실시간 고객 데이터 플랫폼 시작하기

이 시작 가이드는 실시간 고객 데이터 플랫폼(실시간 CDP)의 샘플 구현을 안내합니다. 자체 구현을 설정할 때 예제로 사용할 수 있습니다. 이 안내서는 특정 예를 표시하지만, 설정을 만드는 동안 사용할 수 있는 추가 정보로 연결됩니다.

이 예는 Adobe Experience Platform 기반의 실시간 고객 데이터 플랫폼의 기능을 통해 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 여러 소스에서 데이터 인제스트
  • 단일 real-time customer profile으로 병합
  • 모든 디바이스에서 일관되고 연관성 있으며 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

사용 사례

운동복 회사인 루마는 항상 고객 경험을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 그들은 선물 관련 판매를 늘리기 위한 새로운 이니셔티브를 가지고 있다. 또한 고객을 팔로우하는 번거로운 광고와 같이 노출 과다을 줄이고자 합니다.

현재 방문자가 앞으로 구매하지 않을 항목을 다시 타깃팅하는 미디어에 너무 많은 비용을 지출하고 있습니다. 예를 들어 Luma는 다른 사람에 대해 일회성 구매로 이용되었던 항목을 사용하여 다른 사람을 리타겟팅하지 않을 수 있습니다.

현재 루마의 데이터는 다양한 소스에 분산되어 있습니다. 그 결과, 중요한 과제에 직면하게 됩니다.

  • 마케팅 조직은 웹 사이트, 모바일 앱, 로열티 시스템, CRM 등 데이터 소스를 각각 소유한 다양한 팀과 작업해야 합니다.
  • 마케팅 팀이 데이터에 액세스할 때 시간이 많이 걸리고 시간에 민감한 캠페인에 더 이상 관련이 없는 경우가 많습니다.
  • 채널을 타겟팅하지 않고 데이터를 통합해야 합니다.

따라서 Luma는 다음 비즈니스 목표를 가지고 있습니다.

  • 서로 다른 데이터 소스에서 소비자를 실시간으로 시각화합니다.
  • 다양한 채널과 디바이스에서 고객의 관심사와 연관있는 메시지를 활용하여 마케팅 캠페인을 개인화할 수 있습니다.

이러한 목표를 달성하기 위해서는 마케팅 팀이 고객 데이터를 규모에 맞게 관리할 수 있어야 합니다.

Adobe Experience Platform 기반의 실시간 CDP를 통해 Luma의 마케팅 조직은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

  1. 서로 다른 플랫폼에서 데이터를 수집하고 다른 마케팅 활동을 위해 다운스트림으로 사용할 수 있는지 확인합니다.
  2. 데이터가 발생하는 위치와 관계없이 고객의 전체 상황을 실시간으로 확인할 수 있습니다.
  3. 모든 접점에서 일관되고 관련성이 있으며 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

단계

이 자습서에는 다음 단계가 포함됩니다.

  1. 고객 프로필을 만듭니다.
  2. 사용자 경험 개인화
  3. 여러 데이터 소스를 사용합니다.
  4. 데이터 소스를 구성합니다.
  5. 특정 고객에 대한 데이터를 수집합니다.
  6. 세그먼트를 설정합니다.
  7. 대상을 설정합니다.
  8. 여러 디바이스에서 프로파일을 연결할 수 있습니다.
  9. 프로필을 분석합니다.

고객 프로필

고객이 사이트를 처음 방문하면 이에 대해 아무것도 알지 못합니다.

image

탐색 시 데이터는 실시간으로 캡처되어 Adobe Analytics의 보고서 세트뿐만 아니라 Adobe Experience Platform으로 직접 전송됩니다. 데이터가 수집되면 Experience Platform’s real-time customer profile의 행동 데이터를 기반으로 고객에 대한 단일 보기를 형성하기 시작합니다.

