Treasure Data 기반의 AD-Tech 성과와 시사점

AD-Tech on AWS

고영혁

트레저데이터 데이터사이언티스트/아키텍트dylan@treasure-data.com

TREASURE DATA 소개

• Treasure Data is the leading Analytics Infrastructure as a Service provider enabling organizations to focus on extracting value from their data, by abstracting the complexity involved in data pipeline/platform management

• Offices: Mountain View, CA (HQ), Tokyo, Seoul

• Funding: $30M raised from top Silicon Valley VCs

• Lead supporter of Popular Open Source Projects:

Treasure Data Investors

Treasure Data’sData Collection Technology Users

Jerry YangYahoo! Founder

James LindenbaumHeroku Founder

Bill Taiex-CRV, leading angel investor

• Very popular data collector

• Data serializer

• Enterprise data bulk loader

• Data collector from IoT/Embedded devices

COMPANY OVERVIEW

트레저데이터가 해결하고 있는 문제

“성공적인비즈니스는 제품과 서비스를 향상시키는 분석이필요하다! ”

“분석에 필요한 인프라를 갖추는 것이가장어려운문제이며수많은 시간, 돈, 사람의 투입이 필요하다! ”

트레저데이터의 문제 해결 방법

“Plug-n-play managed analytics infrastructure in the cloud”

수집 저장 분석 실행

자체/파트너

TREASURE DATA

3 관리하기 어려운 분석계

4 활용 안되는 KPIs

2 복잡한 시스템 통합

1 흩어져 있는 데이터 저장소들

Before TD

After TD

3쉬운 솔루션 연계

2 관리 부담 제로

1쉬운 데이터 수집

50+ Data Outputs

Multi-Tenant Cloud Service

300+ Data Sources

다양한 분야의 글로벌 초우량 고객사MOBILE & GAMING MEDIA & AD TECH IOT TECH & OTHERS

트레저데이터의 기술을 사용하는 대표 기업

트레저데이터 기반의 AD-Tech 사례 #1트레저데이터 기본 활용 중심

• 자체 개발한 온프레미스 DMP 솔루션은 새로운고객마다 데이터 소스를 처리하는 커스터마이징을하기 위해 수개월 이상이 걸림

• 데이터 엔지니어링 작업의 완료를 대기하느라데이터 사이언스 팀의 업무 처리 속도가 저하됨

• DMP 솔루션에 대한 막대한 수요를 감당하지 못함

• 인프라스트럭쳐를 디자인하고 유지하는 것은덴츠의 핵심 역량이 아님

Pain Points

• 별다른 추가 개발 없이 기존의 온프레미스 레거시시스템에 바로 연동되는 유연한 클라우드 인프라를통해 즉각적으로 문제가 해결됨

• 플러그인플러그 방식의 데이터 커넥터를 활용하여새로운 데이터 소스를 설정하고 처리하는 데에걸리던 시간을 수개월에서 몇일로 단축

• 엔지니어링 팀의 지원 없이 데이터사이언스 팀스스로 새로운 디지털광고제품을 만들어냄

Benefits by Treasure Data

BEFORE Treasure Data

• 하루에 50억개가 넘는 이벤트 데이터를 수집하고처리하는 방대한 시스템의 트러블 슈팅을 하는데에방대한 리소스 투입

• 적절한 오디언스에게 적절한 콘텐츠를 전달하는제어를 실시간으로 광고 퍼블리셔가 하기 위해서는정확하고 타이밍을 놓치지 않는 레포팅 시스템필요

• 수시로 새롭게 추가되는 광고 속성들을 처리하기위해 계속해서 변하는 데이터 스키마를 관리하느라작은 엔지니어링팀이 고전하고 있었음

Pain Points

AFTER Treasure Data

• 한 명의 엔지니어 리소스 투입으로 14일만에트레저 데이터 기반으로 전체 시스템을 변환

• 엔지니어를 투입하지 않고 유지보수를 할 필요도없이 일일 30억개 이상의 이벤트를 무리없이처리할 수 있는 확장성 확보

• 비즈니스 담당자들이 회사의 모든 데이터에 접근할수 있는 쉽고 간편한 인터페이스 확보

• 고객들이 광고 대상 제품에 대한 대시보드를손쉽게 접근하고 제어할 수 있는 API 레이어 확보

Benefits by Treasure Data

트레저데이터 기반의 AD-Tech 사례 #2Treasure DMP 중심

트레저데이터 기반 Private DMP 와 디지털 마케팅

트레저데이터 기반 Private DMP 와 디지털 마케팅

• Web / Mobile Data• Purchase History• CRM• Email

1st Party Data

• Panel Data• Demographic• Ad Servers

3rd Party Data

• Data Collection• Data Classification• Universal View of Customer

• Data Processing• Data Aggregation• Data Analysis

Targeted Ad Delivery

Audience Insights

Public DMP Syndication

Email, Social Networks

Custom Applications

The One-Stop Solution to Help Organizations:

