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| 최신판 | 당신의 편집 | ||
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오늘날의 데이터관리는 현지 스토리지에서 클라우드로 넘어갔다. 1990년대 말과 2000년대 초기에 미국의 클라우드 기반 소프트웨어 회사 세일즈포스(Salesforce)와 아마존(Amazon)은 인터넷 기반 서비스의 컨셉을 보편화하면서 내부 유지 원가를 낮출 수 있고 비즈니스의 소요에 따라 변경을 추진하는 과정에 유연성을 키워준다고 소개하였다. | 오늘날의 데이터관리는 현지 스토리지에서 클라우드로 넘어갔다. 1990년대 말과 2000년대 초기에 미국의 클라우드 기반 소프트웨어 회사 세일즈포스(Salesforce)와 아마존(Amazon)은 인터넷 기반 서비스의 컨셉을 보편화하면서 내부 유지 원가를 낮출 수 있고 비즈니스의 소요에 따라 변경을 추진하는 과정에 유연성을 키워준다고 소개하였다. | ||
| − | 인공지능이 나날이 유행됨에 따라 방대한 데이터의 저장과 정리는 어느 때보다 쉬워졌으며 전 세계 사용자들의 천문학적인 데이터 수량이 처리되어 마케팅 목적으로 회사들에 소개되면서 DMP의 두각이 나타났다. | + | 인공지능이 나날이 유행됨에 따라 방대한 데이터의 저장과 정리는 어느 때보다 쉬워졌으며 전 세계 사용자들의 천문학적인 데이터 수량이 처리되어 마케팅 목적으로 회사들에 소개되면서 DMP의 두각이 나타났다. |
==데이터 파이프라인== | ==데이터 파이프라인== | ||
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이어서 데이터 관리 단계에 진입하며 여기에서 DMP는 데이터가 필요한 기타 회사를 도와 유저 프로파일을 구축한다. 유저 프로파일은 특정 고객 통계 세그먼트이며 전반 산업의 패턴과 경향을 시각화하는데 유용하고 발굴대기 시장 기회를 포착하는데 유용하다. | 이어서 데이터 관리 단계에 진입하며 여기에서 DMP는 데이터가 필요한 기타 회사를 도와 유저 프로파일을 구축한다. 유저 프로파일은 특정 고객 통계 세그먼트이며 전반 산업의 패턴과 경향을 시각화하는데 유용하고 발굴대기 시장 기회를 포착하는데 유용하다. | ||
| − | 마지막 단계는 활성화 단계이다. 모든 데이터의 수집과 처리가 완료되고 적절하게 조직되고 세그먼트화 되면 이는 서버 또는 DSP(Demand-side platform)를 통해 시장에 투입된다. 이 때부터 광고주는 기타 제3자 서비스를 이용하여 DMP에 엑세스하며 소원하는 오디언스에 타겟화한 컨텐츠를 제공한다. | + | 마지막 단계는 활성화 단계이다. 모든 데이터의 수집과 처리가 완료되고 적절하게 조직되고 세그먼트화 되면 이는 서버 또는 DSP(Demand-side platform)를 통해 시장에 투입된다. 이 때부터 광고주는 기타 제3자 서비스를 이용하여 DMP에 엑세스하며 소원하는 오디언스에 타겟화한 컨텐츠를 제공한다. |
==기능== | ==기능== | ||
| 49번째 줄: | 49번째 줄: | ||
* 수익 창출 또는 데이터 판매(Monetizing or selling data) - DMP 데이터를 판매하여 추가 수익을 창출한다. | * 수익 창출 또는 데이터 판매(Monetizing or selling data) - DMP 데이터를 판매하여 추가 수익을 창출한다. | ||
* 오디언스 발굴(Audience enrichment) - DMP 분석으로 오디언스의 특별한 소요를 발견하는 방식으로 오디언스를 발굴한다. | * 오디언스 발굴(Audience enrichment) - DMP 분석으로 오디언스의 특별한 소요를 발견하는 방식으로 오디언스를 발굴한다. | ||
| − | * 고객규모 육성(Grow your customer base) - DMP분석을 활용하여 신규 고객을 발굴하고 브랜드 인식과 로열티를 키운다. | + | * 고객규모 육성(Grow your customer base) - DMP분석을 활용하여 신규 고객을 발굴하고 브랜드 인식과 로열티를 키운다. |
==장단점== | ==장단점== | ||
| − | + | ===장점=== | |
| − | |||
