게시자를 위한 팁: 데이터 자산 관리를 처리하는 방법

데이터 자산 관리는 현대 디지털 출판의 필수적인 부분입니다. 이를 통해 온라인 신문과 잡지는 원하는 대로 정보를 더 잘 관리 및 구성하고 전략에 활용할 수 있습니다.

수익을 올리기 위해 출판물은 독자와 광고주의 이익의 균형을 맞춰야 합니다. 이 균형을 깨면 트래픽과 이익이 모두 손실될 수 있습니다.

더욱이 이 균형은 매우 깨지기 쉽습니다. 왜냐하면 독자들은 관련성이 없는 광고를 무시하는 경향이 있고, 해당 콘텐츠가 너무 방해가 되거나 적절하지 않은 경우 게시자를 신뢰하지 않을 수도 있기 때문입니다. 이것이 이것을 복잡하게 만드는 것입니다. 이익을 보장하기 위해 양쪽 모두 독자가 광고를 클릭해야 합니다. 그리고 이를 위해서는 광고가 적절해야 합니다.

실제로 연구에 따르면 오늘날 사용자의 69%는 문맥 접근 방식을 요구하고 페이지에 표시되는 광고가 콘텐츠와 관련되기를 원합니다.

디지털 게시자는 일반적으로 수백 개의 고유한 페이지를 가지고 있으므로 이를 달성하는 유일한 방법은 정확한 데이터 분석, 향상된 자동 배치 및 프로그래밍 방식 광고를 통해서입니다. 그리고 바로 여기에서 데이터 자산 관리가 필요합니다.

이 기사에서는 게시자를 위한 적절한 데이터 거버넌스의 중요성에 대해 이야기하고 데이터 문화를 개선하는 방법에 대한 실행 가능한 팁을 제공합니다. 알아 보려면 계속 읽으십시오!

데이터 자산 관리란 무엇입니까?

오늘날 기업은 막대한 양의 정보를 처리할 수 있지만 자산으로서의 데이터 는 여전히 상대적으로 새로운 개념입니다. 즉, 데이터를 프로세스의 부산물로 간주해서는 안 되며, 적절하게 관리할 경우 ROI를 점진적으로 증가시킬 수 있는 가치 있는 자본 유형으로 간주해야 합니다.

데이터 자산 관리는 운영 및 유용할 수 있도록 데이터를 구성, 정리 및 그룹화하는 프로세스입니다. 적절한 관리를 통해 정보를 완전히 의도적으로 활용할 수 있습니다.

데이터가 매개변수에 따라 처리되고 그룹화되면 각 그룹은 여러 데이터 세트를 포함하는 자산이 됩니다.

디지털 퍼블리싱에서 데이터 자산은 광고 인벤토리 배치 및 콘텐츠 배포 타겟팅과 관련하여 대부분 관련이 있습니다. 청중을 다양한 요인에 따라 동질 집단으로 정확하게 분류할 수 있으면 모든 디지털 채널의 정보를 상호 참조하여 정보가 풍부한 데이터 세트와 데이터 자산을 생성할 수 있습니다. 이를 활용하여 상황에 맞는 접근 방식을 구현하고 독자가 보고 싶어하고 클릭할 가능성이 높은 광고를 게재할 수 있습니다.

대부분의 문맥 광고는 실시간 입찰 전략이 시장을 장악하기 전에 인기가 있었습니다. 그러나 "쿠키" 시대의 끝을 바라보면서 문맥 광고의 이면에 있는 아이디어가 다시 떠오르고 있습니다.

한때 우리는 태그 또는 컨텍스트를 기반으로 자동차에 대한 기사에서 VW 및 Mercedes에 대한 광고를 표시했습니다. 그런 다음 관심사를 기반으로 자동차 헤드를 타겟팅하기 시작했고 인터넷에서 어디를 가든지 광고를 보여주었습니다.

그러나 타사 쿠키에 대한 제한으로 인해 이 모델이 까다로워졌습니다. 한 가지 접근 방식은 이 두 가지를 혼합하는 것입니다. 웹사이트에서 차량에 대해 읽는 사람들을 분류하고, 다른 사람들과 그룹화하고, 익명으로 만들고, 네트워크를 통해 VW 광고를 보여주거나 사용자 ID 회사와 정보를 공유합니다. 그런 다음 이러한 회사는 일괄 처리하여 플랫폼에 판매할 수 있습니다.

