DMP란 무엇인가요?

DMP(Data Management Platform, 데이터 관리 플랫폼)는 흩어져 있는 고객 데이터를 수집·분류·통합해 디지털 광고 타겟팅에 활용할 수 있도록 세그먼트로 정리해 주는 플랫폼입니다. 예를 들어 카드사가 '최근 3개월 내 해외여행 결제 이력이 있는 고객'에게만 항공·면세 프로모션을 노출하려면 결제·앱·웹 데이터를 하나로 묶어야 하는데, DMP가 이 작업을 담당해 광고 낭비 없이 의도가 명확한 고객에게만 광고를 집행하게 해줍니다.

KB AdMarket이란 무엇인가요?

KB AdMarket은 KB금융그룹의 실제 결제·자산 데이터를 기반으로 식별된 오디언스를 구성하는 데이터 기반 광고 플랫폼입니다. 쿠키나 웹 행동을 통해 관심사를 추정하는 일반 DMP와 달리, 실제 금융 행동이 확인된 고객으로 세그먼트를 만들기 때문에 타겟팅 정확도가 높고 쿠키리스 환경에서도 안정적으로 작동합니다.

KB Pay 광고란 무엇인가요?

KB Pay 광고는 KB Pay·KB 스타뱅킹 등 실제 금융 활동이 이루어지는 플랫폼 안에서 노출되는 광고입니다. 콘텐츠 소비 중에 노출되는 일반 앱 DA 광고와 달리, 사용자가 결제하거나 잔액을 확인하는 등 '돈을 쓸 준비가 된' 맥락에서 광고가 노출되므로 구매 전환율이 높게 나타납니다.

DMP는 어떤 기업에 필요한가요?

DMP는 고객 데이터를 수집·분류·통합해 디지털 광고에 활용하려는 기업에 필요하며, 특히 금융·유통·미디어처럼 다채널 접점이 많고 정밀 타겟팅이 중요한 산업에서 효과가 큽니다. 예를 들어 카드사가 '최근 3개월 내 해외여행 결제 이력이 있는 고객'에게만 프로모션을 노출하려면 흩어진 결제·앱·웹 데이터를 하나로 묶어야 하는데, DMP가 이를 세그먼트로 정리해 광고 낭비 없이 의도가 명확한 고객에게만 집행하게 해줍니다. 즉, 고객 접점이 많고 '아무에게나'가 아니라 '특정 고객에게만' 광고하고 싶은 기업에 필요합니다.

KB AdMarket과 일반 DMP의 차이는 무엇인가요?

가장 큰 차이는 데이터의 출처와 정확도입니다. 일반 DMP는 쿠키·웹 행동 로그를 기반으로 관심사를 추정해 타겟팅하지만, KB AdMarket은 KB금융그룹의 실제 결제·자산 데이터로 식별된 오디언스를 구성합니다. 예를 들어 '명품, 고급 세단 등 구매 가능성이 높은 유저'를 찾을 때, 일반 DMP는 골프·승마 등 고비용 콘텐츠 클릭이나 명품 브랜드 사이트 방문을 기반으로 관심사를 추정하지만, KB AdMarket은 실제 소비 수준 및 프리미엄 소비 이력을 기반으로 고소득·고자산 고객을 직접 식별합니다. 따라서 추정이 아닌 실제 금융 행동 데이터로 타겟을 구성해 정확도가 높고 쿠키리스 환경에도 강합니다.

KB 외 다른 기업도 플랫폼 도입이 가능한가요?

네, 가능합니다. KB금융에서 검증된 플랫폼 인프라를 기반으로 업종과 데이터 환경에 맞게 커스터마이징하여 제공합니다. 예를 들어 이커머스 기업은 자사 구매 데이터에 KB 결제 세그먼트를 결합해 '장바구니 이탈 + 고소비 성향' 고객을 재타겟팅할 수 있고, 미디어 기업은 구독 데이터와 결합해 이탈 방지 캠페인을 설계할 수 있습니다. 금융 외에 유통·미디어·이커머스 등 다양한 산업에 적용됩니다.

수집된 개인 데이터는 어떻게 보호되나요?

