쿠키의 종말, 제로파티 데이터로 마케팅 혁신하기
서드파티 쿠키 종료로 퍼포먼스 마케팅 효과가 80% 감소했다면? 대화형 챗봇 기반의 AI 쇼핑 에이전트가 수집한 제로파티 데이터 속 고객의 구매 의도 데이터로 이커머스 구매전환율을 높이고 고객 이탈률을 낮추는 방법을 알아보세요.
Jun 06, 2025
한때 마케터들의 가장 친한 친구였던 쿠키. 이제 쿠키 전성시대는 끝났습니다. 애플은 서드파티 쿠키를 차단했고, 구글도 서드파티 쿠키 지원 중단 여부를 두고 갈팡질팡하는 상황. 이커머스 마케팅 업계는 쿠키리스 시대에 큰 변화를 맞이하고 있습니다.
"광고비는 계속 늘어나는데 매출은 제자리걸음이야" "메타 광고 성과가 예전 같지 않아요"
최근 클라이언트 미팅에서 자주 듣는 고민입니다. 실제로 서드파티 쿠키 제한 이후 퍼포먼스 마케팅 효과가 80% 감소한 고객사 사례도 있었죠. 쿠키리스 환경에서 퍼포먼스 마케팅의 CAC(고객 획득 비용)는 기존 대비 10배까지 뛰어 올랐습니다.
쿠키리스 시대의 현실
2020년, 애플 사파리는 이미 서드파티 쿠키 차단을 기본 설정으로 적용했습니다. 구글은 크롬 브라우저에서 단계적 서드파티 쿠키 지원 종료를 예정했다가 해당 계획을 철회하고, 사용자가 쿠키 설정을 직접 관리할 수 있도록 기존 방식을 유지하기로 결정했습니다. 구글의 정책 변경에도 불구하고, 개인정보 보호에 대한 글로벌 규제 강화와 사용자들의 프라이버시 인식 증가는 지속되고 있습니다. 많은 사용자가 추적 쿠키 저장을 거부하거나 앱 추적을 비활성화하는 등, 데이터 수집에 더욱 민감하게 반응하고 있습니다. 결국 마케터들은 쿠키에 의존하던 전략에서 벗어나, 고객과 직접 소통하며 신뢰를 기반으로 데이터를 얻는 새로운 방식으로 전환할 수밖에 없습니다.
쿠키리스 시대에는 구글, 메타, 유튜브 등 대형 광고 플랫폼에서의 타겟팅도 예전만큼 정교하지 않습니다. 그동안 서드파티 데이터에 의존해왔던 타겟팅과 최적화가 불가능해진 것입니다.
벌어지는 격차: 데이터 기반 마케팅이 어려워지는 중소 브랜드와 자사몰
대기업: 자체 데이터 기반 온사이트 마케팅으로 전환
규모가 큰 기업들은 자체 플랫폼에서 이미 유입된 유저 데이터를 바탕으로 고객 관계에 기반한 온사이트 마케팅과 리텐션 마케팅에 집중하고 있습니다. 하지만 이런 CRM 위주의 이커머스 마케팅 전략은 상당한 자원과 기술력이 필요한 방법입니다.
중소 브랜드: 쿠키리스 시대의 가장 큰 피해자
중소 브랜드나 신규 진입 커머스에게는 이런 전략이 사치에 가깝습니다. 고객 정보가 부족하고, 자체 데이터 분석 역량도 한정적이기 때문입니다. 퍼포먼스 마케팅에 의존도가 높았던 중소 브랜드일수록 쿠키리스 환경의 타격이 더 큽니다. 결국, 이커머스 마케팅 업계 전체가 "고객에 대한 더 깊은 이해"라는 새로운 과제 앞에 서게 된 것입니다.
데이터의 진화: 서드파티 → 퍼스트파티 → 제로파티
데이터의 종류와 한계, 그리고 새로운 가능성 (서드파티 vs 퍼스트파티 vs 제로파티)
데이터 유형 | 수집 주체 | 예시 | 리타겟팅 | 온사이트 개인화 | 고객 의도 파악 |
서드파티(3rd) | 외부 플랫폼/광고 | 외부 쿠키, 광고 네트워크 | ✅ | ❌ | ❌ |
퍼스트파티(1st) | 자사 서비스 | 검색 키워드, 구매 이력 | ✅ | ⚠️ | 해석 필요 (어려움) |
제로파티(0th) | 고객 자발적 제공 | 챗봇 대화, 설문, 상담 | ✅ | ✅ | 명확함 |
서드파티 데이터: 이커머스 마케팅의 주역이었던 (과거형)
서드파티 데이터는 외부 플랫폼이 수집한 사용자 행동 정보입니다. 구글, 페이스북, 아마존 같은 거대 플랫폼들이 웹사이트 간 사용자 움직임을 추적해 수집한 데이터죠.
이 데이터의 핵심은 바로 쿠키였습니다. 사용자가 A 쇼핑몰에서 운동화를 본 후 B 블로그를 방문하면, 광고 네트워크가 이를 연결해 "운동화에 관심 있는 사용자"로 분류했습니다. 그래서 C 사이트에서 운동화 광고를 보게 되는 것이죠.
