DMP(Data Management Platform)

DA(Display Ad)에서 SA(Search Ad) 그리고 리타겟팅 광고(Re-targeting Ad) 상품까지……

모바일을 통해 언제 어디서나 정보를 얻을 수 있는 시대가 되면서 온라인 광고 시장은 더욱 확대되고 있습니다. 이와 함께 데이터의 중요성은 더욱 강조되고 있고, 매체사와 랩사, 광고 에이전시들은 앞다투어 퍼포먼스 중심의 높은 광고 효율과 사용자별 광고 타깃을 선정이 가능한 애드테크 솔루션들을 선보이고 있는데요. 그 중심에는 DMP(Data Management Platform)가 있습니다. 오늘은 온라인 광고 시장에서 DMP가 갖는 의의에 대해 알아보도록 하겠습니다. 

1. DMP란 무엇인가?

DMP(Data Management Platform)는 대량의 데이터들을 수집하여 분류/분석/선별하여 관리하는 플랫폼을 말합니다. 

DMP는 주로 광고주의 입장에서 높은 효율의 광고를 찾도록 돕는 플랫폼인 DSP(Demand Side Platform)를 뒷받침 해주는 역할을 하고 있습니다. DSP는 타겟팅을 통해 광고주에게 가장 효율적인 인벤토리를 매각하여 광고를 내보냅니다. 하지만 어떤 인벤토리가 가장 효율적인지를 판단하기 위해서는 다량의 고객 데이터가 필요한데요. 그 데이터를 제공해주는 것이 바로 DMP입니다. 

초기의 DMP는 이용자들의 데이터를 수집/분석하는 것에서부터 출발하였습니다. 나아가 모바일 환경의 발전으로 개개인의 실시간 데이터가 빠르게 증가하고, 이를 수집/분석하면서 DMP는 이용자들의 서비스 기반 행동 정보와 다양한 비식별 개인 정보 등의 데이터를 기반으로 세분화하는 방향으로 더욱 고도화 되었는데요.

즉, 구매 경험이 있는 소비자들과 유사한 패턴을 보이는 이용자들을 분류해 별도의 고객군으로 타겟팅을 하여, 타겟팅과 매체의 성격을 고려한 차별화된 마케팅 포지셔닝 전략을 수행할 수 있게 되었습니다. 

2. DMP의 목표 : 데이터를 통해 고객을 이해하는 것

이렇듯 DMP의 활용 프로세스는 온라인 광고에서 가장 중요한 가치 중 하나인 ‘광고 효율 관리’를 위해 수 많은 데이터를 수집하고 결합하여 그 중 의미 있는 데이터를 추출하고, 이를 캠페인에 반영하여 효과를 분석해 다시 적용하는 것입니다.

플랫폼이 추구하는 가치와 목적에 따라 데이터를 정의하고 이를 추출 및 관리하는 방법에는 차이가 있습니다. 인구통계학적 정보부터 검색 키워드와 쿠키나 서비스에 기반을 둔 행동 정보, 관심사 정보와 같은 비식별 개인 정보, 외부의 다양한 데이터를 보유한 3rd party 정보의 결합까지, 회사마다 플랫폼마다 정의하는 데이터는 다양하기 때문에 마케팅 전략에 따라 최적의 데이터를 선택할 수 있습니다.

이렇게 수집된 데이터에서 타겟팅 선정 시 타겟팅 데이터가 어떤 성향을 가지고 있는지를 분석하여 사용하는 것이 중요합니다. 수집된 데이터에서 분석된 행동들을 패턴화 하여 클릭/구매를 예측할 수 있는 있는 고객군에게 적극적인 행동을 유도함으로써 성공적인 캠페인을 이끌어 낼 수 있기 때문이죠.

이것은 DMP의 궁극적인 운영 목적이라고도 볼 수 있는데요. 우리는 DMP를 통해 마케팅 활동을 위한 고객 프로파일을 구축함으로써 개인의 성향과 관심사에 맞는 광고를 집행하고, 더 나아가 ‘소비자가 될 고객을 이해’할 수 있게 된 것입니다. 

