KB Pay 데이터 수집 방식
💳 KB Pay 데이터 활용 방식
📱 이용내역 조회 시점
KB Pay 유저가 이용내역 조회 과정에서 활용 가능한 금융·소비 데이터가 구성됩니다.
강남점
강남스타일점
강남점
🗂️ 활용 가능한 주요 데이터
이용내역을 조회하는 순간, 다음 데이터가 수집됩니다.
해당 데이터는 KB AdMarket 오디언스 설계의 기반 데이터로 활용됩니다.
카드 종류, 결제처, 결제 시점 등의 정보를 바탕으로 소비 성향 및 라이프스타일 기반 고객군 구성에 활용될 수 있습니다.
🏷️ 카드 속성 기반 유저 분류
카드 속성 및 금융·소비 활동 데이터를 기반으로 다양한 타겟 오디언스 구성이 가능합니다.
| 카드 종류 | 결제일자 | 결제처 | 가격 |
|---|---|---|---|
| 국민행복카드 | 20260312 | 이마트 역삼점 | 58,000 |
| 청춘대로 톡톡카드 | 20260310 | GS25 성수점 | 10,300 |
| My WE:SH 카드 | 20260308 | 쿠팡 | 7,890 |
| My WE:SH 카드 | 20260308 | OO약국 | 4,000 |
🔍 직업·라이프스테이지 추정 방법
- 특정 직군·자격 대상 전용 카드 발급 조건 기반 분석
- 카드 연회비·이용 한도 기반 소비 수준 및 소비력 그룹 분류
- 카드 혜택 이용 패턴 기반 라이프스타일 분류
💡 카드 속성 기반 데이터 활용 사례
유저의 직업·생애주기 특성을 활용한 오디언스 전략
하이엔드 리빙·모빌리티 관심 고객군 활용
"프리미엄 소비 성향 고객군 중심으로 광고를 운영할 수 있을까요?"
→ 연회비·한도가 높은 프리미엄 카드 유저 기반 오디언스 구성
프리미엄 소비 활동 기반 고객군 중심의 오디언스 활용이 가능하며, 브랜드와 연관성 높은 고객 접점 확보에 활용될 수 있습니다.
육아 라이프스타일 고객군 대상 브랜드 접점 확대
"육아 라이프스타일 전환 고객을 효과적으로 타겟팅할 수 있을까요?"
→ 임산부 전용 카드 이용 고객군 기반 오디언스 구성
임산부 전용 카드 이용 고객군을 기반으로 출산·육아 라이프스타일 전환 시점의 오디언스 구성에 활용 가능합니다.
🏪 결제처 기반 소비 성향 분석
결제처 패턴 데이터를 기반으로 소비 성향 및 라이프스타일 고객군을 구성합니다.
| 카드 종류 | 결제일자 | 결제처 | 가격 |
|---|---|---|---|
| 국민행복카드 | 20260312 | 이마트 역삼점 | 58,000 |
| 청춘대로 톡톡카드 | 20260310 | GS25 성수점 | 10,300 |
| My WE:SH 카드 | 20260308 | 쿠팡 | 7,890 |
| My WE:SH 카드 | 20260308 | OO약국 | 4,000 |
🎯 소비 관심사 분석
결제처 기반 소비 활동 분석을 통해 관심 고객군 구성이 가능합니다.
- 📍 핫플레이스 방문자 (성수, 한남, 연남동 등 트렌디 상권 결제 이력)
- 👗 패션 관심자 (무신사, 29CM, W컨셉 등 패션 플랫폼 결제)
- 🐾 반려동물 케어 (동물병원, 펫샵, 반려동물 용품점 결제)
- ⛳ 골프·스포츠 (골프 연습장, 스포츠 브랜드 오프라인 결제)
💡 결제처 기반 고객군 활용 사례
관심사·소비 성향 데이터를 활용한 오디언스 전략
2030 패션 고관여 유저 정밀 타겟팅
"2030 패션 고관여 타겟을 선점하고 싶은데, 단순히 앱 설치자만으로는 부족할 것 같아요."
→ 온라인·오프라인 패션 소비 활동 데이터를 기반으로 패션 관심 고객군 구성이 가능합니다.
패션 플랫폼 및 오프라인 소비 활동 데이터를 함께 활용하여, 성수/한남 등 트렌디한 상권 중심의 패션·트렌드 관심 고객군 중심의 오디언스 구성이 가능합니다.
야구 관심 고객군 기반 오디언스 활용
"야구 팬 관심 고객군을 중심으로 광고를 운영할 수 있는 방법이 있을까요?"
→ 카드 결제처 내 야구장·스포츠 관련 가맹점 이용 데이터를 기반으로 야구 관심 고객군 구성이 가능합니다.
야구장 방문 및 스포츠 관련 소비 활동 데이터를 함께 활용하여, 프로야구 등 스포츠 관심 고객군 중심의 타겟 오디언스 구성이 가능합니다.
