고객 정보 또는 데이터가 마케팅 캠페인을 구성합니다.

브랜드는 데이터를 사용하여 맞춤형 메시지를 만들어 개인화를 강화합니다.정보는 잠재 고객을 소싱하고 끌어들이는 등 고객 확보에 도움이 됩니다.소비자 데이터는 또한 사용자 경험, 캠페인 추적 및 제품 개발을 개선합니다.

데이터 유형을 활용하여 마케팅 캠페인을 개선하려면 어떻게 해야 할까요? 퍼스트파티 데이터를 활용하여 맞춤형 인게이지먼트 및 고객 유지에 활용하고, 고객 확대 및 타겟팅 강화를 위해 세컨드 파티 데이터로 이러한 인사이트를 강화하고, 광범위한 인구 통계 및 통찰력을 위해 타사 데이터를 활용하세요.이를 통해 포괄적인 시장 분석 및 전략적 타겟팅이 가능합니다. 이러한 데이터 유형을 통합하면 고객 프로파일을 완전히 이해하고 모든 마케팅 접점에서 일관된 여정을 만들 수 있습니다.

주요 내용:

• 기업이 고객과의 직접적인 상호작용을 통해 얻는 직접적인 정보는 퍼스트 파티 데이터입니다.
• 다른 기업에서 고객 정보를 가져오는 기업은 세컨드파티 데이터를 사용합니다.
• 외부 소스로부터 고객 정보를 구매하는 것은 타사 데이터 소싱입니다.

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‍퍼스트파티 데이터 마스터링

딜로이트-구글 보고서는 퍼스트 파티 데이터를 핵심 소스로 강조합니다. 경쟁 우위.

퍼스트 파티 데이터 소스는 다음과 같습니다.

• 웹사이트 방문.
• 앱 분석.
• 설문조사.
• 양식
• 이메일 가입.
• 로열티 프로그램.
• 구매 내역.
• 직접적인 고객 서비스 상호작용.

경쟁 우위를 확보하는 기업 판매 극대화 사용자 경험을 개선하세요.

혜택

퍼스트 파티 데이터가 제공하는 이점은 다음과 같습니다.

정확도

퍼스트파티는 출처 (클라이언트) 로부터 정보를 수집하여 정확성을 제공합니다.정확도는 퍼스트 파티에만 있습니다..

타겟 마케팅

직접적인 정보는 기업이 고객의 선호도와 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다.맞춤형 프로모션, 캠페인, 메시징이 수월해지고 참여와 대화가 개선됩니다.

브랜드-고객 관계 빌더

퍼스트파티 데이터는 타의 추종을 불허하는 맞춤화를 촉진합니다.이를 통해 고객에게 귀사가 고객을 소중히 여기고 충성도와 신뢰를 높일 수 있습니다.

프라이버시 규정 준수

이 데이터 유형은 동의를 통한 데이터 수집의 우선 순위를 지정합니다.조직은 고객에게 체크박스에 체크하고 가입 양식을 작성하도록 요청하여 동의를 구합니다.

가격 합리성

이 데이터 유형은 다른 두 데이터 유형에 비해 가장 저렴합니다.

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전략적 용도

퍼스트 파티 데이터의 전략적 용도는 다음과 같습니다.

프레이밍 마케팅

퍼스트파티, 세컨드 파티, 써드파티 사이에서 기업은 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 계획을 세웁니다.구매 내역, 브라우징 습관, 선호도, 인구통계를 기반으로 캠페인을 진행하여 고객 참여를 유도하고 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다.

제품 개발 강화

고객 리뷰, 설문 조사 및 양식을 통한 고객 피드백은 지속적인 제품 개발에 도움이 됩니다.이러한 인사이트는 브랜드가 기존 제품 및 서비스를 개선할 수 있는 방법을 보여줍니다.

고객 경험 (CX) 개선

Statistica의 연구에 따르면 전 세계 기업의 44.5% 가 고객 경험을 다음과 같이 선정했습니다. 주요 경쟁 차별화 요소.퍼스트파티 데이터는 모든 고객 접점에서 CX를 개선하여 이러한 경쟁 우위를 촉진합니다.

