고객의 행동 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 것은 마케팅 전략 수립의 핵심 요소입니다. 특히 이커머스에서는 고객의 웹/앱 행동 데이터를 활용하여 개인화된 경험을 제공하는 것이 중요합니다.
이번 사례에서는 GA4(Google Analytics 4)의 원천 데이터를 Google Cloud Platform BigQuery에 적재하고 이를 CRM 데이터와 통합하여 고객 데이터를 분석한 방법을 살펴보겠습니다.
고객 배경
개별 고객의 특성을 반영한 분석을 위한 GA4와 CRM과 통합
GA4 데이터는 BigQuery에 연결하여 적재하고 있던 상황이었습니다. 고객의 행동 데이터를 CRM과 연동하여 보다 정밀한 분석과 회원 특성에 기반한 데이터 마케팅을 실현하고 싶었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, GA4와 CRM DB의 데이터 연동을 위한 데이터 엔지니어링 솔루션이 도입되었습니다.
Challenge
솔루션
GA4와 CRM 통합을 위해 비즈니스 특성에 맞는 데이터를 설계하여 결합했습니다.
GA4에서 수집한 원천 데이터를 보다 효과적으로 결합하기 위해 비즈니스 특성에 맞는 데이터 모델을 설계하고, 이를 CRM DB에 반영하는 솔루션을 추진했습니다.
적용 솔루션 (추가 필요)
1. GA4에서 수집하는 데이터를 기반으로 Dimension과 Metric 설계
가장 먼저 진행한 솔루션은 GA4에서 수집하는 데이터를 기반으로 성별, 연령, 회원 등급, LTV 가치 등 주요 회원 특성을 반영한 dimension과 metric을 설계하는 단계였습니다. 특정 이벤트(구매, 클릭, 장바구니 추가 등)를 기반으로 고객 행동 데이터를 집계하여 CRM과 연동 가능하도록 데이터를 설계하였습니다. 서로 다른 데이터셋을 통합하기 위해 가장 기반이 되는 솔루션이었습니다.
2. 회원 ID별 통계값 설계
회원 ID를 기준으로 GA4에서 필요한 통계값을 설계하였습니다. 이 작업을 통해 CRM 데이터와 결합할 수 있는 기반을 마련할 수 있었습니다. CDP 에서는 확인할 수 없는 고객의 정보, LTV나 방문수, 구매수 등의 통계값을 설계하였습니다. 브랜드 성장을 위해 필요한 데이터 분석 내용을 비즈니스 현황에 맞게 미리 가정하고, 시나리오에 맞는 통계값을 설계하였습니다.
3. 통계값을 회원 ID 별로 매칭하여 CRM 데이터 베이스에 전송
위에 설계한 통계값을 회원 ID 기준으로 CRM DB와 매칭하여 고객별 주요 통계 값을 저장하였습니다. 결합 데이터를 이용하여 마케팅 및 영업 전략 수립에 활용하기 위한 작업이었습니다. GA4에서는 확인할 수 없는 LTV, 고객 등급 데이터를 CDP와 통합하여 확인하고, 반대로 CDP에서는 확인할 수 없는 행동 데이터를 결합하여 고객의 특성에 기반한 데이터 분석이 가능하게 되었습니다.
솔루션 결과
데이터 기반의 맞춤형 마케팅과 브랜드 성장을 꾀하였습니다.
GA4와 CRM 데이터를 통합한 결과, 개별 고객에 대한 보다 심층적인 분석이 가능해졌으며, 데이터 기반의 마케팅 전략을 한층 더 고도화할 수 있었습니다. 우선 회원 ID 기반의 연동으로 고객 성별, 연령, 등급, LTV 가치 등을 반영한 웹/앱 행동 데이터 분석을 통해 맞춤형 프로모션 및 추천 상품 제안이 가능해졌습니다. 두번째로, 오프라인 구매 데이터와 온라인 행동 데이터를 결합하여 입체적 분석의 수행이 가능해져 장기적인 수요 예측 및 신규 상품을 기획할 수 있었습니다. 마지막으로, 단기적인 전환뿐만 아니라 장기적인 고객 생애 주기 관점에서 데이터 분석이 가능해져, 충성 고객 관리 및 고객 관계 강화를 위한 브랜드 성장 전략을 수립하게 되었습니다.
Performance
GA4 원천 데이터와 CRM DB를 연동함으로써 고객 행동을 보다 정밀하게 분석하고, 개인화된 마케팅을 효과적으로 수행할 수 있었습니다. 이를 통해 충성 고객을 유지하고, 신규 고객을 효과적으로 유입하는 데이터 기반의 마케팅 전략을 수립할 수 있었습니다. 여러 곳에 분산되어 있는 데이터를 결합하여 시너지 효과를 발휘하여 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 데이터 연동 솔루션을 통해 디지털 환경에서 가장 효과적으로 데이터를 활용해보세요.
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