과거에는 서드파티 데이터 덕분에 마케터들은 정교한 타겟팅이 가능했습니다. "25-34세 여성 중 최근 화장품을 검색한 사람"처럼 구체적인 조건으로 광고를 집행할 수 있었거든요. 하지만 이제는 개인정보보호 강화와 플랫폼 정책 변화로 인해 활용이 거의 불가능해졌습니다.
퍼스트파티 데이터: 강력하지만 해석이 필요한 데이터
고객이 자사 사이트에서 남긴 행동 데이터(검색, 장바구니, 구매 이력 등)입니다. 고객의 의도를 확인할 수 있다는 장점이 있지만, 중요한 한계가 있습니다:
- 해석 능력 부족: 데이터가 있어도 의미를 파악하기 어려움
- 가설 검증의 어려움: 고객 행동의 이유를 추측하고 예상해야 함
- 즉시 활용 불가: 사후 분석이 필요하여 실시간 개인화에 한계
왜 퍼스트파티 데이터의 해석이 어렵다고 하는지, 예시로 한 번 살펴보겠습니다.
고객이 A상품을 장바구니에 담았다가 B상품을 둘러보고, 다시 A를 구매한 상황을 로그 데이터로 확인했습니다.
이 퍼스트파티 데이터에도 “왜?”는 없습니다. 지표만으로는 "왜 이런 행동을 했지?"라는 질문에 답변하기 위해 수많은 가설과 A/B테스트가 필요합니다. 왜 두 상품을 모두 구매하지 않았을지, 혹은 B 상품의 어떤 점이 불만족스러웠거나 A 상품의 어떤 요소가 더 마음에 들어서 최종적으로 구매하게 되었을지 알기 어렵습니다.
하지만 챗봇이 "어떤 점이 고민이셨나요?"라고 물었을 때, 고객이 "두 상품의 성분을 비교했는데, B에는 저한테 알러지 유발 성분이 있어서 A를 골랐어요"라고 답하면 바로 인사이트가 도출됩니다. 이렇게 고객의 대화를 통해 수집되는 정보가 제로파티 데이터의 일종입니다.
제로파티 데이터: 고객의 언어로 직접 듣는 인사이트
제로파티 데이터란?
제로파티 데이터는 고객이 자발적으로 제공하는, 별도의 해석이 필요 없는 실제 의도 데이터입니다. 고객의 말로 직접 표현된 구매 의도와 취향 정보죠.
쉽게 말해, 고객이 "나는 이런 걸 원해요", "이 부분이 고민이에요", "이런 이유로 주저하고 있어요"라고 직접 말해주는 모든 정보가 제로파티 데이터입니다. 설문 응답, 챗봇 대화, 상담 기록, 리뷰 작성 등이 대표적인 예시죠.
제로파티 데이터의 4가지 핵심 장점
1. 해석 불필요, 즉시 활용 가능
제로파티 데이터의 가장 큰 장점은 데이터 분석이나 해석 능력이 없어도 누구나 바로 이해하고 활용할 수 있다는 점입니다.
- 기존 방식: "이 고객이 왜 이런 행동을 했을까?" (추측과 가설 검증 필요)
- 제로파티 데이터 기반: "가격 때문에 고민하고 있어요" (고객이 직접 설명)
2. 데이터 분석 역량이 없어도 OK
기존에는 퍼스트파티 데이터를 활용하려면 데이터 사이언티스트나 분석 전문가가 필요했습니다. 고객 행동 패턴을 파악하고, 상관관계를 찾고, 가설을 세워 검증하는 복잡한 과정을 거쳐야 했거든요.
하지만 제로파티 데이터는 다릅니다. 고객이 "배송비가 너무 비싸서 망설이고 있어요"라고 말하면, 별도 분석 없이도 바로 배송비 할인 혜택을 제공할 수 있습니다.
3. 실시간 개인화의 핵심
온라인 쇼핑에서 가장 중요한 순간은 고객이 사이트에 머무르는 바로 그 시간입니다. 고객이 "어떤 색상이 더 나을까요?"라고 묻는 순간, 즉시 맞춤형 답변과 추천을 제공할 수 있다면? 이것이 바로 제로파티 데이터가 만드는 온사이트 개인화의 힘입니다.
4. 정확도 99%의 고객 인사이트
서드파티나 퍼스트파티 데이터는 항상 해석의 여지가 있습니다. "이 행동이 정말 구매 의도를 나타내는 걸까?" 하는 의문이 들죠. 하지만 고객이 직접 "이 상품 정말 마음에 들어요, 다음 달에 꼭 사고 싶어요"라고 말한다면? 해석할 필요가 없습니다.
직관과 경험에만 의존하던 기존 의사 결정 방식에서 벗어나, 누구나 객관적이고 명확한 고객 인사이트를 얻을 수 있습니다.