웹 사이트의 많은 방문자가 Luma에서 이전에 구매한 반복 고객일 수 있습니다. Luma는 알려진 고객뿐만 아니라 신규 방문자와 반복 방문자 모두를 충족하기 위해 메시지와 상품을 개인화하는 것이 중요합니다.

신규 고객의 첫 방문

예를 들어, 식별되지 않은 방문자는 Luma 사이트의 남성 섹션으로 이동하여 두 쌍의 트레이닝 셔츠를 봅니다.

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고객이 이러한 제품에 대한 자세한 내용을 탐색하면 이러한 제품 보기가 Adobe Analytics에서 수집되어 Experience Platform으로 전송됩니다.

Luma는 방문자의 행동을 Adobe Experience Platform의 사용자 프로필에 매핑하고 해당 소비자의 행동에 대한 보다 풍부한 보기를 조합하기 시작할 수 있습니다.

고객에 대한 자세한 정보 얻기

고객이 웹 사이트와 계속 상호 작용하면 더 명확한 이미지가 생성됩니다. 예를 들어 방문자가 장바구니에 제품을 추가하고 로그인한다고 가정합니다.

고객이 로그인하면, 그녀는 자신을 사라 로즈라고 부른다.

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두 ID가 병합됩니다.

  • 익명 검색 데이터
  • 사라 로즈의 계정과 연관된 기존 데이터

두 ID는 모두 Experience Platform에서 단일 프로필로 결합됩니다. 이제 루마는 이러한 고객에 대한 통합된 관점을 갖게 되었습니다.

사이트의 남성 섹션에 있는 익명의 방문자의 탐색 행동을 기반으로 고객이 남성이라고 가정했을 수 있습니다. 이제 그녀가 로그인했기 때문에 루마는 사라 로즈를 알아본다. Luma는 Real-time Customer Profile의 강력한 기능을 사용하여 여러 채널에서 Luma에게 전달된 메시지를 세분화합니다.

사용자 경험 개인화

사라는 충성도 메시지로 환영 받았고, 혜택에 대한 더 많은 정보와 그녀의 지위와 포인트를 높이는 방법에 관한 청동 멤버인 것에 대해 감사했다.

그녀는 홈 페이지로 가서 더 찾아봅니다.

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Sarah는 Adobe Experience Platform의 Real-time Customer Profile에 근거하여 동적으로 전달되는 개인화된 홈 페이지 경험을 받습니다.

이전 구매 현황과 의류 및 장비 런칭 관심도를 감안한 Adobe Target의 Adobe Sensei 기반의 개인화 덕분에 관련 컨텐츠를 볼 수 있습니다. 루마 또한 최근 그녀의 찾아보기를 바탕으로 남성들의 검색 장비를 작동시키기 위해 남성들의 카탈로그 내용을 맞춤화합니다.

페이지 아래로 내려가면 Sarah는 주요 제품과 가장 최근에 본 항목을 기반으로 한 새로운 추천 트레이가 표시됩니다.

Sarah는 맞춤형 콘텐츠를 통해 관련 항목을 신속하게 찾을 수 있습니다. 전환율을 높이고 보다 매력적인 고객 경험을 제공합니다.

고객 복귀

사라는 정신이 산만해지고, 그녀의 세션을 마치면서 사이트를 떠납니다. 루마는 Adobe Experience Platform에서 자신의 데이터를 사용하여 사이트를 다시 방문할 수 있습니다.

Adobe Experience Platform 기반의 실시간 고객 데이터 플랫폼은 고객 경험 관리를 위해 구축되었습니다. 이를 통해 조직은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

  • 데이터 통합 및 활성화 간소화
  • 알려진 및 알 수 없는 데이터 사용 관리
  • 규모에 맞게 마케팅 활용 사례 가속화

여러 데이터 소스 사용

Luma 팀은 모든 행동 및 고객 데이터를 한 곳에 정리합니다.