제품 데이터 추천을 돕고 고객-브랜드 관계를 개선합니다.

예측 분석 강화

퍼스트파티 데이터는 미래 고객 행동을 예측하는 예측 분석을 지원합니다.고객의 요구 사항을 미리 파악하면 구독을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.훌륭한 예로는 보완 서비스의 제안과 제품 데이터.

캠페인 성공 측정

퍼스트파티 데이터는 고객의 여정을 쉽게 추적하고 고객을 세분화하는 데 도움이 됩니다.이 데이터 유형은 보정에 도움이 됩니다. 고객 평생 가치 (CLTV) 및 투자 수익률 (ROI) 예측CLTV 지표는 브랜드 상호작용을 통해 고객의 총 수익을 예측합니다.

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당면 과제 및 솔루션

데이터 유형을 비교할 때 다음과 같은 자사 데이터 문제에 직면할 수 있습니다.

제한된 확장성

비교 시 퍼스트파티 데이터 확장성이 낮음 퍼스트 파티 데이터와 세컨드 파티 데이터 vs. 타사 데이터.소수의 사용자에게만 액세스를 제한합니다.

상호 보완적인 청중을 가진 다른 비즈니스와 협력하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.세컨드파티 데이터를 활용하면 대상 고객을 확대하는 데 도움이 될 수 있습니다.

분산된 데이터 소스

퍼스트 파티 데이터는 웹 사이트, 앱 또는 CRM과 같은 많은 데이터 사일로에 있을 수 있습니다.를 사용한 데이터 중앙 집중화 고객 데이터 플랫폼 (CDP) 및 웨어하우징은 이를 중앙 집중화하는 데 도움이 될 수 있습니다.CDP는 모든 고객 데이터를 병합합니다. 데이터 웨어하우징 분석을 위한 구조화된 데이터 저장소를 허용합니다.

프라이버시

퍼스트 파티 데이터에는 개인 식별 정보와 같은 민감한 정보가 포함될 수 있습니다.또한 인구통계학적 정보도 포함될 수 있습니다.

해결책은 명확하고 간결한 개인 정보 보호 정책과 다양한 옵트인 옵션을 보장하는 것입니다. 세분화된 액세스 제어 또한 도움이 됩니다. 이를 통해 고객은 누가 어떤 용도로 데이터에 액세스할 수 있는지 알 수 있습니다.

기업은 필요한 것만 수집해야 합니다.또한 강력한 데이터 스토리지를 갖추고 있어야 하며 데이터 보존을 검토해야 합니다.

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세컨드 파티 기회 창출

세컨드파티 데이터는 다른 회사의 퍼스트 파티 데이터를 활용합니다.퍼스트 파티 데이터를 넘어서는 추가 정보 계층.

타사 데이터의 주요 출처는 다음과 같습니다.

• 비즈니스 파트너링.
• 데이터 마켓플레이스.
• 업계 협회.
• B2B 마케팅 캠페인.
• 데이터 라이선스 계약.

혜택

퍼스트 파티 데이터와 세컨드 파티 데이터 vs. 써드파티 데이터 혜택은 다릅니다.타사 데이터가 제공하는 내용은 다음과 같습니다.

관련성

퍼스트 파티 데이터와 달리 세컨드 파티 데이터는 구체적입니다.파트너는 특정 대상 고객에게 필요한 정보만 제공합니다.

신뢰할 수 있는 출처

세컨드파티 데이터는 신뢰할 수 있는 출처에서 제공됩니다.이러한 출처는 품질이 우수하고 신뢰할 수 있는 참고 자료를 제공합니다.

특이성

세컨드 파티 데이터 수집 협업을 통해 정보를 더 세밀하게 조정할 수 있습니다.이 데이터를 사용하여 타겟 마케팅 캠페인을 큐레이팅할 수 있습니다.