DMP를 사용하면 여섯 가지 장점이 있다. 1) 한 곳에서 데이터를 얻을 수 있고 2) 제3자를 통해 새로운 시장을 발굴할 수 있으며 3) 오디언스 인사이트(audience insights)를 얻을 수 있고 4) 고객의 전반적인 상황을 구축할 수 있으며 5) 오디언스를 타게팅할 수 있고 6) 효율적인 마케팅 예산을 편성할 수 있다. | DMP를 사용하면 여섯 가지 장점이 있다. 1) 한 곳에서 데이터를 얻을 수 있고 2) 제3자를 통해 새로운 시장을 발굴할 수 있으며 3) 오디언스 인사이트(audience insights)를 얻을 수 있고 4) 고객의 전반적인 상황을 구축할 수 있으며 5) 오디언스를 타게팅할 수 있고 6) 효율적인 마케팅 예산을 편성할 수 있다. | ||
| − | + | ===단점=== | |
| − | |||
DMP는 쿠키 기술로 행동을 확인하는데 깊이 의존한다. 최근에 애플과 구글이 제3자 광고 쿠키를 차단하는 방향으로 나가면서 DMP의 가치 주장은 위험한 상황에 처했다. | DMP는 쿠키 기술로 행동을 확인하는데 깊이 의존한다. 최근에 애플과 구글이 제3자 광고 쿠키를 차단하는 방향으로 나가면서 DMP의 가치 주장은 위험한 상황에 처했다. | ||
데이터 취합기술이 복잡하고 이를 실현하는데 정확한 기술적인 요해를 요구하기에 어떤 조직이 현재 환경에서 이러한 플랫폼을 채택하는데 어려움이 있을 수 있다. | 데이터 취합기술이 복잡하고 이를 실현하는데 정확한 기술적인 요해를 요구하기에 어떤 조직이 현재 환경에서 이러한 플랫폼을 채택하는데 어려움이 있을 수 있다. | ||
| − | 주의를 해야 할 다른 하나의 부분은 수입하는 데이터의 품질이며 낮은 품질의 데이터일 경우 DMP는 유용한 결과를 산출하기 어렵다. | + | 주의를 해야 할 다른 하나의 부분은 수입하는 데이터의 품질이며 낮은 품질의 데이터일 경우 DMP는 유용한 결과를 산출하기 어렵다. |
==수집한 데이터의 소유권과 프라이버시에 관한 관심사항== | ==수집한 데이터의 소유권과 프라이버시에 관한 관심사항== | ||
| 75번째 줄: | 73번째 줄: | ||
* 공표한 데이터(Declared data) - 사용자가 명확하게 제공한 데이터 예하면 온라인 형식(online form) 또는 어플리케이션 등록(application sign ups) 등 이다. | * 공표한 데이터(Declared data) - 사용자가 명확하게 제공한 데이터 예하면 온라인 형식(online form) 또는 어플리케이션 등록(application sign ups) 등 이다. | ||
| − | DMP는 제3자(third-party) 데이터를 기반으로 디지털 마케팅 담당자를 협조하여 신규 오디언스를 발굴하면서 수익을 얻는다. 비록 이 것도 사례이지만 개인정보보호규정(GDPR, General Data Protection Regulation)의 영향으로 DMP가 제3자 데이터를 취득하기가 어려워졌다. 전에 DMP는 쿠키를 통해 제3자 데이터를 처리하였으며 기존 법규는 이러한 데이터의 수집에 사용자 동의를 거쳐야 한다는 요구가 없었으나 현재 GDPR은 사용자 동의가 있는 경우에만 쿠키를 사용하여 데이터를 수집하도록 요구하고 있다. 추후 회사를 위한 제3자 데이터의 수집은 더 어려울 것으로 예상되며 DMP 역시 법적인 의무를 짊어질 것으로 예상된다. 결과적으로 미래에 DMP는 1차 파티와 2차 파티에서 나오는 데이터에 깊이 의존할 수 밖에 없다. | + | DMP는 제3자(third-party) 데이터를 기반으로 디지털 마케팅 담당자를 협조하여 신규 오디언스를 발굴하면서 수익을 얻는다. 비록 이 것도 사례이지만 개인정보보호규정(GDPR, General Data Protection Regulation)의 영향으로 DMP가 제3자 데이터를 취득하기가 어려워졌다. 전에 DMP는 쿠키를 통해 제3자 데이터를 처리하였으며 기존 법규는 이러한 데이터의 수집에 사용자 동의를 거쳐야 한다는 요구가 없었으나 현재 GDPR은 사용자 동의가 있는 경우에만 쿠키를 사용하여 데이터를 수집하도록 요구하고 있다. 추후 회사를 위한 제3자 데이터의 수집은 더 어려울 것으로 예상되며 DMP 역시 법적인 의무를 짊어질 것으로 예상된다. 결과적으로 미래에 DMP는 1차 파티와 2차 파티에서 나오는 데이터에 깊이 의존할 수 밖에 없다. |
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