정교한 광고 타겟팅을 위한 퍼스트파티 데이터 활용법

정교한 타겟팅을 위한 필수 요소, 퍼스트파티 데이터

퍼스트파티 데이터(1st-party data)는 타겟팅을 더욱 정교하게 만들고, 마케팅 성과를 끌어올릴 수 있는 핵심 자산입니다. 하지만 이런 질문들이 뒤따르지는 않나요?

“퍼스트파티 데이터는 정확히 무엇이고, 실제 캠페인에 어떻게 쓰일까?” “우리 브랜드에 딱 맞는 유저 타겟팅을 하는 데 정말 효과있는 걸까?“

토스는 방대한 퍼스트파티 데이터를 바탕으로 사용자의 행동, 관심사, 구매 의도를 정밀하게 분석해 타겟팅하고 있습니다. 이번 글에서는 퍼스트파티 데이터를 어떻게 이해해야 하는지부터 데이터를 바탕으로 만든 유저 페르소나가 타겟팅에 연결되는 방법까지 실제 사례 중심으로 설명해드릴게요. 얼마 전 열린 에이전시 파트너십 행사, ‘Blue Wonderland 2025’에서 나눈 인사이트를 중심으로 알아보겠습니다.

퍼스트파티 데이터란?

먼저 이 데이터가 어디서 오고, 무엇을 의미하는지 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 토스는 송금, 지출 관리뿐 아니라 신용 조회, 기차 예매 등 다양한 서비스를 제공하는 생활 슈퍼앱인데요. 약 2,800만 명의 유저들이 각기 다른 방식으로 토스를 사용하는 과정에서 남기는 모든 앱 이용 히스토리를 ‘퍼스트파티 데이터’라고 합니다. 즉, 단순한 숫자가 아니라 유저가 남기는 ‘행동의 흔적’이라고 볼 수 있습니다. 물론 이 모든 데이터는 유저의 동의 하에, 개인정보 보호 기준에 맞추어 활용하고 있습니다.

퍼스트파티 데이터로 유추하는 유저 페르소나

행사 세션의 연사이셨던 김은지 데이터 분석가님의 실사용 데이터를 기반으로, 어떻게 퍼스트파티 데이터를 해석하고 페르소나를 구성하게 되는지 구체적으로 보여드리겠습니다.

의(衣): 쇼핑 행태로 본 취향

은지님은 무신사를 자주 이용하고, 롯데백화점 팝업 매장에서 키링을 구매하는 등 최근 3개월 동안 쇼핑 빈도가 높은 편이고 탐색적인 소비 성향을 보였습니다.

식(食): 음식으로 보는 생활패턴

이틀에 한 번꼴로 1~2만 원대의 배달 음식을 이용하고, 특히 패스트푸드와 치킨의 비중이 높았습니다. 자주 이용하는 배달 지점이 일정한 점도 눈에 띄었습니다.

주(住): 주거와 소비 여력

은지님의 대출 현황과 고정 지출, 생활비를 직접 내는지 여부까지 확인해볼 수 있었습니다. 또한, 이동 수단 데이터를 보면 평일에는 대중교통, 주말에는 택시를 이용하는 경향이 뚜렷이 보였습니다.

유저 페르소나 유추해보기

이 데이터들을 정리해 키워드로 나타내보면, 1인 가구이며, 편리함과 효율을 중시하고, 트렌드에 민감한 성향 등의 페르소나가 그려집니다. 쇼핑 데이터를 보면 은지님이 반복적으로 찾는 브랜드, 동선과 소비성향까지 확인할 수 있죠.

즉, 퍼스트파티 데이터는 일상과 취향이 그대로 녹아 라이프스타일이 데이터로 표현된 모습이라고 볼 수 있습니다. 단순한 수치가 아니라, 관심사와 성향을 읽을 수 있다는 점에서 더욱 강력합니다.

타겟팅에 어떻게 활용할 수 있을까?

유저 프로파일을 생성합니다

토스는 다양한 행동 패턴을 분석해 유저의 특성을 정리한 ‘유저 프로파일’을 생성합니다. 예를 들어, 배달앱을 자주 이용하고 외식 지출 비중이 높은 유저는 ‘음식왕’이라는 프로파일로, 금융 투자 활동이 활발하고 일정 수준 이상의 자산을 가진 유저는 ‘금융 마니아’로 분류할 수 있습니다. 이처럼 단순한 관심사 분류를 넘어 정교한 타겟 세그먼트를 만들고, 광고 타겟팅에 활용하고 있습니다.

실제 광고로 이렇게 연결됩니다

그렇다면, 은지님께 실제 노출된 광고를 보여드리겠습니다.

• 지하철과 택시를 주로 이용하는 1인 가구 → 자차가 없고, 구매력 있는 타겟으로 분류되어, B*W 등 자동차 광고 노출
• 높은 배달 빈도와 뚜렷한 치킨 선호도 → 배달음식에 대한 선호가 높은 타겟으로 분류되어, 교O치킨, 버O와이저 등의 식음료 광고 노출

유저 프로파일을 활용한 맞춤 타겟팅이 가능합니다

실제 캠페인에서는 퍼스트파티 데이터를 기반으로 만들어둔 유저 프로파일을 브랜드에 맞게 조합하고, 실험하며 성과를 반복적으로 개선해 나가고 있습니다. 이제 퍼스트파티 데이터의 개념을 이해하셨다면, 우리 브랜드의 가설에 맞는 유저 프로파일을 선택하고, 끊임없이 실험해보세요. 성과를 극대화할 수 있는 브랜드만의 맞춤형 타겟을 찾아낼 수 있습니다.

광고 타겟팅을 위한 유저 페르소나 만들어보기

실제 세션에서는 참석자들과 함께 유저 페르소나를 유추해보는 퀴즈를 진행했습니다. 그 중 하나의 예시를 소개해드리겠습니다. “반려동물을 키우는 대학생”을 타겟팅하고 싶다면, 이런 조건들을 조합해볼 수 있습니다.

이처럼 우리 브랜드가 정의한 이상적인 타겟 페르소나를 기준으로 퍼스트파티 데이터의 조건을 조합하면, 정확도 높은 타겟을 구성해 활용할 수 있습니다. “이런 사람에게 광고를 보여주고 싶다” 생각했다면 이를 데이터 기반으로 구체화할 수 있는 것이죠.

정교한 타겟팅 광고, 지금 시작할 수 있습니다

이번 글에서는 실사용 데이터를 바탕으로, 퍼스트파티 데이터가 무엇이며 어떻게 활용할 수 있는지 직접 체감할 수 있도록 설명해보았습니다. 오늘 소개해드린 사례와 인사이트가 작은 실마리가 되기를 바랍니다. 이제 마케터로서 상상해온 페르소나를, 유저의 동의 하에 안전하게 수집된 데이터를 기반으로 구현할 수 있을 거예요. 토스에서 직접 타겟을 설정하고 광고를 시작해보세요!