ActionIQ가 Databricks Lakehouse와 통합되는 방법 1부: 데이터 복제 없이 개인화 구현하기

개인화 패러다임: 비즈니스 셀프 서비스와 데이터 거버넌스의 균형 맞추기

개인화는 비즈니스를 변화시키며, 브랜드가 고객과 소통하는 방식을 형성하고 재구성합니다. 이러한 영향은 모든 산업에 미치며, 특히 소비자 습관이 급격히 변화하는 경쟁이 치열한 리테일 시장에서 두드러집니다. McKinsey & Company의 연구에 따르면, 브랜드는 개인화를 통해 매출을 무려 40%나 증대시킬 수 있습니다. 개인화된 경험에 대한 수요가 계속해서 급증함에 따라, 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐 개인화를 구현하는 기업이 번창할 것입니다.

개인화를 실현하는 핵심은 조직이 고객 데이터를 어떻게 활용하느냐에 달려 있습니다. 모든 접점의 데이터를 수집하고 서드파티 및 파트너 데이터 소스를 통해 확장한 '고객에 대한 360도 뷰'는 마케팅 팀이 타겟 고객을 식별하고 그들의 니즈와 관심사에 맞춰 콘텐츠와 혜택을 맞춤화하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

하지만 360도 뷰만으로는 충분하지 않습니다. 마케팅 팀은 워크플로우를 촉진하는 로우코드 및 노코드 UI에 액세스할 수 있어야 합니다. 이 기능은 일반적으로 고객 데이터를 통합하고 관리하는 기능도 포함하는 고객 데이터 플랫폼(CDP)을 통해 제공됩니다. 이러한 데이터 지향적 기능은 Databricks Lakehouse와 같은 통합 데이터 플랫폼을 통해 정보 자산을 관리하려는 많은 조직의 방향성과 상충되는 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 이 두 시스템의 기능적 지향점이 다르기 때문에, 조직에서는 CDP와 데이터 플랫폼을 병행하여 구축해야 하는 경우가 많습니다.

이러한 병행 구축의 어려움은 두 개의 개별 시스템을 구현하는 데 드는 오버헤드 그 이상입니다. 한쪽 시스템에서 필요한 정보 자산이 다른 쪽에서도 필요한 경우가 아주 많습니다. CDP에서 작업하는 마케팅 팀은 다양한 데이터 처리 및 분석 요구 사항을 지원받기 위해 레이크하우스에서 근무하는 데이터 엔지니어와 데이터 과학자에게 의존하는 경우가 많습니다. 이는 데이터 복제로 이어져 환경의 운영 부담을 가중시키고, 고객 데이터의 일관된 거버넌스 및 보호를 복잡하게 만듭니다.

레이크하우스와 ActionIQ의 Composable CDP 간의 시너지

현재 ActionIQ는 Databricks와의 통합을 위한 다양한 아키텍처 옵션을 제공하여, Databricks Lakehouse를 사용하는 조직이 데이터 백엔드를 통합하는 동시에 개인화된 참여를 유도하는 데 필요한 사용자 경험에 비즈니스 부서가 액세스할 수 있도록 지원합니다. Databricks Lakehouse와 ActionIQ의 다양한 통합 패턴에 대해 자세히 알아보려면 이 주제에 대한 공동 백서를 확인해 보세요.

ActionIQ가 다른 CDP 벤더와 차별화되는 점은 ActionIQ의 HybridCompute 기술을 기반으로 Databricks Lakehouse 내에서 composable CDP를 실행할 수 있는 독보적인 기능입니다. CDP와 레이크하우스가 서로 독립적으로 구현되는 번들형 아키텍처와 달리, 이 혁신적인 접근 방식은 두 시스템 간의 더 깊은 통합을 실현합니다. 이를 통해 조직은 마치 ActionIQ composable CDP 내에 데이터가 상주하는 것처럼 Databricks Lakehouse의 정보를 활용할 수 있습니다. 구체적으로, CDP에서의 사용자 작업은 Databricks Lakehouse로의 네이티브 쿼리 푸시다운(pushdown)을 트리거할 수 있으므로 데이터를 복사하거나 이동할 필요가 없으며, 일관된 단일 데이터 거버넌스 및 보안 지점을 제공합니다.

