[친절한 마녀의 B2B 마케팅] 전격 데이터 마케팅 작전

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지난 1월 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법 개정안을 일컫는 데이터 3법이 국회를 통과되면서 가명 정보 즉, 비식별 처리를 거친 개인 정보가 산업계에서 활용할 수 있는 길이 열렸습니다.

앞으로 산업 및 연구 분야에서는 데이터 주체인 개인의 사전 동의 없이도 가명 정보 활용 및 제 3자 제공이 합법화 된 건데요. 그 동안 법적 제한으로 활성화에 어려움을 겪었던 산업 분야에서는 데이터 기반의 새로운 제품과 서비스, 기술 개발이 가능해진 만큼, 법안 통과를 반기고 있습니다.

정부 역시 올해 금융, 통신, 의료 등 10개 분야에 공공 데이터를 개방해 빅데이터 플랫폼을 활성화시키고 데이터 시장을 오는 2022년까지 10조원 규모로 성장시킨다는 계획을 내놨습니다. 유럽, 미국, 일본 등 다른 선진국들에 비해 데이터 산업 활성화가 지체된 만큼 올해 데이터 3법 통과를 계기로 정부 및 산업계는 데이터 강국으로의 도약에 더 속도를 내려는 모습입니다.

데이터노믹스(Datanomics)와 마케팅

우리 사회는 데이터 사회로 진화하고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 정부, 기업뿐만 아니라 개인들도 데이터를 수집하고 분석해 뭔가를 예측하고 제안하고 실행하는 일을 활발히 하고 있지요. 기업들은 고객 수요를 파악하고 상품을 개발하는 데 예전부터 빅데이터 플랫폼을 활용해왔는데, 데이터3법 통과 계기로 조금 더 유연하고 확대된 범위로 시장 흐름을 파악하고 고객 니즈에 맞는 제품과 서비스를 선제적으로 내놓을 수 있는 환경이 마련될 것으로 보고 있습니다. 고객 데이터를 기반으로 새로운 사업 모델 개발도 보다 활성화될 것이고요. 이에 따라 고객 맞춤형 마케팅도 활기를 띌 것 같습니다. B2C에서는 이미 여러 성공 사례들을 찾아 볼 수 있는데요. 인공지능 빅데이터 분석 플랫폼을 활용해 소셜네트워크와 판매 데이터, 고객의 라이프 스타일, 소비 패턴, 날씨 등을 분석해 고객이 좋아할만한 맛을 예측한 제품을 개발해 큰 매출을 올린 롯데제과의 사례는 유명합니다.

B2B 마케팅에서도 고객 데이터 기반 목표 고객 설정과 세부 전술이 주목 받고 있어요. 잠재 고객 창출을 주 목표로 하는 퍼포먼스 마케팅을 넘어 데이터의 관리와 운영 역량을 강화해 잠재 고객을 실제 고객으로 일치시키고 충성도와 지지도가 높은 고객으로 육성하려는 트렌드가 강해지고 있습니다. 그것도 기업에서 의사결정에 참여하는 모든 사람들을 파악해 각각 페르소나 프로파일링을 하고 구매 여정에 맞춰 의사 결정을 촉진하는 활동을 펼치고 있지요. 데이터를 바탕으로 구체적인 고객 니즈와 고려할 요소들을 파악하는 것이 수월해지니 목표 고객별 메시지나 솔루션을 제공하는 것도 유리할 수 밖에 없습니다.

글로벌 마케팅 기업 디맨젠(DemandGen) 조사에 따르면 B2B 기업은 개인화된 콘텐츠와 메시지 전달로 더 좋은 인사이트(76%)를 얻고, 목표 고객에 대한 데이터 범위를 확대해 고객 기반 마케팅(ABM, Account-based marketing) 계획(55%)을 효과적으로 세우며, 시장 규모 확대 및 신규 고객 확보를 위한 더 좋은 데이터를 확보(52%)하기 위해 데이터 강화 활동과 솔루션에 투자하는 것으로 나타났습니다.

기술 발전과 더불어 고객의 변화, 그에 따른 제도적 정비 등이 뒷받침되면서 B2B 기업은 잠재 고객 확보에 그치는 것이 아니라 품질과 구매 가능성 평가에 이르기까지 전반적인 고객생애 가치(CLV, Customer Lifetime Value)를 고려해 보다 체계적이고 다양한 측면의 고객 정보들을 관리하고 활용할 수 있게 되었습니다.

