커넥트웨이브, 14억 개 데이터를 고객 경험으로 바꾸다

데이터는 많았지만, 고객 경험으로 실시간 연결하는 데 한계가 있었다

커넥트웨이브는 20년간 쌓아온 14억 개의 커머스 데이터, 월 MAU 1,300만 명, 월 세션 2,500만 건, 월 페이지뷰 1억 이상을 보유한 데이터 부자입니다. 구글과 네이버에서 '햇반'을 검색하면 다나와가 상위에 노출될 만큼 SEO 경쟁력도 탁월합니다.

그러나 이 막대한 데이터 자산이 정작 개별 고객의 경험으로 연결되지 못하고 있었습니다. 문제의 핵심은 다나와의 독특한 유입 구조에 있었습니다. 일반 이커머스처럼 메인 페이지에서 시작하는 선형 여정이 아니라, 고객이 검색엔진을 통해 상품블로그, 상품리스트, 통합검색, 커뮤니티 등 어느 페이지로든 곧바로 진입하는 '정문 없는 유입 구조'입니다. 전체 트래픽의 절반 가까이가 검색 유입이고, 1페이지 진입 후 아무 전환 없이 이탈하는 비율이 50% 이상에 달합니다.

또한 다나와는 로그인하지 않아도 가격비교 목적을 달성할 수 있는 서비스입니다. 고객을 식별하거나 동의 기반 데이터를 수집할 수 있는 구조 자체가 제한적이었습니다. 쿠키 기반의 방문·세션·클릭 데이터는 있지만, 이것만으로는 세그먼트를 만들고 개인화된 메시지를 전달하는 것이 불가능했습니다.

검색 패러다임의 변화도 위기감을 높였습니다. 검색 엔진 의존도가 높은 구조에서, 사람들이 검색 엔진 대신 앱이나 AI를 통해 정보를 찾기 시작한 것입니다. 변화에 대응하려면 데이터를 단순히 보유하는 것을 넘어, 실제 고객 경험과 마케팅 실행으로 연결하는 새로운 체계가 필요했습니다.

Data Cloud: 데이터를 '보고서'에서 '실행 조건'으로

커넥트웨이브는 Data Cloud를 통해 UXLOG(자체 행동 로그), 상품 카탈로그, 카테고리 매핑 데이터, 캠페인 노출·클릭·이탈 데이터를 하나의 구조로 통합했습니다. 이전까지는 데이터 분석과 캠페인 실행이 서로 다른 시스템에서 분리되어 운영되었습니다. 분석 결과를 보고서로 확인한 뒤 별도 시스템에서 캠페인을 집행하는 방식이었기 때문에, 고객 행동을 즉시 마케팅 조건으로 연결하는 것이 구조적으로 불가능했습니다.

Data Cloud 도입으로 이 흐름이 바뀌었습니다. 고객이 어떤 카테고리와 상품을 봤는지, 어떤 유입 채널로 들어왔는지, 어떤 캠페인에 반응했는지를 연결해 세그먼트를 만들 수 있게 됐습니다. 데이터를 사후 리포트로 확인하는 데 그치지 않고, 고객의 실시간 행동을 캠페인 실행의 '즉각적인 트리거'로 활용하는 것입니다. 특정 카테고리를 반복 탐색한 고객, 검색 유입 후 클릭 없이 머문 고객, 구매 이동 직전 행동을 보인 고객을 정교하게 타겟팅하는 기반이 마련된 것입니다.

Data Cloud 도입을 고민하는 기업에게 커넥트웨이브는 한 가지 조언을 건넵니다. 처음부터 모든 데이터를 완벽하게 통합하려 하기보다, 명확한 활용 시나리오를 먼저 정하고 그에 필요한 데이터부터 연결하는 것이 중요하다는 것입니다.

Marketing Cloud Personalization+: 실시간 온사이트 개인화

Marketing Cloud Personalization+는 고객이 사이트에 머무는 동안의 행동을 실시간으로 포착하여 팝업, 추천, 배너 등 온사이트 경험을 제어하는 실행 도구입니다. 커넥트웨이브는 이 도구를 가격비교 서비스의 고유한 고객 여정에 맞게 설계했습니다.

일반적인 이커머스는 메인→카테고리→장바구니→결제로 이어지는 선형 구조입니다. 다나와는 결제 자체가 외부 제휴몰에서 발생하기 때문에 장바구니 이탈방지 방식은 처음부터 맞지 않습니다. 대신 유입 채널, 체류 시간, 클릭 여부, 구매 이동 신호 등 다나와 고유의 행동 패턴을 CRM 조건으로 새롭게 정의했습니다.

이를 통해 고객이 사이트에 머무는 짧은 순간의 맥락을 파악합니다. 예를 들어, 검색 유입 고객이 일정 시간 클릭 없이 체류할 경우, 이를 이탈 위험 신호로 간주하여 유사 모델의 최저가 정보나 인기 상품을 실시간 추천합니다. 고객이 이탈하려는 찰나에 필요한 가치를 제안함으로써 1페이지 이탈률을 개선하는 장치입니다. 