워크플로우 예시: 리테일 브랜드가 사용자 친화적인 UI로 성향 모델을 운영하는 방법

조직이 Databricks Lakehouse 환경 내에서 직접 ActionIQ의 composable CDP를 배포하는 방법을 설명하기 위해 간단한 워크플로우를 구성해 보았습니다. 이 워크플로우에서는 리테일 브랜드의 고객 로열티 데이터를 사용하여 마케팅 팀이 활용하고자 하는 콘텐츠 및 프로모션 혜택에 맞춰 다양한 제품 카테고리의 품목을 구매할 가능성을 기준으로 고객 점수를 산정합니다. 0.0에서 1.0 사이의 값을 갖는 이러한 구매 성향 점수(propensity score)는 고객이 향후 30일 이내에 특정 제품 카테고리에서 구매할 확률을 나타냅니다. 점수는 계산되어 Databricks Lakehouse에 있는 테이블에 기록됩니다(그림 1). (Databricks 내에서 이러한 점수가 정확히 어떻게 계산되는지에 대한 자세한 정보는 이 블로그를 참조하세요.)

이 정보를 사용하여 마케팅 팀은 향후 30일 이내에 빵을 구매할 확률은 높지만, 같은 기간 동안 탄산음료를 구매할 확률은 중간 정도인 고객을 타겟팅하고자 합니다. 이들은 이메일 및 유료 미디어와 같은 아웃바운드 채널을 통해 이러한 고객의 참여를 유도하고, 두 제품 카테고리의 품목을 함께 구매하도록 유도하는 패키지 혜택을 제공할 계획입니다. 브랜드 웹사이트 방문자의 경우, 마케팅 팀은 메인 페이지에서 일관되고 개인화된 경험을 제공하고자 하며, 표시되는 배너에는 해당 방문자가 구매할 가능성이 가장 높은 제품 카테고리가 노출됩니다.

이 데이터를 통해 마케팅 팀의 워크플로우를 활성화하기 위해, CDP 관리자는 ActionIQ의 HybridCompute 통합을 활용하여 ActionIQ 플랫폼과 Databricks 간의 원활한 연결을 구성했습니다. 이와 동시에 Databricks 관리자는 ActionIQ에서 시작된 쿼리가 실행될 수 있도록 적절한 개체에 대한 권한을 설정했습니다. 마케팅 팀은 이러한 기술적 세부 사항을 알 필요가 없습니다. 마케팅 팀에게는 성향 점수 데이터가 ActionIQ UI 내에서 고객 데이터 소스로 보일 뿐입니다(그림 2).

ActionIQ 내에서 마케팅 팀은 IT 팀에 의존하지 않고 노코드 UI를 사용하여 즉시 오디언스 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 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 적절한 고객에게 타겟팅되고, 활성화를 트리거하는 데 필요한 조치가 취해집니다(그림 3).

또한 마케팅 팀은 ActionIQ Profile API를 활용하여 밀리초 단위 내에 방문자의 구매 성향 정보에 액세스함으로써 웹사이트 메인 페이지를 실시간으로 개인화할 수 있습니다(그림 4).

이 접근 방식의 또 다른 장점은 최신 고객 데이터를 사용하여 이러한 성향 점수를 지속적으로 도출하는 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 선호하는 환경에서 작업할 수 있다는 것입니다. Databricks Lakehouse에서 데이터가 업데이트되는 즉시 마케팅 팀은 느리고 번거로운 데이터 복제 프로세스가 트리거되기를 기다릴 필요 없이 바로 데이터를 활용할 수 있습니다. 또한 데이터 거버넌스 팀은 가치를 제공하는 비즈니스 성과를 창출하면서도 이 민감한 데이터를 중앙에서 안전하게 관리할 수 있습니다.

파트 2에서 실제로 적용해 보기

가이드의 파트 2에서는 Databricks 레이크하우스로의 네이티브 쿼리 푸시다운을 통해 ActionIQ가 HybridCompute를 거쳐 Databricks와 통합되는 방법을 시각 자료와 함께 단계별로 자세히 알아봅니다. 각 단계마다 먼저 개념에 대한 개괄적인 설명을 제공한 다음, 위에서 설명한 유스케이스의 맥락에서 구현 방법을 설명합니다.

구성 가능한 CDP(Composable CDP)가 고객 데이터 운영 규모를 확장하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보고 싶으신가요? ActionIQ 팀에 문의해 보세요.

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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)