DMP/Audience (TAM)
집단 단위 행동 데이터로 타깃 오디언스를 정의하고 광고 매체로 내보냅니다.
DMP/Audience (TAM)는 결제와 이동, 제휴, 구매처럼 집단 단위로 집계된 행동 데이터로 목표 고객군을 정의하고, 정의한 오디언스를 광고 매체로 내보낸 뒤 성과를 다시 회수하는 오디언스 관리 플랫폼입니다. 개인을 식별하지 않고 집단 단위로 다루므로 민감정보를 직접 취급하지 않고도 정교한 타겟팅을 구성하실 수 있습니다.
개인을 식별하지 않고도 촘촘한 타깃을 만들 수 있습니다
어떤 업종에서 얼마를 쓰는 집단인지, 어느 생활 반경에서 움직이는 집단인지를 기준으로 모수를 좁힌 뒤 광고 매체로 내보냅니다. 집단 단위 행동 데이터를 쓰므로 개인정보를 직접 다루지 않으면서도 매체가 학습할 신호를 충분히 드립니다.
조건을 바꾸실 때마다 예상 규모가 함께 바뀌므로, 정밀도와 집행 가능한 규모 사이에서 어디를 고르실지 화면에서 판단할 수 있습니다.
DMP/Audience 가 해결하는 문제
신호가 부족한 타겟
성별과 연령만으로 타겟을 나누면 매체가 학습할 신호가 부족해 광고비가 넓게 흩어집니다.
개인정보 취급의 벽
고객의 구매 이력이나 위치 정보를 직접 다루려 하면 개인정보 취급 문제가 먼저 걸립니다.
집단 단위로 메우는 방법
DMP/Audience 는 개인을 식별하지 않는 집단 단위 행동 데이터로 이 사이를 메웁니다. 소비와 이동, 관심사처럼 집계된 행동을 기준으로 모수를 좁힌 뒤, 확정한 오디언스를 광고 매체로 내보냅니다.
DMP/Audience 로 하실 수 있는 일
타겟 정의와 오디언스 탐색부터 AI 검토와 오디언스 생성, 매체 전송과 다른 제품과의 연계까지 차례로 정리했습니다.
1차 타겟 모수를 정하고 데이터별 조건으로 좁힙니다.
먼저 성별과 연령, 지역 같은 공통 조건으로 1차 모수를 잡습니다. 그다음 데이터 종류별 상세 조건을 얹어 모수를 좁히는 2단계 구조입니다. 조건을 바꾸실 때마다 예상 규모가 함께 갱신되므로, 규모와 정밀도를 견주어 보며 조정하실 수 있습니다.
- 소비: 업종과 결제 금액 구간, 결제 수단과 결제 빈도, 기간으로 좁힙니다.
- 속성과 관심사: 통신 속성과 소비 대분류로 구분합니다.
- 보유 식별자: 광고 식별자(ADID) 파일을 올려 기존 고객과 대조하실 수 있습니다.
화면 아래에는 선택한 조건의 이용자 수와 업종 분포, 연령별 성별 분포, 지역별 순위가 함께 표시되어 조건이 타당한지 바로 확인하실 수 있습니다.
데이터 종류를 오가며 후보 집단을 찾습니다.
데이터 종류마다 드러나는 행동이 다릅니다. 결제 데이터는 무엇에 돈을 쓰는지를, 이동 데이터는 생활 반경이 어디인지를, 제휴와 구매 데이터는 어떤 브랜드와 상품군에 관심을 두는지를 드러냅니다. 탐색 화면은 데이터 종류가 달라져도 구조가 같으므로, 조건을 바꾸어 가며 후보 집단을 견주어 보실 수 있습니다.
- 소비 행동: 어떤 업종에서 얼마를 얼마나 자주 쓰는 집단인지로 좁힙니다.
- 생활 반경: 지역과 이동 축을 기준으로 상권 단위의 이용 집단을 조회합니다.
- 관심사와 구매: 제휴 이용 이력과 구매한 상품군으로 성향을 추정합니다.
어느 조건을 고르시든 화면 아래에 해당 집단의 규모와 분포가 함께 표시되므로, 조건이 타당한지 그 자리에서 확인하실 수 있습니다.
조건이 타당한지 AI가 함께 검토합니다.
조건을 좁힐수록 정밀해지지만 모수가 줄어 집행이 어려워집니다. AI 타겟 도우미는 지금 설정하신 1차와 2차 조건을 분석해 어느 지점이 효율이 높은지 알려 드리고, 규모와 효율을 달리한 조합을 함께 제안합니다.
- 현재 조건 효율 분석: 연령과 지역 편중, 활동 시간대 같은 특징을 인사이트로 정리합니다.
- 추천 타겟 조합: 전환 효율이 높은 핵심 조합과 규모를 넓힌 확장 조합을 추정 규모와 함께 제시합니다.
- 자연어로 타겟 찾기: 찾으시는 집단을 문장으로 쓰시면 조건으로 바꾸어 드립니다.
문장으로 요청하시면 오디언스를 만들어 드립니다.
조건 화면을 하나씩 거치지 않고 찾으시는 집단을 문장으로 쓰시면, 그 문장을 질의로 바꾸어 오디언스를 만듭니다. 다만 생성 직전에 어떤 조건으로 해석했는지 보여 드리고 담당자께서 승인하신 뒤에 실행합니다.
- 자연어 요청을 조건과 질의로 변환해 근거를 함께 보여 드립니다.
- 승인 단계를 거친 뒤에만 오디언스가 만들어집니다.
- 만들어진 오디언스는 라벨과 태그, 메모로 정리해 보관합니다.
확정한 오디언스를 매체로 보내고 성과를 회수합니다.
탐색에서 찾은 집단을 오디언스 카트에 담아 하나의 타겟으로 확정하고, 광고 매체로 내보냅니다. 내보낸 뒤에는 그 오디언스가 실제로 어떤 성과를 냈는지 다시 확인해 다음 타겟 설계에 반영합니다.
- 오디언스 카트: 여러 조건으로 찾은 조각을 모아 하나의 타겟으로 확정합니다.
- 타겟 전송: 확정한 오디언스를 광고 매체로 송출하고 전송 이력을 남깁니다.
- 매체 성과: 내보낸 오디언스의 매체별 성과를 확인해 조건을 조정합니다.
- 소비 트렌드 비교: 집행 대상 시장의 변화를 함께 확인합니다.
보유하신 고객 데이터와 함께 쓰실 수 있습니다.
DMP/Audience는 외부 행동 데이터로 새 고객을 찾는 쪽을 맡고, 자사에 이미 쌓인 데이터는 다른 제품이 맡습니다. 두 가지를 함께 쓰시면 신규 획득과 기존 고객 관리를 같은 기준으로 운영하실 수 있습니다.
- LOGGER™로 수집한 자사 행동 데이터와 대조해 유사 집단을 넓힙니다.
- Growth Platform™ (CXM)으로 확보한 고객에게 개인화된 메시지를 보냅니다.
- BizSpring DaaS로 오디언스 데이터를 사내 시스템과 AI 도구에 연결합니다.