그러나 위의 경쟁 우위에도 불구하고 대부분의 게시자는 이를 최대한 활용하려면 아직 갈 길이 멉니다.

게시자가 데이터 자산 관리에 관심을 가져야 하는 이유는 무엇입니까?

게시자는 수익을 창출하기 위해 데이터에 크게 의존하지만 현대의 디지털 네이티브 출판물조차도 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기존 신문과 잡지는 여전히 복잡하고 구식 레거시 데이터 관리 시스템을 사용하는 경우가 많기 때문에 이 문제는 더욱 심각합니다.

실제로 DoubleVerify의 최근 연구에 따르면 게시자의 73%가 데이터를 수동으로 처리하는 데 시간을 낭비하고 있습니다. 또한 80%는 데이터 수집 및 처리에 소비하는 리소스가 수익을 개선하고 광고 실적을 최적화하는 능력을 저해한다고 말합니다.

DoubleVerify의 비즈니스 개발 EVP인 Steven Woolway는 다음과 같이 말합니다.

게시자는 DSP, SSP 및 교환을 포함하여 이러한 모든 흩어져 있는 연결에서 서로 다른 데이터를 가져와야 하며 그런 다음 해당 데이터를 통합, 구성 및 정규화해야 합니다. 더 많은 수익을 창출하는 이니셔티브에서 자원을 빼앗는 번거롭고 반복적인 프로세스입니다.

오늘날 DSP(수요측 플랫폼), SSP(공급측 플랫폼) 및 Ad Exchange를 통해 광고 스팟을 훨씬 쉽게 사고 팔 수 있습니다. 그러나 이러한 시스템이 제대로 작동하려면 광고 인벤토리와 게시자의 콘텐츠를 광고주의 목표와 일치시킬 수 있도록 올바른 유형의 데이터가 필요합니다.

마케팅 대행사는 타겟 고객을 조사하고, 구매자 프로필을 만들고, 광고를 배치할 장소를 찾아 최고의 가시성과 참여를 달성할 수 있습니다.

게시자는 정확하고 상세한 프로필을 직접 작성할 수 있도록 독자에 대한 정보를 수집하고 독자의 행동과 인구 통계를 심층적으로 이해해야 합니다. 이렇게 하면 적절한 유형의 마케팅 대행사를 유치하여 페이지에 광고하고 더 높은 입찰가를 권장할 수 있습니다.

데이터가 충분하지 않거나 불완전하거나 부정확하면 웹사이트에 잘못된 유형의 광고 관련 콘텐츠가 채워지며 광고주나 귀하 모두 이익을 얻지 못합니다.

데이터 자산 관리 처리에 대한 팁

데이터를 효율적으로 처리하기 위해 게시자는 데이터 자산 관리를 활용하고 자산을 저장할 수 있는 데이터 관리 플랫폼을 사용해야 합니다.

이것이 간단하게 들릴 수 있지만 접근 방식을 성공적으로 구현하는 것은 다소 복잡합니다. 그러나 프로세스를 보다 효율적으로 만들 수 있는 몇 가지 요소가 있습니다.

1. 최고 데이터 책임자를 고용하십시오

데이터 자산 관리는 복잡하고 시간이 많이 소요되며 최고 데이터 책임자를 고용하면 일을 더 쉽고 생산적으로 수행할 수 있습니다. 전문가는 데이터를 정리하고 구조화하고 자산으로 재구성하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추고 있습니다.

또한 다양한 유선형의 데이터를 표준화 및 구성하고 데이터 관리 플랫폼으로 가져오는 방법을 알게 됩니다.

또한 담당 전문가가 있으면 나머지 팀에서 사용하는 데이터를 가장 잘 처리하는 방법을 가르치고 안내할 수 있습니다. 이렇게 하면 팀의 시간과 부하가 모두 줄어들고 생산성이 향상됩니다. 결과적으로 캠페인 최적화 및 기타 수익 창출 활동에 집중할 수 있습니다.

최고 데이터 책임자(CIO)는 데이터 중심 문화를 촉진하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사람들은 데이터를 일상 업무에 어떻게 맞춰야 하는지를 모르는 자원이 아니라 정보를 제공하는 귀중한 자산으로 볼 것입니다.