가장 단순한 시나리오에서 시작해, 이후 앱 전환, 가격 알림, 서비스·렌탈·통신 등 고관여 서비스로의 자연스러운 전환까지 단계적으로 확장할 계획입니다.

조직 간 장벽을 허무는 공통의 언어, '데이터'

Salesforce 도입이 가져온 또 다른 변화는 기술이 아니라 조직 문화에서 일어났습니다. IT 기업은 구조적으로 부서 간 장벽이 생기기 쉽습니다. 마케팅이 기획에 넘기고, 기획이 개발에 넘기는 순차적 방식이 당연하게 여겨졌습니다.

이제는 다릅니다. 마케팅, 서비스 기획, 개발 조직이 처음부터 같은 테이블에 앉아 동일한 고객 여정과 이벤트 정의를 기준으로 논의합니다. 캠페인을 시작하기 전, 필요한 데이터·트리거·세그먼트·성과 지표를 세 팀이 함께 정의하는 방식이 자리를 잡아가고 있습니다. 개발팀이 먼저 데이터 전달 방식을 제안하는 일도 생겼습니다. '데이터'라는 공통 언어가 생기면서 각자의 전문성이 벽이 아닌 연결점이 되고 있습니다.

데이터가 많을수록 더 강해지는 플랫폼

커넥트웨이브가 Salesforce를 선택한 결정적인 이유는 확장 가능한 구조였습니다. 다른 솔루션들과 비교 검토했지만, 데이터 통합부터 세그먼트 생성, 온사이트 개인화, 캠페인 실행까지 하나의 구조 안에서 연결하면서도 향후 필요에 따라 계속 붙여나갈 수 있는 플랫폼은 Salesforce였습니다. 커넥트웨이브처럼 서비스와 데이터 소스가 많은 조직에서는 특정 기능 하나보다 전체 구조를 안정적으로 확장할 수 있는지가 더 중요하기 때문입니다.

로드맵은 세 단계입니다. 현재는 데이터 파이프라인과 온사이트 CRM 안정화가 진행 중이고, 다음 단계는 카테고리·행동·동의 기반 세그먼트 고도화입니다. 그 다음은 앱·생활 서비스 전이와 고수익 리드 창출로의 확장입니다. 가격 알림, 앱 재방문 캠페인, 렌탈 같은 고관여 서비스 전환까지 하나의 CRM 구조 안에서 이어지는 그림입니다. 현재 다나와 웹에서 시작한 CRM이 쌓아가는 데이터가 많아질수록, 다음 단계로 나아가는 힘도 커집니다.

Agentforce: AI가 운영 파트너로

세그먼트가 수백 개에 달하고 그에 따른 CRM 시나리오가 복잡해질수록, 마케터 혼자 이를 관리하는 것은 사실상 불가능해집니다. 커넥트웨이브가 Agentforce에서 기대하는 것은 고객 대면 챗봇이 아니라, 바로 이 복잡성을 해소하는 내부 마케팅 운영의 지능화입니다.

마케터가 '최근 이탈률이 높은 카테고리는 어디인가', '서비스 전환 가능성이 높은 탐색군은 누구인가'라고 질문하면, Data Cloud에 축적된 행동 데이터와 캠페인 성과를 바탕으로 개선 후보를 자동으로 제안하는 구조입니다. AI가 데이터를 읽고 다음 액션을 제안하는 운영 파트너, 그것이 커넥트웨이브가 Agentforce에서 기대하는 역할입니다. 14억 개의 데이터가 보고서 안에 머물지 않고 고객과 만나는 순간, 커넥트웨이브의 다음 성장이 시작됩니다.

Agentforce: AI가 운영 파트너로

세그먼트가 수백 개에 달하고 그에 따른 CRM 시나리오가 복잡해질수록, 마케터 혼자 이를 관리하는 것은 사실상 불가능해집니다. 커넥트웨이브가 Agentforce에서 기대하는 것은 고객 대면 챗봇이 아니라, 바로 이 복잡성을 해소하는 내부 마케팅 운영의 지능화입니다.

마케터가 '최근 이탈률이 높은 카테고리는 어디인가', '서비스 전환 가능성이 높은 탐색군은 누구인가'라고 질문하면, Data Cloud에 축적된 행동 데이터와 캠페인 성과를 바탕으로 개선 후보를 자동으로 제안하는 구조입니다. AI가 데이터를 읽고 다음 액션을 제안하는 운영 파트너, 그것이 커넥트웨이브가 Agentforce에서 기대하는 역할입니다. 14억 개의 데이터가 보고서 안에 머물지 않고 고객과 만나는 순간, 커넥트웨이브의 다음 성장이 시작됩니다.