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TREND/Data Blending

실험과 도전, 빅데이터 드리븐 마케팅

<Data Blending>은 광고 캠페인 전략 수립에 빅데이터를 활용하는 방법에 관한 코너입니다.


글 빅데이터퍼포먼스2팀 손민 CⓔM

 


 

대홍기획 Biz Trans 본부가 기존 광고회사의 경계를 깨고 있다. 광고 효과를 낸다는 의미에 대한 기존 패러다임의 변화와 빅데이터 기반의 실질적 마케팅 퍼포먼스 창출 그리고 즉각적인 소비자 반응을 끌어내는 새로운 문법을 만드는 등 실험과 도전을 이어가고 있다.

 

광고 효과는 직접적으로 측정될 수 없다?

마케팅 교과서에 실려있던 ‘광고 효과는 직접적으로 측정될 수 없다’는 말은 이제 ‘측정될 수 없었다’는 과거형으로 바뀌어야 한다. 2000년대 초반까지는 광고 효과에 혼입되는 다양한 요인과 고객의 행동흐름을 파악할 수 없다는 이유로 광고 효과를 정교하게 측정하는 것은 불가능했다. 심지어 온라인 광고가 활성화됐을 때도 일부 매체만 광고 효과 측정이 가능했고 측정 범위 또한 노출수, 조회수, 클릭수 등 표면적인 지표에 그쳤다.

그러나 지금은 회원 가입이나 제품 구매와 같은 온라인 마케팅의 최종 KPI를 측정하지 않는 광고주가 없을 만큼 광고 효과의 정교한 측정은 필수가 됐다. 올해 4월 글로벌 마케팅 컨퍼런스 <2021 Digital Marketing Summit>에서 한 발표자는 “불과 3~4년 전만 해도 광고주가 트래킹 솔루션의 개념에 관해 물었으나, 이제는 광고주가 직접 솔루션의 장단점을 비교해 설치한다”고 말했다. 광고에 노출된 대상이 마케터가 목표한 최종 결과로 언제, 어떻게, 얼마나 연결되고 지속하는지 면밀하게 바라볼 수 있는 시대가 된 것이다.

 

하지만 여기까지만 측정한다면 광고주가 직접 하면 될 일이지 대행사는 필요 없다. 대행사는 그저 광고주를 대신해 일해주는 곳이 아니라 광고주가 ‘할 수 없는 것’을 대신할 수 있어야 하기 때문이다. 광고주가 하지 못하는 것, 그것은 바로 더 넓은 시야에서 소비자를 읽고 그들에게 효과적인 메시지를 도출하고 캠페인을 설계해 최적의 결과로 이어지게 만드는 것이다.

흔히 오해하는 부분이 있다. 결과가 직접적으로 측정되는 디지털 광고는 퍼포먼스 영역이고 이는 결국 인력을 많이 투입하는, 저렴한 단가 싸움의 장이라는 인식이다. 초기 퍼포먼스 캠페인은 그렇게 보일만한 측면도 있다. 무조건 단가만 맞추려다 보니 정상적인 매체보다 거짓 데이터(Fraud)가 많은 수를 차지하는 비정상적인 매체를 제안하기도 하고, 눈에 보이는 수치만을 만들어내기 위해 보상형 매체를 중심으로 집행하던 때도 있었다. 이제 시대가 변했다. 무조건 저렴한 단가를 만들어내는 것이 능사가 아니라는 것을 광고주도 알게 됐다. 이러한 변화 속에 제대로 된 고객 인사이트를 바탕으로 솔루션을 제안하는 대행사의 역할이 중요해진 것이다.

 

고객의 마음을 정확히 읽는 도구, 빅데이터

이를 가능케 하는 것이 빅데이터다. 빅데이터를 이용한 캠페인 설계는 세 가지 차별점을 가진다. 첫째, 제한적인 모수, 왜곡된 답변, 느린 조사 진행, 비싼 조사 비용 등 기존 마케팅 조사 기법의 한계를 극복할 수 있다. 잘 구축된 빅데이터 솔루션 툴을 이용하면 방대한 데이터도 1~2일 이내에 실제 고객 행동 기반의 결과를 볼 수 있다. 두 번째, 실제 행동 기반 데이터를 바탕으로 하므로 실제 결과로 이어지는 캠페인 전략을 수립할 수 있다. 구매를 일으키고 싶다면 구매를 많이 하는 고객을, 가입을 증대시키고 싶다면 가입률이 높은 고객의 데이터를 분석해 그들의 행동에 기반한 전략을 수립하는 것이다. 마지막으로 세 번째 장점은 빠른 검증을 통한 즉각적인 대응력이다. 캠페인 집행 후 기도하는 마음으로 기다릴 필요가 없다. 바로 타깃의 변화하는 행동 데이터가 수집되고 캠페인을 수정·보완할 수 있다.

