DSP와 DMP: 효과적인 광고 타겟팅을 위해 둘 다 필요한 이유

프로그래밍 방식 미디어 구매는 기술 솔루션과 소프트웨어 플랫폼에 크게 의존하는 데이터 중심 산업입니다. DSP와 DMP는 가장 관련성이 높은 잠재고객과 광고를 연결하는 프로그래밍 방식 생태계의 두 가지 중요한 구성요소입니다.

DMP는 데이터 기반 광고 및 정확한 타겟팅에 가장 중요합니다. 당연히 마케터는 2020년에 DMP 사용을 64% 늘릴 것으로 예상됩니다.

소비자 데이터를 최대한 활용하려면 DSP와 DMP가 함께 작동하는 방식을 이해해야 합니다.

DSP 란 무엇입니까?

필요시 측 플랫폼 또는 DSP는 광고주가 프로그래밍 다양한 디지털 미디어 채널을 통해 광고 공간을 살 수있는 소프트웨어입니다. DSP는 게시자를 대표하는 데이터 제공자 및 공급측 플랫폼(SSP)과 광고주를 연결합니다.

이를 통해 광고주는 프로그래밍 방식 구매 및 실시간 경매에 참여할 수 있습니다. 수요측 플랫폼은 광고 게재위치에 대해 가장 낮은 가격을 얻기 위해 광고주를 대신하여 노출수에 입찰합니다.

DSP는 광고주를 위한 광고 구매 프로세스를 간소화하고 광고주가 다양한 사이트, 모바일 앱, 팟캐스트 및 DOOH(Digital Out of Home) 미디어 전반에 걸쳐 노출을 구매할 수 있도록 합니다. 중복 협상을 제거하고 구매할 가치가 있는 노출을 자동으로 결정합니다.

DSP는 행동과 선호도에 따라 특정 사용자를 대상으로 합니다. 공급자에 따라 DSP는 지리적 위치, 장치 유형, 브라우저, 도메인 URL 및 트래픽 범주를 기반으로 타겟팅 옵션을 제공할 수 있습니다.

DSP는 캠페인 관리를 위한 포괄적인 도구입니다. 이를 통해 광고주는 광고의 영향에 대한 적시 보고서를 수신하고, 광고 게재 빈도를 제한하고, 실시간으로 광고 소재를 조정할 수 있습니다.

DMP 란 무엇입니까?

데이터 관리 플랫폼 또는 DMP 는 데이터 를 추출, 수집, 관리 및 분석하는 소프트웨어입니다. 듣다시피 데이터는 새로운 석유이며 디지털 환경에서 성공 여부는 데이터를 얼마나 잘 사용할 수 있는지에 달려 있습니다. DMP는 다양한 채널과 플랫폼에서 수집한 데이터의 보관소입니다.

DMP 기능 중 하나는 쿠키 ID를 스캔하여 위치, 인구 통계 및 행동에 따라 세그먼트로 패키징하는 것입니다. DMP는 대상 데이터를 클러스터로 나누고 타겟팅, 메시징 및 기본 커뮤니케이션 채널에 대한 권장 사항을 제공합니다. DMP는 유사 시청자를 생성하고 평균 고객 프로필을 분석하며 유사한 특성을 가진 시청자를 제안할 수도 있습니다. 또한 DMP를 사용하면 자사, 타사 및 타사 데이터를 통합할 수 있습니다.

자사 데이터

자사 데이터는 퍼블리셔와 브랜드가 자체적으로 수집하는 정보입니다. 소비자 기반 또는 청중에 대한 데이터입니다. 자사 데이터는 기본 소스에서 수집되기 때문에 매우 안정적입니다.

• CRM
• 웹사이트
• 소셜 미디어
• 이메일 목록
• 이벤트 신청 등

우리 블로그에는 모든 광고 시장 참여자가 자사 데이터의 이점을 누릴 수 있는 방법을 보여주는 훌륭한 사례 연구가 있습니다.

