ActionIQ와 Databricks Lakehouse 통합 방법 1부: 데이터 복제 없이 개인화 지원
개인화 패러다임: 비즈니스 셀프서비스와 데이터 거버넌스의 균형
개인화는 비즈니스를 혁신하며 브랜드가 잠재고객과 연결되는 방식을 새롭게 정의합니다. 개인화의 영향력은 산업 전반에 미치며, 특히 소비자 습관이 급격하게 변하는 복잡한 리테일 시장 환경에서 더욱 두드러집니다. McKinsey & Company의 연구에 따르면 브랜드는 개인화를 통해 40%라는 놀라운 수익 증대 를 달성한다고 합니다. 개인화된 경험 에 대한 수요가 계속해서 급증함에 따라 고객 생애주기 전반에 걸쳐 개인화를 도입하는 기업은 성공할 것입니다.
개인화를 제공하는 핵심은 조직이 고객 데이터를 어떻게 활용하는지에 달려 있습니다. 모든 터치포인트에서 수집되고 서드파티 및 파트너 데이터 소스를 통해 확장된 데이터로 구성된 고객에 대한 360도 뷰는 마케팅 팀이 타겟 고객을 식별하고 고객의 니즈와 관심사에 맞춰 콘텐츠와 오퍼를 조정하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
하지만 360도 뷰만으로는 충분하지 않습니다. 마케팅 팀은 워크플로를 원활하게 하는 로우코드 및 노코드 사용자 인터페이스에 액세스해야 합니다. 이러한 기능은 일반적으로 고객 데이터 플랫폼(CDP)을 통해 제공되며, 여기에는 고객 데이터를 통합하고 관리하는 기능도 포함됩니다. 이러한 데이터 중심 기능은 Databricks Lakehouse와 같은 통합 데이터 플랫폼을 통해 정보 자산을 관리하려는 많은 조직의 명시된 방향과 상충되는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 이 두 시스템의 기능적 지향점이 다르기 때문에 조직에서는 종종 CDP와 데이터 플랫폼을 모두 병렬로 구현해야 합니다.
이러한 병렬 구현의 과제는 두 개의 개별 시스템을 구현하는 오버헤드를 넘어섭니다. 한쪽에서 필요한 정보 자산은 다른 쪽에서도 필요한 경우가 많습니다. CDP에서 운영하는 마케팅팀은 종종 다양한 데이터 처리 및 분석 요구를 지원하기 위해 lakehouse에서 일하는 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트에게 의존합니다. 이는 데이터 복제로 이어져 환경의 운영 부담을 가중시키고 고객 데이터의 일관된 거버넌스 및 보호를 복잡하게 만듭니다.
레이크하우스와 ActionIQ의 구성 가능한 CDP 간의 시너지
오늘날 ActionIQ는 Databricks와 통합하기 위한 여러 아키텍처 옵션을 제공하여, Databricks Lakehouse를 사용하는 조직이 데이터 백엔드를 통합하는 동시에 개인화된 참여를 유도하는 데 필요한 사용자 경험에 비즈니스 액세스 권한을 부여할 수 있도록 지원합니다. ActionIQ와 Databricks Lakehouse의 다양한 통합 패턴에 대해 자세히 알아보려면 이 주제에 대한 저희의 공동 보고서 를 확인해 보세요.
ActionIQ가 다른 CDP 공급업체와 차별화되는 점은 ActionIQ의 HybridCompute 기술 로 구동되는 Databricks Lakehouse 내에서 구성형 CDP 를 실행할 수 있는 고유한 기능입니다. CDP와 레이크하우스가 서로 독립적으로 구현되는 번들형 아키텍처와 달리, 이 혁신적인 접근 방식은 두 시스템 간에 더욱 긴밀한 통합을 구현합니다. 이를 통해 조직은 Databricks Lakehouse의 정보를 ActionIQ composable CDP 내에 상주하는 것처럼 활용할 수 있습니다. 특히 CDP에서의 사용자 작업은 Databricks Lakehouse에 대한 네이티브 쿼리 푸시다운을 트리거하여 데이터를 복사하거나 이동할 필요를 없애고 데이터 거버넌스 및 보안을 위한 단일하고 일관된 지점을 제공할 수 있습니다.
