모든 사용자가 익명이면 어떻게 될까요?

대학을 갓 졸업한 새로운 컨설턴트로서 저는 "실패 분석"이라는 훈련을 받았습니다. 요즘에도 이런 유형의 운동을 하는지는 확실하지 않지만 운동의 기본 아이디어는 최악의 시나리오를 수행하고 각 시나리오를 완화하는 방법을 결정하는 것이었습니다. 나는 운동이 도움이 된다는 것을 알았고 좋든 나쁘든 때때로 내 머릿속에서 잠재적인 실패를 연기하는 내 자신을 발견했습니다.

최근에는 디지털 분석, 개인 정보 보호 및 GDPR과 관련된 실패 분석에 대해 생각하고 있습니다. 디지털 분석 산업은 현재 사용자 식별 및 개인 정보 보호와 관련하여 이상한 위치에 있습니다. 조직은 디지털 광고 및 제품을 개선할 수 있도록 사용자에 대해 최대한 많은 데이터를 수집하기를 원하지만 동시에 소비자는 개인 정보가 존중되기를 원합니다. 지난 몇 년 동안 사용자 식별 및 데이터 개인 정보 보호와 관련하여 규제 기관, 회사, 공급업체 및 소비자 간의 고양이와 쥐 게임이 있었습니다. 일부 브라우저/장치에서는 쿠키가 7일 동안만 지속됩니다. 다른 경우에는 만료되지 않습니다. Aurelie 또는 Cory와 같이 해당 분야에 완전히 몰두하지 않는 한 각 국가(또는 미국에 있는 경우 주)의 최신 규정을 파악하기가 어렵습니다.

그래서 최근에 고장 분석과 데이터 프라이버시에 대한 아이디어를 고민하고 있습니다. 모든 웹사이트 또는 앱 사용자가 익명이면 어떻게 될까요? 귀하의 웹사이트/앱을 사용하는 사람들이 이전에 거기에 있었는지 여부를 알려주는 쿠키가 없다면 어떻게 될까요? 이것이 디지털 분석 산업을 어떻게 변화시킬까요?

다소 비관적으로 들릴 수 있지만 언젠가는 모든 쿠키와 익명의 사용자 식별이 불법화될 가능성이 있습니다. 그러나 이것이 발생하지 않더라도 실패 분석의 기본 아이디어는 가상 시나리오를 실행하고 영향 및 완화 기술에 대해 생각하는 것입니다. 다음은 디지털 분석 산업과 관련된 데이터 프라이버시에 대한 나의 실패 분석입니다.

마케팅 속성

모든 익명 신원을 제거하는 가장 명백한 피해는 디지털 마케팅 속성입니다. 디지털 광고에서직접방문했을 때 얼마나 많은 사용자가 전환했는지는 여전히 볼 수 있지만 동일한 사용자가 이전에 다른 캠페인에서 웹사이트나 앱을 방문한 적이 있는지 알 수 없습니다. 마케팅 속성은 동일한 사용자가 시간이 지남에 따라 상호 작용한 여러 캠페인 간에 크레딧을 할당하는 데 의존하기 때문에 완전히 개인 정보 보호를 준수하는 세상에서 모든 전환은 "마지막 터치"가 됩니다. 정체성의 결여는 마케터가 마케팅 캠페인 간의 상호 작용을 이해하거나 전환으로 이어진 캠페인 또는 마케팅 채널 조합을 결정할 방법이 없다는 것을 의미합니다. 완전히 쿠키가 없는 세상에서 캠페인 또는 채널 결정은 마지막 터치 성공률이 더 높은 쪽으로 치우칠 것입니다. 아이러니하게도 Google은 유료 검색이 종종 사용자가 전환하기 전에 수행하는 마지막 작업이기 때문에 얻을 수 있는 것이 가장 많을 때 Chrome 브라우저 쿠키 삭제에 발을 질질 끌고 있습니다!

디지털 분석의 관점에서 볼 때 이 시나리오는 기존 "마케팅 분석" 제품의 많은 기능 가치를 무효화합니다. Google 및 Adobe Analytics와 같은 제품에는 캠페인, 채널 및 획득에 대한 광범위한 기능이 있습니다. Amplitude에 추가한 많은 새로운 마케팅 기능도 일부 가치를 잃을 것입니다. 이러한 사용자 신원의 느린 저하는 최근 업계가 마케팅에서 제품으로 전환하는 데 부분적으로 책임이 있습니다. 결국 마케팅 광고 투자수익률을 정확하게 계산할 수 없다면 경영진이 마케팅 예산을 다른 곳으로 옮기는 것이 이치에 맞습니다. ROI를 창출하고 있다는 것을 증명할 수 없는 돈을 쓰는 것을 좋아하는 사람은 없습니다!