제2자 데이터

제2자 데이터 소스에서 직접 얻은 다른 사람의 자사 데이터입니다. 제2자 데이터는 일반적으로 파트너십 및 데이터 공유 계약을 통해 수집됩니다. DMP를 사용하면 지정된 당사자와 타사 데이터를 공유할 수 있습니다.

제3자 데이터

제3자 데이터 원본 데이터 수집기가 아닌 외부 소스에서 가져온 것입니다. 이들은 다양한 게시자 및 소스에서 데이터를 가져오는 대규모 리셀러입니다. Nielsen 및 DataLogic과 같은 회사는 자사 데이터를 보완하고 DMP가 유사한 잠재고객을 생성할 수 있도록 하는 인구 통계 및 행동 정보의 방대한 데이터 세트를 제공할 수 있습니다.

참고: Google은 2022년까지 Chrome에서 타사 쿠키를 종료하여 타사 데이터를 수집하는 기존 모델을 중단할 것이라고 발표했습니다.

DSP와 DMP가 함께 작동하는 방식

DMP는 잠재고객 데이터를 통합하고 DSP에 전달합니다. DSP는 Ad Exchange 및 SSP에 연결하여 가장 관련성 높은 광고 게재위치를 찾습니다.

DMP 통합이 없으면 DSP는 매우 제한된 대상 매개변수를 설정할 수 있습니다. 수요측 플랫폼은 마케팅 캠페인에서만 데이터를 수집할 수 있으며 더 많은 청중에게 다가갈 수 있도록 제한된 데이터 세트를 가지고 있습니다.

DMP는 다양한 소스에서 강력한 자사 데이터를 수집하고 광고주가 확장된 잠재고객 타겟팅을 수행할 수 있도록 추가 데이터를 제공할 수 있습니다.

Simpals 사례 연구를 읽고 회사가 Admixer.DMP 및 Admixer.Network를 사용하여 리소스의 수익 창출 기능을 높이고 새로운 수익원을 추가한 방법을 알아보세요.

1. 데이터 구성

DMP가 자사 데이터를 수집하면 다양한 플랫폼과 소스의 정보를 중앙 집중화합니다. 데이터가 한 곳에 통합되면 고객의 평생 가치, 고객을 가장 많이 참여시키는 콘텐츠, 고객에게 도달하는 가장 좋은 방법에 대한 통찰력을 더 쉽게 추출할 수 있습니다.

그런 다음 이 데이터를 특정 사용 사례에 따라 계층 구조로 세분화합니다. 대행사 및 대규모 광고주는 다양한 캠페인 및 다양한 클라이언트에 대한 계층을 구축할 수 있습니다. 이러한 데이터는 섞이지 않지만 데이터 환경을 전체적으로 볼 수 있습니다.

2. 세분화

DMP는 고객을 세그먼트로 구성하고 맞춤 대상을 설정할 수 있습니다. 데이터가 세그먼트로 구성되면 마케팅 캠페인을 위해 쉽게 관리할 수 있습니다.

명확하게 정의된 사용자 세그먼트를 사용하여 광고주는 각 고객 그룹에 대해 서로 다른 캠페인을 제공할 수 있습니다. 즉, 각 세그먼트에 대해 다른 광고 소재, 장치 및 제공 시간을 선택합니다.

예를 들어 맥주를 광고하는 경우 중요한 경기가 있기 몇 시간 전에 데스크톱이나 CTV에서 스포츠 관련 프리롤을 통해 스포츠 팬을 타겟팅할 수 있습니다. 한편 일반 대중이 슈퍼마켓에서 전화 통화를 하는 동안 보다 일반적인 광고를 통해 대중에게 다가갈 수 있습니다.

