 매장은 온라인과 오프라인 모두에서 쇼핑하는 옴니채널 고객을 이끄는 핵심 동력이었고, 이는 곧 성장의 기반이었습니다. 고객에게 일관된 경험을 제공하기 위해 이커머스 채널과 더 강한 시너지를 낼 수 있는 POS 시스템이 필요했습니다.”

이 데이터를 수집하는 단계는 다음과 같습니다.

1. 온라인 및 매장 내 채널 전반에 걸친 프론트 및 백오피스 운영 중앙화
2. 모든 채널에서 통합 고객 프로필 생성 및 유지
3. 구매, 서비스 상호작용, 로열티 활동을 포함한 모든 고객 접점 추적
4. 재고, 주문, 프로모션에 대한 실시간 데이터 동기화 활성화
5. 반품 및 교환 데이터를 포함한 고객 여정 완성
6. 매장 내 및 온라인 경험에서 고객 프로필 정보 일관되게 공유

소셜 미디어 및 온라인 참여 활용

디지털 채널은 고객의 상호작용을 통해 고객 행동과 선호도 등을 파악할 수 있는 곳입니다. 예를 들어, 소셜 미디어는 고객 데이터의 보고이며, 이는 기업이 다음과 같은 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다.

• 게시물에 대한 고객 반응과 참여 방식 관찰
• 댓글과 메시지를 통해 고객의 목소리 파악
  
• ‘좋아요’와 공유가 많이 발생하는 콘텐츠 유형 분석
• 소셜 미디어 인사이트를 활용해 고객 관심사 이해

소셜 플랫폼에서의 고객 상호작용은 매장 내 및 온라인에서 사용되는 동일한 고객 프로필에 반영됩니다. 이런 식으로 소셜 미디어는 별도의 사일로가 아닌 통합 고객 뷰의 일부가 됩니다.

고객 데이터 수집 및 활용의 과제

개인정보 보호 및 보안

고객 데이터 확보는 기업 성장에 분명히 중요하지만, 더 중요한 것은 이를 안전하게 보호하는 것입니다. 기업은 GDPR이나 CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 철저히 준수해야 합니다.

또한 기업은 어떤 데이터를 수집하고 어떻게 사용하는지를 투명하게 공개해야 합니다. 이러한 점에서 Shopify와 같은 통합 시스템은 의미가 큽니다. 민감한 고객 정보를 여러 시스템에 분산시켜 관리하는 대신, 안전한 단일 환경에서 일관적으로 보호할 수 있기 때문입니다.

분산된 데이터

온라인과 오프라인 매장을 모두 운영할 때 고객 데이터는 곳곳에 흩어지게 됩니다. 기업들은 여러 곳의 고객 정보를 하나로 연결하는 데 상당한 어려움을 겪고 있습니다.

실제로 Oak + Fort는 분산된 시스템 전반에서 고객 경험 데이터를 관리하는 데만 주당 약 40시간을 추가로 소모하고 있었습니다. 데이터가 분산되어 있을수록, 고객의 쇼핑 방식과 니즈를 명확하게 파악하는 데 더 많은 시간과 노력이 필요합니다.

정확성과 관련성

고객 데이터를 최신 상태로 유지하고 실제로 활용 가능한 정보로 만드는 것 또한 큰 과제입니다. 기업이 고객 데이터를 적절히 수집하고 사용하면 약 9%의 매출 증가 효과를 볼 수 있지만, 이는 어디까지나 정보가 최신이고 유용한 경우에만 가능합니다.

고객의 선호도와 행동은 끊임없이 변화하기 때문에, 이를 지속적으로 업데이트할 수 있는 체계가 필요합니다. 채널 간 실시간 데이터 동기화는 이러한 문제를 해결하는 핵심적인 방법 중 하나입니다.

Shopify의 플랫폼은 POS와 이커머스가 동일한 핵심 플랫폼을 공유하는 "단일 두뇌" 접근 방식을 사용하여 모든 것이 자동으로 동기화 상태를 유지하도록 합니다. 따라서 누군가 오프라인 매장에서 무언가를 구매하면 웹사이트와 재고 정보 및 고객 프로필 역시 모두 자동으로 최신 상태로 업데이트됩니다.

이러한 실시간 동기화는 고객에게 정확한 재고 정보를 제공하고, 구매 채널에 관계없이 최근 구매 이력을 기반으로 개인화된 쇼핑 경험을 제공하며, 어떤 제품을 언제 입고할지에 대한 보다 현명한 의사결정을 가능하게 합니다.

Shopify 플랫폼 활용하기

Shopify는 기존 플랫폼보다 고객 데이터 처리를 간단하고 효율적으로 만듭니다. 대부분의 플랫폼은 서로 다른 상자에서 나온 퍼즐 조각을 맞추려는 것처럼 여러 시스템의 고객 데이터를 하나로 모으려고 합니다.

하지만 Shopify는 다른 접근 방식을 취합니다. 바로 모든 고객 데이터가 하나의 정보원에서 흘러나오는 "단일 두뇌" 시스템을 사용합니다.

이러한 시스템이 효과적인 이유는 무엇일까요?

• 모든 고객 데이터 권한을 처리하는 단일 중앙 시스템
• 모든 채널에서 일관된 데이터 수집 기준
• 데이터 전송 지점이 적은 더 안전한 데이터 처리
• 기업 전반에 적용되는 내장형 규정 준수 도구

모든 요소가 처음부터 함께 작동하도록 설계되었으며, 모든 채널에서 개인정보 보호 선호도를 존중하는 통합 고객 프로필을 제공합니다. 고객이 온라인이나 매장에서 쇼핑하든 상관없이, 시스템이 자동으로 규정을 준수하는 방식으로 데이터 수집을 처리하는 동시에 마케팅 도구가 여전히 효과적으로 작동하도록 합니다.

이러한 통합 접근 방식은 변화하는 개인정보 보호 법률과 규정 준수를 더욱 쉽게 만듭니다. Shopify가 새로운 개인정보 보호 표준에 맞춰 정기적인 업데이트를 처리하고 데이터 보호 및 규정 준수를 위한 자체 도구를 제공하므로, 여러분은 더욱 간편하게 미래를 대비할 수 있습니다.

Shopify와 함께 고객 데이터의 새로운 시대를 열어보세요

과거에는 브랜드들이 서드파티 데이터 제공업체와 쿠키를 통해 고객을 이해할 수 있었습니다. 하지만 오늘날에는 강화되는 개인정보 보호 규제와 개인정보에 민감한 소비자 인식으로 인해 쿠기 기반 마케팅 시대가 저물고 있습니다.

개인화된 경험으로 고객을 만족시키고자 하는 기업이라면, 이제 퍼스트파티 데이터를 중심으로 전략을 전환해야 합니다. 앞으로는 오프라인과 디지털 채널 전반에서 고객 데이터를 통합하는 것이 소매업의 성공의 핵심 요소가 될 것입니다.

기업은 현재 사용 중인 데이터 수집 방식과 기술 인프라를 점검하고, 개인정보 보호 선호도를 존중하면서도 고객 정보를 효과적으로 확보할 수 있는 체계를 갖춰야 합니다. 개인화된 경험이 더 이상 선택이 아닌 기본이 되는 오늘날, 이러한 변화에 적응하지 못하는 기업은 경쟁에서 뒤쳐질 수 있습니다.