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서로 다른 두 종류의 소비자 데이터를 결합한 관심사 기반 광고 타겟팅 구축

이용자 데이터를 기반으로 광고 타겟팅을 제공하는 광고 플랫폼 기업이, 형식이 서로 다른 두 원천의 소비자 데이터를 표준화해 결합하고 관심사 기반 세그먼트를 추출하는 자동화 대시보드를 구축한 사례.

핵심 요약

서로 다른 원천의 로우 데이터를 결합하려면, 결합 이전에 필드 정의와 단위를 표준화하는 정제 단계가 전체 프로젝트에서 가장 큰 비중을 차지한다.
원시 이벤트를 그대로 쓰기보다, 규칙 기반 텍소노미로 관심사·카테고리를 부여하면 타겟팅에 바로 활용 가능한 세그먼트로 전환된다.
위치·시간처럼 외부 API로 보강 가능한 속성은 자동 연동해두면 데이터 정합성과 활용도를 동시에 높일 수 있다.
세그먼트 모수를 실시간 대시보드로 노출하면, 광고 예산 산정처럼 반복적인 의사결정을 자동화된 근거 위에서 내릴 수 있다.

이용자 데이터를 기반으로 광고 타겟팅을 제공하는 한 광고 플랫폼 기업이, 형식과 정의가 서로 다른 두 원천의 소비자 데이터를 결합해 이용자의 행동·소비 패턴 기반 타겟팅을 고도화하고자 했다. 두 데이터는 필드 정의와 단위가 서로 달라 그대로는 결합이 불가능했다.

분리된 두 원천 데이터를 표준화해 하나의 데이터 마트로 만들고, 관심사 기반 세그먼트를 추출하며, 마케팅 담당자가 예상 광고비와 모수를 실시간으로 확인할 수 있는 환경까지 갖춰야 했다.

서로 다른 원천의 로우 데이터를 결합하려면, 결합 이전에 필드 정의와 단위를 표준화하는 정제 단계가 전체 프로젝트에서 가장 큰 비중을 차지한다.
원시 이벤트를 그대로 쓰기보다, 규칙 기반 텍소노미로 관심사·카테고리를 부여하면 타겟팅에 바로 활용 가능한 세그먼트로 전환된다.
위치·시간처럼 외부 API로 보강 가능한 속성은 자동 연동해두면 데이터 정합성과 활용도를 동시에 높일 수 있다.
세그먼트 모수를 실시간 대시보드로 노출하면, 광고 예산 산정처럼 반복적인 의사결정을 자동화된 근거 위에서 내릴 수 있다.

다른 표현: Markdown · JSON · 최종 갱신 2026-08-23