DMP는 제2자 및 제3자 데이터를 사용하여 사용자를 프로파일링하고 하루 중 다양한 시간대에 선호도, 선호도, 가장 많이 사용하는 장치 및 미디어를 좁힐 수 있습니다. 이 소프트웨어를 사용하면 광고주가 다양한 잠재고객 세그먼트에 맞게 콘텐츠 전략을 조정하고 광고로부터 더 많은 영향을 받으며 더 좁은 틈새 트래픽을 유치할 수 있습니다.

3. 관객 관리

데이터가 세그먼트와 계층으로 구성된 후 광고주는 잠재고객의 별도 클러스터를 가져와 심층적으로 분석할 수 있습니다. DMP는 고객의 사고 방식, 의도 및 소비자의 의사 결정 여정에서 패턴을 식별할 수 있습니다.

이를 통해 광고주는 의사 결정의 다양한 단계를 계획하고 리타게팅 또는 네이티브 광고로 이를 강화할 수 있습니다.

예를 들어 전자 상거래에서 일하고 장바구니 포기율이 높습니다. DSP는 이 동작을 해석하기에 충분한 데이터를 제공할 수 없습니다. 따라서 DMP를 열고 다른 소스에서 추가 데이터를 가져오고 사용자가 가격 비교 웹사이트로 이동하여 더 저렴한 공급업체로부터 제품을 구매하기로 결정했습니다. 이 데이터를 기반으로 리타게팅 캠페인을 시작하여 우수한 서비스와 고객 만족도를 강조하거나 고급 세그먼트를 타겟팅하도록 선택할 수 있습니다.

DMP의 풍부한 데이터와 분석을 통해 마케터는 고도로 개인화된 메시지를 전달하고 특정 청중을 위해 맞춤화하고 더 높은 수준의 참여를 달성할 수 있습니다.

4. 캠페인 보고

DMP는 타겟 청중의 인구통계학적 및 행동적 뉘앙스를 추적하여 미디어 계획 및 콘텐츠 전략을 향상시킵니다. DMP는 다음 매개변수를 사용하여 DSP의 잠재고객 데이터를 강화할 수 있습니다.

• 인구 통계: 국가 및 지역, 성별, 연령, 소득 및 교육 수준.
• 온라인 습관: 사용자가 다양한 영역에서 소비하는 콘텐츠 유형. 여기에는 영화 선호도, 잡지 구독, 정당 가입, 좋아하는 문학 및 음악이 포함됩니다.
• 빈번한 사용자 경로: 사용자가 일반적으로 웹사이트를 방문하는 방법과 이유에 대한 패턴으로 교차 판매 기회와 관심 중복을 식별하는 데 도움이 됩니다.

비행 중 분석

DMP는 캠페인을 설정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 진행 상황을 제어하고 중간 분석을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. DMP에 대한 고급 분석은 어떤 청중이 더 나은 성과를 거두고 있는지, 더 적극적으로 리타겟팅해야 하며, 커뮤니케이션에서 제외되어야 하는 청중을 요약할 수 있습니다.

또한 DMP는 타사 데이터의 유용성을 평가하고 최상의 타사 데이터 제공자를 결정할 수 있습니다. 실시간 보고서 및 성과 지표를 기반으로 캠페인을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

캠페인 후 보고

DMP는 또한 마케터가 전략, KPI를 평가하고 결함과 장점을 정확히 지적할 수 있도록 캠페인 후 보고서 를 생성합니다. 이 보고서에는 다양한 플랫폼, 다양한 지역 및 기기에 게재되는 광고 빈도를 비롯한 모든 주요 캠페인 측정항목이 포함됩니다.

더 나은 성과를 내는 사용자 그룹을 식별하여 향후 캠페인 및 광고 소재에 정보를 제공할 수 있습니다. DMP는 가장 참여도가 높은 사용자와 전환 유입경로에서 더 멀리 이동한 사용자를 구분하여 인구 통계 및 행동 데이터를 수집하여 새로운 잠재고객을 구축하거나 유사한 잠재고객을 찾을 수 있습니다.

DMP는 캠페인 후 결과에 대한 포괄적인 해석을 제공하고 최적화 및 향후 캠페인 타겟팅에 대한 제안을 제공합니다.

