Adobe Real-Time CDP 기능

실행 가능한 통합 고객 프로파일

고객에 대한 통합 단일 뷰를 통해 모든 팀원이 일관된 고객 데이터로 고객에게
최적화된 경험을 제공하고 참여도를 높이도록 지원하세요. Real-Time CDP를
사용하면 모든 소스의 데이터를 통합 고객 프로파일에 업데이트하고 실시간으로
활성화할 수 있습니다.

XDM(Experience Data Model)

모든 채널의 B2C 및 B2B 데이터를 활용할 수 있는 업계 표준 오픈소스 데이터 모델을 사용해 다양한 팀, 시스템, 툴에서 고객 데이터를 관리하는 방식을 표준화할 수 있습니다.

    • 오픈소스 모델. 어느 채널에서든 확장 가능한 데이터 모델을 사용하여 소비자 행동을 분석할 수 있습니다.
    • 상호 운용성. 모든 사업부가 데이터를 명확히 파악하여 애플리케이션 간의 일관성을 높일 수 있습니다.
    • 사전 구축된 스키마. 즉시 사용 가능한 B2B 및 B2C 데이터 스키마를 사용하여 내부 워크플로우를 강화하고 맞춤화할 수 있습니다. 이를 통해 인사이트를 빠르게 확보하고, 복잡한 엔터프라이즈 데이터 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

ID 서비스

여러 디바이스와 시스템에서 고객과 고객의 행동을 종합적으로 파악할 수 있습니다.

    • ID 수집. 표준 ID, 표준 및 맞춤 네임스페이스 등 ID 데이터를 수집할 수 있습니다.
    • 그래프. 결정론적 알고리즘을 사용하여 고객 활동 전반에서 디바이스와 로그인을 매칭할 수 있습니다.
    • 시각화 및 검증. 그래픽 유저 인터페이스에서 ID 간의 관계를 매핑하고 ID 연결의 유효성을 검사할 수 있습니다.

실시간 고객 프로파일

온라인과 오프라인 소스에서 얻은 데이터를 단일 고객 프로파일에 통합해 일관된 고객 뷰를 완성하세요 프로파일 스냅샷, 측정 지표, 상세 보기를 구축하여 프로파일 데이터를 검증할 수 있습니다.

    • B2C, B2B, 하이브리드 프로파일. 다양한 오디언스와 사업부를 아우르는 단일한 하나의 통합 프로파일에서 B2C 고객 데이터와 B2B 계정 데이터를 연결할 수 있습니다.
    • 실시간 업데이트. 고객이 브랜드와 상호 작용하는 그 순간에 즉시 프로파일을 업데이트할 수 있습니다.
    • 검증 및 대시보드. 프로파일 스냅샷, 측정 지표, 상세 보기를 통해 프로파일 데이터를 검증하고 파악할 수 있습니다.
    • 고유한 데이터. 고객 프로파일과 잠재 고객 프로파일을 분리하여 다양한 마케팅 활동을 유연하게 지원할 수 있습니다.

데이터 통합

사전 구축된 커넥터, API, SDK를 통해 고객 데이터를 통합하여 각종 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

    • 실시간 스트리밍, 일괄 수집. Adobe와 서드파티 클라이언트 측 및 서버 측 디바이스 사이에 데이터를 실시간으로 스트리밍합니다. 이를 통해 인사이트를 빠르게 확보하고, 출시 시간을 단축하고, 적절한 타이밍에 고객의 참여를 유도할 수 있습니다.
    • 사전 구축된 연결. 카탈로그에 있는 수십 개의 데이터 소스와 대상 커넥터 중에서 선택하거나, 데이터 관리 요구 사항에 맞게 데이터 수집 및 활성화 구성을 쉽게 맞춤화할 수 있습니다.

실용적인 통합 프로파일 기능 사용법 알아보기

Adobe Real-Time CDP 는 고객 데이터를 실시간으로 통합하여 B2B 및 B2C 환경에서
개인화된 경험을 제공합니다. AI 기반 인사이트, 통합 고객 구성, 사용 사례 플레이북을 통해
마케터는 완전한 고객 기반을 구축하고 효율적인 타겟팅 캠페인을 수행할 수 있습니다.

Experience League에서 설명서, 튜토리얼, 사용자 가이드 등 다양한 학습 콘텐츠를 이용해 보세요.
자세히 보기

궁금한 점을 답변해 드릴게요.