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다음 소스의 데이터를 인제스트할 수 있습니다.

  • 기존 Adobe Experience Cloud 솔루션 데이터
  • 루마의 충성도 프로그램, 콜 센터 및 판매 시점 시스템 데이터와 같은 Adobe이 아닌 소스
  • Luma 데이터 소스의 실시간 스트리밍 데이터
  • Adobe 솔루션의 실시간 데이터(새 태그가 필요하지 않음)

서로 다른 소스에서 얻은 모든 데이터는 하나의 통합 고객 프로필로 병합됩니다.

데이터 소스 구성

Real-time Customer Data Platform을 사용하여 새로운 데이터 소스를 플랫폼에 가져옵니다. 실시간 CDP에는 프로파일에 빠르고 손쉽게 추가할 수 있는 데이터 소스 카탈로그가 포함되어 있습니다.

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예를 들어 Luma의 CRM 데이터를 인제스트하려면 CRM​로 카탈로그를 필터링하고 CRM​을 포함하는 모든 기본 커넥터가 나열됩니다. Microsoft Dynamics CRM 데이터를 추가하려면:

  1. 연결을 승인합니다.

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  2. XDM 사전 매핑된 테이블의 권장 목록에서 가져올 항목을 선택합니다.

    예를 들어 연락처​를 선택합니다. 연락처 데이터의 미리 보기는 자동으로 로드되므로 모든 내용이 예상대로 표시되는지 확인할 수 있습니다.

    Adobe Experience Platform은 표준 필드를 Experience Data Model (XDM) 프로필 스키마에 자동 매핑하여 이 프로세스에서 많은 수동 작업을 수행합니다.

  3. 필드 매핑을 검토합니다.

    예를 들어 연락처에 대한 이메일 필드가 올바르게 매핑되었는지 두 번 확인합니다.
    데이터를 미리 보고 고급 매핑을 수행하는 옵션이 있습니다.

  4. 일정을 설정합니다.

    이미지

다 끝났어 Microsoft CRM을(를) 데이터 소스로 Experience Platform에 추가했습니다.

사용 정책에 대해 인제스트된 데이터 레이블 지정

Luma에는 수집된 특정 유형의 정보의 사용을 제한하는 여러 내부 정책이 있으며, 데이터 사용과 관련된 법적 및 개인 정보 보호 관련 문제를 준수해야 합니다. Adobe Experience Platform Data Governance을 사용하면 사전 정의된 데이터 사용 레이블을 데이터 세트(및 해당 데이터 세트 내의 특정 필드)에 적용할 수 있으므로 Luma는 특정 사용 제한에 따라 데이터를 분류할 수 있습니다.

데이터 사용 레이블이 적용되면 Luma는 Data Governance을(를) 사용하여 데이터 사용 정책을 만들 수 있습니다. 데이터 사용 정책은 특정 레이블이 들어 있는 데이터에 대해 수행할 수 있는 작업의 종류를 설명하는 규칙입니다. 정책 위반이 되는 실시간 CDP에서 작업을 수행하려고 하면 해당 작업이 차단되고 어떤 정책을 위반했는지 및 이유를 나타내는 경고가 표시됩니다.

특정 고객에 맞는 데이터 취합

이 시나리오에서는 Sarah Rose의 프로파일을 검색합니다. 로그인하는 데 사용한 전자 메일로 프로필이 표시됩니다.

Luma가 Sarah에 대해 갖고 있는 모든 프로필 정보. 여기에는 주소 및 전화 번호, 커뮤니케이션 환경 설정 및 자격이 되는 세그먼트와 같은 개인 정보가 포함됩니다.