Discover

Find new customersand new markets

Acquire

Efficient, targeted outreachto potential customers

Nurture

Customized re-engagementof existing & potential customers

TREASURE DMP – 다양한 서비스와 연계되는 Pr ivate DMP 솔루션

3rd 파티오디언스데이터

1st 파티 데이터

CRM / MA / O2O

광고 효과 측정 도구

시각화

수집

모바일타겟팅

Public DMP

통계

데 이 터 마 켓 플 레 이 스

3rd 파티 데이터

SDK(JS, iOS, Android)

Private DMP

미디어 / 앙케이트

소 셜 미 디 어

디스플레이

S S P

모바일애드네트워크

광고

SNS 타겟팅

3PAS(제3자배신)

기계학습/자동화

분석

Web 어낼리틱스

연계

각종 미디어 사이트 인구/가구 통계, 사업자/건물/시설, 지리/기상/교통, 상품/소비동향평가/리뷰/미디어

CRM / MA / 이메일

LPO / AB / Web 접객

DSP

TREASURE NETWORK

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기 반 제 공

도 입 지 원 / 운 용

TREASURE DMP 를 활용하여 고객 기업의 디지털 마케팅을 성공으로 이끈 파트너 에코시스템

최신도입사례 : 시셰이도실행데이터통합 / 연계 데이터통합 / 시각화 / 분석 / 연계

3rd Party Cookie 데이터 (오디언스 데이터) 연계

성별 결혼 여부

연령 직업

연수입 흥미/관심사

자녀유무 취미/기호

3rd Party Public DMP

1st Party (사이트검색, 고객데이터)

Private DMP대량의 원천데이터 축적, 데이터 통합, 세그멘테이션, 연계 실행

점포 POS 데이터W+ 회원 데이터OS 구매 데이터샘플 신청 데이터 등

“와타시 플러스”, ”Beauty & Co.”

사이트 검색 데이터

미디어 사이트 검색 데이터

2nd Party (미디어 채널 데이터)

