Data Integrity & Clarification

마케팅보다 앞서, 통합된 고객 데이터와 일관된 식별체계(Customer Identity Framework)를 구축해야 합니다.
데이터가 하나의 기준으로 연결되어야만, 모든 접점에서 동일한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

고객을 하나로 인식하는 것에서
Unified Commerce는 시작됩니다.

한 고객이 CS를 통해 이런 불편을 호소했습니다.

 

“생일 축하 혜택을 문자로 받았어요.
그런데 온라인몰에 접속하니 가입이 안 되어 있다고 하고,
새로 가입하려고 하면 이미 가입된 회원이라고 나와요.”

 

매장에서는 생일 혜택을 보낼 만큼 확실한 회원으로 인식하고 있었지만,
온라인몰에서는 같은 사람을 전혀 다른 상태의 고객으로 취급하고 있는 상황이었습니다.

문제의 근본 원인은 매장 CRM과 온라인몰 회원 데이터가 완전히 분리된 상태로 운영되고 있었다는 점에 있었습니다.
실제 사람은 한 명인데, 시스템 안에서는 두 개의 서로 다른 고객 레코드로 존재했고,
각 채널에서 수집된 데이터는 하나의 고객 여정으로 이어지지 못하고 있었습니다.

이런 데이터 단절은 단순한 불편을 넘어 브랜드 전체에 여러 부정적인 영향을 줍니다.

동일 고객에게 중복 메시지가 발송되고,

받아야 할 혜택이 누락되며,

고객이 원하는 타이밍과 채널에 맞춘 경험을 제공하지 못해
신뢰와 만족도가 서서히 떨어지는 구조

결국 “고객을 정확히 인식하지 못한 상태에서 진행되는 마케팅”은
예산 낭비·운영 비효율·브랜드 신뢰 하락으로 이어질 수밖에 없습니다.

우리는 이 케이스의 핵심을 마케팅 문제가 아니라
고객 식별 체계(Customer Identity Framework)의 부재로 보았습니다.

캠페인 전략이나 메시지를 아무리 잘 설계해도,
그 메시지가 누구에게 가는지, 그 사람이 어느 접점에서 어떤 경험을 했는지
일관되게 파악하지 못하면 결과는 항상 불안정할 수밖에 없기 때문입니다.

이 브랜드에 필요한 것은 마케팅 액션보다 먼저
통합된 고객 데이터와 일관된 식별 기준을 세우는 일이었습니다.

 

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우리의 솔루션

FlatGrid는 이 문제를 고객 식별 관점에서 진단하고,
데이터 진단·통합 기준 정의·거버넌스 설계·마케팅 시나리오 제안까지 단계적으로 해결했습니다.

아래 4단계를 통해 고객이 어느 채널에서 브랜드를 만나더라도
일관된 경험을 제공할 수 있는 기반을 함께 구축했습니다.

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CRM 데이터 진단

  • 매장, 온라인몰, 멤버십 등 각 채널별 고객 데이터를 수집해 데이터 구조, 중복 여부, 사용 중인 식별 키(ID) 현황을 분석했습니다.
  • 채널별로 어떤 기준으로 고객을 생성하고 관리해왔는지, 실제 운영 프로세스까지 함께 점검해 현재 통합 수준을 객관적으로 진단했습니다.
  • 이를 통해 고객이 어느 지점에서 ‘둘로 쪼개지고 있는지’를 명확히 파악하고, 이후 통합 설계를 위한 기초 자료를 확보했습니다.

 

고객 통합 기준 정의

  • 오프라인과 온라인 모두에서 공통으로 활용할 수 있는 식별 기준 (예: 이메일, 휴대폰 번호, 멤버십 키 등)을 정의했습니다.
  • 이 기준을 바탕으로 Customer Master를 어떻게 설계할지, 어떤 조합일 때 같은 고객으로 인식할지에 대한 원칙을 수립했습니다.
  • 브랜드 특성(오프라인 비중, 온라인 가입 패턴, 멤버십 정책 등)을 반영해 과도한 병합이나 잘못된 통합이 발생하지 않도록 세부 룰을 함께 설계했습니다.

 

데이터 맵핑 및 거버넌스 설계

  • 시스템 간 고객 데이터를 어떻게 연결할지에 대한 매핑 룰과 식별 정책을 구체화했습니다.
  • 예를 들어,
    • 어떤 경우에 고객을 병합할지
    • 어떤 경우에는 신규로 생성할지
    • 데이터 불일치 발생 시 어떻게 검증·정정할지
  • 이 모든 과정을 포함한 데이터 정합성 검증 프로세스와 거버넌스를 설계해, 통합 이후에도 데이터 품질이 유지되도록 운영 기준을 마련했습니다.

 

통합 기반 마케팅 시나리오 제안

  • 통합된 고객 데이터를 기반으로 CRM 마케팅에서 어떤 개인화·자동화 전략을 펼칠 수 있을지 중장기 로드맵을 제시했습니다.
  • 예를 들어,
    • 온·오프라인 구매 이력을 통합한 충성도 분석
    • 매장 방문 이력과 온라인 행동을 결합한 리마케팅
    • 멤버십 등급·생애가치(LTV)에 기반한 차별화된 혜택 설계 등
  • 이 단계는 단순히 데이터를 깨끗하게 만드는 것을 넘어, 통합 데이터가 실제 매출과 관계 개선으로 이어지도록 설계하는 과정이었습니다.

 

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시스템에 단절되어 있는 것은 고객 경험 측면에서 치명적입니다.

Awareness - Consideration - Conversion - Retention의 각 단계에서 고객을 식별하고,
개인화되고 치밀한 타이밍으로 터치해야 합니다.

매장 방문 고객이 연락처를 남겼다면
온라인에서는 고객이 중단했던 그 시점부터 이어가야 합니다. 

 

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Mapo-gu, Seoul, Korea