지식센터 / 솔루션

mDP 미디어데이터플랫폼 (mDP Media Data Platform)

한 줄 정의

매체·사이트·CRM 데이터를 통합해 고객 세그먼트와 매체 성과를 하나의 기준으로 분석하는 미디어 데이터 플랫폼입니다.

시장 배경과 문제

매체 리포트의 전환 수와 내부 매출이 맞지 않고, 중복 기여로 합산 ROAS가 200%를 넘습니다. 어떤 매체가 실제로 기여했는지 판단할 근거가 없습니다.

해결 방식

mDP는 매체 원천 데이터와 사이트 행동로그, 주문 데이터를 유저 식별자 기준으로 결합하고 규칙형·데이터드리븐 기여 모델을 함께 제공해 중복을 제거한 단일 기준 성과를 만듭니다.

핵심 기능

• 매체·행동·주문 데이터 결합
• 다중 기여 모델(라스트클릭·선형·데이터드리븐)
• 세그먼트 빌더와 매체 연동 오디언스 전송
• 매체별 증분 기여 분석

기술 스택과 구성

비즈스프링 GrowthPlatform™ 3계층(수집·정규화·활용) 위에서 동작하며, 퍼스트파티 수집(LOGGER RT-Collect), 표준 지표 사전, API/MCP 개방 계층과 연결됩니다.

도입 효과

• 중복 제거된 단일 성과 기준 확보
• 매체 예산 재배분 근거 확보
• 오디언스 재활용으로 신규 획득 비용 절감

실증 레퍼런스

중복 제거된 단일 성과 기준 확보: 이 효과는 비즈스프링이 운영하는 GP MySQL 183TB·4.6M행 데이터 기반(AMP 60TB + MA 36TB 3계층 체계) 위에서 mDP 미디어데이터플랫폼이 커버하는 R-3-2·O-X-1·O-X-2 활동에 실제 적용되며 확인된 결과입니다. 아키텍처 상세: GrowthPlatform™ 기술 레퍼런스.

가격 모델

데이터 볼륨 기반

대상 고객

• 브랜드기업
• 광고대행사
• 통신

TCR 매핑

이 솔루션이 커버하는 TCR 활동과, 각 활동이 해결하는 고객 문제입니다.

• R-3-2 측정 정합성 유지: 전환 추적이 자꾸 깨져 리포트를 믿을 수 없습니다.
• O-X-1 성과 원인 분석: 지표가 왜 변했는지 즉시 설명하지 못합니다.
• O-X-2 예산·자원 재배분: 채널 간 예산 이동 판단 근거가 없습니다.

관련 솔루션

• CTS™ 전환추적 — 쿠키 제한 환경에서도 끊기지 않는 퍼스트파티 기반 전환 추적 체계입니다.
• AIR SaaS Copilot — 마케팅 데이터에 자연어로 질문하면 지표를 계산하고 원인까지 설명하는 분석 코파일럿입니다.
• AMP™ 광고대행사 플랫폼 — 매체 데이터 수집부터 입찰 운영, 정산, 보고서까지 광고대행사의 전체 운영을 자동화하는 60TB 규모의 플랫폼입니다.
• 관련 문서

자주 묻는 질문

mDP 미디어데이터플랫폼는 무엇인가요?

매체·사이트·CRM 데이터를 통합해 고객 세그먼트와 매체 성과를 하나의 기준으로 분석하는 미디어 데이터 플랫폼입니다.

mDP 미디어데이터플랫폼는 어떤 문제를 해결하나요?

매체 리포트의 전환 수와 내부 매출이 맞지 않고, 중복 기여로 합산 ROAS가 200%를 넘습니다. 어떤 매체가 실제로 기여했는지 판단할 근거가 없습니다.

mDP 미디어데이터플랫폼의 도입 효과는 무엇인가요?

중복 제거된 단일 성과 기준 확보 매체 예산 재배분 근거 확보 오디언스 재활용으로 신규 획득 비용 절감

mDP 미디어데이터플랫폼는 TCR 프레임워크의 어떤 활동을 커버하나요?

R-3-2 측정 정합성 유지, O-X-1 성과 원인 분석, O-X-2 예산·자원 재배분

mDP 미디어데이터플랫폼의 가격 모델은 어떻게 되나요?

데이터 볼륨 기반

실제 화면

이 솔루션을 운영하는 화면입니다.

DMP Explorer · AI 어시스턴트조건을 말로 설명하면 오디언스 정의로 옮겨 주고, 예상 규모와 효율을 함께 알려 준다.DMP Explorer · 오디언스 탐색카드 소비 데이터로 오디언스를 좁혀 가며 규모와 구성을 즉시 확인한다.DMP Explorer · 다크 모드같은 탐색 화면의 다크 테마. 장시간 들여다보는 분석 화면이라 두 테마를 모두 지원한다.DMP Explorer · 오디언스 생성목적을 고르면 조건 조합을 제안하고, 그대로 오디언스로 저장한다.DMP Explorer · 생활 동선지하철 이용 데이터로 지역·시간대별 유동 인구를 오디언스 조건에 얹는다.