2. 데이터 매핑

사업을 시작한 지 얼마 되지 않았다면 이미 상당한 양의 데이터를 축적했을 것입니다. 따라서 접근 방법, 필요한 도구, 구성 및 상관 관계를 파악하려면 먼저 매핑해야 합니다.

즉, 다음을 알아야 합니다.

• 어떤 유형의 데이터가 있습니까?
• 어떤 상태에 있습니까?
• 어디에, 어떻게 저장되나요?
• 어떤 프로세스와 관련이 있습니까?
• 누가 책임져?

데이터 감사를 구현하면 리소스를 적절하게 매핑하고 조치를 취할 수 있습니다.

3. 자동화 활성화

많은 양의 데이터를 처리할 때 자동화는 필수입니다. 반복적인 수동 프로세스는 철저할 수 있으며 종종 좌절과 실수로 이어집니다. 또한 DoubleVerify 연구에서 알 수 있듯이 엄청난 시간이 걸리고 게시자가 캠페인 자산을 관리하고 초점을 왜곡하는 것을 방지할 수 있습니다.

게다가 그것이 바로 머신 러닝 알고리즘이 필요한 이유입니다. 그들은 정보를 구성하고 그룹화하는 방법과 지루한 작업을 처리하는 방법을 훈련받을 수 있습니다. 정확도는 사람만큼 좋지는 않지만 데이터를 더 빠르고 효율적으로 처리합니다.

그러나 프로세스에서 인적 요소를 완전히 제거해서는 안됩니다. 전문가가 프로세스를 감독하고 결과를 다시 확인하며 어려운 경우를 처리할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 자산의 품질을 보장하고 편견과 실수를 최소화할 수 있습니다.

4. 데이터에만 의존하지 마십시오

자사 데이터, 즉 고객으로부터 수집한 데이터는 항상 최상의 데이터 유형입니다. 최고 품질이며 출처를 알고 있으며 사용 권한이 있으며 즉시 액세스할 수 있습니다.

그러나 수집할 수 있는 데이터 유형에는 여전히 제한이 있습니다. 따라서 잠재고객을 확장하기 위해 타사 데이터로 자사 데이터를 강화할 수 있습니다. 이는 다른 사람의 자사 데이터에 대한 액세스 권한을 획득하는 것을 의미합니다. 이는 잠재고객이 귀하와 공통의 접점을 갖고 있는 파트너 네트워크의 조직에서 얻을 수 있습니다.

데이터베이스를 결합하면 고객을 훨씬 더 잘 이해하고 다른 방법으로는 얻을 수 없는 정보를 얻을 수 있습니다.

또한 타사 데이터를 구입할 수도 있습니다. 그러나 그러한 데이터베이스의 정보는 일반적으로 너무 일반적이며 귀하의 요구나 표준에 응답하지 않을 수 있음을 명심하십시오.

5. 개인 정보 보호 문제를 염두에 두십시오

즉, 데이터 자산 관리의 가장 중요한 측면 중 하나는 고객에게 적용되는 개인정보 보호법을 준수하는 것입니다. 사용자의 데이터는 GDPR 및 CCPA에 의해 보호되므로 그에 따라 저장 및 보호되어야 합니다.

또한 사용자의 위치에 관계없이 모든 유형의 데이터를 수집할 때는 항상 권한을 요청하고 파트너도 동일한지 확인해야 합니다. 고객의 개인 정보와 개인 정보 공유에 대한 입장을 존중하는 것이 고객의 신뢰를 얻고 유지하는 열쇠입니다.

결론

데이터는 디지털 게시자에게 중요한 자산이며 이를 적절하게 관리하면 경쟁 우위와 광고 인벤토리 수익을 높일 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다. 그러나 그 중요성은 의심의 여지가 없지만 적절한 데이터 관리는 업계에서 여전히 뜨거운 이슈입니다.

프로세스를 자동화하고 데이터 관리 인재를 고용함으로써 디지털 게시자는 광고 시장 성과 및 수익의 효율성을 개선할 수 있습니다. 또한 팀이 캠페인 최적화 및 수익 창출 개선에 에너지를 집중할 수 있도록 작업을 간소화할 수 있어야 합니다.