Adobe Customer Journey Analytics(CJA) 구현에는 데이터 수집, 사용 및 채택, 활성화 및 ROI의 세 가지 주요 단계가 포함됩니다. 이러한 단계를 수행하면 조직은 CJA의 잠재력을 최대한 활용하고 투자를 극대화할 수 있습니다.

계절이 바뀌면서 우리는 가을의 생생한 색들이 마지막으로 가득차는 광경을 보고 조용한 겨울이 올 것에 대비합니다. 문화권에 따라 가을에서 겨울로의 이러한 전환은 성찰과 준비의 시간입니다. 변화가 극명해 보일 수 있지만 성장과 회복력에 필수적이라는 것을 상기시켜줍니다.

반면, 새로운 분석 도구 구현과 같은 기술의 변화는 종종 도전과 불확실성을 동반하여 위압감을 느낄 수 있습니다. 이 문서에서는 Adobe Customer Journey Analytics(CJA)를 출시하기 위한 명확하고 실용적인 접근 방식을 설명하겠습니다. 이 접근 방식은 조정 기간을 성장의 기회로 전환하고, 투자의 가치를 극대화하며 앞으로의 상황에 대비할 수 있도록 돕습니다.

소개 및 내용

조직은 고객에 대한 포괄적인 관점을 얻고자 노력하고 있으며, 크로스채널 인사이트를 얻고 고객이 여러 디바이스와 플랫폼을 오갈 때 발생하는 마찰 요소를 파악하고자 노력합니다. 이러한 인사이트는 여정을 최적화하고 브랜드가 최고 수준의 개인화된 고객 경험을 제공하도록 하는 데 필수적입니다. CJA는 고객 여정에 대한 360도 뷰를 제공하는 강력한 도구입니다. 그러나 CJA의 모든 기능을 즉시 잠금 해제하는 마법의 스위치는 없습니다.

이유

조직은 CJA에 투자했지만 CJA의 잠재력을 최대한 활용하지 못할 수 있습니다. 일부는 웹 데이터로만 사용을 제한하여 전체적인 관점을 위해 크로스채널 데이터를 수집하고 분석할 기회를 놓칩니다. 다른 사람들은 기술을 지원하는 데 필요한 사람과 프로세스 간의 일치가 부족하여 구현 이후 어떻게 진행해야 할지 확신하지 못하고 채택에 어려움을 겪습니다. 이 문서에서는 CJA를 구현하거나 마이그레이션하기 위한 전략적 접근 방식을 설명하며, 성공적인 출시를 위한 포괄적인 계획을 수립하는 데 중요한 프로젝트 관리 측면에 초점을 맞춥니다.

방법

조직은 Adobe Customer Journey Analytics를 성공적으로 채택하고 출시하기 위해 강력한 3가지 작업 스트림 모델을 따를 수 있습니다.

이 모델은 다음 사항에 중점을 둡니다.

1) 데이터 수집

2) 사용 및 채택

3) 활성화 및 ROI

이러한 각 워크스트림은 CJA의 모든 가치를 끌어내고 성공적인 구현을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

1. 데이터 수집

데이터 수집 은 CJA 여정에서 가장 중요하면서도 가장 어려운 단계입니다.  데이터 수집의 목표는 다양한 소스의 데이터를 준비하고 CJA에 통합하여 데이터를 효과적으로 수집하는 것입니다. 모든 견고한 CJA 구현의 기초는 데이터에서 시작됩니다. 많은 기업이 CRM, 마케팅, 모바일, 매장 데이터, 설문 조사 데이터와 같은 여러 웹 및 비 웹 데이터 소스를 관리합니다.

