데이터 거버넌스

전통적인 데이터 거버넌스는 조직 전체에서 일관성을 보장하는 표준화 프로세스입니다. 이는 운영 마찰을 줄이려는 회사에 매우 중요합니다.

마케팅에서 데이터 거버넌스는 비슷하지만, 약간 다르게 초점이 맞춰져 있습니다. 여전히 표준화에 관한 것이지만, 마케터들의 요구는 조금 다릅니다. 마케터들은 모든 분석 도구가 크리에이티브명, 캠페인명, 지리 인코딩, 전환 결과 및 최적화와 보고에 필요한 메타데이터를 표준화된 방식으로 읽을 수 있어야 데이터 거버넌스가 필요합니다. 이를 통해 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 표준화가 없으면 데이터를 슬라이스하고 다이스하는 것이 거의 불가능합니다. 어트리뷰션, 측정 및 전달 데이터를 활용해 데이터를 행동으로 전환합니다.

한 파트너는 이것을 뷰라고 부릅니다. 또 다른 파트너는 이것을 노출이라고 부릅니다. 한 파트너는 비디오 조회수를 3초라고 말하고, 다른 파트너는 15초라고 말하고, 또 다른 파트너는 10초라고 말합니다.

클릭, 탭, 설치 또는 다운로드를 측정할 때 데이터베이스와 분석이 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있도록 공통 언어가 필요합니다. 많은 공통점이 있지만 대부분의 광고 네트워크와 플랫폼은 약간 다른 방식으로 측정항목을 보고하며 언어와 측정항목도 약간씩 다릅니다.

이를 위해서는 표준화 계층이 필요합니다.

마찬가지로 중요한 것은 생성하는 모든 링크와 빌드하는 캠페인이 동일한 구조, 형식 및 명명 규칙을 따르도록 하는 데이터 거버넌스 계층입니다.

데이터 통합 기능을 제공합니다. 또한 광고 파트너의 상위 퍼널 광고 전달 데이터와 자체 하위 퍼널 전환 및 결과 데이터를 결합하려면 중요합니다. 이를 통해 광고 성공에 대한 가장 세밀한 인사이트를 얻을 수 있습니다. SKAN 및 Privacy Sandbox

현실적으로 수동 프로세스를 통해 대규모로 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 없습니다.

마케터는 자동화된 명명 및 링크 분류 체계가 필요합니다. 또한 기본적으로 규정 준수를 구축하여 명명 규칙이 표준 운영 절차가 되도록 해야 합니다.

이것이 바로 Singular 링크를 통해 필요한 모든 데이터를 자동으로 생성하고 모든 메타데이터를 추가할 수 있는 이유입니다.

이를 통해 추적 코드가 올바르게 삽입되고 캠페인 보고 정확도가 향상되며 크로스 채널 및 크로스 플랫폼 데이터를 통합하는 데 도움이 됩니다.

이러한 방식으로만 결과를 신뢰할 수 있고 클릭률 을 최적화할 때, 전환율, 또는 ROI를 여러 차원으로 효과적으로 분석할 수 있습니다.

마케팅 데이터 거버넌스를 제대로 하면, 데이터 기반 의사결정 능력을 확보합니다. 귀하의 분석은 Singular’의 대시보드 또는 자체 BI 시스템은 양질의 데이터를 기반으로 하며, 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

마케팅 데이터의 무결성과 투명성도 확보할 수 있습니다. 마케팅 캠페인을 위한 데이터 구조는 감사 가능합니다.

이러한 종류의 결과가 백엔드의 분석에 구축될 수 없다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 오히려 처음부터 설계된 것이어야 합니다. 소스에서 시작하여 이를 올바르게 수행하면 데이터의 최대 세분성과 마케팅 영향의 추적 가능성을 얻을 수 있습니다.