전략적 용도

퍼스트 파티 데이터는 고객 상호 작용을 드러내는 반면, 세컨드 파티 데이터는 고객 경험 아웃리치를 확장합니다.업계 데이터 수집가와 협업하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

고객에 대한 이해

분석 중 퍼스트 파티 데이터 vs. 세컨드 파티 데이터 vs. 타사 데이터 세컨드파티 데이터는 인구통계를 뛰어넘습니다.자동차 회사와 협업하면 판매에 대한 추가 정보를 얻을 수 있습니다.선호하는 자동차 모델, 예산 및 연료 소비량을 강조할 수 있습니다.

세컨드 파티 데이터 유형의 결합된 데이터 세트를 통해 숨겨진 잠재고객의 니즈가 드러날 수도 있습니다.

타겟 마케팅 확정

하이퍼 타겟팅 캠페인과 크로스 프로모션 기회가 더욱 효과적입니다.이는 더 많은 정보로 캠페인을 세부적으로 조정하기 때문일 수 있습니다.또한 더 많은 시청자층에 다가갈 수 있습니다.

이노베이션

사이 퍼스트 파티 데이터와 세컨드 파티 데이터 vs. 타사 데이터, 세컨드파티 데이터는 더 나은 혁신 기회를 제공합니다.결합된 데이터 세트를 통해 진화하는 시장 동향을 더 폭넓게 파악할 수 있습니다.이러한 트렌드는 고객의 업계 선호도를 강조합니다.이를 통해 조기 도입을 통해 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

세컨드파티 데이터도 제품 개발을 가속화합니다.또한 데이터 기반 최적화도 지원합니다.

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당면 과제 및 솔루션

세컨드 파티 데이터는 여러 면에서 유용하지만 단점도 있습니다.그 중 몇 가지와 해결 방법은 다음과 같습니다.

데이터 관련성 문제

협업 파트너가 대상 그룹과 직접 연결되지 않기 때문에 데이터 관련성 문제가 발생합니다.

해결책: 의도적으로 당신과 비슷한 오디언스를 가진 브랜드와 파트너십을 맺으세요.최소한 보완적인 제품이나 서비스를 제공해야 합니다.

데이터 보안 및 개인정보 보호

데이터 침해나 잘못된 취급 위험은 흔합니다.

해결책은 명확한 데이터 공유 계약을 체결하는 것입니다.다음과 같은 규제 기관에 확인하십시오. 일반 데이터 보호 규정 (GDPR) 이 여기에 포함됩니다.경계는 데이터 소유권, 사용 제한, 보안 프로토콜을 정의해야 합니다.

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서드파티 데이터의 역할

기업은 고객 정보를 판매하는 회사의 타사 데이터를 아웃소싱합니다.

타사 데이터 소스는 다음과 같습니다.

• 애드 네트워크
• 데이터 브로커
• 리서치 회사
• 소셜 미디어 플랫폼
• 기술 제공업체
• 데이터 애그리게이터: 오라클, 익스피리언, 로타임
• 데이터 교환: LiveRamp 및 데이터 관리 플랫폼
• 공개 데이터 소스: 세계은행 데이터 저장소 및 Pew Research Center

혜택

타사 데이터 유형을 사용하는 기업은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

대상 도달 범위 확대

서드파티 데이터는 오디언스 도달 범위를 넓혀줍니다.이 데이터 유형은 기업이 범위를 확장하고 새로운 시장에 진출하는 데 도움이 됩니다.

파인튠즈 오디언스 타겟팅

타사 데이터는 특정 고객 관심사에 초점을 맞춘 추가 인구 통계 계층을 제공합니다.여행사는 타사 데이터를 사용하여 특정 목적지에 관심이 있는 휴가객을 타겟팅할 수 있습니다.

데이터 갭 메우기

퍼스트 파티 데이터가 답변하지 못하는 질문에는 타사 데이터가 답변합니다.이러한 혜택은 신규 비즈니스 또는 더 많은 고객 접근을 원하는 기업에게 도움이 됩니다.