🔄 정기 결제 기반 라이프스타일 고객군 구성
정기 결제 및 반복 소비 활동 데이터를 기반으로 라이프스타일 고객군 구성이 가능합니다.
| 카드 종류 | 결제일자 | 결제처 | 가격 |
|---|---|---|---|
| 국민행복카드 | 20260312 | 이마트 역삼점 | 58,000 |
| 청춘대로 톡톡카드 | 20260310 | GS25 성수점 | 10,300 |
| My WE:SH 카드 | 20260308 | 쿠팡 | 7,890 |
| My WE:SH 카드 | 20260308 | OO약국 | 4,000 |
📅 정기 결제 기반 소비 고객군 예시
- ⏱️ 결제 주기에 따른 고정 지출(OTT, 통신비 등) 파악 가능
- 📊 주기적인 소비 활동 분석을 통한 라이프스타일 파악 가능
📺 OTT 구독자
매월 동일 일자에 넷플릭스·티빙·웨이브 등 구독 비용을 결제하는 유저. 2개 이상 구독 시 콘텐츠 헤비유저로 분류.
🛵 배달 앱 유저
매월 동일 일자에 배달의민족·쿠팡이츠 등 앱 멤버십 비용을 결제하거나 고액 배달 결제를 반복하는 유저.
🚬 흡연자 추정
편의점에서 담배 추정 금액대(4,500원~5,000원)를 정기적으로 결제하는 유저를 흡연자 페르소나로 분류.
💡 정기 결제 기반 고객군 활용 사례
정기 결제 및 반복 소비 활동 데이터를 활용한 오디언스 전략
블록버스터 영화 개봉 대비 OTT 구독자 타겟팅
"이번에 개봉하는 블록버스터 영화 홍보를 준비 중입니다. 콘텐츠를 즐기는 소비층을 찾고 싶어요!"
→ 정기적인 OTT 서비스 이용 패턴을 기반으로 콘텐츠 소비 고객군 구성이 가능
정기적인 OTT 서비스 이용 유저 데이터를 활용하여 콘텐츠 소비 고객군 중심의 오디언스 구성을 할 수 있습니다.
배달 앱 헤비유저 대상 구독자 타겟팅
"배달 소비 활동이 활발한 고객군 대상으로 프로모션 운영이 가능할까요?"
→ 배달·퀵커머스 서비스 이용 패턴을 기반으로 일상 소비 활동 고객군 활용이 가능합니다.
반복적인 배달·퀵커머스 이용 패턴 데이터를 활용하여, 생활 소비 활동이 활발한 고객군 중심의 캠페인 운영이 가능합니다.
🎯 Taxonomy 조합 기반 오디언스 설계
소비 성향·라이프스타일 기반 데이터를 조합하여 다양한 오디언스 전략에 활용할 수 있습니다.
📋 KB AdMarket Taxonomy 항목 예시
- 💰 자산 수준 추정
- 💳 결제 금액 (구간별)
- 👜 명품 구매 이력
- 📈 투자 관심 유저
- 🎒 학부모
✨ 타겟 오디언스 조합 활용 예시 (럭셔리 브랜드)
+ 금융 속성 › 결제 금액 + 결혼 관련 이력
Taxonomy 조합을 통해 브랜드 목적에 맞는 다양한 오디언스 설계가 가능합니다.
KB Pay는 어떤 시점에 사용자 데이터를 수집하나요?
KB Pay는 사용자가 앱 내 이용내역 조회 화면에 접근하는 시점에 데이터를 수집합니다. 이때 카드 종류, 결제 일자, 결제처(가맹점명), 결제 금액 등 4가지 핵심 데이터 필드가 확보됩니다.
KB Pay 결제 데이터로 사용자의 직업을 어떻게 추정하나요?
카드 소지 여부를 기반으로 직업을 추정합니다. 특정 직업군(군인, 공무원 등)이나 자격(산모 등)에서만 발급 가능한 전용 카드를 보유한 경우, 해당 카드 정보를 통해 잠재적 직업군을 분류할 수 있습니다.
KB Pay 데이터로 관심사와 소비 스타일을 어떻게 분류하나요?
결제처(가맹점명), 카테고리, 채널 정보를 결합해 관심사와 소비 성향을 정의합니다. 반려동물·골프·교육 등 카테고리별 결제 비중으로 관심사를 유추하고, 방문처 분석으로 선호 브랜드와 소비 스타일을 정의합니다.
Taxonomy Build-Up을 통해 어떤 광고 타겟 오디언스를 만들 수 있나요?
프리미엄 카드 소지 기반 잠재 VIP 타겟, 국민행복카드 보유 기반 신규 부모 타겟, 패션 플랫폼 결제 이력 기반 2030 패션 고관여 타겟, OTT 복수 구독 기반 콘텐츠 헤비유저 등 다양한 오디언스 그룹을 생성할 수 있습니다.
KB AdMarket의 Taxonomy는 어떻게 활용되나요?
수집·분류된 Taxonomy는 KB AdMarket 플랫폼에 보관되며, 광고 캠페인 집행 시 단독 또는 조합 형태로 활용됩니다. Taxonomy를 조합하면 '결혼을 앞둔 고자산 MZ 뉴어덜트'와 같은 정밀한 타겟 오디언스 그룹을 즉시 생성할 수 있습니다.
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