• 수집 프로세스의 첫 번째 단계는 CJA에 통합하려는 다양한 데이터 소스를 식별하고 나열하는 것입니다. 전체적인 고객 여정 보기를 구축하기 위한 단기, 중기, 장기 계획이 있는 경우 첫해에 모든 데이터 소스를 통합해야 한다는 압박감을 느끼지 않는 것이 중요합니다. 대신 팀의 역량에 따라 1년차에 가장 중요한 일을 우선시하세요. 1년차와 그 이후에 연결된 고객 여정이 어떤 모습이 되기를 원하는지 고려하세요.

• 이러한 우선 순위는 비즈니스 목표와 일치하면서 가장 가치 있는 인사이트를 얻는 데 집중할 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 따라서 두 번째 단계는 비즈니스 목표와 팀의 역량에 맞는 방식으로 데이터 소스의 우선 순위를 정하는 것입니다.

• 데이터 소스가 식별되고 우선 순위가 정해지면 실제 통합 작업이 시작됩니다. 여기에는 수집 중에 모든 소스에서 데이터 품질과 일관성을 보장하기 위해 확장 가능한 파이프라인을 설정하는 것이 포함됩니다.

• 수집할 데이터 소스를 결정한 후에는 이러한 소스에서 공통 식별자를 사용하여 고객 여정에 대한 통합되고 연결된 보기를 만드는 것이 필수적입니다.

• 또한 Adobe Experience Platform(AEP)에 적절하게 수집되도록 각 데이터 소스에 대한 스키마를 디자인해야 합니다. 다음 문서에서는 스키마 생성, 적절한 커넥터 및 데이터 유형에 따른 기타 기술적 세부 정보를 살펴보겠습니다.

• 데이터 품질 보장: “당신이 먹는 것”이라는 말처럼, CJA는 당신이 섭취하는 것입니다. 데이터 수집 프로세스 전반에서 데이터 품질 체크포인트를 설정하는 것이 중요합니다. 전송 및 수신된 행 수를 비교하는 것과 같은 일반적인 엔지니어링 검사를 넘어 추적하려는 주요 고객 여정을 기반으로 체크포인트를 설정해야 합니다. 데이터를 수집한 후 데이터 세트 간의 예상 볼륨과 연결이 CJA에 정확하게 반영되는지 확인합니다.

  • 예: 해시된 이메일 ID를 사용하여 웹 데이터를 콜센터 데이터와 연결하는 경우 콜센터 데이터가 수집되면 발견하려는 여정 기반 통찰력을 고려하세요. 고객 여정의 연결성과 볼륨을 검토하여 추출하려는 인사이트와 일치하는지 확인하세요.
  • 예: Adobe CJA에 데이터를 수집한 후 기본 키(해시된 이메일 ID, 고객 ID)를 감사하면 데이터 일관성과 무결성이 보장됩니다. 정기적으로 고유 ID 수를 모니터링하여 감소 또는 급증을 감지하고 잠재적인 데이터 손실 또는 중복을 알립니다. 모든 데이터 소스에서 기본 키가 완전하고 일관되도록 하여 고객 여정을 정확하게 연결합니다. 추세 분석을 사용하여 이상을 식별하고 ETL 또는 소스 문제를 신속하게 해결합니다. null, 유효하지 않음 또는 중복 키를 확인하여 데이터 품질을 검증합니다. 이러한 사전 모니터링은 신뢰할 수 있는 고객 여정 인사이트를 유지하는 데 도움이 됩니다.
  • 예: Adobe CJA에 데이터를 수집한 후, 정확한 여정 시퀀싱을 위해 타임스탬프를 감사하는 것이 필수적입니다. 잘못된 타임스탬프 형식은 고객 여정에서 데이터를 잘못 배치하여 왜곡된 인사이트를 초래할 수 있습니다. 다양한 소스의 타임스탬프가 예상대로 정렬되도록 일별 및 시간별로 데이터를 정기적으로 검토합니다. 여정 기반 인사이트가 논리적 순서를 따르는지 확인합니다. 순서가 맞지 않는 타임스탬프는 전체 고객 여정을 방해할 수 있습니다. 수집 후 타임스탬프 정확성을 보장하면 여러 접점에서 고객 상호 작용을 정확하게 추적하고 분석할 수 있습니다.
  • 예: 모든 데이터 소스에서 데이터 새로 고침 프로세스를 지속적으로 모니터링하는 것은 데이터 정확성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 각 개별 데이터 소스를 추적하여 데이터가 완전히 채워지는 것을 방해할 수 있는 지연이나 중단을 감지하는 것이 중요합니다. 한 소스에서 약간의 지연이나 손상이 발생하더라도 데이터가 불완전하거나 누락될 수 있으며, 이는 전반적인 분석 및 의사 결정 프로세스에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제를 정기적으로 확인하면 데이터가 원활하게 이동하고 안정적으로 인사이트를 얻을 수 있습니다.

