고객 데이터란 무엇입니까?

이것은 고객 데이터에 관한 5부작 시리즈 중 1부입니다. 이 시리즈의 다음 포스트를 기대해주세요.

데이터에 대한 일반적인 대화는 종종 빅 테크의 개인 정보 보호 관행을 불러옵니다. 너무 많은 데이터를 수집하고 데이터 정책의 불투명성에 대한 우려가 커지면서 EU의 GDPR 및 캘리포니아의 CCPA와 같은 엄격한 개인 정보 보호법이 탄생했습니다.

개인 정보 보호법과 브라우저가 제3자 쿠키를 구식으로 만들고 있다는 사실로 인해 회사는 더 많은 책임을 지게 되어 데이터 수집 관행을 면밀히 검토해야 합니다. 결과적으로 눈덩이 효과가 발생하고 있습니다. 기업은 규정 준수를 유지하면서 투명성과 창의성을 수용하고 있으며, 개인의 데이터에 대한 인식이 증가하고 있습니다.

고객 데이터는 대규모 개인화 및 자동화를 가능하게 하는 핵심 요소입니다. 고객 데이터는 제품 사용 측면에서 사용자의 행동뿐만 아니라 사용자에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

고객 데이터는 다음 두 가지 유형으로 나눌 때 가장 잘 설명됩니다.

• 사용자 데이터: 사용자 및 해당 특성에 대한 컨텍스트를 제공하며 상호 작용 데이터: 사용자가 제품과 상호 작용하는 방식에 대한 컨텍스트를 제공하며 고객 데이터는 사용자가 광고, 참여 및 지원에 사용되는 보조 데이터 소스 또는 타사 도구를 통해 핵심 제품 경험 외부에서 브랜드와 상호 작용할 때도 수집됩니다. 그러나 이 가이드는 웹 앱, 모바일 앱, 스마트 장치 또는 이들의 조합과 같은 기본 또는 자사 데이터 원본에서 제공되는 고객 데이터에 중점을 두고 있으며 엔터티 데이터와 이벤트 데이터로 구성됩니다.

  PS "고객정보"의 "고객"에는 유료상품의 무료이용자와 상품을 이용하기 위해 개인정보로 결제하는 이용자가 포함됩니다.

  엔티티 데이터

  엔터티 데이터에는 이름, 이메일, 전화번호와 같은 개인 식별 정보(PII)와 나이, 국가, 선호도와 같은 기타 세부 정보가 포함됩니다.

  사용자 가 주요 엔터티 또는 개체이기 때문에 종종 사용자 데이터 라고 합니다. 사용자 속성 또는 사용자 속성으로 구성되며, 각각은 사용자에 대한 정보 또는 특성을 저장합니다.

  항목 데이터는 열이 이름 및 이메일 과 같은 사용자 속성을 나타내고 각 행이 사용자를 나타내는 테이블에 저장됩니다. 속성 중 하나는 식별자 역할을 하며 각 행(사용자)에 대해 고유한 값을 포함해야 합니다.

  

  위의 표에서 이메일 은 두 명의 사용자가 동일한 이메일을 사용하지 않도록 하여 식별자 역할을 할 수 있습니다. 그러나 이메일 주소는 변경될 수 있지만 user_id 는 고정되어 있으므로 각 사용자에게 고유한 ID를 할당하는 것이 더 좋습니다.

  엔티티로서의 계정 또는 그룹

  사용자 그룹 또는 계정은 B2B SaaS 제품의 경우 일반적으로 조직 또는 작업 공간 이라고 하는 고유한 속성을 가진 개체이기도 합니다.

