CDP 구축 단계에서 마주하는 문제들

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데이터 분석

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데이터 분석

대상자

데이터 엔지니어, 마케팅 전문가, BI 분석가, 기술 기획자

(난이도: 중급 이상, 데이터 통합 및 마케팅 자동화 이해 필요)

핵심 요약

• 데이터 사일로(Data Silo) 문제 해결을 위해 CDP 레퍼런스 아키텍처 도입 필요
• Single Customer View(SCV) 구축을 위한 ID Resolution 과정(확률론적/결정론적 방식 병행)
• 고객 여정 분석을 위해 L0~L2 데이터 계층 구조 설계 필수
• 데이터 거버넌스 강화: 개인정보 분리, 암호화, 컴플라이언스 준수

섹션별 세부 요약

1. 데이터 사일로 문제의 심각성

• 조직 간 데이터 중복/고립으로 인한 고객 식별자(CI) 불일치
• 옴니채널 분석 시 데이터 통합 어려움 발생
• 수요별 개별 데이터 레이크 구축 → 데이터 사일로 악순환
• CDP 레퍼런스 아키텍처 도입으로 중복 작업 최소화

2. 고객 경험 분석의 한계와 해결 방향

• 기존 도구: 마이크로 행동 측정(클릭 수, 체류 시간 등)
• 고객 여정 전체 이해를 위한 접점(Touchpoint) 체계적 설계 필요
• L0(원천 데이터) → L1(가공 데이터) → L2(파생 지표) 계층 구조로 통합 분석
• Amplitude 사례: 고객 행동 패턴 기반의 확률론적 ID 매핑

3. 실시간 데이터 처리의 중요성

• 고객 행동에 즉각 대응을 위한 실시간 수집/분석 필요
• 리소스 효율성 고려: Use Case별 실시간 처리의 실효성 검토 필수
• CDP는 기술적 인프라로 실시간 처리 기능 구현

4. 데이터 거버넌스의 필수성

• 민감 정보 보호 위해 개인정보/일반 데이터 분리
• 암호화, 해시 처리, 범주화 등 보안 방식 적용
• L0~L2 데이터 체계 관리 시 정보보호 기준 준수

결론

• CDP 구축 시 데이터 통합 전략, ID Resolution 기법, 계층화된 데이터 아키텍처를 기반으로 설계
• 데이터 거버넌스 정책과 실시간 처리 기능의 균형 유지
• 跨部门 협업과 표준화된 모델링을 통해 데이터 사일로 문제 해결 → 고객 중심 마케팅 전략 실현