개인정보보호법 및 금융 규제 기준을 준수하며, 수집 즉시 비식별화 처리합니다. 광고주에게는 개인을 특정할 수 있는 정보가 아니라 집계된 세그먼트 단위로만 데이터가 제공됩니다. 예를 들어 '30대·고자산·최근 여행 결제'와 같은 그룹 정보로만 광고가 집행될 뿐, 특정 개인의 이름·계좌·결제 내역은 광고주에게 전달되지 않습니다.

KB Pay 광고와 일반 앱 DA 광고의 차이는 무엇인가요?

KB Pay·KB 스타뱅킹은 실제 금융 활동이 이루어지는 플랫폼으로, 소비 의도가 명확한 사용자에게 광고가 노출됩니다. 일반 앱 DA는 콘텐츠 소비 중에 광고를 보여주지만, KB Pay 광고는 결제·금융 행동의 맥락 안에서 노출됩니다. 예를 들어 사용자가 KB Pay로 결제하거나 잔액을 확인하는 순간은 이미 '돈을 쓸 준비가 된' 상태이므로, 이때 카드 혜택·금융 상품 광고를 노출하면 일반 앱 배너 대비 구매 전환율이 높게 나타납니다.

최소 광고 예산은 얼마부터 가능한가요?

광고 상품과 집행 방식에 따라 다르며, 담당자 상담을 통해 광고주의 목표와 예산에 맞는 최적 플랜을 제안드립니다. 예를 들어 소규모 테스트 캠페인은 단일 세그먼트·단일 매체로 효율을 검증하는 방식으로, 대규모 캠페인은 다중 세그먼트와 CPM+CPA 하이브리드 방식으로 설계할 수 있습니다. 상품 소개서를 먼저 받아보신 후 문의주시면 더 빠르게 안내가 가능합니다.

캠페인 집행까지 평균 소요 기간은 어떻게 되나요?

오디언스 설계와 소재 준비가 완료된 기준으로 통상 1~2주 내 집행이 가능합니다. 예를 들어 기존 세그먼트를 활용하는 캠페인은 소재만 준비되면 약 1주 내에 시작할 수 있지만, 신규 라이프스테이지 세그먼트처럼 맞춤 설계가 필요한 경우 데이터 검증·승인 과정으로 1~2주가 추가될 수 있습니다.

광고 성과 리포트는 어떤 지표로 제공되나요?

노출수(Impression), 클릭수(Click), CTR, 전환수(Conversion), CPA 등 주요 퍼포먼스 지표를 기본으로 제공하며, 요청 시 세그먼트별·매체별 심화 분석 리포트도 제공합니다. 예를 들어 단순히 '클릭 1만 건'이라는 수치가 아니라 '고자산 세그먼트의 CPA가 일반 세그먼트 대비 30% 낮음'과 같은 분석을 통해 다음 캠페인의 예산 배분을 데이터 기반으로 최적화할 수 있습니다.

어떤 업종의 광고주가 주로 활용하나요?

금융(보험·카드·증권), 유통·이커머스, 자동차, 부동산, 여행·레저 업종에서 주로 활용하며, 특히 고소득·고자산 타겟이나 생애주기 기반 타겟팅이 필요한 캠페인에 효과적입니다. 예를 들어 자동차 브랜드는 '수입차 구매력 보유 고객', 부동산은 '고자산·관심 지역 거주 고객', 여행사는 '최근 해외 결제 이력 고객'처럼 각 업종이 가장 가치 있는 고객만 정밀하게 겨냥할 수 있습니다.

데이터 기반 타겟팅과 일반 인구통계 타겟팅의 차이는 무엇인가요?

인구통계 타겟팅이 나이·성별 등 기본 속성으로 추정한다면, KB 데이터 기반 타겟팅은 실제 소비 패턴·자산 규모·금융 행동으로 개인을 식별합니다. 예를 들어, '40대 남성'이라는 인구통계 타겟에는 소비력이 전혀 다른 사람들이 섞여 있습니다. 반면 '최근 1년 내 고급 가전·여행에 일정 금액 이상 지출한 고객'은 실제 구매력이 확인된 그룹이므로, 추정으로 인한 광고 낭비를 최소화할 수 있습니다.

Consulting

데이터로 시작하는
디지털 전환 컨설팅

디지털컴퍼니 컨설팅은 DeXOps 플랫폼을 기반으로 기업의 데이터 전략, 마케팅 운영, 조직 역량을 함께 설계합니다. 전략 수립부터 실행까지 전 과정을 지원합니다.