카테고리 설명
ID 채널 및 장치 전반에서 Sarah와의 상호 작용에서 Platform에 함께 연결된 ID를 표시합니다. 웹 사이트의 ECID가 표시됩니다. 그녀의 ID에는 모바일 앱의 ECID, 이메일 ID, 최근에 추가한 Microsoft Dynamics 데이터 집합의 CRM ID 및 Luma 충성도 시스템에서 Adobe Experience Platform으로 전달된 충성도 ID도 포함됩니다.
이벤트 Luma 브랜드와의 모든 Sarah 상호 작용 데이터를 표시합니다. 여기에는 방금 본 항목, 과거에 본 모든 내용, 그녀가 받은 이메일, 콜센터와의 상호 작용, 그리고 이러한 상호 작용이 발생한 각각의 채널과 장치가 포함됩니다.

실시간 CDP 프로필을 사용하면 Luma 마케팅 팀의 워크플로우를 몇 주에서 몇 분으로 단축할 수 있고 360° 고객 뷰를 기반으로 한 개인화의 가능성을 제거할 수 있습니다. 이 프로파일은 로그인하기 전에 사이트를 검색했을 때 얻은 행동 데이터를 기존 고객 프로필과 병합하여 Sarah의 포괄적인 보기를 만듭니다.

마케팅 팀은 이 향상된 Real-time Customer Profile을 사용하여 Sarah의 경험을 더욱 개인화하고 Luma를 통해 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.

세그먼트

강력한 Adobe Experience Platform 세그멘테이션 기능을 사용하면 마케터는 Real-time Customer Profile에서 캡처한 데이터를 기반으로 특성, 이벤트 및 기존 세그먼트를 결합할 수 있습니다.

이 시나리오에서, 사이트에서 사라의 최근 상호 작용은 그녀의 이전 행동과 다른 행동을 보여준다. 그녀는 보통 여성복을 산다. 하지만, 그녀의 카트에 있는 물건들은 남성들의 큰 스웨터 셔츠이다.

루마 데이터 과학 팀은 구매 성향에 대한 모델을 만들었습니다. 한 모델은 기존 소비자에 대한 의류 카테고리(예: mens/womens) 또는 크기의 갑작스런 변경을 식별합니다. 사라의 구매 행동 변화는 그녀가 자신을 위해 쇼핑하지 않는다는 것을 보여준다.

세그먼트 정의

선물을 구입하는 진행 중인 것으로 보이는 장바구니 포기를 나타내는 세그먼트를 수정 또는 만듭니다.

Profile: Category != Preferred Category 
AND 
Product Size != Preferred Size 
in last 7 days.  
AND 
Abandoned Cart 
AND 
Loyalty member 

사라가 카트에 특별한 선물 품목을 추가해서 그것을 포기했기 때문에, 루마는 무료 선물 포장 오퍼로 그녀를 타겟팅할 수 있다.

대상

"선물 주기 장바구니 포기" 세그먼트를 추가하면 이 세그먼트에 포함된 사람 수를 대략적으로 볼 수 있습니다. 모든 채널에서 개인화를 위해 조치를 취할 수 있습니다.

대상에 보내기​를 선택합니다.

Luma는 실시간 CDP에서 고객 세그먼트에 대한 작업을 원활하게 수행하여 개인화를 실현할 수 있습니다.
여기서는 Luma가 Adobe 솔루션과 비Adobe 솔루션 모두에 이 대상을 보낼 수 있는 모든 대상을 볼 수 있습니다.

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대상 선택

이 시나리오에서 Luma는 다음 대상을 통한 개인화로 이 고객을 재타깃팅하려고 합니다.

  • Google, 표시

  • Adobe Campaign, 이메일

예약 대상

특정 시간에 시작하거나 끝나도록 세그먼트를 예약할 수도 있습니다. 세그먼트는 예약된 날짜에 구성된 플랫폼에서 게시되고 자동으로 업데이트됩니다.

노트

원하는 경우 날짜 필드를 선택하면 90일 초과 기간이 자동으로 예약됩니다.

다음 페이지로 이동하려면 저장​을 선택합니다.

