오늘날의 세계에서 데이터 기반 마케팅 전략을 수립하는 것은 모든 조직에 매우 중요합니다. 이를 위해 대부분의 마케터는 데이터 관리 플랫폼(DMP)을 통해 각각의 전략을 전달하고 실행합니다. Nielsen CMO 보고서에 따르면 미국 마케터의 63%가 DMP를 가장 중요한 3대 마케팅 및 측정 기술 중 하나로 꼽았습니다.

이러한 수요를 감안할 때, DMP 시장이 마케터가 현재 운영되고 있는 데이터 기반 세계에서 성공하는 데 필요한 부가 기능을 갖추고 있다고 주장하는 수백 개의 공급업체로 붐비는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 너무 많은 공급업체가 눈에 띄기 위해 경쟁하고 있기 때문에 많은 마케터가 경쟁 솔루션을 진정으로 차별화할 수 없다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그리고 공정하게 말하자면, 독수리의 눈으로 볼 때, 나는 방법이 있는지 모른다.

그러나 세부 사항을 자세히 살펴보면 모든 DMP가 동일하게 만들어지는 것은 아니라는 것을 알 수 있습니다. 근본적인 근본적인 차이는 여전히 DMP를 서로 구분하고 있으며, 마케터가 어떤 질문을 해야 하는지 알면 유행어와 마케팅 용어를 통해 어떤 DMP가 자신의 요구에 진정으로 적합한지 식별할 수 있습니다. 특히 다양한 업종과 업종에 걸쳐 DMP를 차별화할 수 있는 사용 사례와 기능은 많지만, 모든 DMP가 갖추어야 하는 몇 가지 핵심 기능이 있으며, 마케터는 구매 결정을 내릴 때 이를 면밀히 평가해야 합니다.

DMP는 얼마나 빨리 데이터를 정리하고 실행 가능하게 만들 수 있습니까?

DMP로 간주되려면 플랫폼이 퍼스트파티 데이터를 수집하고 중앙 집중화할 수 있어야 합니다. 그러나 마케터가 스스로에게 물어야 할 질문은 "DMP가 고객의 속도에 맞춰 수행될 수 있는가?"입니다. 자세히 설명하겠습니다. 대부분의 DMP는 고객 데이터를 실시간으로 수집합니다. 그러나 모든 DMP가 동일한 속도로(즉, 데이터를 수신하자마자) 데이터를 처리하는 것은 아닙니다.

DMP가 데이터 신호를 수집했더라도 적절한 활성화를 위해 올바른 사용자 및 관련 세그먼트에 신호를 어트리뷰션해야 합니다. 일부 DMP는 실시간으로 데이터를 처리할 수 있지만, 일부 DMP는 시간 단위 또는 일 단위로만 데이터를 처리합니다. 전자 상거래와 같은 마케터에게 처리 시간은 잠재 고객을 전환하는 것과 전환하지 않는 것의 차이가 될 수 있습니다. 예를 들어, 소비자가 전자 상거래 사이트를 방문하여 특정 제품을 구매한다고 가정해 보겠습니다. 사용자가 전환하지 않으면 전자상거래 사이트에서 프로모션 광고로 이 사용자를 다시 타겟팅할 수 있어야 합니다. 사용자가 같은 시간, 하루 등에 경쟁 제품을 찾기 위해 웹을 계속 탐색하고 전자 상거래의 DMP가 신속하게 대응할 수 없다면 회사는 가장 먼저 떠오르고 사용자를 전환할 수 있는 절호의 기회를 잃게 됩니다.

DMP가 적합한 사람을 식별하고 도달하는 속도도 중요합니다. 이는 광고 비용을 극대화하거나 낭비하는 것의 차이를 의미할 수 있습니다. 특히 자동차 시장에서는 소비자가 구매한 후 캠페인을 진행하는 동안 광고를 억제하는 것이 광고 낭비를 최소화하는 데 필수적입니다. 잠재 고객이 차량을 구매한 후에는 추가 광고 노출이 낭비로 간주됩니다. 이러한 이유로 DMP는 새로운 데이터 신호를 분석하고 들어오는 즉시 실행할 수 있어야 합니다. DMP가 특정 미디어 캠페인에서 특정 구매자를 제외해야 한다는 사실을 식별하고 전달하는 데 시간이 오래 걸릴수록 비용을 낭비하고 관련성 없는 광고를 게재할 가능성이 높아집니다.