LINE

이메일

애드네트워크

DSP

Facebook/Twitter

광고 실행

CRM 실행

마케팅 실행

앱 노티

PC/SP 사이트별 집행

데이터 시각화 데이터 분석

Private DMP 활용 사례

데이터 통합, 분석, 시각화

오디언스 데이터 활용

리인게이지먼트 광고 전송

이메일 전송 툴 연계

기계학습을 이용한 해지고객 예측

오프라인 행동 타겟팅

Marketing Automation / SFA 연계

광고효과 측정 툴 연계

LINE 비즈니스 커넥트 연계

인바운드 (방일 외국인) 타겟팅

1) 광고 데이터 통합 , 분석 , 시각화

Web 사이트

실제 매장

모바일 앱

다수의 채널사이트, 앱, 점포）에서 데이터를 통합하고 행동 분석 / 시각화

각 유저마다 최적의 타이밍, 최적의수단으로 적합한 액션을 실행

실시 내용

유저 행동을 각 채널마다 파악 분석 한 결과를 직접 다양하게 연계하여 실행

과제 무인양품, 스카이락, 쿡 패드 리크루트, MonotaRO, U-NEXT, Retty GREE, 반다이 남코, 드리 콤

고객 사례

매출 향상 사이트, 앱 개선 1to1마케팅 (이메일 / 반응형 웹) 추천 정확도 향상

기대 효과

데이터 소스 데이터 통합 / 분석 BI 대시보드

고객 정보

데이터 소스를 통합하고, 데이터를 분석/시각화 하고, 분석 내용을 공유

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1) 광고 데이터 통합 , 분석 , 시각화

•매번 정형 보고서를 만드는 데에

단조로운 작업이 많이 필요

•보고 싶은 보고서를 보는 데에 많은

화면 전환이 필요

•복수의 데이터 테이블을 다운로드하고

엑셀로 재집계하는 작업이 필요

•Web UI 에서 조작하기에는 불편한

점들이 있음

•정형 보고서를 자동화할 수 있게 됨

•보고 싶은 레포트를 Tableau 에서

손쉽게 볼 수 있게 됨

•빅데이터의 고속 집계 및 애드혹

분석이 가능하게 됨

•원천 데이터를 보존하고 있기 때문에,

모든 분석 요소 축과 조건을 활용한

시각화가 가능해짐

•매일 CSV로 만들어지는 Sizmek 전체

원천 데이터를 트레저데이터로 자동

수집 저장

• 1차로 정제한 후에 Tableau 서버에

자동으로 전송

• Tableau Server 에서 기본 레포팅을

하고, Tableau Desktop 에서 Adhoc

분석을 실행

Sizmek Raw Data(Standard, Rich, Conversion)

Sizmek Match Type Data(Campaign, Site, Keywords, etc)

FTP 서버 자동 수집

레포트 자동 갱신

Adhoc 분석（커스텀 레포트, 탐색 분석）

・기본 레포트・어트리뷰션 레포트・키워드 레포트 등

자사 보유 데이터（ 1st Party ） 3rd Party DMP 오디언스 데이터

데이터 셀러형 DMP 인 Intimate Merger가보유하는 약 4억UU의 데이터를 이용하여유저 데모그래픽, 취미, 기호 등 데이터를 취득

실시 내용

자사 웹사이트의 행동 로그만 가지고유저 세그먼트를 상세하게 나누는 것이 어려움

과제

신용카드 회사 전기통신 회사 리서치 회사 미디어 회사

적합 고객

CRM 데이터와 조합하여 상세세그먼트 작성 다양한 광고 전송 반응형 웹 도입

기대 효과

보유 데이터와 DMP의 오디언스 데이터를 연계시켜서 분석 및 광고 시책

Intimate Merger 세그먼트 ID

Intimate Merger 세그먼트 ID

IM ID（3rd Party Cookie ID）

TD ID（1st Party Cookie ID）IM ID（3rd Party Cookie ID）

・IP 주소・화면 해상도 정보・브라우저 정보・OS정보

성별 미혼

연령 직업

연봉 흥미 / 관심

자녀 유무 취미 / 기호

회사 내부 데이터（CRM）

・TDID・문자 코드 · 언어・레퍼러・참조 페이지 정보

・회원 속성 정보 ・구매이력 등

2) 오디언스 데이터 활용

2) 오디언스 데이터 활용

오프라인（TV CM）

TV Rank 가 내포하고 있는 CM 노출 데이터와Web 억세스 로그 사이의 상관관계를 분석

실시 내용

TV CM 의 효과 측정을 하고 싶지만 적절한데이터 처리 기법을 갖고 있지 않음

과제 대형 소비재 생산 기업들적합 고객

매스미디어와 디지털채널 사이의 횡단분석을통한 광고 예산 최적화

기대 효과

・언제・어떤 프로그램에서・어떤 CM이・몇 번

방송되었는지

온라인（Web 억세스）

PV (UU)

시간

3)리인게이지먼트 광고 전송

Web 로그

iOS/Android 앱

고객DB, 과금DB 등

광고효과 측정 툴

타 겟 팅 전 송

S S P / 애드 네트워크

프라이빗 DMP

데 이 터 소 스

기타 SSP/ ADX

TD에서 작성한 세그먼트를 바탕으로Nex8와 연계하여 광고를 전송한다.

전송 결과도 IDFA단위로 TD상에서 축적. 그 결과를 바탕으로 재분석하고 효과를 높인다.

실시 내용

가망고객은 다 신규고객으로 만들어 놓은상황이라 휴면 유저 발굴을 하고 싶다 (리텐션)