전략적 용도

타사 데이터에는 다양한 용도가 있습니다.상위 3가지는 다음과 같습니다.

광범위한 마케팅 캠페인

기업은 타사 데이터를 활용하여 브랜드 인지도를 높이고, 잠재 고객을 창출하고, 판매를 촉진합니다.

타사 데이터 유형은 소셜 미디어 광고, 이메일 마케팅 및 디스플레이 광고를 선호합니다.일관된 브랜드 경험을 구축하는 데 도움이 됩니다.

오디언스 확장

이는 시청자 증가에 영향을 미칩니다. 퍼스트 파티 데이터 vs. 세컨드 파티 데이터 vs. 타사 데이터?

답변: 타사 데이터 유형이 주도권을 잡습니다.

방대한 데이터 세트는 미처 알아차리지 못했던 잠재적 고객 세그먼트를 식별하는 데 도움이 됩니다.또한 기존 고객층과 비슷한 고객층을 집중 조명합니다.

경쟁업체 분석

기업은 타사 데이터를 사용하여 경쟁사를 연구하고 이해할 수 있습니다.이러한 통계를 통해 기업은 시장 격차를 좁히고 개선된 서비스를 제공할 수 있습니다.또한 이 정보를 통해 정보에 입각한 비즈니스 성장 결정을 내릴 수 있습니다.

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당면 과제 및 솔루션

타사 데이터 세트의 문제점은 다음과 같습니다.

데이터 신뢰성

타사 데이터의 정확도는 다양합니다.때로는 부정확한 데이터 소스를 발견하여 마케팅 전략이 비효율적일 수 있습니다.

검증된 실적을 보유한 평판이 좋은 데이터 공급자와 협력하는 것이 해결책입니다.데이터 샘플을 요청하고 조사를 하세요.또한 특정 요구 사항에 맞는 관련 데이터를 구입해야 합니다.

윤리 및 개인 정보 보호 문제

윤리 및 개인 정보 보호 문제는 여러 집합에서 데이터를 수집할 때 항상 발생합니다.이를 방지하려면 투명성과 추적 가능한 사용자 동의가 있어야 합니다.또한 익명화된 데이터를 선택하세요.

소비자 개인정보 보호법 규정

변화하는 비즈니스 보안 환경으로 인해 타사 데이터는 불안정하고 신뢰할 수 없게 됩니다.

규정을 최신 상태로 유지하고 자사 데이터에 투자하는 것을 목표로 삼으세요.다음과 같은 다른 데이터 소스를 탐색할 수도 있습니다. 제로 파티 데이터 또는 상황별 타겟팅.

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결론: 응집력 있는 데이터 전략 구축

그렇다면 그 사이에 어떤 것을 사용해야 할까요? 퍼스트 파티 데이터와 세컨드 파티 데이터 vs. 타사 데이터 데이터 전략화를 위해?답은 구체적인 비즈니스 요구 사항에 따라 달라집니다.

퍼스트 파티 데이터는 정확하고 저렴하며 신뢰할 수 있습니다.세컨드파티 데이터는 관련 정보 소싱을 미세 조정합니다.이를 통해 새로운 비즈니스 마케팅 영역을 개척하고 확장할 수 있습니다.

타사 데이터는 대상 범위를 넓히고 시장 격차를 해소합니다.

세 가지 모두 보안, 개인 정보 보호 및 규제 문제가 있습니다.하지만 문제를 해결할 방법을 찾고 이를 사용하여 일관된 데이터 전략을 수립할 수 있습니다.

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데이터의 잠재력을 극대화하고 있습니까?

먼저 현재의 데이터 관리 관행을 평가하세요.그런 다음 결과를 분석하여 마무리하세요.

완벽한 예는 다음과 같습니다.

퍼스트 파티 인사이트를 활용하여 개인화된 마케팅 캠페인을 추진하세요.세컨드파티 데이터를 통해 틈새 고객을 타겟팅하세요.마지막으로, 서드파티 트렌드에 기반한 관련 메시지로 더 넓은 시장에 진출하세요.

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