3. 국내 DMP의 현황

현재 해외 업체들은 DMP의 역할을 명확히 수행하는 반면, 국내 업체들은 그렇지 못하다는 평가가 많습니다. 다만 국내 업체들은 후발주자로서 해외 솔루션이 가진 단점을 개선하고 서비스 폭을 넓혀 차별화를 두려는 전략을 내세우고 있습니다. 

[모비스케이프 3.1 이미지]

<이미지 출처: 모비데이즈>

① WIDER PLATNET 'TargetingGates'

- 국내 서비스의 선두주자. 일 10억 건이 넘는 데이터 업데이트

- 광범위한 3rd Party Data를 유지하며, 크로스 디바이스 사용자 트래킹이 가능

② NHN ACE의 'ACE DMP'

- 사용자의 행동 타겟팅에 기반을 둔 데이터 추출

- NHN Entertainment, ACE Counter 프리미엄 데이터 활용

③ SK의 'Syrup AD(DMP)'

- SK 빅데이터를 이용, 최적화된 Target Audience 가능

- 3,800여 개 앱, 모바일 웹을 포함해 월 평균 45억 PV 보유

④ Adobe의 'Adobe Audience Manager'

- 제휴 데이터, 제3자 데이터, 오프라인, 온라인, CRM 데이터를 모두 통합하여 데이터 기반의 마케팅 전개

- 360도 프로파일 작성, Adobe Analytics와 직접 통합하여 유지 보수가 용이

4. DMP 사례 : facebook, Oracle, Adobe Audience Manager

facebook의 광고 세트 > 타겟 설정은 DMP 활용의 가장 직접적인 예로 볼 수 있습니다.

[페이스북 광고 관리자: 광고 세트 > 타겟 설정의 예]

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<이미지 출처: brunch.co.kr/@mezzomedia/13>

facebook은 전 세계 약 16억 명 이상의 MAU와 왓츠앱, facebook messenger, 인스타그램 등을 통해 확보한 고객의 데이터를 타겟팅 광고에서 연동하여 고객의 데이터를 인구통계학적 정보 및 관심사, 행동 정보 등을 기준으로 세분화하여 광고 캠페인에 유효한 이용자들에게 도달시키는 것입니다. 

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다른 예로 Oracle DMP의 경우에는 약 5만 개 이상의 과학적인 분류체계를 기준으로 데이터들이 세분화되어 있으며, 각 데이터 별 추출된 경로까지 포함된 3rd Party 데이터 소스가 모두 세분화 되어 DSP에 활용할 수 있습니다. 또한 이전에 광고로서 효과를 보았던 그룹과, 내가 진행하려고 하는 그룹의 비교를 통해 달성률을 높일 수 있는 전략을 자동으로 세워줌으로써, 미리 가치 결과를 예측하여 타겟팅 또는 리타겟팅 시 마케팅 전략에 대한 고민을 줄일 수 있습니다. 

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[Oracle DMP]

​<이미지 출처: 오라클 화면 캡처>

Adobe Audience Manager 의 경우에는 제휴 데이터, 제3자 데이터, 오프라인, 온라인, CRM 데이터를 모두 결합하여 고객 데이터의 전체 상황을 파악하는 것은 물론 2nd party, 3rd party 데이터와 연동해 파트너 브랜드 전반에 걸친 고객 행동까지도 분석할 수 있습니다. 또한 데이터 자산을 수익화하는 동시에 DSP에 연계하여 모바일 광고나 다양한 콘텐츠 채널에 활용할 수 있습니다.

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[Adobe Audience Manager]

<이미지 출처: Adobe Audience Manager 화면 캡처>

지금까지 DMP의 의의와 대표적인 DMP 사례에 대해 소개해드렸습니다. 온라인 광고 시장의 데이터가 있는 모든 곳에는 DMP가 있다고 해도 과언이 아닌데요. 고객의 행동을 예측하거나 유도하는 것은 모두 데이터에 기인하기 때문에 지금까지 흘러온 것처럼 앞으로도 DMP는 계속 진화해 나갈 것이며, 그 중요성은 더욱 확장될 것입니다.