실무에서 고객 데이터가 파편화된다는 건 추상적인 문제가 아니다. 같은 사람이 낮에는 앱에서 상품을 장바구니에 담고, 저녁에는 웹사이트에서 다른 기기로 결제를 완료하고, 주말에는 오프라인 매장 POS에서 멤버십 카드로 구매하고, 이후 CS팀 CRM에는 교환 문의 기록이 남는 식이다. 이 네 가지 접점의 로그가 각각 별도 시스템(앱 분석 툴, 웹 로그, POS 시스템, CRM)에 흩어져 있으면, 마케팅팀은 이 사람이 "이번 달에 얼마를 썼고 어떤 채널에 반응하는 사람인지"를 하나의 그림으로 볼 수 없다. CDP의 존재 이유는 정확히 이 지점에 있다: 채널별로 흩어진 로그를 한 사람 단위로 다시 묶는 것이다.

이 문제는 1~13강에서 다룬 어트리뷰션·MMM과 층위가 다르다. 어트리뷰션·MMM은 "어느 채널이 전환에 기여했는가"를 계산하는 측정 계층이고, CDP는 그 계산에 쓰일 원재료 자체, 즉 "이 사람이 누구이고 무엇을 했는가"를 하나로 모으는 데이터 계층이다. 아무리 정교한 DDA·마르코프 계산을 돌려도, 애초에 투입되는 고객 데이터가 파편화돼 있으면 계산 결과도 파편화된 정보를 반영할 수밖에 없다.