MarTech의 실제 이야기: 고객 데이터 플랫폼을 구축하거나 구매해야 합니까?

기술 시장의 맥락에서 "구축 대 구매"는 오랫동안 지속되어 온 논쟁입니다. Real Story Group에서는 마케팅 기술 스택, 특히 CDP(고객 데이터 플랫폼)에 대해 이 논쟁이 재검토되는 것을 봅니다.

하나의 올바른 접근 방식이 있습니까? 나는 그렇게 생각하지 않지만 여기서 세부 사항이 중요합니다. 그럼 파헤쳐 보겠습니다.

구축 vs. 구매

전통적으로 엔터프라이즈 기능을 얻기 위한 두 가지 주요 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. 기성품 패키지를 구입한 다음 특정 요구에 맞게 사용자 정의합니다.
2. 때로는 패키지 부품을 통해 요구 사항에 맞게 자체적으로 플랫폼을 구축합니다.

두 가지 접근 방식 모두 타당한 근거가 있으며 업계 분석가로서 지난 20년 동안 거의 모든 기술 시장에서 이 선택이 나타나는 것을 보았습니다. 그러나 CDP에서 빌드와 구매 사이의 경계가 모호해질 수 있습니다.

문제의 일부는 패키징된 CDP의 범위가 상당히 다양할 수 있다는 것입니다. 일부는 업스트림 데이터 처리를 수행하기 위해 엔터프라이즈에 다시 도달하거나 실시간 상호 작용을 제공하기 위해 참여 계층으로 확장하여 수직 깊이가 매우 뛰어납니다. 일부 패키지 CDP는 오케스트레이션, 캠페인 관리 및 아웃바운드 메시징과 관련된 측면 서비스를 제공합니다.

따라서 올바른 접근 방식을 결정하기 전에 CDP가 기업을 위해 구체적으로 무엇을 할 것인지 답하는 것이 중요합니다.

CDP가 (당신을 위해) 무엇을 합니까?

이 모델은 특정 기술 플랫폼에 관계없이 데이터 수명 주기의 여러 단계를 보여줍니다. 고객 데이터는 다음과 같은 모든 단계를 거칩니다.

1. 데이터를 사용하려면 먼저 다양한 온라인 및 오프라인 데이터 소스에서 데이터를 가져와야 합니다. 따라서 데이터를 수집하고 정리하고 일부 변환 및 집계를 수행하고 품질을 보장하기 위한 메커니즘이 필요합니다.
2. 데이터가 다른 소스에서 수집되거나 수집되면 사용자 프로필에 연결해야 합니다. 여기에는 ID 확인 및 프로필 통합과 같은 활동이 포함됩니다. 또한 데이터 거버넌스 및 규정 준수를 보장하면서 추가 데이터로 프로필을 강화할 수 있습니다.

더 큰 조직에서 이 두 가지 초기 단계는 일반적으로 더 광범위한 엔터프라이즈 데이터 "패브릭" 또는 "메시"의 일부 내에서 발생합니다. 일반적인 기업은 이미 데이터 레이크, 웨어하우스, ETL 도구, 품질 및 거버넌스 등과 같은 이러한 서비스를 처리하기 위한 데이터 관리 도구를 보유하고 있으며 이를 고객 데이터에 적용합니다. 그러나 아래에서 볼 수 있듯이 많은 패키지 CDP 도구도 이러한 서비스 중 일부를 제공합니다. 어쨌든 엔터프라이즈 IT 및 데이터 팀은 이 처음 두 단계에서 중요한 이해 관계자가 됩니다.

• 다음 단계는 비즈니스 목표를 위해 정리되고 집계된 통합 프로필 데이터를 모두 사용하는 단계입니다. 예를 들어, 이제 사용자 또는 고객의 프로필 또는 360도 보기가 있으므로 다양한 속성을 기반으로 분류할 수 있습니다. 프로필을 분석하고, 집단을 만들고, 유사한 데이터를 그룹화하고, 청중을 만드는 등의 작업을 수행한 다음, 다양한 채널을 통해 해당 데이터를 비판적으로 활성화할 수 있습니다.
• 이 단계는 개인화된 콘텐츠 및 제품 추천을 사용하여 전자 상거래, 이메일, 웹, 모바일, 채팅 또는 기타 채널을 통해 고객과 소통하는 마지막 단계입니다.

이 후반의 두 단계에서 마케팅 및 고객 경험 팀의 참여도가 상당히 높아졌습니다.

이론적으로 이러한 모든 서비스는 잠재적으로 CDP에 의해 처리될 수 있습니다. 이러한 모든 단계를 동등하게 수행할 수 있다고 자랑하는 CDP 공급업체를 종종 볼 수 있습니다.

그러나 실제로는 이 모델의 여러 변형을 볼 수 있습니다. 예를 들어 다이어그램에서 회사 A, B 및 C에 대한 다양한 범위를 참조하십시오. 크고 복잡한 기업에서 이러한 모든 단계에 대해 단일 플랫폼을 배포하는 경우는 드뭅니다. 최소한 두 가지 이유가 있습니다.

1. 보시다시피, 전반적인 잠재적 기능은 매우 광범위하며 대기업은 이미 위에서 식별된 여러 단계(또는 해당 단계 내의 기능)에 대해 CDP 외부에 기존 이니셔티브를 가지고 있습니다. 이러한 기능에는 데이터 파이프라인 관리, 기계 학습 작업 및 ID 확인이 포함되는 경우가 많습니다.
2. 공급업체가 주장하는 바에도 불구하고 진실은 이러한 모든 단계에서 결코 동등하게 우수하지 않다는 것입니다. 그들은 일반적으로 이러한 단계 중 하나 또는 두 개만 잘 수행할 수 있습니다.