DSP와 DMP의 주요 차이점

1. 데이터 수집

DSP는 광고 인벤토리 실적을 타겟팅하고 평가하기 위해 다양한 데이터 포인트를 사용해야 하므로 데이터를 수집하는 기본 기능을 가지고 있습니다. 그러나 DSP에는 캠페인에서 데이터를 수집하는 기능만 있습니다. 대조적으로 DMP는 다양한 DSP의 데이터, CRM의 온보드 데이터, 이메일 목록, 외부 소스 등을 수집하고 통합할 수 있는 보다 포괄적인 도구입니다. 태그 관리자를 사용하면 웹사이트와 앱에서 데이터를 수집하고 고객 기반을 구성할 수 있습니다. DSP에는 프로그래매틱 캠페인 전용 데이터 도구가 있지만 DMP는 다음을 포함하는 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

2. 데이터 내보내기

DSP는 Admixer.DSP와 같은 내장 DMP가 없는 한 DSP가 수집하는 데이터를 동일한 DSP의 캠페인에만 사용할 수 있기 때문에 다소 제한된 도구입니다. 그러나 데이터를 내보내거나 가져오기 위해 추가 데이터 관리 SaaS를 연결해야 하는 대부분의 DSP는 그렇지 않습니다. 적절한 DMP에는 맞춤형 통합이 있거나 다양한 광고 기술 플랫폼, DSP, SPS, 데이터 교환 등에 API와 원활하게 연결할 수 있습니다.

3. 다양성

DSP는 미디어 거래의 구매 측면을 지원하는 반면 DMP는 훨씬 더 다양한 목표를 지원하는 뚜렷한 목표를 가지고 있습니다. 게시자는 또한 DMP를 사용하여 청중의 프로필을 구축하고, 콘텐츠 경험을 개인화하고, 특정 인구통계(프로그래매틱 시장에서 더 높게 평가됨)의 좁은 청중 세그먼트를 수집할 수 있습니다. DMP는 외부 시스템에서 게시자의 데이터를 활성화하고 데이터 교환에서 또는 다른 프로그래밍 방식 플랫폼 및 공급업체를 통해 수익을 창출하는 데 사용할 수 있습니다. DMP는 제1자와 함께 작동하고 제2자 및 제3자 데이터 시장에 대한 액세스를 제공할 수 있는 도구입니다.

4. 청중 그룹

DSP에 타겟팅하기 위해 특정 대상 그룹을 업로드할 수 있지만 DMP에만 데이터를 실제로 적용할 수 있는 고급 기능이 있습니다. DMP의 중요한 장점 중 하나는 사용자 세그먼트를 만드는 기능입니다. 예를 들어, 온라인 상점과 새로운 iPhone 재고가 있습니다. 적절한 잠재고객을 대상으로 하는 프로그래밍 방식 캠페인을 시작해야 합니다. DMP의 "Segment Constructor" 기능을 사용하면 새로운 iPhone 구매에 가장 유력한 Apple 애호가의 청중 그룹을 만들 수 있습니다.

이 기능을 사용하여 Apple 제품을 구매한 기록이 있는 사람들을 매장에 배치할 잠재고객 그룹을 만들 수 있습니다(구매로 이어진 이전 캠페인의 잠재고객 그룹을 결합하여).

5. 개인정보 및 데이터 안전

최근 몇 년 동안 개인 데이터의 안전성에 대한 우려가 증가했습니다. 개인 정보 보호 규정은 스택에 대해 선택한 공급자와 데이터 관리에 대한 접근 방식을 알려야 합니다.