회사소개 바로가기 →

Phase 1 · 탐색

STEP 01

고객 분석

비즈니스 요구사항 파악
기술 트렌드 분석
내부 현황 및 인프라 진단
경쟁사 벤치마킹
법적 요건 및 거버넌스 검토

Phase 2 · 구상

STEP 02

개선 과제 및 기회 정의

DeXOps 비전 및 과제 정의

STEP 03

DeXOps 방향성 수립

DeXOps 비전 및 중장기 로드맵

Phase 3 · 계획

STEP 04

DeXOps 아키텍처 정의

설계 방향 정의
기술 요소 도출

STEP 05

기술 요소 검토 및 반영

기술 요소 검토 및 선정

STEP 06

DeXOps 마스터 플랜 수립

예산 및 실행 계획 수립

STEP 07

DeXOps 배포 준비 지원

인력, 이벤트, 수단 및 예산 파악

데이터 분류 체계 컨설팅

마케터가 데이터를
직접 다룰 수 있게 합니다

고객 데이터를 누구나 일관되게 활용할 수 있도록 표준 분류 체계를 설계하고, 마케터가 데이터를 직접 분석·활용할 수 있는 역량을 함께 키워드립니다.

📋

검증된 표준 분류 체계

업계에서 검증된 표준 분류 체계를 기반으로 데이터를 일관되게 정의하고 관리합니다.

🏭

업종·제품 맞춤 설계

고객사의 업종과 제품 특성을 반영해 실제 업무에 바로 쓸 수 있는 맞춤형 분류 체계를 만듭니다.

💼

컨설팅 경험 기반 완성도

다양한 산업 컨설팅 경험을 바탕으로 현장에서 바로 작동하는 최적의 분류 체계를 완성합니다.

Business Co-alliance with TG360 DMOM

마케팅 조직이
데이터로 움직이게 합니다

DMOM은 조직·기술·프로세스·거버넌스 4개 축을 기반으로, 데이터 중심의 마케팅 운영 체계를 실제 조직에 뿌리내리도록 설계하는 모델입니다.

4개 축이 유기적으로 연결되어야 합니다

사람·기술·프로세스·거버넌스 중 하나라도 빠지면 데이터 기반 마케팅은 현장에 정착되지 않습니다.

조직과 사람

데이터를 활용할 수 있는 마케팅 인재를 육성하고 조직 역량을 키웁니다.

👥

기술과 솔루션

마케팅 목표에 맞는 기술 솔루션을 선정하고 실제 업무에 연결합니다.

💻

운영 프로세스

실제 마케팅 현장에서 반복 가능한 표준 운영 프로세스를 정립합니다.

🔄

거버넌스 체계

일관된 기준으로 마케팅 활동을 관리하고 품질을 유지할 수 있는 체계를 만듭니다.

📋

Business Co-alliance with TG360 ML Performer

비즈니스 목표에 맞는
맞춤형 ML 모델을 만듭니다

ML Performer는 마케팅·데이터·빅데이터·CRM 전문가가 한 팀으로 협업해, 각 기업의 목표에 꼭 맞는 머신러닝 모델을 처음부터 함께 설계하고 실제 서비스에 적용합니다.

4개 전문 영역이 함께 만들어야 제대로 작동합니다

마케팅 목표, 데이터 설계, 대용량 처리, 고객 시스템 연동까지 각 분야 전문가가 처음부터 끝까지 함께합니다.

마케팅 전문가

비즈니스 목표와 고객 행동을 이해해 ML 모델이 실제 마케팅에 쓰일 수 있도록 방향을 잡습니다.

📣

데이터 사이언티스트

박사급 전문가가 예측 모델, 세그먼테이션 등 고도화된 ML 알고리즘을 설계합니다.

🔬

빅데이터 엔지니어

대용량 데이터를 안정적으로 처리하고, 모델이 실시간으로 작동할 수 있는 파이프라인을 구축합니다.

🗄️

CRM 전문가

ML 모델의 결과가 고객 관리 시스템에 실제로 반영되도록 연동하고 운영을 지원합니다.

🤝

데이터로 시작하는디지털 전환 컨설팅

마케터가 데이터를직접 다룰 수 있게 합니다

마케팅 조직이데이터로 움직이게 합니다

비즈니스 목표에 맞는맞춤형 ML 모델을 만듭니다

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