때문에 기업은 단순히 고객 데이터를 확보해 일회성 고객 프로모션으로 끝내는 것이 아니라 장기적 관점에서 고객의 질적 데이터를 축적하고 분류, 정제 및 통합 관리할 수 있도록 데이터베이스를 구축하는 것이 효과적입니다. 기업별 고객 구성원, 직급, 책임, 업무 및 라이프 스타일, 구매 여정 단계, 욕구 등 파악 가능한 정보들을 모두 세분화하고 커뮤니케이션 원활히해 고객 경험을 향상시키도록 하는 거죠. 수치 부여 등 정량적 지표를 활용해 잠재 고객을 실제 고객으로 전환시키고 고객에 자격을 부여하고 영향력을 미칠 수 있습니다. 이 때 상품 판매에서 이윤 창출까지 고객들을 밀어 붙이기 보다 고객에 대한 이해를 바탕으로 만족할 수 있는 경험을 제공해 고객이 피드백하고 스스로 결정할 수 있도록 하는 상호 작용의 토대를 마련한다는 관점에서 출발하는 것이 중요해요. 이는 고객과 관계를 맺는 일이기 때문이에요.

디맨젠(DemandGen)에 따르면 B2B 기업의 데이터베이스 목표는 고객과의 더 나은 인게이지먼트(engagement)를 위한 특정 고객을 세분화해표적화(75%), 목표 고객 내 핵심 이해관계자 파악(57%), 잠재 구매자의 행동을 수집해 인게이지먼트와 메시지 처리를 촉진(56%)하는 것이라고 합니다.

목표 고객의 정확도와 관련성을 높여 고객생애가치를 증가시키기 위해서는 고객 데이터를 자산화하는 것의 중요성과 이를 위한 시스템이 필요하다는 것을 이해할 필요가 있습니다. 충분한 데이터를 확보하지 못하거나 종종 다양한 채널과 시점에 확보된 데이터를 파편화된 상태로 관리하고, 부서별로 확보한 데이터를 통합하지 않고 데이터 사일로(silo)를 방치하거나 고객에게 생긴 변화를 업데이트하지 않고, 데이터베이스를 관리 운영할 표준 절차나 시스템이 없어 데이터 관리에 부실하게 되면 데이터는 죽고 자산화는 어림도 없는 얘기가 될 겁니다.

플라이휠 만들기

B2B 기업은 고객을 확보해 관련 데이터를 프로파일링함으로써 ABM을 시작할 수 있어요. 고객의 여러 상황과 조건을 고려한 정보는 거래 고객의 개인화 수준을 높이는 데 딱이죠. 구매 의사 결정을 하는 기업의 구성원들이 차지하고 있는 위치와 성향, 니즈와 문제 해결을 통해 얻는 성과까지 각각의 요소들이 합쳐진 총합이 최종 의사 결정이기 때문에 구성원들의 개인화는 중요할 수 밖에 없고, 이는 그들의 데이터를 통해 실현 가능할 수 있지요. 효과적인 고객 맞춤형 가치 제안을 위해서도 거절하기 어려운 적절한 형식과 관련성 높은 콘텐츠가 필요한데 이 역시 정제된 질적 고객 데이터가 뒷받침되어야 하는 것이죠.

때문에 B2B 마케터들은 다양한 경로로 고객 데이터를 확보하려고 노력하고 있습니다. 과거 오프라인 중심의 거래에서 고객의 데이터는 제한적이었지만, 디지털 환경에서 고객은 다양한 채널에서 다양한 행동 패턴을 보이며 데이터를 제공하고 있어요. 옴니 채널 시대에 데이터 수집 경로와 수집되는 데이터는 점점 풍요로워지고 있습니다. 그 중 기업에서 직접 운영하는 채널을 통해 확보하는 1차 데이터가 가장 효용 가치가 크다고 볼 수 있는데요.

기업이 고객 이해를 바탕으로 필요로 하는 데이터를 수집할 수 있기 때문에 양은 많지 않을지 모르지만 정제되고 품질 좋은 데이터를 확보할 가능성은 높습니다. 물론 상황에 따라 제 3자 제공 데이터가 필요한 경우도 있습니다만, 기업이 직접 확보하려는 노력을 기울이는 것이 장기적으로는 유용할 수 있어요. 마이크로소프트가 발표한 똑똑한 고객 여정 창출하기(Creating Smarter Customer Journey) 자료에 따르면, 높은 성과를 내는 고객 경험 퍼포먼스 마케터들은 자연 검색(Organic Search)(68%), 사이트 분석(63%)을 통해 얻은 고객 데이터를 최고로 꼽았습니다. 또 개인화된 크리에이티브(43%), 맞춤형 BI 보고(38%), 고객 의사결정 여정 지도(30%)를 만드는데 주로 1차 데이터를 활용하는 것으로 나타났습니다.