시장마다 개인 정보 보호 규정이 다르기 때문에 만능 솔루션은 없습니다. DMP는 대부분 익명화된 ID(쿠키/메이드)로 작동하며 사용자 데이터에 대한 적절한 안전을 보장할 수 있습니다. DSP 데이터 정책은 주로 공급자에 따라 다릅니다. DSP는 데이터 세트를 활용하여 다른 클라이언트의 캠페인 효율성을 높일 수 있습니다. Admixer.DSP에서 귀하는 제1자 데이터에 대한 단독 소유권을 가지며 고객의 개인 데이터 안전을 보장하기 위해 필요한 모든 감독을 수행할 수 있습니다.

DMP, DSP 또는 DMP/DSP 하이브리드: 무엇을 사용해야 합니까?

적절한 기술 스택 선택은 회사 유형, 비즈니스 규모, 단기 목표 및 장기 목표에 따라 다릅니다.

퍼블리셔용

게시자인 경우 프로그래밍 방식 시장에서 상당한 수익을 얻으려면 DMP 없이는 거의 살 수 없습니다. 제3자 쿠키의 감가상각이 임박함에 따라 사용자의 신원을 확인할 수 없는 게시자는 처리 가능한 컨텍스트화된 노출을 제공할 수 없고 CPM을 크게 낮출 수 없습니다.

아이덴티티 관점에서 자사 DMP는 퍼블리셔의 필수 솔루션이 될 수 있으며 광고주는 이를 통합하는 방법을 배워야 합니다.

광고주용

광고주인 경우 사용 가능한 데이터의 규모에 따라 선택이 달라집니다. 브랜드와 다양한 접점에서 고객 데이터를 수집 및 분석하는 고급 기능을 사용할 계획이 없고 순수한 미디어 구매용 도구가 필요한 경우 DSP만 있으면 충분합니다.

고객 데이터에 대한 세분화된 분석이 필요하고 고객 획득이 다양한 마케팅 채널과 기여 깔때기를 포괄하는 경우 DMP는 효과적인 마케팅 활동에 매우 중요합니다. 이상적으로는 DSP와 DMP가 통합 기술 스택의 일부여야 합니다. 이러한 방식으로 중복되는 수동 절차 없이 원활하게 통합할 수 있으며 모든 프로세스를 신속하게 자동화할 수 있습니다. 독립적인 공급자로부터 기술 스택을 조합하면 데이터 손실, 불일치, 초과 지출이 발생하여 고객에게 관련성이 없고 궁극적으로 수익 손실이 발생할 수 있습니다.

요약: 광고주는 어떤 이점을 얻을 수 있습니까?

DSP는 광고주가 최적의 노출 가격에만 입찰하여 지출을 줄일 수 있도록 하는 프로그래밍 방식 구매의 필수적인 부분입니다. 그러나 DSP는 마케팅 캠페인에서만 데이터를 수집할 수 있으며 최소한의 타겟팅 옵션이 있습니다. DMP 없이는 충분한 도달 범위를 확보할 수 없으며 데이터에서 가치 있는 분석을 추출할 수 없습니다.

• DMP를 사용하면 성과 중심 마케팅의 핵심인 데이터를 효과적으로 처리, 저장 및 관리할 수 있습니다.
• DMP는 다양한 소스에서 브랜드의 자사 데이터를 구조화하고 이를 제2 및 제3자 데이터로 증폭할 수 있습니다.
• DMP의 빅 데이터 알고리즘은 변수 간의 상관 관계를 찾고 의미 있고 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
• DMP는 캠페인 대상을 세그먼트로 나누고 사용자 지정 가능한 메시지를 전달하며 실시간으로 영향을 추적할 수 있습니다.

DMP는 데이터 기반 캠페인의 핵심에 있어야 하며 전략과 메시지를 결정해야 합니다. 이를 통해 어떤 콘텐츠가 청중에게 반향을 일으키고 어떤 채널이 고객에게 더 잘 도달하는지, 어떤 메시지가 최고의 전환율을 제공하는지 측정할 수 있는 사실 기반 모델로 전환할 수 있습니다.

DMP를 구현하거나 컨설팅이 필요한 경우 Admixer의 신규 비즈니스 관리자인 Ivan Fedorov에게 문의하십시오. [email protected]