2. 사용 및 채택

• 이 단계에서 목표는 팀이 CJA의 크로스채널 인사이트를 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 데이터가 수집되면 롤아웃의 다음 중요한 단계는 사용 및 채택으로, CJA 롤아웃 계획의 시작 부분에서 브레인스토밍한 고객 여정과 수집된 데이터에서 드러난 인사이트가 실제로 실현되는 단계입니다.
• 이러한 연결된 고객 여정에서 얻은 인사이트가 비즈니스의 어떤 부분에 도움이 될지 고려하는 것으로 시작합니다. CJA에서 대시보드를 만드는 방법을 배우는 데 사용할 수 있는 리소스가 많이 있지만, 내부 데이터 분석 또는 Center of Excellence 팀이 가장 먼저 활성화되어야 합니다. 해당 팀에서 “블록의 새로운 아이”인 CJA를 알고 있고, CJA를 활용해 어떻게 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있는지 확인하세요.
• 다음으로, Adobe Analytics(AA) 사용과 CJA 사용의 차이점을 명확하게 전달합니다. 아래 표는 몇 가지 주요 차이점을 강조하고 있으며, 조직의 특정 요구에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. 이러한 비교는 특히 크로스채널 분석 측면에서 CJA가 기존 Adobe Analytics에 비해 제공하는 고유한 이점을 명확히 하는 데 도움이 될 것입니다.
• CJA를 통한 채택을 추진하는 한 가지 이점은 AA Analysis Workspace와 동일한 UI 코드 기반을 공유하여 분석가의 학습 곡선을 덜 가파르게 만든다는 것입니다. 여기서 주요 작업은 무엇이 활성화되는지 설명하는 포괄적인 문서를 제공하는 것입니다. 데이터 수집 단계 중에 생성된 스키마에서 비롯된 문서는 분석가가 웹 참여 이상의 변수가 어떻게 매핑되는지 이해하는 데 도움이 될 수 있으므로 특히 유용합니다.
• 이 단계에는 주요 내부 및 외부 이해 당사자, 특히 Adobe Analytics 및 조직 내 다른 BI 도구의 파워 유저와 데이터 소비자를 식별하는 것이 포함됩니다. 월별 뉴스레터, 원탁회의, 워크숍 등 체계적인 커뮤니케이션 계획을 만들면 CJA가 할 수 있는 일을 충분히 이해하고 활용할 수 있도록 교육하고 지원하는 데 도움이 됩니다.

Adobe Analytics와 Customer Journey Analytics의 주요 차이점

3. 활성화 및 ROI

CJA 롤아웃 계획의 세 번째 단계는 활성화 및 ROI에 중점을 둡니다. 이 단계의 주요 목표는 CJA에 대한 투자 수익률(ROI)을 보여 주는 것입니다. 이 단계에서 달성할 수 있는 것의 대부분은 CJA를 보완하기 위해 보유한 기술 스택에 달려 있음을 인식하는 것이 중요합니다.