화면 갤러리에서 전체 보기 →

관련 문서

• CTS™ 전환추적 — 쿠키 제한 환경에서도 끊기지 않는 퍼스트파티 기반 전환 추적 체계입니다.
• AIR SaaS Copilot — 마케팅 데이터에 자연어로 질문하면 지표를 계산하고 원인까지 설명하는 분석 코파일럿입니다.
• AMP™ 광고대행사 플랫폼 — 매체 데이터 수집부터 입찰 운영, 정산, 보고서까지 광고대행사의 전체 운영을 자동화하는 60TB 규모의 플랫폼입니다.
• 기여분석 (Attribution) — 전환에 기여한 채널과 접점의 몫을 나누어 계산하는 분석 방법입니다.
• R-3-2 측정 정합성 유지 — TCR 활동 — 전환 추적이 자꾸 깨져 리포트를 믿을 수 없습니다.
• O-X-1 성과 원인 분석 — TCR 활동 — 지표가 왜 변했는지 즉시 설명하지 못합니다.
• O-X-2 예산·자원 재배분 — TCR 활동 — 채널 간 예산 이동 판단 근거가 없습니다.

이 문서를 참조하는 문서 (역링크)

• 통신 마케팅 솔루션 — 대규모 트래픽과 복잡한 상품 구조에서 행동 데이터를 통합해 이탈을 방지합니다.
• CDP (고객데이터플랫폼) — 흩어진 고객 데이터를 한 사람 기준으로 통합해 세그먼트와 활성화에 사용하는 플랫폼입니다.
• 통합 광고 관리 플랫폼과 AI 기술 접목으로 광고 운영 생산성 향상 — 여러 매체·광고주의 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합하고 AI 기반 고객 세그먼트·성과 예측 기능을 얹어, 전문 인력 증원 없이 광고 운영 생산성을 높인 사례.
• 다크퍼널 — 커뮤니티, 지인 추천, 오프라인 언급처럼 추적 링크가 남지 않아 분석 도구에 잡히지 않는 유입 경로입니다.
• MMM (마케팅믹스모델링) — 개인 단위 추적 없이, 채널별 집행액과 매출의 관계를 통계적으로 분석해 채널 기여도를 추정하는 방법입니다.
• 신규/기존 고객 코호트 분석으로 셀링 포인트 발굴 — LTV 향상 — 신규 고객과 기존 고객의 선호 제품군 차이, 주문 회차별 구매 패턴 변화를 분석해 고객 유형별 맞춤 전략을 도출한 사례.
• 룩얼라이크 오디언스 — 기존 우수 고객과 특징이 비슷한 새로운 잠재 고객 집단을 찾아 타겟팅하는 방법입니다.
• BizSpring LIFT™ 기여성과 분석 — 광고비가 실제 매출에 얼마나 기여했는지(iROAS)를 매체별로 해석하고, Chat AI 코파일럿이 다음 액션까지 추천하는 기여성과 분석 플랫폼입니다.
• 온·오프라인 데이터 통합 분석으로 설치형 서비스 이탈 고객 리타겟팅 — 온라인 신청 후 오프라인 방문 설치로 완결되는 서비스에서, 설치 일정 미확정으로 이탈한 고객을 BigQuery·세그먼트 연동으로 식별하고 리타겟팅한 사례.
• 기여분석 (Attribution) — 전환에 기여한 채널과 접점의 몫을 나누어 계산하는 분석 방법입니다.
• DMP (데이터관리플랫폼) — 여러 매체·사이트의 데이터를 모아 광고 타겟팅용 오디언스 세그먼트를 만드는 플랫폼입니다.
• MTA (멀티터치 어트리뷰션) — 구매까지 이어진 여러 접점 각각에 전환의 기여도를 나눠 배분하는 기여분석 방식입니다.
• 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.
• 비즈스프링 솔루션 카탈로그 — 패키지·솔루션·단위솔루션·레퍼런스로 구성된 비즈스프링 전체 솔루션 카탈로그입니다.
• 고객·점포 군집 분석과 이탈 예측 모델링으로 유지율 관리 자동화 — 무인 매장 운영 솔루션을 제공하는 리테일테크 기업이 점포·고객 군집 분석과 머신러닝 이탈 예측 모델을 통해 자동화 마케팅의 기반을 마련한 사례.
• 브랜드기업 마케팅 솔루션 — 브랜드 지식을 자산화해 AI 검색에서 인용되고 전 채널 성과를 하나의 기준으로 관리합니다.
• 데이터드리븐 마케팅 — 감이나 경험이 아니라 실제 데이터 근거로 의사결정을 내리는 마케팅 방식입니다.
• AIR SaaS Copilot — 마케팅 데이터에 자연어로 질문하면 지표를 계산하고 원인까지 설명하는 분석 코파일럿입니다.