PDCA사이클을 자동화 하고 싶다 IDFA를 안전하게 연계시키고 싶다

과제 모바일 앱 서비스 사업 회사적합 고객

IDFA를 기반으로 한 광고 전송 휴면유저 발굴 리셋 노가다 유저에 대한 광고 전송 제외 PDCA고속 사이클에 의한 전송 최적화

기대 효과

축적하고있는 세그먼트 데이터를 NEX8와 연계하여 타겟팅 전송

4) 이메일 전송 툴 연계

트레저데이터가 리스트를 작성 하고이메일 전송 툴과 연계

이메일 개봉 로그에서 전송 리스트를자동 업데이트

실시 내용

고객 여정의 단계와 속성에 맞게최적화 된 메시지를 전송하고 싶다

과제 회원 서비스 제공 기업적합 고객

고객여정의 단계, 고객 속성에 맞는최적의 이메일 전송

자동 처리에 의한 PDCA 고속화

기대 효과

고수준의 전송 리스트를 이용한 이메일 마케팅의 실현

주의 관심 검색 구매

리인게이지먼트리타겟팅

전송 리스트 생성 / 툴 연계 최적의 리스트 / 콘텐츠로 이메일 전송 개봉 로그 수집

유저 A

유저 B

유저 C

유저 D

5) 머신러닝을 이용한 해지고객 예측

기계학습을 하고지난 1달간의 데이터를 바탕으로앞으로 1달간에 해지 할 가능성이 높은고객 리스트를 Hivemall을 이용하여 작성

실시 내용

회원의 정기 구매가 회사 전체 매출과이익을 좌우하는데, 해지 징후가 있는 회원을미리 파악 및 방어하는 대책이 부족했다

과제 오이식스(Oisix)고객 사례

통계의 전문 지식 없이 머신러닝 해지 예측 리스트에 있는 회원에게

포인트를 부여함으로써 해지율 반감 해지 원인이 되는 액션, 이벤트를 찾아내고

비해지고객의 특징적인 행동도 파악 가능

기대 효과

Web

Mobile

속성 정보

행동 로그

클레임 정보

유입 경로

이용 서비스 정보

직접적 액션

간접적 액션

포인트 부여 케어콜

성공체험에로 유도UI 변경

예측에 사용하는 데이터

Hivemall 에서 머신러닝

고객 정보나 행동 로그를 바탕으로 기계학습을 하고 해지고객을 예측

6) 오프라인 행동 타겟팅

지오펜싱을 이용한 오프라인 행동에서의 푸시 알림과 광고 전송

여러 곳에 설치 한 비콘을감지 한 사람에게 전송

타이머 예약 지오펜싱 비콘 감지

지도상에서 원이나 폴리곤으로둘러싸인 곳에 들어간 사람에게전송

미리 설정 한 시간에 전송

위치 정보 기반으로 매장 방문 유도 행동 이력과 위치 정보를 바탕으로 한

최적의 광고 전송실시 내용

온라인과 오프라인의 데이터를 통합적으로관리하지 못해, 효과적인 액션을 실행할 수 없음

이메일, 배너 광고 등 기존 액션에서 한 걸음앞선 마케팅을 실시하고 싶으나 수단이 없음

과제 스카이락 리크루트 라이프 스타일 리크루트 거주지 컴퍼니

고객 사례

점포 매출 향상 유저 인게이지먼트의 향상 광고 전송 효과 최대화에 따른 CV개선

기대 효과

대 상 I D 세 트

타겟팅 광고 전송

앱에서 행동 로그 분석 / 유저 세그먼트 작성

7) MA + SFA 데이터 통합

TD에 Marketo의 행동 로그를 수집 일정한 기간의 변화량이 많은 유저를 추출하고

Hot 리드로 SFDC에 연계실시 내용

데이터 연계를 자동화 하고 마케팅 활동의PDCA 고속화

리드의 질과 양을 개선기대 효과

일정 기간 동안의 스코어 변화량 등,Marketo 와 다른 축에서 분석하고 싶다

기존 고객에 대한 업셀을 위해 매출과이용 로그 등의 외부 데이터도 활용하고 싶다

과제 B2B기업적합 고객

광고

이벤트 / 세미나

설문조사

리스트 구입

메일 매거진

리드 제너레이션 실행

잠재고객

(

익명)

실제고객

(

실명)

가망고객

(

정확도

높음)

SFA영역

Web 방문 (로그)

