데이터 규정 준수: 동의, 개인 정보 보호 및 모범 사례에 대한 궁극적인 가이드

우리는 사소한 거래에서 가장 큰 행동 변화에 이르기까지 데이터의 시대에 살고 있습니다. 데이터가 마케팅 및 전략의 중심이 됨에 따라 데이터 규정 준수, 동의 및 의도 문제가 장애물이 될 수 있습니다. 많은 기업이 고객 데이터 관리를 사용하여 탁월한 경험을 제공하고 있지만 많은 기업이 여전히 어디서부터 시작해야 할지 고민하고 있습니다.

데이터 규정 준수란 무엇입니까?

그렇다면 고객 데이터를 어떻게 이해합니까?

고객 데이터 솔루션은 데이터를 ROI를 주도하는 귀중한 통찰력으로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이를 효과적으로 활용하려면 현재 위치를 이해해야 합니다. 데이터 규정 준수의 세부 사항을 자세히 살펴보고 앞으로 있을 일에 대비할 수 있습니다.

데이터 성숙도의 중요성부터 시작하여 규정 준수에 영향을 미치는 데이터 관련 언어로 넘어갈 것입니다.

고객 데이터 성숙도 결정

데이터 인사이트는 시간이 지남에 따라 심화되며 이는 고객 데이터 성숙도의 개념입니다. 회사가 데이터를 프로세스에 통합하여 조직 내에서 고객 대면 작업 및 장기 계획에 대한 정보를 제공하면 예측 분석을 통해 기회를 식별할 수 있습니다.

수집, 해석 및 사용과 같은 데이터를 평가 하면 데이터 전략에 어떤 변경 사항을 적용해야 하는지 알 수 있습니다.

다음 질문으로 시작하십시오.

1. 고객 데이터 관리 노력은 현재 어디에 있습니까 ?
2. 어떤 데이터를 수집하고 있습니까?
3. 고객에게 제공하는 경험 은 무엇입니까?
4. 당신 의 길은 명확한 목적지가 있습니까?
5. 거기에 도달하는 데 필요한 특정 항목이나 데이터가 있습니까 ?
6. 목표를 달성하기 위해 필요한 조치를 식별 할 수 있습니까 ?

1,000마일의 여정: 고객 데이터 성숙도 이정표 측정

데이터 프레임워크를 사용할 때 데이터 성숙도 모델에 대해 정렬할 위치를 확인할 수 있습니다. 참조할 수 있는 여러 가지 모델이 있으며 일반적으로 4개 또는 5개의 계층으로 나뉩니다.

우리의 목적을 위해 최소한 일부 고객 데이터를 수집했다고 가정하는 5단계 프레임워크를 사용할 것입니다. 또한 매끄럽고 통합된 고객 경험이라는 최종 목표를 달성하도록 안내합니다.
시작하다:

• 레벨 1: 고객의 디지털 ID를 식별하고 이해하는 능력
• 수준 2: 고객의 데이터 개인 정보 보호 및 동의 기본 설정을 관리하는 기능
• 수준 3: 모든 고객 데이터(오프라인 및 온라인, 프런트엔드 및 백엔드, 구조화 및 비구조화)가 통합된 고객 프로필로 통합됩니다.
• 레벨 4: 데이터 기반 통찰력을 통한 차별화 능력
• 레벨 5: 업적 잠금 해제: 통합, 옴니채널 개인화

그것들은 우리의 가드레일입니다. 대부분의 기업은 그 중간 어딘가에 떨어질 것입니다.

목표가 더 높은 수준의 성숙도로 진행하는 것이라고 가정하면 다양한 고객 데이터 솔루션이 도움이 될 수 있습니다.

또 다른 리소스는 특히 규칙 측면에서 데이터 규정 준수와 관련된 언어를 이해하는 것입니다. ID 확인을 통해 고객에 대한 관점을 강화하고 기업 전반에 걸쳐 통찰력을 공유할 수 있을수록 데이터 관리 전략은 지속적인 cx 이점을 제공하는 데이터 규정 준수를 위한 전술을 더 많이 조명할 것입니다.