통합 고객 프로파일이란 무엇입니까?

통합 고객 프로파일은 고객 개개인의 모든 정보를 보여주는 단일 뷰입니다. CRM, 웹사이트, 앱 등 다양한 소스의 데이터를 하나의 기록으로 결합하여 생성됩니다. 이를 통해 고객의 행동과 속성을 파악할 수 있습니다.

고객 프로파일링의 4가지 유형은 무엇입니까?

1. 인구 통계 프로파일링.

인구 통계 프로파일링은 일반적으로 고객층을 이해하는 첫 번째 단계입니다. 연령, 성별, 소득, 교육 수준, 직업, 결혼 여부와 같은 기본 통계 범주가 포함됩니다.

이러한 유형의 프로파일링은 좋은 시작점입니다. 하지만, 전체 정보의 일부만 파악할 수 있다는 한계가 있습니다. 두 고객이 연령대나 소득 수준이 같다고 해서 반드시 같은 방식으로 생각하고 쇼핑하며 생활하는 것은 아닙니다. 이를 보완하려면 다음 단계의 프로파일링이 필요합니다.

2. 지리적 프로파일링.

거주 지역을 통해 고객의 선호도와 니즈에 대한 더 많은 정보를 파악할 수 있습니다. 국가, 도시, 기후 또는 도시, 농촌과 같은 지리적 세그먼트는 캠페인을 현지화하고 지역 트렌드를 이해하는 데 유용합니다.

예를 들어, 의류 리테일러는 지리적 프로파일링을 사용하여 추운 북부 지역 고객에게는 겨울 코트를 홍보하고, 따뜻한 남부 지역 고객에게는 가벼운 재킷을 광고합니다. 이를 통해 지역별 관련성을 유지하고 캠페인 효과를 높일 수 있습니다.

3. 심리적 프로파일링.

심리적 프로파일링은 고객의 태도, 가치관, 관심사, 라이프스타일, 성격 특성을 살펴봅니다. 무엇이 동기 부여를 하는지 중요하게 생각하는 것은 무엇인지 쇼핑을 하지 않을 때는 어떤 콘텐츠에 관심을 가지는지 등과 같은 인사이트는 타겟 고객에게 공감하는브랜드 메시지를 작성하는 데 필수입니다.

예를 들어, 피트니스 브랜드는 지속 가능성을 중시하고 건강에 민감한 소비자를 타겟으로 친환경 운동 장비를 홍보할 수 있습니다 고객의 가치관과 라이프스타일 선택에 맞게 메시지를 전달하면 보다 강력한 정서적 유대감을 형성하고 충성도를 높일 수 있습니다.

4. 행동 프로파일링.

행동 프로파일링은 구매 내역, 제품 사용, 검색 패턴, 브랜드 상호 작용 등 고객 행동을 분석합니다. 이를 통해 미래의 행동을 예측하고 경험을 개인화할 수 있습니다. 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식에 대한 패턴을 파악하면 고객의 니즈를 예측하고 추가적인 판매 기회를 식별할 수 있습니다. 행동 데이터는 고객 개개인에 맞춤화된 시기적절하고 관련성이 높은 경험을 제공하는 데 특히 유용합니다.

예를 들어 e커머스 사이트가 특정 고객이 자주 러닝화를 둘러보지만 구매는 하지 않는다는 사실을 파악했다면 행동 분석을 활용해 러닝화 할인 혜택이 포함된 개인화된 이메일을 보내 고객의 검색 행동을 기반으로 전환을 유도할 수 있습니다.

데이터 결합(Data unification)과 데이터 통합(Data integration)은 어떻게 다릅니까?

데이터 결합은 데이터를 표준화된 단일 데이터 세트로 병합하며, 변환이 필요합니다. 데이터 통합은 서로 다른 시스템을 연결하므로 통합된 단일 데이터 세트를 만들지 않고도 지속적인 데이터 흐름을 유지할 수 있습니다.

데이터 결합의 예는 무엇입니까?

CRM, 이메일 마케팅 플랫폼, e커머스 시스템에 각기 다른 기록이 있는 고객이 있다고 가정해 보겠습니다. 데이터 결합은 이러한 기록을 단일 프로파일로 병합하여 ID, 디바이스 또는 정보에 약간의 차이가 있어도 동일한 고객으로 인식합니다.

Adobe Real-Time CDP를 통해
얻을 수 있는 이점을 확인해 보세요.

시작하기