CRM과 온라인 행동 데이터 통합으로 개인화 마케팅 환경 구축 — 카드사의 빅데이터 기반 마련
핵심 요약
- CRM과 행동 로그는 각각 절반의 그림만 보여주므로, 둘을 하나의 뷰로 통합해야 비로소 입체적인 고객 이해가 가능하다.
- 데이터 요건은 현재 수집분·실무 필요분·추가 수집 가능분을 나누어 조사한 뒤 병합하는 방식이 누락과 과잉 수집을 동시에 줄인다.
- 자동 정제·적재·스케줄링 구조를 갖추면 전문 데이터 인력 없이도 현업이 최신 통합 데이터를 상시 활용할 수 있다.
- 잘 설계된 통합 데이터 뷰는 당장의 마케팅 활용을 넘어, 이후 ML/AI 기반 추천·자동화 기능의 토대가 된다.
무엇이 문제였나
대형 그룹 계열의 신용카드사는 소매 금융, 현금 서비스, 무이자 할부 등을 제공하며 제1금융권 및 동종 제2금융권(증권사, 카드사, 캐피탈)과 경쟁하기 위해 고객 데이터 중심의 차별화 전략이 필요했다. 내부 CRM 데이터와 웹/앱 방문 고객의 행동 데이터를 결합하고 싶었지만, 두 데이터 모두 누락이 있고 현업에서 직접 매칭해 활용하기에는 양적·질적 난이도가 높았다.
과제
- 필요한 데이터는 수집하고 있었지만 활용에 제약 사항이 많았다.
- 이용 중인 애널리틱스 원시 로그와 내부 DB를 비즈니스 요건에 맞게 결합해야 했다.
- 향후 ML/AI 활용 마케팅의 기반이 될 신뢰도 높은 데이터셋이 필요했다.
접근
- 기존 CRM 중심 구조에서 한 걸음 나아가, 디지털 행동/기여 데이터를 결합하는 CDP 개념을 적용하는 방향으로 설계했다.
- 현업 인터뷰를 통해 (1) 현재 수집 중인 데이터 (2) 실무에서 필요한 데이터 (3) 추가로 수집 가능한 데이터를 각각 조사하고 병합해 데이터 요건 리스트를 만들었다.
- 정제된 데이터가 각 부서 실무에서 어떻게 쓰일지까지 미리 설계해, 구축 이후 바로 활용 가능하도록 기획했다.
구축 내용
- 활성/잠재/이탈 고객 등 세그먼트를 구분할 수 있도록 방문 page, session, event 단위의 행동 데이터를 실시간 수집해 자동 전처리 후 BigQuery에 적재하도록 설계했다.
- 고객 ID를 기준으로 BigQuery의 행동 데이터와 CRM 데이터를 결합하고, CRM DB에 자동 업데이트되도록 스케줄링해 실무자가 매일 최신 데이터를 함께 사용할 수 있게 했다.
- 인구통계 특성, 유입 채널, 관심 상품, 체류 시간, 콘텐츠 관심사 등을 세부적으로 확인할 수 있는 통합 뷰를 구성했다.
이 사례에서 배울 수 있는 것
- CRM과 행동 로그는 각각 절반의 그림만 보여주므로, 둘을 하나의 뷰로 통합해야 비로소 입체적인 고객 이해가 가능하다.
- 데이터 요건은 현재 수집분·실무 필요분·추가 수집 가능분을 나누어 조사한 뒤 병합하는 방식이 누락과 과잉 수집을 동시에 줄인다.
- 자동 정제·적재·스케줄링 구조를 갖추면 전문 데이터 인력 없이도 현업이 최신 통합 데이터를 상시 활용할 수 있다.
- 잘 설계된 통합 데이터 뷰는 당장의 마케팅 활용을 넘어, 이후 ML/AI 기반 추천·자동화 기능의 토대가 된다.
자주 묻는 질문
이 사례는 어떤 문제를 해결하려고 했나요?
신용카드사가 경쟁사와 차별화하기 위해 고객 데이터 중심 전략이 필요했지만, 내부 CRM 데이터와 웹/앱 행동 데이터가 각각 누락이 있어 현업이 직접 매칭해 활용하기 어려운 상황이었습니다. 이를 해결하기 위해 두 데이터를 결합하는 통합 뷰를 구축했습니다.
데이터 요건은 어떻게 정의했나요?
현업 인터뷰를 통해 현재 수집 중인 데이터, 실무에서 필요한 데이터, 추가로 수집 가능한 데이터를 각각 조사하고 병합하는 방식으로 요건 리스트를 만들었습니다. 이렇게 하면 데이터 누락과 과잉 수집을 동시에 줄일 수 있습니다.
행동 데이터와 CRM 데이터는 어떻게 결합했나요?
방문 page, session, event 단위의 행동 데이터를 실시간 수집해 자동 전처리 후 BigQuery에 적재했습니다. 이후 고객 ID를 기준으로 BigQuery의 행동 데이터와 CRM 데이터를 결합하고, CRM DB에 자동 업데이트되도록 스케줄링했습니다.
전문 데이터 인력이 없어도 활용할 수 있나요?
네, 자동 정제·적재·스케줄링 구조를 갖춰 전문 데이터 인력 없이도 현업이 매일 최신 통합 데이터를 상시 활용할 수 있도록 설계했습니다.
이 통합 데이터 뷰는 앞으로 어떻게 활용될 수 있나요?
당장의 마케팅 활용을 넘어, 이후 ML/AI 기반 추천이나 자동화 기능의 토대가 될 수 있도록 설계되었습니다.