따라서 귀하의 martech 스택에서 CDP가 적합한 위치는 다른 회사에 적합한 위치와 다를 수 있습니다. 그러면 질문이 처음에 다음과 같이 되기 때문에 빌드 대 구매 결정에 영향을 줍니다. 정확히 무엇을 구축하거나 구입합니까? 위 모델의 일부 기능에 대해 기성품 CDP에 라이선스를 부여하더라도 누락된 기능에 대한 확장을 구축할 가능성이 높습니다.

따라서 첫 번째 교훈은 전체 전략에 관계없이 일부 구축 및 일부 구매를 수행할 가능성이 있다는 것입니다. 그러면 질문은 다음과 같습니다. 어떤 비율로?

조각 부품에서 조립

잠재적으로 열려 있는 한 가지 접근 방식은 처음부터 개발하거나 보다 광범위한 범용 CDP 기성품을 구입하는 대신 구성 요소를 조립하여 CDP 기능을 구축하는 것입니다.

이 접근 방식은 보다 광범위한 고객 데이터 패브릭의 일부로 강력한 데이터 관리 기능을 이미 보유하고 있을 수 있기 때문에 어느 정도 매력이 있습니다.

이러한 다양한 기능에 대해 특정 제품에 라이선스를 부여할 수도 있습니다. 여러 공급업체에서 이러한 기능을 위한 구성 요소를 제공합니다. 예를 들어:

• 데이터 수집: 전문화된 데이터 수집 공급업체와 CDP 공급업체 자체의 모듈이 있습니다. Stitch(Talend가 인수), Snowplow, Fivetran, Matillion 등과 같은 공급업체는 데이터 수집, 데이터 파이프라인 관리, 변환 및 기타 관련 기능을 위한 모듈을 제공합니다.
• ETL 및 ELT: 많은 공급업체는 원시 데이터로 수행할 수 있는 다양한 유형의 변환을 위해 ETL(Extract-Transform-Load), ELT(Extract-Load-Transform) 및 Reverse-ETL/ELT를 목표로 합니다. 이 범주에 속하는 공급업체의 예로는 Hevo Data, Hightouch, DBT 및 Census가 있습니다.
• 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크: Snowflake, Google 등을 비롯한 여러 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크에는 데이터 관리 및 처리 기능이 포함되어 있습니다. 많은 패키지 CDP 아키텍처는 이미 소스 데이터가 이 환경에서 올 것이라고 가정합니다.
• "가상" CDP : Aqfer, Rudderstack 및 기타 플레이어와 같은 일부 공급업체는 분리된 데이터 계층으로 CDP를 함께 연결하기 위한 일부 서비스를 제공합니다.
• ID 확인: 여러 공급업체가 ID 확인을 목표로 합니다. 많은 CDP는 이제 자신의 ID 확인 노력을 포기하고 Neustar, Infutor, LiveRamp 등과 같은 공급업체와 파트너 관계를 맺지 않습니다.
• 참여: 참여 지향 제품의 시장은 여전히 ​​매우 활발합니다. 여정 오케스트레이션, 캠페인 관리, 개인화, 권장 사항 및 기타 참여 사용 사례를 대상으로 하는 많은 포인트 솔루션을 찾을 수 있습니다. 여러 패키지 CDP도 이 분야에서 강력합니다.

이것은 서비스의 전체 목록이 아니며 다른 많은 전문 공급업체(예: 거버넌스 솔루션을 제공하는 업체)를 찾을 수 있습니다. 핵심은 단일 CDP를 사용하여 모든 작업을 수행하는 대신 이러한 서비스를 조합하여 구성 가능한 데이터 생태계를 가질 수 있다는 것입니다.

다음 읽기: CDP 공간의 깊은 변화

놓칠 수 있는 것

지금쯤이면 위의 목록에서 몇 가지 핵심 CDP 서비스, 즉 비즈니스 친화적 세분화 및 활성화가 빠져 있다는 사실을 알아차렸을 것입니다. 이는 기성품으로 구매하기에는 더 어려운 기능이며 RSG에서 자체 개발한 CDP를 보면 일반적으로 기업은 이러한 비즈니스 사용자 인터페이스를 처음부터 구축할 것입니다. 엔터프라이즈 개발자가 "데이터 웨어하우스를 CDP 대신 데이터 계층으로 사용하자"고 주장하는 것을 들을 때 일반적으로 이것이 그들이 향하는 방향입니다.

하지만 사용자 지정 세분화 및 활성화 도구가 취약한 것으로 판명될 수 있고 고급 UX 디자인이 CDP에서 지불하는 비용의 큰 부분을 차지하기 때문에 이 접근 방식에 대해 주의를 기울이고 싶습니다. ).

당신이해야 할 일

귀하의 CDP 노력에는 의심할 여지 없이 구축 및 구매 모두에 대한 몇 가지 측정이 포함됩니다. 그것은 단지 비율과 위치의 문제입니다. 패키지된 CDP에 라이선스를 부여하고 그렇게 해야 할 충분한 이유가 있더라도 일선 참여 시스템은 물론이고 나머지 고객 데이터 패브릭에 이를 통합하려면 충분한 개발 작업이 필요합니다.

배심원단은 이에 대한 최선의 단일 접근 방식을 고수하고 있지만 디자인 패턴이 부상하고 있습니다. 자세한 내용은 이 브리핑을 참조하십시오.

한편, 내년에 고객 데이터 관리 근육을 구축하기 위해 데이터 과학자는 가까이 두고 개발자는 더 가까이 두십시오.

이 기사에 표현된 의견은 게스트 작성자의 의견이며 반드시 MarTech가 아닙니다. 직원 저자가 여기에 나열됩니다.