데이터와 AI로 적합한 고객에게 도달
일반적인 데이터 통합으로 시간 절약
데이터 처리 작업에 소요되는 시간 단축
IT 인력 증가 없이 더 많은 고객 지원
"Databricks, Fivetran, dbt를 사용하면 데이터와 AI를 활용하여 클라이언트의 마케팅 캠페인에 적합한 고객에게 도달할 수 있습니다. 즉, 클라이언트의 투자에 대해 더 나은 결과로 보답할 수 있습니다."
Red Ventures(RV)는 적응력과 변화를 가장 중시합니다. 이 글로벌 기업에서 일하는 수천 명의 직원은 사람들의 삶과 지역 사회에 긍정적인 영향을 미치기 위해 노력합니다. RV의 Red Digital 사업부는 마케팅 클라이언트에게 이전보다 더 큰 투자 수익을 제공하는 것을 목표로 합니다. RV는 마케팅 데이터를 보다 효율적으로 관리하기 위해 Fivetran 및 dbt와 함께 Databricks를 사용했습니다. 곧 데이터 처리 작업 시간이 짧아졌으며 데이터 엔지니어는 분석에만 집중할 수 있었습니다. 보다 직관적인 데이터 솔루션을 사용하여 RV는 이제 데이터 변환에 더 집중하고 클라이언트에게 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다.
클라우드 간 데이터 수집으로 인해 병목 현상이 발생합니다.
마케팅 전략을 최적화하고자 할 때 기업들은 RV에게 의뢰합니다. RV의 Red Digital 부서는 B2C 서비스 제공업체의 신규 고객 유치를 위한 엔드투엔드 퍼포먼스 마케팅 서비스를 제공합니다. RV는 현대적이고 확장 가능한 데이터 솔루션으로 검색 캠페인, 소셜 캠페인, 디스플레이 및 랜딩 페이지를 최적화하여 퍼널 상단의 마케팅 리드를 클라이언트의 반복 구매 고객으로 전환합니다.
"일부 클라이언트의 경우 우리는 고객 여정 전체를 관리합니다."라고 Red Ventures의 제품 관리 이사인 Brandon Beidel이 말했습니다. "많은 클라이언트들이 정교한 캠페인을 운영하는 데 필요한 마케팅 전문 지식을 보유하고 있지 않습니다. 시간이 지남에 따라 고객 성장을 주도하도록 지원하는 것이 우리의 역할이며, 가능한 최상의 결과를 제공하기 위해 데이터와 AI를 사용합니다."
RV는 데이터에서 얻은 인사이트를 적시에, 적절한 고객에게 활용하여 클라이언트와 고객 모두에게 더 큰 가치를 제공합니다. 그러나 RV는 수익만 생각하지 않습니다. Red Ventures는 고객과 잠재 고객이 탁월한 사용자 경험을 통해 제품을 탐색하고 구매 여부를 결정할 수 있도록 지원합니다.
Beidel은 "오늘날의 고객은 대부분의 제품을 온라인으로 구매 완료할 수 있기를 기대합니다."라고 설명합니다. "그러나 복잡한 서비스를 구매하는 고객에게 기업이 효과적으로 메시지를 전달하는 것은 어렵습니다. 우리의 목표는 클라이언트를 위해 최적의 광고 경험이나 여러 번의 웹사이트 반복을 생성하고, 제품을 가장 잘 이해할 수 있도록 도와줄 사용자 경험과 각 고객을 연결하는 것입니다. 이러한 수준으로 마케팅을 맞춤화하려면 데이터와 AI를 효과적으로 사용해야 합니다."
데이터 무결성을 보장하기 위해 RV는 각 클라이언트의 데이터를 별도의 클라우드 환경에서 관리합니다. RV는 이 클라우드 환경에서 각 클라이언트의 데이터를 통합하고 집중적으로 변환하여 머신 러닝 예측을 생성해야 합니다. 최근까지 데이터 엔지니어는 각 클라이언트를 위한 데이터를 수집하기 위해 맞춤형 스크립트를 작성했는데, 이는 지루하고 시간이 많이 소요되는 작업이었습니다.
최신 데이터 스택은 ETL 워크로드를 단순화하고 자동화하는 데 도움이 됩니다.
데이터를 보다 효율적으로 처리하기 위해 RV는 Databricks를 도입하여 데이터 엔지니어링 파이프라인을 확장하고 인사이트를 빠르게 도출했습니다. 또한 Fivetran 을 사용하여 데이터를 수집하고 dbt 를 사용하여 데이터 변환을 적용합니다. Databricks는 이제 RV에서 가장 많은 컴퓨팅 작업을 수행하는 엔진입니다. RV는 각 클라이언트 환경에서 특정 직원만 액세스할 수 있는 전용 Databricks 워크스페이스, Fivetran 커넥터 및 dbt 프로젝트를 설정했습니다. 세 가지 솔루션 모두 클라이언트의 광고 예산 책정과 같은 기능을 수행하는 머신 러닝 파이프라인에 데이터를 공급합니다.