AI 점원: 이커머스에 ‘진짜 점원'을 영입하다
AI 쇼핑 에이전트 젠투는 고객과 자연스럽게 대화하며, 고객의 고민과 구매 의도를 '직접' 듣고, 그 데이터를 실시간으로 수집합니다. AI 점원 솔루션 젠투를 도입한 쇼핑몰은 “고객의 목소리”로부터 직접 데이터를 수집할 수 있습니다.
젠투가 수집하는 제로파티 데이터 - 고객의 구매 의도
수집하는 핵심 데이터
대화형 챗봇 형태의 젠투는 고객과의 대화를 통해 두 가지 핵심 데이터를 수집합니다:
- 구매 의도와 상황: "어떤 상품을 왜 사려고 하는지"
- 구매 장벽과 동기: "무엇이 구매를 주저하게 만드는지, 무엇이 결정하게 만드는지"
자연스러운 대화 유도
인공지능 점원 젠투는 고객이 사이트를 이탈하려는 순간, 혹은 구매를 주저하는 타이밍에 맞춰 자연스럽게 대화를 시작합니다:
- "사이즈 선택이 어려우신가요?"
- "배송이나 교환 정책이 궁금하신가요?"
- "비슷한 상품을 비교해드릴까요?"
젠투의 차별점은 고객이 대화형 챗봇에게는 솔직하게 말한다는 점입니다. 설문조사나 강제적인 정보 입력과 달리, 대화 과정에서 자연스럽게 본인의 니즈와 고민을 표현하게 됩니다.
AI 점원이 만드는 제로파티 데이터 기반 리마케팅 전략
1. 실시간 이탈 방지 및 전환율 개선
젠투의 가장 큰 경쟁 우위는 고객이 언제, 왜 이탈하려고 하는지를 명확히 파악할 수 있다는 점입니다. 그리고 그 순간에 맞는 솔루션을 제시해 고객을 붙잡을 수 있습니다.
실제로 이바나헬싱키 등 고객사에서는 AI 쇼핑 챗봇을 통해 고객의 솔직한 고민을 듣고, 이탈을 막아 구매 전환율을 높인 사례가 있습니다.
➡️ 다음 글 바로가기: 사이즈 맞춤 추천을 하는 AI 에이전트로 구매 전환율을 높인 패션 브랜드 “이바나 헬싱키” 사례
2. 데이터 기반 상품 기획 및 마케팅 전략
축적된 대화 데이터를 통해 다음을 파악할 수 있습니다:
- 고객들이 어떤 부분에서 가장 많이 고민하는지
- 구매를 주저하는 이유는 무엇인지
- 어떤 메시지나 혜택이 구매 결정을 유도하는지
이 인사이트는 상품 기획, 가격 정책, 프로모션 전략 등 비즈니스 전반의 의사결정에 직접 활용됩니다.
3. 실제 고객 목소리 기반 페르소나 및 메시지 최적화
챗봇과의 대화 데이터를 기반으로, 실제 고객의 행동과 언어를 반영한 데이터 기반 페르소나를 생성할 수 있습니다. 이는 기존의 추측 기반 페르소나와 달리 실제 고객의 목소리가 반영된 정확한 인사이트를 제공하며, 고객이 실제로 사용하는 언어와 표현을 알 수 있어 고객 초개인화 마케팅 메시지 작성이 가능합니다.
4. 기존 마케팅 툴과의 연동
젠투가 수집한 제로파티 데이터는 기존 CRM, 마케팅 자동화 툴과 연동되어 활용됩니다:
- 푸시 알림 시스템: 고객 관심사별 맞춤 푸시 메시지 자동 생성 및 발송
- 상품 상세페이지: 상품 상세페이지 레이아웃 및 상품 정보 가독성 개선
- 기획전: 고객 별 상품 추천 및 프로모션 기획
- CRM 시스템: 대화 데이터를 기반으로 한 고객 세그멘트 세분화
이커머스의 미래, 젠투와 함께 시작하세요
젠투는 오프라인 매장의 '똑똑한 점원'이 제공하는 고객 경험을 온라인에 구현합니다.
쿠키리스 시대, 서드파티 데이터 기반의 마케팅과 퍼포먼스 마케팅의 한계를 넘어서는 전략이 필요하다면, 이제 젠투의 인공지능 점원을 만나보세요.
서드파티 데이터의 영향력 감소는 분명히 이커머스 마케팅 업계에 큰 타격이지만, 동시에 고객 경험 혁신을 위한 기회이기도 합니다. 제로파티 데이터는 단순히 쿠키를 대체하는 것이 아닙니다. 고객과 더 깊이 소통하고, 진정한 가치를 제공하는 마케팅으로의 진화를 가능하게 합니다.
고객의 마음을 읽고, 매출의 미래를 바꾸는 혁신이 지금, 여러분의 쇼핑몰에 특화된 AI 쇼핑 에이전트 젠투에서 시작됩니다.
고객의 진짜 목소리를 듣고 싶으신가요?
젠투가 어떻게 제로파티 데이터로 마케팅을 혁신하는지 궁금하시다면:
젠투 소개서 신청하기 ⤵️
Share article
고민하는 고객을 전환하는 AI 점원 젠투가 궁금하신가요?
젠투 소개서 보기 ⤵️
젠투 소개서 보기 ⤵️