예시 워크플로: 사용자 친화적인 UI로 성향 모델을 운영하는 리테일 브랜드
조직이 ActionIQ의 구성 가능한 CDP를 Databricks Lakehouse 환경에 직접 배포하는 방법을 설명하기 위해 간단한 워크플로를 구상했습니다. 이 워크플로에서는 마케팅 팀이 사용하려는 콘텐츠 및 프로모션 오퍼에 맞춰, 리테일 브랜드의 고객 충성도 데이터를 사용하여 다양한 제품 카테 고리의 품목을 구매할 가능성에 따라 고객 점수를 매깁니다. 0.0에서 1.0 사이의 값을 갖는 이 구매 성향 점수는 고객이 향후 30일 이내에 특정 제품 카테고리에서 구매할 확률을 나타냅니다. 점수는 계산되어 Databricks Lakehouse에 있는 테이블에 기록됩니다(그림 1). (Databricks 내에서 이 점수가 정확히 어떻게 계산되는지에 대한 자세한 내용은 이 블로그 를 참조하세요.)
마케팅팀은 이 정보를 사용하여 향후 30일 이내에 빵을 구매할 확률은 높지만 같은 기간 동안 청량음료를 구매할 확률은 중간 정도인 고객을 타겟팅하고자 합니다. 그들은 이메일 및 유료 미디어와 같은 아웃바운드 채널을 통해 두 제품 카테고리의 상품을 함께 구매하도록 설계된 번들 상품으로 해당 고객의 참여를 유도할 계획입니다. 마케팅팀은 브랜드 웹사이트 방문자를 위해 메인 페이지에 해당 방문자가 구매할 가능성이 가장 높은 제품 카테고리를 보여주는 배너를 표시하여 일관되고 개인화된 경험을 제공하고자 합니다.
마케팅팀이 이 데이터로 워 크플로를 활성화할 수 있도록 CDP 관리자는 ActionIQ의 HybridCompute 통합을 활용하여 ActionIQ 플랫폼과 Databricks 간의 원활한 연결을 구성했습니다. 동시에 Databricks 관리자는 ActionIQ에서 시작된 쿼리를 수행할 수 있도록 적절한 객체에 대한 권한을 설정했습니다. 마케팅팀은 이러한 기술적 세부 정보를 알 필요가 없습니다. 이들에게 구매 가능성 점수 데이터는 ActionIQ 사용자 인터페이스 내에서 고객 데이터의 소스로 간단하게 표시됩니다. (그림 2).
ActionIQ 내에서 마케팅팀은 IT팀에 의존하지 않고 노코드 UI를 사용하여 즉시 오디언스 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 그러면 ActionIQ의 드래그 앤 드롭 캔버스를 사용하여 다단계 고객 여정을 설계하고, 고객의 참여를 유도하려는 모든 아웃바운드 채널(이 경우 이메일 및 유료 미디어 채널)에서 개인화된 경험을 쉽게 오케스트레이션할 수 있습니다. 완료되면 특정 콘텐츠나 혜택이 적합한 고객에게 타겟팅되고 활성화를 트리거하는 데 필요한 조치가 취해집니다(그림 3).
또한 마케팅 팀은 ActionIQ Profile API(그림 4)를 활용하여 방문자의 구매 성향 정보에 밀리초 단위로 액세스함으로써 웹사이트의 메인 페이지를 실시간으로 개인화할 수 있습니다.
이 접근 방식의 장점은 최신 고객 데이터를 사용하여 이러한 성향 점수를 지속적으로 도출하는 데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어가 선호하는 환경에서 작업할 수 있다는 점입니다. Databricks Lakehouse에서 데이터가 업데이트되는 즉시 마케팅팀은 느리고 번거로운 데이터 복제 프로세스가 시작되기를 기다릴 필요 없이 바로 활용할 수 있습니다. 또한 데이터 거버넌스 팀은 이 민감한 데이터가 중앙 위치에서 관리되면서도 가치를 제공하는 비즈니스 성과를 계속해서 창출할 수 있다는 점을 확신할 수 있습니다.
2부에서 실행에 옮기기
how-to 2부에서는 Databricks Lakehouse에 대한 네이티브 쿼리 푸시다운으로 활성화된 HybridCompute를 통해 ActionIQ가 Databricks와 통합되는 방법을 시각 자료와 함께 단계별로 자세히 알아보세요. 각 단계에서는 먼저 개념을 개괄적으로 설명한 다음, 위에서 설명한 사용 사례의 맥락에서 그 구현에 대해 설명합니다.
Composable CDP가 고객 데이터 운영 확장에 어떻게 도움이 되는지 더 자세히 알아보고 싶으신가요? ActionIQ 팀에 문의하세요.