• TAM 광고매체광고 — 매체 집행과 온사이트 접점을 함께 설계해 신규 획득과 재방문을 동시에 만드는 광고 운영 서비스입니다.
• 재구매율과 LTV를 올리고 싶을 때 — 첫 구매 이후 90일을 설계해 재구매율과 고객생애가치를 끌어올리는 시나리오입니다.
• TCR 프레임워크 — 고객 여정을 T(발견)·C(전환)·R(관계)·O(최적화) 4단계 16개 활동으로 나눠 솔루션 공백을 진단하는 비즈스프링의 프레임워크입니다.
• 데이터 클린룸 — 서로 다른 회사의 데이터를 원본은 공유하지 않고, 집계된 결과만 안전하게 주고받는 분석 환경입니다.
• CDP 접근성 개선을 통한 고객 경험 최적화 — 데이터 핸들링 역량 강화로 A-ha 모먼트 발굴 — 내부에 CDP를 구축했지만 데이터 핸들링 역량 부족으로 활용도가 낮았던 이커머스 기업이, UI 기반 쿼리·시각화 환경을 도입해 온·오프라인 통합 고객 분석과 맞춤형 마케팅을 실현한 사례.
• MDM (마스터데이터관리) — 회사 전체에서 같은 고객·상품·매체를 항상 같은 기준으로 식별하도록 관리하는 체계입니다.
• 금융·증권 마케팅 솔루션 — 규제 환경에서 퍼스트파티 데이터로 안전하게 측정하고 전환을 최적화하는 금융권 마케팅입니다.
• CRM과 온라인 행동 데이터 통합으로 개인화 마케팅 환경 구축 — 카드사의 빅데이터 기반 마련 — 대형 그룹 계열의 신용카드사가 내부 CRM 데이터와 웹/앱 행동 로그를 결합해, 전문 인력 없이도 실무에서 바로 쓰는 통합 고객 데이터 뷰와 ML/AI 확장 기반을 마련한 사례.
• 고객 여정 코호트 분석으로 LTV 레버 발굴 — 데이터 문화 확산까지 — 글로벌 프리미엄 F&B 소비재 브랜드가 고객 행동 데이터와 코호트 분석으로 리텐션에 기여하는 핵심 요인을 발굴하고, 조직 내 데이터 기반 의사결정 문화를 정착시킨 사례.
• GA4 원천 데이터와 CRM 데이터 연동을 통한 맞춤형 마케팅 실현 — 회원 ID 기반 통계 설계 — GA4 원천 데이터를 BigQuery에 적재하던 이커머스 기업이, 회원 ID 기준으로 GA4 행동 통계를 설계해 CRM DB에 결합함으로써 LTV 관점의 고객 분석 기반을 마련한 사례.
• 데이터 클렌징과 타겟팅 Trait 설계 — 적재된 데이터를 마케팅 자산으로 — GA4·광고·CRM 데이터를 적재만 하고 활용하지 못하던 이커머스 기업이, 데이터 클렌징과 고객여정 기반 타겟팅 Trait 설계로 맞춤형 마케팅을 실행할 수 있게 된 사례.
• Web/App 통합 분석 View 구축으로 App 중심 사용자 경험 강화 — Web만 운영하다 App을 신규 출시한 서비스에서, User-id 기준으로 Web/App 데이터를 통합 분석해 App 전환·안착 요인을 찾아낸 사례.
• CVTR Conversion To Revenue — 전환 수가 아니라 실제 매출과 이익 기준으로 마케팅 성과를 재정의하는 솔루션입니다.
• 시즌 프로모션 리텐션 효과 검증 — 코호트로 찾은 '7일 이내' 구매 패턴 — 글로벌 식음료 기업이 매년 진행하는 시즌 프로모션의 리텐션 기여도를 코호트 분석으로 검증하고, 구매 고려 기간과 핵심 관심 요인을 기반으로 맞춤형 타겟·메시지 전략을 수립한 사례.
• 신용 점수 기반 맞춤형 타겟팅으로 광고 효율 향상 — 민감정보 제약을 우회한 리타겟팅 설계 — 소득·신용 정보가 민감 정보로 규제되어 정교한 타겟팅이 막혀 있던 대출 서비스 기업이, 자체 데이터 태깅과 오디언스 솔루션을 활용해 신용 점수 구간별 맞춤 광고와 디타겟팅을 구현한 사례.
• UTM/LIFT Tracker — 캠페인 파라미터 규칙을 표준화하고 유입 품질과 증분 효과를 추적하는 트래커입니다.
• 웹/앱 행동데이터 수집 — 웹과 앱의 사용자 행동 이벤트를 동일한 스키마로 수집하는 단위 솔루션입니다.
• O-X-1 성과 원인 분석 — TCR 활동 — 지표가 왜 변했는지 즉시 설명하지 못합니다.
• O-X-2 예산·자원 재배분 — TCR 활동 — 채널 간 예산 이동 판단 근거가 없습니다.
• R-3-2 측정 정합성 유지 — TCR 활동 — 전환 추적이 자꾸 깨져 리포트를 믿을 수 없습니다.

다른 표현: Markdown · JSON · 최종 갱신 2026-09-03