  계층적 관점에서 계정은 사용자를 구성하는 그룹입니다. 따라서 계정 또는 그룹에 대한 데이터는 구독 유형 또는 사용자 수와 같은 계정에 대한 정보를 저장하는 그룹 속성 을 포함합니다. 계정을 조직 이라고 하는 경우 연결된 속성을 조직 속성 이라고 해야 합니다.사용자와 그룹에 대한 데이터를 동시에 수집하는 것이 일반적입니다. 이는 사용자가 여러 사용자가 있는 계정 또는 조직의 일부인 B2B SaaS 도구의 경우 다시 한 번 특히 그렇습니다.

  엔티티 데이터는 어떻게 수집합니까?

  사용자가 엔터티인 엔터티 데이터는 사용자 가 직접 또는 간접적으로 데이터를 공유한 결과 수집됩니다.

  사용자는 양식에 세부 정보를 입력하거나 이메일 또는 설문 조사에 응답하거나 챗봇 및 음성 봇과 같은 대화형 인터페이스와 상호 작용할 때 데이터를 직접 공유합니다.

  반면, 사용자는 제품을 사용할 때 간접적으로 데이터를 공유합니다. Spotify에서 음악을 들을 때 사용자는 장르, 아티스트, 심지어 좋아하는 특정 노래까지 포함하여 음악 선호도에 대한 데이터를 공유합니다. 마찬가지로 사용자는 Amplitude에 대한 보고서를 작성할 때 유용하다고 생각하는 보고서 유형에 대한 데이터를 공유합니다.

  Amplitude는 여러 사용자가 조직의 일부인 B2B SaaS 도구이므로 조직에서 생성되는 보고서의 수는 특정 사용자가 아닌 조직과 관련된 데이터입니다. 따라서 이 경우 조직 은 다른 엔터티이고 number_of_reports 는 조직 속성이며 조직의 사용자가 보고서를 만들거나 삭제할 때 이 속성 값이 변경됩니다.제품 사용 (보고서 수) 으로 인해 변경되는 엔터티 데이터와 사용자가 제품 (보고서 생성) 과 상호 작용할 때 생성되는 이벤트 데이터를 혼동하지 않는 것이 중요합니다.

  이벤트 데이터

  이벤트는 사용자가 제품과 상호작용하는 동안 수행하는 고유한 동작을 말하며, 그 과정에서 생성되는 데이터를 이벤트 데이터 또는 상호작용 데이터라고 합니다.

  

  웹에서 클릭 및 호버, 모바일에서 탭 및 스와이프, 채팅 및 음성 인터페이스에서 텍스트 또는 음성 명령 - 이러한 모든 상호 작용은 사용자가 수행하는 작업 또는 앱 내에서 발생하는 이벤트입니다.

  이벤트 데이터를 사용하면 사용자 행동을 이해할 수 있으므로 종종 행동 데이터라고 합니다. 또한 이벤트 데이터를 사용하면 데이터에 대한 조치를 취하거나 데이터를 사용할 수 있는 외부 도구에서 데이터를 활성화할 수 있습니다.

  일반적인 사용 사례는 특정 이벤트 X가 발생할 때 캠페인이 트리거되는 이벤트 기반 컨텍스트 메시징(인앱 또는 이메일)입니다. 또는 X가 발생한 후 지정된 시간 프레임 내에 특정 이벤트 Y가 발생하지 않으면 가능성이 무한합니다.

  이벤트 데이터는 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

  • 일어난 행동 이나 사건
  • 이벤트가 발생한 타임스탬프 또는 정확한 날짜 및 시간
  • 이벤트와 관련된 상태 또는 기타 모든 속성(이벤트 속성이라고 함)

  장바구니에 추가, 지금 구매 및 결제 완료 는 모두 작업 또는 이벤트입니다. 이벤트가 발생한 정확한 순간이 타임스탬프로 기록됩니다.

  장바구니에 추가 이벤트에 대한 추가 컨텍스트를 제공하는 속성은 user_id, product_id, 가격 및 수량 일 수 있으며, 모두 이벤트 또는 이벤트 상태와 관련된 정보를 제공합니다.

  이벤트 데이터는 어떻게 수집합니까?