데이터 규정 준수: 마케터가 알아야 하는 법적 용어 분류

• 디지털 ID: 소셜 미디어의 이미지 및 댓글부터 검색 및 검색 기록, 온라인 뱅킹 및 게임, 스트리밍 또는 쇼핑 사이트에서의 활동에 이르기까지 사람을 추적할 수 있는 온라인 전체 개인 데이터입니다.
• 개인 식별 정보 (PII): 개인의 위치를 ​​식별하거나 정확히 지적할 수 있는 개인과 연결된 모든 민감한 정보의 대표자.
• 개인 정보 보호 (PPI): 사회 보장 번호, 집 주소, 생년월일, 집 전화번호.
• 익명화: 데이터에서 PPI 또는 PII를 제거하거나 모호하게 하여 대표되는 사람들의 신원을 알려주지만 드러내지 않는 데이터 세트를 생성하는 프로세스입니다.
• 가명화: 이 데이터 처리는 데이터 주체와 개인 데이터를 분리합니다. 별도로 저장되는 추가 데이터 없이는 개인을 식별할 수 없습니다. GDPR은 이러한 유형의 데이터 관리에 대해 직접적으로 말합니다.
• 동의: 진술이나 적극적 조치를 통해 개인의 관심을 독립적으로 표시하는 것은 동의를 철회할 수 있는 옵션이 있는 한 개인 데이터에 대한 동의로 간주됩니다*.
• 명시적 동의: GDPR에 따르면 이 동의는 서면 진술이나 디지털 메모가 필요하며 핵심은 구두 형태의 동의로는 하기 어려운 검증이 가능해야 한다는 것입니다.
• 명확한 동의: 여기에는 의도적으로 확인란을 선택하거나 기술 조건에 동의하는 것이 포함됩니다.
• 정당한 이익: 사용자가 회사에서 수집한 데이터를 개인에게 중요한 용도나 중요한 용도로 사용할 것임을 사용자가 신뢰할 수 있도록 하는 암묵적 계약(GDPR과 같은 법률에 의해 시행됨)입니다. 목적, 필요성 및 균형에 따라 다릅니다. 처리 이면에 정당한 이익이 있습니까? 그 목적을 위해 처리가 필요합니까? 정당한 이익이 개인의 이익, 권리 또는 자유에 우선합니까?
• 자사 데이터: 회사가 사이트를 통해 수집한 데이터입니다.
• 제2자 데이터: 다른 조직의 제1자 데이터가 공유되거나 제2자 데이터인 다른 주체에 판매됩니다.
• 제3자 데이터: 조직 또는 데이터 수집자는 데이터를 수집, 패키징 및 다른 엔터티에 판매합니다.
• 벽으로 둘러싸인 정원: 데이터 수집 및 저장이 아기 돼지 세 마리의 우화와 같다면 벽으로 둘러싸인 정원은 벽돌로 지은 집이 될 것입니다. 그것은 그 안에 있는 모든 것을 보호하고 포함합니다. 즉, 벽으로 둘러싸인 정원의 데이터는 공유를 위한 것이 아닙니다.
• 다크 패턴(Dark Patterns): 정확히 말해서 인터넷에서 사람들을 속여서 그들이 하고 있다는 사실을 명확하게 이해하지 못한 채 구매, 약속 또는 가입하도록 유도하는 전술 또는 관행입니다.

*프라이버시 우선 웹이 도래하면서 데이터를 다루기가 까다롭거나 부정직할 수 없게 됩니다. 최선의 계획은 고객과의 관계의 무결성을 중심으로 구축된 문화와 프레임워크를 만드는 것입니다.

고객 여정에서 고객 데이터를 효과적으로 사용하는 방법

출발점을 파악했다면 고객 데이터를 최대한 활용하고 CX의 강력한 기능을 활용하기 위한 다음 단계는 도구 상자를 비축하는 것입니다. 투자하기로 선택하는 솔루션은 해당 성숙도 모델에 속하는 위치에 따라 다릅니다. 데이터 기반을 만들 때 단일 고객 보기를 포함한 실시간 데이터의 이점을 누릴 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 고객 데이터 관리 계획을 통합하면서 진행 상황을 추적하고 데이터 성숙도를 계속 구축할 수 있습니다.

레벨 1: 고객의 디지털 ID를 식별하고 이해하는 능력

고객의 디지털 ID를 조정하는 데 도움이 필요할 수 있습니다. 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 계획과 프로세스, 원한다면 레시피가 있어야 모든 데이터 재료를 맛있는 것으로 바꿀 수 있습니다. ID 및 액세스 관리 솔루션이 도움이 될 수 있습니다. ID 확인은 고객이 누구인지 알 수 있도록 도와줌으로써 고객 경험을 개인화할 수 있는 기능을 제공합니다.

수준 2: 고객의 데이터 개인 정보 보호 및 동의 기본 설정을 관리하는 기능

고객을 인식하고 브랜드와의 상호 작용을 개인화할 수 있게 되면 고객은 더 많은 개인 정보를 기꺼이 공유할 수 있습니다. 그들의 개인 정보 기본 설정을 쉽고 안전하게 관리할 수 있는 것이 중요합니다. 이는 지속적인 고객 관계를 이끄는 신뢰의 기반을 구축하는 첫 번째 단계입니다. 그리고 그 신뢰를 깨는 것은 당신에게 많은 비용을 들게 할 것입니다.