사내 시스템/ 고객 정보/ 이용 상황

수주

고객 정보 획득

스코어링영업 리드 창출

Nurturing

MA영역

데이터 레이크：여러 데이터 소스를 통합 / 분석 / 연계실행 관련 정보

영업 리드

크로스셀 / 업셀

MARKETING AUTOMATION / SFA 데이터를 통합하고, 분석, 실행

8)광고효과 측정 툴 연계

광고효과 측정 툴과 포스트 백 연계 Treasure Data에서

앱 실행 로그 / 과금 정보를 수집실시 내용

유저 스테이터스에 맞게 최적화 된 광고시책을 취하지 못하고 있다

프로모션의 PDCA를 고속화 시키고 싶다과제

모바일 게임 제공 기업 모바일 앱 서비스 제공 기업

적합 고객

앱 프로세스 전체를 파악함으로써 타겟과메시지를 적절하게 파악

PDCA 고속화에 의한 시책의 최적화기대 효과

광고효과 측정 툴의 포스트 백 연계로 최적의 시책을 실현

광고 다운로드 / 설치 최초 실행 이용 과금

포스트 백 연계

기타 지원 툴

유입 경로 설치 / 삭제 IDFA / AdID 실행 로그 과금 정보

리인게이지먼트 광고리타겟팅 광고

9) LINE 비즈니스 커넥트 연계

프라이빗 DMP데 이 터 소 스

LINE비즈니스 커넥트에서 취득 할 수 있는유저 정보와 자사 보유 데이터를 연결시켜콘텐츠나 광고를 전송

그 결과를 바탕으로 재분석하고 효과를 높인다

실시 내용

쌍방향 커뮤니케이션이나 1to1 마케팅 등고객과의 관계를 강화 시키고 싶다

LINE을 사용한 새로운 액션을 실행하고 싶다과제 B2C 기업적합 고객

유저의 로열티 상승 정확도가 높은 광고 전송

기대 효과

고객 정보와 연결시켜 유저마다 다른 콘텐츠를 LINE으로 전송

Web 사이트 (Cookie)

모바일 앱 (IDFA/ADID)

메시지 서비스관리 솔루션

세그먼트 별 메시지 전송

설문조사

문의 자동 응답

오운드 미디어 연계 / 유도

• mid• 액션 데이터• 설문조사 데이터 etc

(API경유로 취득)

LINE에서의 액션

Mid와 고객ID를 연결

세그먼트 별 동영상 전송

고객 DB (MID/Email&PW)

10) 인바운드 (방일 외국인) 타겟팅

01정보 수집앱 다운로드

GeofenceGPS

Push/Ad

Wifi/Beacon

전환 측정고객 방문 점원 통지사이니지 언어 최적 전환

GPS로 유저 이동 분석URL-path

02

03

04

일본 입국감지

감지

지오펜스

내점감지

감지

국적에 맞는 접대를 할 수 있다사이니지, 취업시간 조정, 재고관리, 빈자리 정보

사례들로부터 얻어야 하는 핵심

데이터를 바라보는 관점의 변화가 필요

• 분석이나 통찰을 위한 분석이 아닌, 즉각적인 실행을 위한 분석과

그러한 분석을 위한 데이터 구조 및 데이터 처리 인프라가 핵심

• 데이터 처리 인프라에 크게 투자하는 것이 아니라 데이터로 가치

있는 실행을 하는 데에 최대한 집중

• 데이터는 시간과 같음. 잡아놓지 않으면 사라져버림. 한편, 주어진

시간을 행동으로 활용하지 않으면 의미 없는 것처럼 데이터도

마찬가지로 관리하면서 활용하지 않으면 의미 없음

• Data Analysis Data Action

연결로부터의 혁신, 그리고 데이터

• Connecting the Dots. Dots ? Data !

• 데이터 사이언스를 통해 새로운 밸류를 찾아내는 것은 순혈

데이터셋의 개별적 탐색보다는 이종/다채널 데이터셋을 모아 놓고

연결하여 탐색하는 것이 확률이 높음

• 다양한 채널 접점으로부터 이종 데이터의 확보. 수집해서 연결해

놓고 제대로 탐색하기만 하면 됨

• Linked Data based Innovation

• Another important meaning of Omni Channel

데이터 엔지니어를 위한 넥스트 커리어

• 데이터 엔지니어의 일은 ETL?

• 데이터 사이언스의 정수는 Data Product 만들기

• Data Product : Automated Valued Creation by Data Workflow

Management

• 데이터 프로덕트는 데이터 사이언티스트만으로 해결되는 문제가

아님. 데이터 엔지니어의 역량이 강하게 필요

• Do not ETL, Do Make Data Product

고영혁

트레저데이터 데이터사이언티스트/아키텍트dylan@treasure-data.com

‘트레저데이터’에 대해더 알고 싶으시면 클릭~!!