 

고객 행동 빅데이터 분석 솔루션 스피어(Sphere)

 

#대홍기획 데이터 분석 자동화 솔루션, Sphere

대홍기획 빅데이터마케팅센터는 이러한 상황에서 실제 클라이언트의 고객 행동 데이터와 함께 다양한 3rd 파티 데이터가 모여있는 DMP와 소셜빅데이터 등을 다각도로 분석한다. 하나의 데이터만 보는 것보다 여러 데이터를 확인하는 것이 다양한 인사이트 도출과 정확한 가설 검증에 용이하기 때문이다.

각 데이터에 대해 조금 더 자세하게 설명하자면 고객 행동 데이터의 경우 스피어(Sphere)라는 대홍기획의 독자적인 솔루션을 클라이언트 플랫폼에 설치, 고객 행동 패턴을 분석해 마케팅 이슈에 적합한 전략을 도출한다. 이를 1st 파티 데이터라고 한다. 기존에는 CRM 업무 수준으로 사용됐다면 대홍기획 빅데이터마케팅센터에서는 본격적인 마케팅 커뮤니케이션에도 해당 데이터를 사용한다.

 

#D-BIGS 2.0(Daehong BIGdata Solution)

다음으로 3rd 파티 데이터를 분석하는 DMP는 타깃의 온·오프라인 행동에 대한 다양한 정보를 모아놓은 솔루션이다. 대홍기획은 롯데멤버스 회원 데이터를 이용한 Deep AD 솔루션과 국내 안드로이드 유저 80%의 데이터가 담긴 MI-DMP 등을 사용한다. 이러한 DMP를 이용해 고객 행동 인사이트 도출과 고객 유형화가 가능하다. 이를 페르소나 하이퍼 세그멘테이션이라 한다. 이렇게 세분된 타깃에는 그들의 특성에 맞는 메시지로 그들이 방문하는 인터넷 접점을 따라다니며 전달될 수 있도록 한다. 어떠한 메시지를 전달해야 하는지에 대한 인사이트를 더 얻기 위해서는 앞서 언급된 정량 빅데이터 분석 시스템과 함께 정성 빅데이터 분석 시스템인 디빅스를 함께 사용한다. 디빅스는 트위터부터 블로그, 인스타그램 등 소비자 버즈를 빠르게 분석할 수 있는 소셜 분석 솔루션으로 소비자 실생활로부터 도출된 메시지들을 개발할 수 있다.

 

(좌) 롯데GRS의 통합 앱 롯데잇츠 캠페인 (우) 상상인저축은행 캠페인 / 출처 롯데GRS, 상상인저축은행

 

2020년 1월 새롭게 꾸려진 대홍기획 빅데이터마케팅센터는 롯데GRS의 EATZ 앱 캠페인의 경우 광고비 대비 매출액 312%, 상상인 계좌 개설 캠페인은 앱 설치 하루 만에 1,700계좌 개설, 앱 설치 기준 115% 초과 달성의 성과를 이뤄냈다. 뿐만 아니라 올해는 롯데ON 캠페인 등 대규모로 확장해 디지털 마케팅에서 중추적인 역할을 해내고 있다. 롯데ON의 하루 평균 신규 설치 고객은 캠페인 이후 20%이상 증대되어 동 업종 어플리케이션 중 전월 대비 가장 우수한 성과를 보이고 있다. 또한 지난 4월 롯데ON 새로고침 이벤트 첫날 방문 고객수는 평소 대비 5배 이상, 트래픽은 8배 가까이 높았으며, 전년 대비 6배 높은 매출을 기록했다. 구매 고객수는 전년 대비 7배 높게 나타났는데, 특히 첫 구매 고객 비율이 15%를 넘어서며 신규 고객 유치에도 성공적인 성과를 기록했다. 

기술의 발전만큼 광고 방식도, 광고주도 급변하고 있다. 대홍기획은 이러한 변화를 이끌어가기 위해 더 빠르게 진화 중이다. 라이브커머스, 기프티엘, 광고 플랫폼 등 본부 전체의 솔루션을 유기적으로 연계해 팀 간 경계 없이 새로운 실험과 도전을 이어가고 있다. 이 시대의 답은 매일 변화하고, 그렇기에 변화를 두려워하지 않을 때 발견할 수 있다고 본다. 새로운 실험과 도전은 즐겁기도 하지만 괴롭고 쉽지 않은 길이기에 대홍기획 빅데이터 마케터들에게 많은 관심과 응원을 부탁한다.

 

 


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