완화 전술

그렇다면 이 마케팅 기여 실패를 어떻게 완화할 수 있을까요? Google이 추진한 한 가지 완화 접근 방식은 행동 모델링 및 전환 모델링이라는 아이디어입니다. 향후 블로그 게시물에서 이에 대해 더 자세히 다룰 계획이지만 높은 수준에서 Google은 동의한 사용자에 대해 알려진 데이터를 사용하여 익명(동의하지 않은) 사용자에게 어떤 일이 일어나고 있는지추정하려고 시도하고 있습니다. 나는 일반적으로 데이터가 인위적으로 구성되는 것을 지원하지 않기 때문에 이 접근 방식을 좋아하지 않습니다. 미끄러운 경사면이 될 수 있습니다. 또한 이 접근 방식은 단기적인 반창고이며 익명 사용자의 비율이 100%에 가까워지면 효과가 없을 것이라고 생각합니다.

다른 마케팅 속성 완화 접근 방식은 증분 또는 RCT(Randomized Control Trials)입니다. 이러한 기술은 사용자가누구인지 아는 데 의존하지 않는다는 점에서 흥미롭습니다. 대신 이러한 사용자 불가지론적 기술은 기계 학습, 알고리즘 및 실험을 사용하여 어떤 마케팅 지출이 성공으로 이어지는지 결정합니다. 현재로서는 이러한 접근 방식이 광범위하게 채택되는 것을 보지 못했지만 점점 더 많은 사용자가 마케터에게 익명이 됨에 따라 인기를 얻을 것으로 예상됩니다.

사용자 유지 보고

반복적인 웹사이트 또는 앱 사용자를 식별하는 가장 좋은 부분 중 하나는 리텐션 보고입니다. 동일한 사용자가 디지털 자산에 얼마나 자주 돌아오는지 확인하면 다음과 같은 정보를 얻을 수 있습니다.

• 어떤 캠페인이 충성도 높은 사용자를 유도합니까?
• 장기적인 참여를 유도하는 제품 기능은 무엇입니까?
• 일반적인 제품 사용 간격은 어떻게 됩니까?
• 사용자 이탈을 유발하는 기능이나 콘텐츠는 무엇입니까?

마케팅 분석 제품은 약간의 간단한 유지 보고 기능을 제공하지만 이는 제품 분석 공급업체가 훨씬 더 깊이 파고드는 영역입니다. 예를 들어 Amplitude에는 20개 이상의 보존 보고서 순열이 있습니다.

그러나 오늘 웹사이트나 앱의 사용자가 처음인지 다섯 번째인지 알 수 없게 되면 리텐션 보고는 무용지물이 됩니다. 이 시나리오에서는 모든 사용자가 최초 사용자인 것처럼 보입니다. 사용자가 얼마나 자주 이탈하는지 아는 것은 불가능합니다. 정체성이 부족하면 제품 팀이 초보 사용자와 숙련된 사용자 간의 기능 사용이 어떻게 다른지 이해하기가 훨씬 더 어려워집니다.

완화 전술

사용자 유지를 위한 가장 실행 가능한 완화 전략은 사용자 인증을 강화하는 것입니다. 수년 동안 브랜드는 게으르고 고객과의 관계를 광고 네트워크에 아웃소싱했습니다. 예를 들어 Home Depot은 모든 고객이 Home Depot 계정을 갖도록 하는 대신 광고 네트워크를 통해 동일한 사용자를 반복해서 찾기 위해 Google이나 Facebook에 비용을 지불합니다. 그러나 쿠키 삭제 및 개인 정보 보호 규정으로 인해 더 많은 사용자가 익명화됨에 따라 광고 네트워크는 사용자를 정확하게 식별할 수 있는 능력을 상실합니다. 예를 들어 Apple이 ITP를 도입했을 때 브랜드가 더 이상 Facebook이 이전처럼 사용자를 정확하게 추적할 수 있다고 믿지 않았기 때문에 Facebook은 광고 수익이 크게 감소했습니다.