CJA를 다른 주요 온사이트 및 오프사이트 활성화 플랫폼과 분리된 독립 기술로 사용하는 것은 실행 가능한 옵션이 아닙니다. 대신 CJA는 Adobe 솔루션이든 다른 플랫폼이든 온사이트 및 오프사이트 개인화 엔진을 크게 향상합니다.

ROI를 효과적으로 증명하려면 CJA에서 얻은 인사이트의 실행 가능성을 달성한 수익 및 고객 경험(CX) 점수 개선과 같은 측정 가능한 결과에 연결해야 합니다. 필요한 사용자 정의의 양은 CJA에서 대상자로의 전환을 용이하게 하기 위해 도입된 기술 스택에 따라 달라집니다.

기술 롤아웃 계획의 규모에 따라 CJA의 다양한 사용 사례를 크롤링, 워크 및 실행 시나리오로 분류할 수 있습니다.

1. 크로스채널 인사이트 보고: 크로스채널 인사이트를 보고하는 데 중요한 사용 사례 중 하나는 광고 투자 수익률(ROAS)을 효과적으로 측정하는 것입니다. CJA를 사용하면 웹 플랫폼에서 발생하든 웹이 아닌 플랫폼에서 발생하든 관계없이 전환을 보고할 수 있으므로, 전환을 유도한 마케팅 채널에 매출을 정확하게 귀속시킬 수 있습니다.
2. CJA의 Target 보고: 또 다른 핵심 측면은 CJA의 Target 보고인데, 이는 최적화 및 개인화 팀에 특히 유용합니다. CJA의 Target을 사용하면 실험 활동의 결과를 보고할 수 있으며, 그 결과로 발생하는 전환에 초점을 맞춥니다. CJA에 수집된 타겟 실험 데이터를 활용하면, 팀은 실험 활동이 어디에서 발생했는지와 관계없이 특정 실험 활동에 전환과 참여를 기인할 수 있습니다. 이러한 기능은 학습에 진정한 가치를 제공하고, 확실하지 않거나 실패한 테스트를 구체적인 결과로 전환하여 고객에게 더 나은 개인화를 제공할 수 있습니다.
3. CJA에서 RTCDP로 대상자 만들기 및 게시: 조직에서 Adobe의 Real-Time Customer Data Platform(RTCDP)을 사용하면 Customer Journey Analytics(CJA)가 더욱 강력해질 수 있습니다. AEP에서 CJA와 RTCDP 간의 링크를 통해 추가 활성화를 위한 대상자를 추출할 수 있습니다. 이렇게 하면 식별된 대상자에게 CJA 인사이트를 적용하여 실행 가능성을 높일 수 있습니다.

이미 Real-Time Customer Data Platform(RTCDP)를 활용하는 조직의 경우 CJA에서 대상자를 만드는 기능은 타겟팅 전략을 크게 향상합니다. 대상자는 대상자 인터페이스를 통해 CJA 내에서 직접 개발하거나 자유 형식 테이블 및 여정 캔버스와 같은 시각화를 통해 개발할 수 있습니다. 마케터는 이러한 유연성 덕분에 고객 행동과 상호 작용에서 얻은 실시간 인사이트를 기반으로 세그먼트를 정의하여, 대상자가 마케팅 목표와 관련성이 있고 맥락적으로 일치하는지 확인할 수 있습니다.

게시되면 이러한 대상자는 RTCDP의 기존 고객 프로필과 원활하게 통합되어 정확한 크로스 디바이스 및 크로스 채널 타겟팅이 용이해집니다. 사용자는 이러한 대상자의 새로 고침 빈도를 구성하여 시간에 민감한 캠페인에 대한 최신 상태를 유지할 수 있습니다. 조직은 최대 2,000만 명의 대상자를 수용할 수 있는 용량과 몇 초 만에 끝나는 빠른 게시 프로세스를 통해 여정별 데이터를 효과적으로 활용하여 개인화 전략을 개선하고 전반적인 고객 참여를 강화할 수 있습니다.