단순히 레벨 2를 마스터하는 데 중점을 두는 경우 맞춤형 동의 및 선호도 관리 솔루션을 사용할 수 있습니다. 이와 같은 솔루션을 사용하면 수집 중인 데이터를 명확하게 전달하고 고객의 동의를 얻을 수 있습니다. 또한 오늘날 소비자가 협상할 수 없는 개인 정보 및 동의 기본 설정을 고객이 쉽게 업데이트하고 관리할 수 있습니다. 궁극적으로 고객 데이터 관리 계획은 규정 준수 및 고객 만족을 위한 보험 정책입니다.

레벨 3: 모든 고객 데이터(오프라인 및 온라인, 프런트엔드 및 백엔드, 정형 및 비정형)가 통합 고객 프로필로 통합됩니다.

사다리의 다음 단계는 데이터 통합입니다. 즉, 여러 채널과 서로 다른 시스템의 모든 고객 데이터가 단일 데이터베이스의 데이터 기반으로 통합되어 동적 고객 프로필을 생성하는 데 사용됩니다.

이는 오랫동안 많은 기업의 장애물이었던 심층 개인화를 실현하기 위한 큰 단계입니다. 특히 다양한 지역 및 부서에 걸쳐 여러 비즈니스 단위를 관리하는 기업.

이를 달성하기 위해 고객 데이터 플랫폼(CDP)을 사용하고 싶을 것입니다.

CDP는 주요 소스에서 고객 데이터를 수집, 정리 및 구성하고 단일 위치에 저장한 다음 해당 소스 시스템에 피드백하도록 설계되었습니다. (여기에는 앞서 언급한 신원 및 동의 데이터가 포함됩니다.) 하지만 데이터 레이크나 정체된 저장소가 아닙니다.

데이터를 통합하면 더 실행 가능하고 통찰력이 생깁니다. 매장 내 거래, 온라인 서비스 요청 및 그 사이의 모든 것에서 정보를 가져와 고객 프로필이 더욱 풍부해집니다.

고객 데이터 관리는 다음과 같은 기회를 제공합니다.

• 제품 보증 만료 시 개인화된 커뮤니케이션, 보증 연장 판매(별도의 고객 구매 및 제품 데이터 결합)
• 과거 참여(개인, 온라인 및 오프라인 데이터 결합)를 기반으로 한 개인화된 제안이 포함된 대상 생일 이메일

이러한 유형의 경험은 소비자로부터 점점 더 기대되고 있습니다. 그리고 CDP는 실행을 단순화하는 데 도움이 됩니다.

레벨 4: 풍부한 고객 통찰력을 활용할 수 있는 능력

우리 사다리의 끝에서 두 번째 단계는 통찰력에 관한 것입니다.

이것이 고객 데이터를 이해하기 어렵게 만드는 핵심입니다. 방대한 양의 데이터 포인트를 가치 있는 통찰력과 정보로 바꾸고 있습니다.

데이터가 단일 장소(예: CDP)에서 중앙 집중화되고 통합되면 분석을 활용하기 시작해야 합니다. AI 및 기계 학습 도구를 사용하여 고객, 제품, 캠페인 등에 대한 추세와 패턴을 파악할 수 있습니다.

여기서도 CDP가 도움이 될 수 있습니다. 전체 고객 여정에서 동적 고객 프로필로 데이터를 수집하고 해당 프로필을 자동으로 업데이트하면 개별 수준에서 각 고객에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

우리는 기술을 보유하고 있습니다: CDP로 고객 데이터의 이점

고객 데이터 여정을 시작할 적절한 순간을 기다리고 있다면 바로 지금입니다. 사다리의 어느 위치에 떨어지든 현재와 같이 진화를 시작할 시간은 없습니다.

CDP는 디지털 혁신 비전을 실현하는 데 유용한 도구입니다. 고객 데이터를 이해하고 깊이 있고 가치 있는 통찰력을 제공합니다. 모든 규모와 모든 성숙 단계의 기업이 이점을 누릴 수 있습니다.

올인하여 전체 고객 데이터 경험을 혁신하거나 단일 채널 또는 지역으로 파일럿 프로그램을 시작할 준비가 되었는지 여부. 우리 모두는 어딘가에서 시작해야 합니다. 그러니 지금 있는 곳에서 시작하지 않으시겠습니까?