퍼스트파티 데이터10 2편. 퍼스트파티 데이터 - 우리만의 금광 만들기 쿠키가 흔들리는 시대. 외부 데이터에 기대는 마케팅의 기반이 무너지고 있다. 지금 가장 안전하고 강력한 자산은 내가 직접 모은 데이터다. 이것이 퍼스트파티 데이터다. 데이터 프라이버시와 커뮤니티 신뢰 구축1편. 서드파티 쿠키 종료 이후는2편. 퍼스트 파티 데이터 확보하기 ← 현재글3편. 커뮤니티 마케팅 - 유료 멤버 창출 4편. 오픈채팅으로 충성 팬 만들기5편. GEO: AI 검색엔진에서 노출6편. 리테일 미디어 가이드 퍼스트파티 데이터가 금광인 이유쿠키리스 시대가 본격화됨에 따라 외부 데이터에 의존하기보다 자사가 직접 수집한 퍼스트파티 데이터와 고객이 자발적으로 제공한 제로파티 데이터를 어떻게 활용하느냐가 승패를 결정한다. 리텐션 비용은 신규 획득 비용의 약 1/5 수준으로 효율적이다. 퍼스트파티 .. 2026. 7. 20. 2편. 퍼스트파티·제로파티·서드파티 데이터 - 쿠키 없는 시대, 마케터의 데이터 전략 AI 초개인화를 하려면 데이터가 필요하다. 그런데 데이터에도 종류가 있다. 어떤 데이터를 써야 하는지 모르면 방향이 틀린다. 지금은 특히 더 중요한 시기다. 쿠키 제한으로 쓸 수 있는 데이터가 빠르게 줄고 있기 때문이다. AI 기반 초개인화로 ROI 3배 만들기 1편. AI 초개인화가 마케팅 필수인 이유2편. 퍼스트/제로/서드 파티 정리 ← 현재글3편. 리워드 마케팅4편. AI 추천 알고리즘 최적화5편. AI 자동화 도구 사용하기6편. 나만의 알고리즘 창출 서드파티 데이터: 빌려 쓰는 남의 데이터서드파티 데이터는 외부 플랫폼에서 수집된 데이터다. A가 여러 사이트를 돌아다닐 때 그 행동을 추적한 데이터다. 보통 인터넷의 쿠키를 이용하여 수집되는 데이터가 바로 이 서드파티 데이터다. 뉴스, 커뮤니티 등 여.. 2026. 7. 8. AI 개인화 마케팅의 진짜 의미: 고객이 감동하는 개인화 전략과 크리피 라인 한때 이메일 마케팅에서 고객 이름을 자동으로 삽입하는 기능은 혁신적이었습니다. 하지만 지금의 소비자는 이런 메시지를 개인화라고 느끼지 않습니다. '이름만 바꿔 넣은 템플릿이네'이라 생각합니다. 더 큰 문제는 어설픈 개인화가 불편함을 만든다는 점입니다. 고객은 브랜드가 자신을 이해한다고 느끼기보다 '왜 내 정보를 이렇게 많이 알고 있지?'라는 불안감을 느끼기도 합니다. 마켓 6.0 시대의 AI 개인화는 바로 이 두 가지 사이의 균형을 다루는 문제입니다. 너무 일반적이면 의미가 없고 너무 정확하면 감시받는 느낌을 줍니다. 고객이 감동을 느끼는 개인화는 이 두 극단 사이 어딘가에 있습니다.마켓 6.0 시대 생존 전략 시리즈 #1. 마켓 6.0 시대 도래#2. 피지털(Phygital) 전략#3. AI 개인화의 .. 2026. 3. 11. 한국 시장 데이터 드리븐 마케팅 현실: 개인정보보호법과 플랫폼 제약 속 전략 글로벌 기업의 데이터 활용 사례를 보면 마케팅의 미래가 이미 도래한 것처럼 보입니다. AI 기반 개인화 추천, 이탈 예측 모델, 에이전틱 AI 자동화까지. 그러나 한국 기업의 실무 현장으로 돌아오면 전혀 다른 풍경이 펼쳐집니다. 고객 데이터를 추출하려면 IT팀에 요청해야 하고 승인 절차를 거쳐야 합니다. 개인정보 활용 여부를 두고 법무 검토가 선행됩니다. GA4 전환 이후 과거 데이터와의 연속성 문제도 발생합니다. 이 간극은 단순한 기술 격차가 아니라 제도, 플랫폼, 조직 구조가 복합적으로 얽힌 결과입니다. 한국 시장에서 데이터 드리븐 마케팅을 이해하려면 이 현실을 먼저 직시해야 합니다.데이터 드리븐 마케팅 시리즈 글 모음 #1. 데이터 드리븐 마케팅 개념#2. 데이터 인프라와 프라이버시 전략#3. 고객.. 2026. 3. 6. 데이터 인프라와 프라이버시 전략, CDP 시대의 설계 원칙 많은 기업이 '데이터가 충분하다'고들 하죠. 물론 데이터는 CRM에도 있고 웹 분석 툴에도 있습니다. 뿐만 아니라 이커머스 플랫폼과 POS 그리고, 이메일 솔루션에도 고객 데이터는 쌓여 있습니다. 그런데 막상 '이 고객이 어떤 여정을 거쳐 구매했는가'를 한 장의 그림으로 그리려 하면 멈칫하게 됩니다. 데이터가 없는 것이 아니라 흩어져 연결되지 않았기 때문입니다. 이 문제가 바로 데이터 사일로입니다. 데이터 드리븐 마케팅이 구호에 그치지 않으려면 가장 먼저 이 사일로를 이해해야 합니다. 그리고 동시에 프라이버시라는 또 하나의 큰 흐름을 함께 봐야 합니다. 이 두 축이 지금 마케팅의 구조를 바꾸고 있습니다. 데이터 드리븐 마케팅 관련 글 모음 #1. 데이터 드리븐 마케팅 재정의#2. 데이터 인프라와 프라이.. 2026. 3. 3. 데이터 드리븐 마케팅 개념 재정의: 2026년 반드시 알아야 할 진짜 의미 데이터 드리븐 마케팅이란 용어는 많이 사용됩니다. 미팅 자리에서나 채용 공고 혹은 연간 전략 문서에도 등장하죠. 그런데 막상 물어보면 답은 제각각입니다. GA4 대시보드를 매일 보는 것을 말한다 하기도 하고 A/B 테스트를 돌리는 것이라고 하기도 하죠. SQL을 쓸 줄 알면 데이터 기반 마케팅을 한다고 말하기도 합니다. 이 혼선은 어디에서 시작됐을까요? 이번 글에서는 데이터 드리븐 마케팅을 다시 정의합니다. 그리고 왜 이 개념을 재정의해야 하는지 살펴보겠습니다.데이터 드리븐 마케팅 시리즈 글 모음#1.데이터 드리븐 마케팅 개념#2. 데이터 인프라와 프라이버시 전략#3. 고객 여정 데이터 활용 트렌드#4. 마케팅 자동화와 에이전틱 AI#5. 한국의 데이터 활용 현실과 제약#6. 데이터 통합 전략 실무#7... 2026. 3. 2. 이전 1 2 다음
