Built with BigQuery: 기술 파트너와 협력해 소매 데이터를 간편하게 수집, 분석하고 조치를 취할 수 있게 한 BigCommerce

* 본 아티클의 원문은 2023년 4월 28일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

데이터 세트가 21세기에 가장 가치 있는 리소스 중 하나라는 데는 반론의 여지가 없습니다. Fortune 500대 기업과 소규모 기업 모두가 데이터를 활용해 온라인 네트워크 전반에서 성패를 가르는 의사결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 궁금한 점이 있다면 비즈니스 데이터 어딘가에 답이 있을 겁니다.  

그러나 사용자 데이터를 수집하고 해석하여 비즈니스 의사결정에 활용하는 일은 말처럼 쉽지 않습니다. 무수한 데이터 수집 소프트웨어와 훨씬 더 많은 집계 도구로 인해 비즈니스마다 원하는 대로 데이터를 활용해 의사결정을 내리기가 어려울 수 있습니다. 

이러한 이유로 BigCommerce는 Google Cloud와 협업하여 BigQuery를 Google의 개방형 SaaS 전자상거래 플랫폼과 기본적으로 통합했습니다. 이 통합으로 Google 플랫폼을 사용하는 판매자는 강력하고 새로운 도구를 활용하여 하나의 편리한 위치에서 가치 있는 데이터를 수집, 분석하고 조치를 취할 수 있습니다.

사용 사례: 해결된 도전과제와 문제

도전과제는 데이터 자체가 아니라 데이터의 방대한 양입니다. Statista에 따르면 2025년까지 온라인에서 181제타바이트 이상의 데이터가 생성, 캡처, 복사, 소비될 것으로 예상됩니다. 실로 엄청난 양의 데이터입니다. 이 모든 데이터를 수집하는 데 서로 다른 소스나 도구를 활용한다면 광고 위치나 방법, 메시지, 제품 목표 등 활용 가능한 분석 정보를 도출하는 데 큰 어려움이 있을 수 있습니다. 

기업 판매자의 사이트에 매일 수만 명이 방문하는 경우가 많습니다. 광고는 수많은 채널을 통해 수십만 명에 이르는 잠재고객의 화면에 노출될 수 있습니다. 따라서 데이터를 활용해 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 일은 판매자의 성공에 필수적인 요소입니다. 

많은 판매자가 단일 정보 소스가 없어서 이러한 데이터 분석에 어려움을 겪고 있습니다. 팀이나 부서마다 데이터를 집계하는 데 서로 다른 도구를 사용하기도 하며 수집한 데이터가 고립되는 경우도 많아 판매를 비롯한 전반적인 전자상거래 전략에 종합적인 방식으로 접근하지 못합니다. 

BigQuery와 BigCommerce의 만남으로 판매자는 모든 데이터를 단일 정보 소스로 통합하고 구조화된 쿼리 언어(SQL)와 Google Looker Studio를 활용하여 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 판매자들은 실질적으로 유용한 정보를 토대로 전략적인 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

솔루션

한 판매자가 데이터 집계와 분석에 Google BigQuery를 사용하기 전과 후의 사례를 살펴보겠습니다.

이 판매자는 기업 간 거래(B2B) 및 소비자 직판(DTC) 제품을 모두 판매합니다. 전자상거래 웹사이트가 있지만 성장 극대화를 위해 Facebook, Instagram, Amazon, Google 등 다른 영업 채널도 다양하게 활용합니다. 판매뿐 아니라 도달범위를 확대하고 더 많은 고객을 유치하기 위한 광고 채널로도 이러한 플랫폼을 활용하고 있습니다. 

이 판매자는 BigCommerce 백엔드를 활용해 매우 다양한 서비스를 기본 통합하거나 서드 파티를 통해 통합할 수 있습니다. 그러나 이러한 서비스를 통해 수집된 광고, 옴니채널 판매, 전자상거래 매장 등의 데이터가 모두 자체 플랫폼에 사일로 상태로 존재합니다. 마케팅팀은 광고 데이터를 자체 프로그램에 보관하고, 전자상거래팀은 판매 데이터를 직접 선택한 플랫폼에 보관합니다. 같은 부서 내에서도 팀마다 다른 도구를 사용해 데이터를 분석할 수 있습니다. 

이러한 상태가 판매자에게 어떤 영향을 미칠까요? 적시에 효과적으로 데이터를 분석하고 조치를 취하기 어렵습니다. 예를 들어 이 판매자가 광고 전체에서 클릭 유도 문구에 대한 A/B 테스트를 실시한다고 가정해 보겠습니다. 더 많은 클릭수를 얻은 광고는 확인할 수 있지만, 통합 데이터가 없기 때문에 백엔드에서 해당 클릭에 판매에 대한 기여도를 부여하는 것은 매우 어려운 일입니다. 의미 있는 분석을 수행하는 데 시간이 너무 오래 걸리고 분석이 완료되었을 때는 데이터가 관련성이 없을 수도 있습니다. 