이 대상의 고객이 제품을 구매하면 해당 대상자에 대한 멤버십이 실시간으로 표시되지 않습니다. 그들의 신분이 변했기 때문에 그들은 더 이상 자격이 없다.

이렇게 하면 자격이 없는 고객을 위해 인벤토리를 사용하지 않아도 되므로 루마 미디어 팀의 디렉터가 수십만 달러를 절약할 수 있습니다.

대상에 대한 데이터 사용 정책 적용

Adobe Experience Platform에는 특정 대상에 대해 세그먼트를 활성화할 수 있는지 여부를 결정하는 개인 정보 및 보안 컨트롤이 포함되어 있습니다. 활성화는 생성되었을 때 대상에 할당된 마케팅 용도와 조직에서 정의한 데이터 사용 정책을 기반으로 활성화되거나 제한됩니다.

활동이 정책을 위반하면 경고가 표시됩니다. 이 경고에는 정책 위반 이유와 위반을 해결하기 위해 수행할 수 있는 작업을 식별할 수 있는 데이터 연결 정보가 포함되어 있습니다.

이러한 컨트롤로 인해 Experience Platform은 Luma가 규정을 준수하고 시장에 맞는 책임을 지도록 도와줍니다. 이러한 컨트롤은 유연하므로 Luma의 보안 및 거버넌스 팀의 요구 사항을 충족하도록 수정할 수 있으므로 알고 있거나 알려지지 않은 고객 데이터를 관리하기 위한 지역 및 조직의 요구 사항을 안전하게 충족할 수 있습니다.

데이터 흐름 캔버스

저장할 때 시각적 데이터 흐름 캔버스는 통합 프로필에서 선택한 3개의 대상으로 매핑된 세그먼트를 표시합니다.

이미지

장치 간 ID 연결

사라는 모바일 디바이스에서 소셜 미디어 사이트를 검색하며 루마 광고를 보게 됩니다. 그것은 그녀가 카트에 두고 간 물건을 연상시킨다.

나중에 이메일을 열면 리타겟팅된 이메일이 표시됩니다. 이메일에서 루마 링크를 선택합니다.

이 링크를 통해 Sarah는 모바일 루마 홈 페이지로 이동하여 Adobe Target에서 제공하는 고도로 개인화된 경험을 볼 수 있습니다.

  • 그녀는 청동 멤버로 환영 받는다.
  • 그녀는 "선물" 메시지를 본다.
  • 또한 브론즈 멤버십 혜택의 일부인 "무료 선물 포장" 메시지도 볼 수 있다.
  • 그녀는 여전히 선거에 대한 그녀의 관심에 근거하여 영웅 이미지를 표적으로 삼고 있다.

그녀는 스웨터를 사주고, 선물용 포장을 추가하며, 상품권을 쓴다. 이 행사를 기억하고 다음 해 선물을 준비한다는 선택도 있다. 그녀는 예라고 말했으며, 다음 해에 또 다른 선물을 사도록 상기시키기 위해 이메일 캠페인에 들어갈 예정이다.

관객의 억압 능력 덕분에, 사라는 그 남자의 스웨터를 앞으로 움직이는 것으로 목표로 삼지 않을 것이다.

프로필 분석

Luma 마케터는 Adobe Experience Platform을 사용하여 실시간 CDP 대시보드에서 선물 기증자 세그먼트를 검토합니다. 그들은 시간이 지남에 따라 이 계획의 결과를 보고 그것이 증가하고 있다는 것을 봅니다. 고객은 제안에 반응하고 더 많은 비용을 지출하고 있습니다.

이러한 통찰력을 통해 마케터는 이러한 데이터를 CDP에서 사용할 수 있고 Sarah 같은 고객을 세그먼트에 연결함으로써 이러한 신호에 대한 조치를 취할 수 있습니다.

Luma는 이러한 CDP 데이터를 사용하여 충성도 및 고객 만족도를 높이고 있습니다.

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