  이벤트 데이터를 수집하려면 추적할 이벤트와 각 이벤트에 대한 관련 속성을 지정하는 추적 계획을 생성해야 합니다. 그런 다음 데이터 엔지니어링 팀이 다음 중 하나를 사용하여 추적 계획을 구현하도록 합니다.

  • CDI(고객 데이터 인프라) 또는 CDP(고객 데이터 플랫폼)
  • 자체 구축된 맞춤형 추적 서비스

  이벤트 추적이 구현되면 수집된 이벤트 데이터는 구성된 대상(제품 분석 및 참여 도구)에서 사용할 수 있게 되며 일반적으로 이 데이터의 복사본은 데이터 웨어하우스에 저장됩니다.

  추적할 데이터와 추적 방법

  이벤트 추적 프로세스에 대해 아는 것은 좋지만 데이터 주도 전문가로서 추적 방법 보다 추적 대상에 집중 해야 합니다.

  왜 그래?

  추적할 데이터와 추적 프로세스 자체를 정의하는 것이 동등하게 중요하다고 귀하가 주장하는 경우 동의하지 않습니다. 그러나 이 두 가지 활동은 이상적으로는 다른 사람이 소유해야 하며 조직의 규모에 따라 밀접하게 협업하는 다른 팀일 수도 있습니다.

  엔지니어링을 하든 하지 않든

  일반적으로 데이터 엔지니어는 추적 구현을 ​​담당하고 제품 및 성장 팀과 협력하여 사용할 도구와 기술을 결정합니다. 회사 단계, 작업 및 재작업 범위, 사용 가능한 리소스, 우선 순위 및 기타 여러 요소가 이 결정에 영향을 줍니다.

  그러나 많은 회사에서 전체 추적 프로세스를 데이터/엔지니어링 팀에 맡기고 마케팅 및 제품 담당자가 루프에서 완전히 벗어나도록 합니다. 추적을 위해.

  무엇을 추적할지 결정하는 것은 단순히 엔지니어의 일이 아니며 엔지니어가 다른 팀이 어떤 데이터를 사용하기를 원하는지 알고 있기를 기대하는 것은 정말 재앙입니다.

  고객 데이터 실행

  이제 고객 데이터가 무엇이며 수집 과정에서 귀하의 역할이 무엇인지 알았으므로 다음 단계는 다음 질문에 답할 수 있는 것입니다.

  • 이벤트 데이터는 어떤 용도로 사용됩니까?
  • 이벤트 데이터의 컨텍스트에서 엔터티는 어떤 역할을 합니까?
  • 고객 데이터의 맥락에서 이벤트 및 엔터티 데이터는 어떻게 보입니까?
  • 추적할 이벤트와 수집할 데이터를 결정하는 방법은 무엇입니까?

  다행스럽게도 위의 각 질문은 고객 데이터에 대한 5부작 시리즈에서 답변될 것입니다.

  위의 질문에 대한 답을 얻으면 데이터 추적 계획을 만드는 방법을 명확하게 이해할 수 있을 것이며 자신 있게 다음을 수행할 수 있게 될 것입니다.

  • 자신 있게 이벤트 기반 분석 및 참여 도구 구현을 주도하십시오.
  • 깨끗하고 일관된 고객 데이터를 수집하고 그 과정에서 발생하는 문제를 극복하십시오.
  • 사용자 행동을 더 잘 이해하기 위해 데이터에 대해 올바른 질문을 하십시오.
  • 고객 경험을 향상시키기 위해 데이터를 수집하고 조치를 취할 기회를 식별합니다.
  • 더 나은 제품을 만들고 더 나은 경험을 제공하고 더 나은 대화를 나누세요.

  마지막으로, 추적 계획 작업을 시작하기 전에 다양한 데이터 유형을 잘 이해하는 것이 매우 유용하므로 그럴 때마다 데이터 유형에 대한 이 가이드가 도움이 될 것입니다.

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