이는 사일로화된 데이터가 판매자 수익에 미치는 부정적인 영향에 관한 여러 사례 중 하나일 뿐입니다. 

이제 BigQuery가 데이터 스트림에 통합된 아키텍처 사례를 살펴보겠습니다.

이 판매자는 계속 여러 플랫폼에 걸쳐 광고와 판매를 하고 있습니다. 테스트, 판매 및 기타 수단을 통해 여전히 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 새로운 접근 방식에 따라 이제 수집된 모든 데이터는 하나의 위치에 머무는 대신 BigCommerce 백엔드와 BigQuery 사이를 자유롭게 이동할 수 있습니다. 

BigQuery와 BigCommerce의 통합으로 판매자들은 매장의 데이터를 추출하고 실시간으로 분석해 비즈니스 실적에 대한 가치 있고 유용한 정보를 도출할 수 있습니다. BigCommerce는 REST API를 통해 판매, 고객, 제품 등에 대한 정보가 포함된 데이터를 BigQuery로 전송합니다. BigQuery가 받은 데이터를 저장하고 처리하면 판매자는 복잡한 쿼리를 실행하고 보고서를 생성할 수 있습니다. 이러한 통합은 데이터를 안전하게 전송하고 예약된 일정에 따라 자동으로 새로고침하는 Data Transfer Service 덕분에 원활히 수행됩니다. 다양한 플랫폼에서 API 요청과 응답을 통해 통신하여 BigCommerce와 BigQuery 간에 원활하고 효율적인 데이터 전송을 보장합니다.

BigQuery와 BigCommerce의 통합은 더 빠르고 효과적인 데이터 처리와 분석을 제공합니다. 또한 Google의 클라우드 인프라를 통해 데이터를 더 안정적으로 안전하게 저장하고 처리할 수 있습니다. 이번 통합으로 판매자는 하드웨어와 소프트웨어에 투자하지 않아도 되므로 비용을 절감할 수 있고, 가격은 쿼리당 지불 모델이 적용됩니다. 판매자는 오래된 데이터 분석 정보가 아닌 현재의 분석 정보를 토대로 실시간 의사결정을 내릴 수 있습니다.

이것이 이전 모델에 비해 대폭 개선된 점입니다. 이전에는 막상 데이터 수집과 분석을 완료하면 이미 데이터가 오래되어 중요한 조치를 취할 수 없었습니다. 

이제 판매자는 BigQuery와 통합하여 다양한 보고 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 통해 수집한 데이터를 실행할 수 있습니다. 판매자는 이러한 도구를 사용해 가치 있는 데이터를 빠르고 효율적으로 집계, 분석하여 활용 가능한 분석 정보를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 판매 증가 가능성을 높이고 비즈니스 성장을 위해 더 많은 시간을 쏟을 수 있게 됩니다. 

Google Cloud를 함께 사용할 때의 이점

BigCommerce는 판매자를 기술 분야에서 가장 강력한 기술 도구로 연결해 줍니다. 판매자는 이제 BigQuery, Looker Studio와 같은 Google Cloud 도구와의 기본 통합을 사용해 영업 채널, 광고 플랫폼 등에서 데이터를 간편하게 수집, 분석하고 조치를 취할 수 있으며 대규모 개발 일정이나 내부 예산은 필요하지 않습니다. 이러한 파트너십 외에도 BigCommerce는 가장 현대적인 기업 전자상거래 플랫폼이 되기 위해 다양한 방법으로 노력하고 있습니다. 

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Built with BigQuery가 ISV에 주는 이점 

Google은 2022년 4월 Google Data Cloud Summit의 일환으로 출시한 Built with BigQuery 이니셔티브를 통해 기술에 대한 간소화된 접근, 유용한 전담 엔지니어링 지원, 공동 시장 진출 프로그램을 지원하며 BigCommerce와 같은 기술 업체가 Google의 데이터 클라우드에서 혁신적인 애플리케이션을 빌드하도록 돕고 있습니다. 참여하는 기업은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 

• Google에서 자금을 지원하는 사전 구성된 샌드박스로 빠르게 시작합니다. 
• ISV(Independent Software Vendor) CoE(Center of Excellence)의 지정된 전문가로부터 주요 사용 사례, 아키텍처 패턴, 권장사항에 대한 유용한 정보를 제공받아 제품 설계 및 아키텍처를 가속화합니다. 
• 공동 마케팅 프로그램을 통해 인지도를 높이고 수요를 창출하며 채택률을 높여 성공을 확대합니다.

BigQuery는 Google Cloud의 개방적이고 안전하며 지속 가능한 플랫폼과 통합된, 확장성이 뛰어나고 강력한 데이터 웨어하우스의 이점을 ISV에 제공합니다. 또한 방대한 파트너 생태계와 멀티 클라우드 지원, 오픈소스 도구 및 API를 통해 Google은 기술 업체에 데이터 종속을 방지하는 데 필요한 이동성과 확장성을 제공합니다. 

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