개념 및 기타 정리

퍼스트파티 서드파티 쿠키 개념 핵심 정리

진리뷰 2024. 9. 30. 09:00
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퍼스트파티_서드파티_쿠키_개념_핵심_정리_썸네일
파티데이터, 쿠키 개념 핵심 정리

 

 

이 글은 퍼스트파티, 서드파티, 쿠키 개념핵심 정리한 글입니다. 이와 더불어 고객식별 관련 추가 개념도 담고 있습니다.

 

 

 

퍼스트파티 vs 서드파티 개념 차이

 

파티 데이터는 고객 데이터를 '수집하는 주체'가 누구인가에 따라 나뉜다.

따라서 파티 데이터의 종류는 다양한데, 가장 흔히 접할 수 있는 퍼스트 파티, 서드파티의 차이는 다음과 같다.

 

퍼스트파티(First Party data)

  • 고객의 동의를 얻어, 회사가 직접 수집하는 고객 정보 데이터, 행동데이터
  • 고객이 회사의 제품/서비스 사용 시 회사에 제공하게 되는 데이터

예를 들어, 앱을 사용하기 위해 회원가입하면서 제공하게 되는 기본 정보와 앱을 사용하면서 페이지를 보거나 구매하는 등의 과정에서 쌓이는 데이터들을 의미한다. 이 과정에서 고객 A의 구매일, 찜한 상품, 적립금과 쿠폰 사용 여부, 고객 등급, 성별과 연령대 및 지역 등을 알 수 있다.

 

이처럼 퍼스트파티 데이터는 회사가 합법적으로 동의를 얻어 데이터를 수집하고 관리하는 과정에 모두 참여한다. 또한, 개별 고객 및 고객 집단에 대한 이해도를 높일 수 있는, 정확도가 높은, 좋은 퀄리티의 데이터이다.

 

퍼스트파티_개념
퍼스트파티(First Party data)

 

 

 

서드파티(Third Party data)

  • 고객의 회사가 아닌, 제3자(ex. 데이터 브로커, SNS)가 수집부터 관리까지 진행하는 데이터
  • 브라우저 쿠키, 웹사이트 방문 내역, 접속 지역 및 언어 등 인터넷의 다양한 루트로 수집된 데이터

퍼스트파티와 가장 큰 차이점은 회사 내부 (자신의 고객) 데이터가 아닌, 제3자의 외부 데이터라는 점이다. 이때 제3자 중 하나인 데이터브로커(Data Broker)는 인터넷에서 수집한 개인정보를 회사에 판매하거나, 라이선스를 주는 개인 및 집단이다. 이처럼 서드파티 데이터는 인터넷의 다양한 루트로 수집되기에 빅데이터지만, 정확도는 낮을 수 있다.

 

인터넷 이용자 동의 없이 수집된 개인정보라는 점에서 개인정보 보호와 오남용에 대한 문제가 제기되어 왔다. 한편, 이를 구매하는 기업에게는 A/B 테스트 및 광고 캠페인 효과 측정 등에 활용해, 리타게팅 마케팅 같은 광고최적화로 수익을 증대할 수 있는 요인으로 여겨졌다.

 

서드파티_개념
서드파티(Third Party data)

 

 

 

쿠키 개념

 

웹 브라우저 쿠키는 인터넷 이용자의 방문을 시작으로 얻을 수 있는 행동 데이터를 저장한 임시 파일이다. 이때 퍼스트파티와 서드파티 개념 차이에 따라, 퍼스트파티 쿠키와 서드파티 쿠키로 분류된다. 퍼스트파티 쿠키는 사이트의 소유자가 자신의 사이트에 방문한 이용자의 데이터를 수집부터 관리까지 진행하는 쿠키이다. 반면, 서드파티 쿠키는 사이트 간 공유 혹은 타 사이트가 발행한 쿠키이다.

 

하지만 위에서 언급한 서드파티 데이터의 문제점으로 인해, 2024년 현시점에서 많은 사람들이 사용하는 웹 브라우저 구글 크롬의 서드파티 쿠키 지원은 점진적으로 중단되고 있다. 이러한 쿠키리스로 인해, 많은 기업들은 퍼스트파티 쿠키에 힘을 쓰고 있다.

 

쿠키_쿠키리스_개념
쿠키리스 시대

 

 

 

퍼스트파티 데이터의 현재 - 고객 식별

 

회사의 다양한 채널에서 획득할 수 있는 퍼스트파티 데이터를 통합 관리하는 것이 굉장히 중요해졌다. 이 과정에서 고객 식별(Identity Resolution)을 어떻게 할 것인가에 대한 고민이 많아진다. 개인화가 중요한 시대에서, 고객 A가 다양한 채널에 접속했는데 채널마다 고객 A를 B, C 등으로 잘못 인식하면 큰 문제이지 않은가.

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때문에, 결정론적 방법확률론적 방법으로 정확한  고객 식별을 하고자 한다. 결정론적 방법은 이름, 전화번호 등의 고유식별자를 바탕으로 고객을 매칭하는 방법이다. 확률론적 방법은 행동 패턴, IP, 디바이스 모델 및 제조사, 앱 버전 등을 조합해 유사성이 높은 사용자를 동일 고객을 예측하여 매칭하는 방법이다. 따라서 정확도는 떨어지지만, 퍼스트파티 데이터를 활용할 수 없을 때 사용하는 대안적 방법이다.

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