"사업 특성 상 각 클라이언트에 대해 별도의 데이터 스택을 유지해야 합니다."라고 Beidel이 설명했습니다. "하지만 Databricks, Fivetran, dbt를 사용하면 각 클라이언트의 처리, 컴퓨팅 및 데이터 관리 요소를 구축하는 과정을 처음부터 다시 시작하지 않아도 됩니다. 우리는 엔지니어가 수행한 작업을 여러 클라이언트에서 재사용할 수 있었습니다. 또한 마케팅 담당자가 Fivetran을 맡아 클라이언트의 데이터를 수집하기 위한 통합을 설정할 수 있도록 했으며, 데이터 변환을 정의하기 위한 dbt 액세스 권한을 부여했습니다. 이러한 도구는 매우 간단하기 때문에 엔지니어의 도움이 필요 없는 경우가 많습니다."
클라이언트 웹 사이트의 대부분의 현장 이벤트는 RV로 스트리밍됩니다. 클릭 데이터, 이벤트 보기, 페이지 보기, 스크롤 깊이 등이 RV의 웨어하우스로 전송됩니다. 이를 통해 RV는 ETL 워크로드를 간소화하고 자동화했습니다.
Beidel은 "Databricks를 사용하면서 인프라 관리에 대해 고민할 필요가 없었습니다. 많은 워크로드의 경우 계산 크기를 선택하고 스크립트를 정의한 다음 실행하기만 하면 됩니다. 데이터 엔지니어에게 Spark 클러스터 관리 전문 지식이 필요하지 않습니다. Databricks를 사용하면 데이터 엔지니어는 데이터의 형태와 비즈니스 로직에 집중할 수 있습니다."라고 말했습니다.
더 적은 데이터 작업으로 클라이언트에게 더 나은 결과 제공
RV는 이제 그 어느 때보다 효율적으로 클라이언트 데이터를 처리합니다. 이 회사는 데이터 통합마다 100시간에서 150시간이 걸렸습니다. 이제 데이터 통합에 10시간밖에 걸리지 않으므로, 데이터 엔지니어는 더 높은 가치의 작업에 시간을 할애할 수 있습니다. 최대 20시간이 걸리던 밤샘 처리 작업이 이제 4~5시간 만에 완료됩니다. 또한 Fivetran은 모든 클라이언트에게 동일한 데이터 세트를 제공하고 dbt는 모든 사용자가 볼 수 있도록 데이터 변환을 명확하게 시각화하기 때문에 RV의 엔지니어링 팀은 문제 해결 시간을 50%에서 20% 미만으로 단축했습니다. Databricks 레이크하우스 플랫폼의 자동화된 클러스터 관리 기능을 통해 시간을 더욱 절약할 수 있었습니다.
Beidel은 "클러스터를 관리할 필요가 없어서 시간을 크게 절약할 수 있습니다."라고 말했습니다. "다른 웨어하우징 기술의 최대 단점은 효과적인 자동 확장을 지원하지 않는다는 것입니다. 하루 동안 수요의 변동이 있는 대량 분석 워크로드를 작업할 때 자동 확장은 반드시 필요한 기능입니다. Databricks에서 이러한 사용량 변동성을 해결해 준 덕분에 엔지니어 10명 중 1명의 노동력을 절약할 수 있었습니다."
이러한 효율성 향상으로 RV는 30% 더 많은 고객을 지원할 수 있게 되었습니다. "dbt를 선택한 이유 중 하나는 모든 것이 SQL로 되어 있었기 때문입니다."라고 Beidel은 설명했습니다. "SQL은 우리 팀의 공통 언어입니다. 모든 사람이 SQL을 작성할 수 있는 것은 아니지만 모든 사람이 SQL을 읽고 어떤 맥락에서 일이 진행되는지 더 잘 이해할 수 있습니다."
dbt 및 Fivetran은 사용이 매우 쉽기 때문에 더 많은 RV 직원이 데이터 변환에 참여하고 있습니다. 엔지니어는 dbt를 사용하여 마케팅 직원에게 특정 값이 어떻게 계산되었는지 보여줄 수 있으므로 데이터에 대한 심층적인 토론과 엔지니어링 담당자에서 비즈니스 사용자로의 지식 이전이 가능합니다.
이러한 데이터 민주화 덕분에 RV는 고객에게 더 나은 결과를 제공하고 있습니다. Beidel은 "우리가 구축한 매우 직관적인 머신 러닝 파이프라인을 사용하여 고객은 일부 채널에서 비용 효율성을 20~30%까지 높일 수 있었습니다."라고 말합니다.