자연 검색이나 사이트로 고객들을 유도하기 위해서는 주기적이고 지속적으로 양질의 콘텐츠를 만들어 제공해야 합니다. 고객들에게 언제든 발견될 수 있도록 말이죠. 시간이 흐를수록 고객은 변치하는 기업 활동에 믿음을 가지고 관심을 표하게 될 겁니다. 그렇게 쌓은 데이터를 토대로 기업은 다시 양질의 맞춤형 콘텐츠 같이 고객에게 좋은 고객 경험을 제공할 수 있게 되죠. 기업의 성장 동력인 플라이휠(Flywheel)의 첫 고리를 만드는 것입니다. 오늘날 선순환 구조를 만드는 것은 선택이 아니라 필수입니다.

스타트업, 중소기업도 예외는 아닙니다. 언감생심 무슨 데이터베이스 구축에 데이터 마케팅이냐 할 수 있을 지 모르겠어요. 작은 기업들은 값비싼 솔루션을 도입해 대규모 시스템을 구축해야만 데이터 마케팅이란 생각에서 벗어나는 게 중요합니다. 대기업 사례에서 보여지는 빅데이터 시스템만이 데이터나 시스템이 아니에요. 한곳이라도 고객 정보가 있을 테고, 그 정보가 바로 데이터죠. 많지 않은 고객이라 할 필요성을 못 느낀다거나 실망하는 것이 아니라, 오히려 더 집중해 정교한 데이터를 얻고 분석해 목표에 따라 마케팅을 할 수 있다고 생각을 전환할 필요가 있습니다.

그리고 고객이 늘 때마다 미리 잘 설정해 둔 카테고리와 항목에 맞게 데이터를 분류하고 품질을 높이는 거에요. 그게 체계라는 시스템입니다. 지금부터 고객을 이해하겠다는 사고를 전제로 우리에게 주어진 자원이 무엇인가를 살펴봅시다. 엑셀파일에 전사에 흩어져 있는 데이터를 통합하고, 고객에 대한 전 사원의 이해를 반영하고, 공통된 기준으로 분류 및 측정 지표를 설정하고, 일원화된 관리 체계를 갖추는 것으로도 데이터베이스를 구축하는 것이고 마케팅을 시작할 수 있습니다.

데이터 마케팅 솔루션이 편리함과 생산성을 높여 줄 수는 있겠지만, 고객에 대한 진정성있는 이해, 데이터에 대한 이해를 담보해 주는 것은 아니에요. 좋은 솔루션에 우선하는 겁니다. 좋은 대장장이를 만드는 데 좋은 연장이 도움이 될 수 있겠지만 절대적인 건 아니잖아요? 하지만 좋은 연장을 만드는 건 좋은 대장장이잖아요. 해서 장인은 연장 탓을 하지 않는 법이죠. 조직 구성원 모두가 공감하는 창의적 사고와 실천이 솔루션 도입보다 더 중요하다고 강조하고 싶습니다.

데이터 사용과 관리 시스템 마련에 있어 고객 이해라는 목표 설정 이전에 고객을 진정 이해하려는 노력에서부터 출발해야 한다는 것을 기억해 주세요. 그래야 고객에게 맞춘, 개인화된 제공이라는 미명하에 무분별한 데이터 수집 및 오남용을 막을 최소한의 기준을 세울 수 있습니다.

고객 중심의 사고 방식이 아닌 이윤 추구 중심의 사고 방식은 고객을 이해하려는 노력 없이 트렌드와 기술 만능주의로 데이터만 수집해 일방적인 커뮤니케이션을 초래할 수 있어요. 그렇게 되면 고객은 외면하고 데이터 품질은 의심을 받으며 고객과 기업간 신뢰는 무너지고 말 겁니다. 개인화를 위한 개인화는 반드시 경계해야 합니다.

고객 데이터 보호는 최고의 데이터 마케팅

데이터 중심의 경제로 바뀌면서 기업에게 데이터는 정말 중요한 자원이 되었어요. 데이터가 왜 중요한가요? 그냥 데이터가 아니라 고객의 데이터이기 때문에 기업은 이윤을 목표로 한 활동에 고객 데이터를 활용해 유리한 위치를 차지할 수 있기 때문이지요. 데이터 전쟁이란 말이 나올 법도 해요. 이리 중요한 고객 데이터이니 우리는 소중하게 다루고 보호해야 합니다. 더 나은 서비스 제공을 위해 필요한 개인화를 명목으로 프라이버시를 침해해서는 안되며 고객의 동의를 구하는 데 소홀하거나 압박을 가해서도 곤란합니다. 기업은 고객의 데이터를 자산화하는 역량을 갖춰야 하지만 사유화하여 함부로 취급해서는 ‘아니’ ‘아니’ ‘아니’ 됩니다.