브랜드는 신원 확인을 위해 광고 네트워크에 의존하는 대신 인증된 로그인을 통해 고객과 1:1 관계를 맺는 이점을 곧 인식하게 될 것입니다. 고객이 인증을 받으면 개인 정보를 준수하는 방식으로모든사용자 행동을 볼 수 있습니다. 금융 서비스와 같은 산업은 거의 모든 고객이 금융 웹 사이트 및 앱을 사용할 때 인증하므로 사용자 ID의 최전선에 있었습니다. Uber, Doordash 등과 같은 디지털 네이티브도 대부분의 사용자가 모바일 앱을 사용하는 동안 인증하기 때문에 이것의 이점을 보았습니다. 앞으로 몇 년 동안 더 많은 브랜드가 로그인 계정을 만들기 위해 고객에게 비용을 지불(또는 뇌물)해야 하는 경우에도 로그인 계정을 늘릴 방법을 찾을 것입니다. 소비자로서 우리 모두는 서로 다른 브랜드 로그인을 기억하기 위해 1Password 또는 LastPass와 같은 암호 도구를 사용하는 데 익숙해져야 합니다!

사용자 유지에 대한 또 다른 잠재적 완화 전략은 블록체인 기술을 사용하는 것입니다. 사용자가 프라이빗 블록체인에 개인 정보를 저장하고 각 브랜드와 공유할 사용자 프로필 부분을 선택하는 시나리오를 상상합니다. 이러한 속성 중 하나는 실제 신원을 여전히 난독화하면서 과거와 동일한 사용자임을 전달할 수 있습니다. 블록체인은 프라이버시를 침해하지 않고 재방문자가 있음을 브랜드에 안전하게 알리는 방법이 될 것입니다. 그러나 나는 사용자들이 이 정보를 공유하는 대가로 무언가를 원할 것이라고 기대합니다. 사용자는 자신의 신원을 통해 돈을 벌고 데이터를 제어할 수 있으므로 중개자 역할을 하는 광고 네트워크가 제거될 수 있습니다. 여담으로 최근에 암스테르담으로 이사하면서 이를 수행하는 멋진 기술인 DigiD를 알게 되었습니다. 네덜란드 조직이나 기업에서 나에 대한 정보가 필요할 때마다 DigiId를 통해 승인할 수 있습니다.

기타 잠재적 영향

마케팅 속성 및 사용자 유지는 완전히 익명의 세계에서 가장 큰 영향을 받지만 다음은 다른 잠재적 영향입니다.

• 사용자 코호트 – 한 세션에서 X를 수행하고 다른 세션에서 Y를 수행한 사용자 코호트를 구축하는 것은 불가능합니다.
• 사용자 여정 – 다중 장치, 다중 세션 사용자 여정을 볼 수 없습니다.
• 전환 유입 경로 – 전환 유입 경로는 세션 전환으로만 제한됩니다.
• 경로 지정 – 세션 간에 사용자 경로를 함께 연결하는 것은 불가능합니다.
• 실험 – 한 세션 내에서 특정 실험 또는 테스트에만 사용자를 유지할 수 있습니다.
• 개인화 – 과거 사용자 행동을 기반으로 콘텐츠나 프로모션을 개인화할 수 없습니다.
• 리마케팅 – 전환에 실패한 사용자에게 리마케팅 ​​메시지를 보낼 방법이 없습니다(예: 장바구니에 항목이 남아 있음).

요약

보시다시피 디지털 분석 산업은 익명의 사용자 식별에 크게 의존합니다. 익명 사용자를 식별하는 것이 완전히 불가능한 세상은 결코 오지 않기를 바랍니다. 업계에서는 프라이버시와 신원에 대해 상호 이익이 되는 해결책을 찾을 수 있기를 바랍니다. 그러나 내 실패 분석을 기반으로 최악의 시나리오를 계획하려면 다음을 고려하는 것이 좋습니다.

• 제품 분석에 투자 – ID가 마케팅 및 제품 분석에 영향을 미치는 동안 마케팅 분석은 더 심각한 영향을 받습니다. 100% 익명의 세계에서도 제품 팀은 여전히 ​​제품 분석 데이터를 활용하여 사용자가 제품에 어떻게 참여하는지, 어떤 기능을 사용하는지 등을 확인할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 복귀 사용자로부터 이를 보는 것은 보너스이지만 필수 사항은 아닙니다. . 그러나 모든 사용자가 익명이면 마케팅 분석의 이점 대부분이 무효화됩니다.
• 속성 접근 방식 변경 – 개별 사용자 추적에 의존하지 않는 마케팅 속성을 수행하는 방법을 찾으십시오.
• 사용자 인증 증가 – 브랜드는 고객과 1:1 관계를 구축하고 고객이 인증된 계정을 생성하도록 하는 데 더 많은 투자를 해야 합니다.