개인화와 프라이버시 보호의 균형을 맞춰야 하고, 확보된 데이터와 활용에 대해서는 고객들에게 적극적으로 알려 투명성을 갖춰야 하며, 보다 심도 있는 데이터를 확보하기 위해 AI와 같은 첨단 기술을 활용하듯 데이터를 보호하기 위해 기업이 동원할 수 있는 최신 기술들을 도입하고 자원을 할애해 철저한 관리를 해야 합니다. 고객 데이터가 자산이라면 당연한 일들이죠. 무엇보다 이 귀중한 자산을 지키는 최고의 방법은 고객과 신뢰를 구축해 그 관계를 오래오래 유지하는 것이에요. 플라이휠의 첫 고리, 신뢰만큼 고객에게 좋은 경험은 없으니까요.

세계적으로도 고객 정보, 즉 개인정보 보호에 대한 경각심은 빠르게 확산되어 강력한 법적 제도를 마련하는 추세입니다.유럽은 이미 2018년 5월 일반개인정보보호법(GDPR, General Data Protection Regulation)을 시행하고 있고 미국도 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA, California Consumer Privacy Act)을 2020년 1월부터 시행하고 있습니다. 지난 1월 구글은 개인정보 보호 차원으로 2년안에 크롬 브라우저에서 서드파티(3rd Party) 쿠키에 대한 지원을 중단하겠다고 발표했지요.

이로 인해 기업이나 광고 에이전시들이 사용자 인터넷 활동 추적에 상당한 제한을 받을 것으로 내다 보고 있어요. 각국과 각 서비스 제공자들의 강화된 방침에 따라 기업들은 사업 활동을 영위하기 위해 대응 준비를 하고 있지만 충분한지 살펴볼 필요가 있습니다. 우선 플라이휠이 지속적인 사업 영위에 필수이듯 고객 정보보호도 반드시 해야 하는 일이란 걸 이해해야 합니다. 그 중요성만큼 기업의 경영진을 최고정보보호 책임자로 임명해 고객 정보 보호 체계에 대해 점검하고 미흡한 부분을 보완하며 법률 규정에 맞게 활용하고 잘 보호할 수 있도록 해야 합니다.

데이터 3법이 통과되면서 한국에서도 개인정보보호 강화에 대한 보다 강력한 규정을 요구하는 목소리가 생겨나고 있습니다. 데이터 개방과 상충할 수 밖에 없는 데이터 보호에 대한 충분한 논의와 제도적 보완이 이루어지지 않았다고 보는 시각들도 있지요. 기업이 이윤 추구를 위해 개인정보를 오남용 할까 우려하기도 합니다. 이런 인식을 불식시키기 위해서 기업은 데이터 수집 및 가공 정보에 특별한 주의를 기울여야 하며 관리와 보호에 고객들이 신뢰할만한 강도 높은 방안을 강구해야 해요. 고객의 데이터는 단지 이윤 추구에 활용되는 도구가 아니라 고객을 만족시켜 충실한 관계를 맺고 고객의 성공을 도우며 고객을 보호하는 기반을 마련하기 위함이라는 사회적 분위기가 조성될 수 있도록 꾸준히 노력해야 합니다.

며칠 전 2016년 해킹 공격을 당해 고객 개인 정보가 외부로 유출된 사건에 대해 한 전자상거래 업체에 부과된 과징금 45억원이 대법원에서 최종 확정되었다는 소식이 있었습니다. 후속 조치 및 보안이 미흡했다는 이유로 방송통신위원회가 부과한 과징금에 대해 대법원이 최종 판결을 내린 건데요. 과거 여러 사건들의 판결에 비해 무거운 판결이 내려진 것은 그만큼 개인 정보 보호의 중요성 부각과 시대적 요구가 반영된 것이라 볼 수 있습니다. 기업 부담이 커지는 것이라 볼 수도 있겠지만, 이는 귀중한 자산을 보호하고 신뢰를 지키는 당연한 가치 활동으로 바라봐야 하지 않을까 해요.

앞으로 투명성과 신뢰가 무너진 관계에서는 단순히 기업 이미지에 타격을 입는 정도가 아니라 고객의 더 거센 저항에 직면하게 될 거라 봅니다. 고객은 더 이상 정보 제공에 동의하지 않고, 적극적으로 정보 제공을 제한하며, 공격적으로 기업의 데이터 활용을 감시하고 비판할 공산이 크죠.

기업은 그들로부터 의도가 나타난 행동 데이터를 얻기 어려워지게 될 거고요. 결국 의미 있는 데이터를 충분히 쌓을 수 없기 때문에 기업은 제대로 고객을 이해하고 분석해 적합한 제품이나 서비스를 제공하기 어렵게 될 겁니다.

다시 한번 데이터 마케팅에 있어서 최고의 방법은 고객의 데이터를 생명처럼 보호하는 것이며, 최고의 성과는 고객에게 믿음이라는 경험을 제공해 플라이휠의 고리를 만드는 것이라고 이 마녀 강력히 주장합니~

이상 친절한 마녀였습니다