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D-BIGS의 등장과 대홍기획의 미래
빅데이터 분석이 점차 정교해지면서 ‘사전 처방적 마케팅’이 가능한 시대가 눈앞에 현실화되고 있다.
이어 새로운 빅테이터 분석 시스템인 디빅스(D-BIGS)가 상용화되면서 마케팅 현장과 광고 회사의 미래도 점차 달라질 전망이다. 글 안중호(소셜솔루션팀 책임)
소비자의 손에 최초의 스‘ 마트폰’인 아이폰이 쥐어진 것은 2007년 1월 9일. 10년이 채 지나지 않은 지금, 소비자의 구매 패턴은 물론 기업의 마케팅 활동에는 하루가 다르게 혁신이 일어나고 있다. 소비자가 남긴 데이터를 통해 기업이 마케팅 전략을 수립하는 것은 당연한 이야기이다. 하지만 모바일을 통해 생성되는 디지털 데이터는 어느 순간 통제할 수 없을 정도로 기하급수적으로 증가했다. 규모의 차원이 달라진 데이터는 우리가 알던 데이터와는 질적 차원으로도 완전히 다른 성격을 띠게 됐고, 학자들은 그것을 이전의 ‘스몰’ 데이터와 비교해 ‘빅’ 데이터라고 정의하고 있다. 이전의 스몰 데이터 분석은 ‘소비자 집단 전체’의 경향만을 전체적으로 파악하는 것에 불과해 소비자 한 사람 한 사람의 행동을 ‘확률’에 의거해 어림잡을 수밖에 없었다. 그러나 소셜 빅데이터 분석을 통해서는 소‘ 비자 개개인’의 생생한 활동 정보와 행동 정보를 읽을 수 있으며, 실시간 추적을 통해 지속적인 이슈 관리도 가능하다. 발전한 빅데이터 분석에 의하면, 수학적 추론을 통해 소비자의 미래 행동 예측까지 가능하다. 주관적 의견이 개입돼 판단이 어려웠던 부분이 빅데이터 분석에 의해 점점 명확해져 감에 따라, 선도 기업들은 의사 결정 절차에도 빅데이터 분석을 도입하고 있다. 이른바 ‘사전 처방적 마케팅’이 가능한 시대가 눈앞에 현실화되고 있는 것이다.
D-BIGS(Daehong BIGdata Solution)의 탄생
커뮤니케이션 리더십 선도와 대 광고주 서비스 강화. 두 가지 중점 과제를 기치로 내걸고 디빅스 개발에 착수한 게 2015년 1월. 광고대행사가 확보하고 있는 기존 역량에 새로이 빅데이터 분석 시스템을 접목하는 과정은 디지털 마케팅 본부뿐만 아니라 대홍기획 전사적 차원으로서도 나날이 새로운 시도의 연속이었다.
SK텔레콤과의 긴밀한 협업을 통해 대홍기획 내부 사전 인터뷰, 분석 지표 개발, 솔루션 디자인 등 우리가 처음 해보는 수많은 어려운 과정을 거쳤다. 2015년 12월의 1차 오픈 후부터는 다양한 내부 테스트를 시행하며 사용자 매뉴얼도 꼼꼼히 완성했다. 그리고 드디어 2016년 3월, 대홍 빅데이터 역량 강화의 첫걸음인 디빅스의 상용화가 시작됐다.
디빅스의 기능들
“빅데이터 분석으로 우리가 대체 뭘 할 수 있지?” 빅데이터라는 단어를 들을 때마다 마케터들이 가슴속에 품어온 의문이 바로 이것이라고 생각한다. 사이트 설계 당시부터 실무적 활용성에 중점을 두었고, 결과적으로 마케터들의 편의를 위해 최적화된 구성이 디빅스의 강점이다. 먼저 ‘모델 인사이트’ 메뉴에서는 특정 모델에 대한 온라인 및 소셜 언급 횟수, 미디어 노출 효과, 호감도를 분석한 종합지표를 통해 모델에 대한 대중의 선호도 변화 추이를 한눈에 파악할 수 있도록 했다. 또한 최근 패션, 뷰티, 요리, 게임 등 다양한 분야에서 중독성 있는 콘텐츠를 제작해 막대한 소셜 영향력을 발휘하고 있는 ‘1인 콘텐츠 크리에이터’들의 소셜 채널을 실시간 분석해, 그 시점에 가장 화제가 되고 있는 1인 크리에이터와 채널, 그리고 콘텐츠 순위를 한눈에 볼 수 있도록 구성했다. 이를 통해 소셜 미디어의 트렌드를 파악해 시의적절한 디지털 캠페인 아이디어를 추진할 수 있다.
또 하나 주목해야 할 것은 실시간으로 디지털 이슈를 모니터링할 수 있는 기능이다. 소‘ 셜 인사이트’ 메뉴에서는 대홍기획이 관리하는 롯데그룹 계열사 전체 소셜 채널의 데이터 통합 관리 현황을 볼 수 있다. 120개가 넘는 브랜드의 소셜 채널지표를 관리하고 있으며, 팬, 콘텐츠량, 누적 도달률, 문서 확산량 등의 분석이 모두 자동화돼 짧은 시간 안에 캠페인 효과를 측정할 수 있다. 소셜 위기 관리 역시 프로파일링되어 있는 영향력자 위주로 최적화했으며, 실시간 알림 기능을 통해 신속한 언론 관리 및 소셜 채널 여론 대처가 가능해졌다.
‘브랜드 인사이트’와 ‘마케팅 인사이트’ 메뉴에서는 키워드 버즈량, 키워드 네트워크, 감성어 네트워크 등 다양한 데이터 분석 툴을 활용할 수 있다. 이로써 최대 10년의 기간 동안 축적한 소비자 데이터를 기반으로 자사와 경쟁사 브랜드를 심도 있게 비교할 수 있게 된 것이다. 단순히 온라인상의 빅데이터를 끌어와 분석하는 기능에서 한발 더 나아가, 기업 및 공공기관의 디지털 마케팅에 특화된 솔루션을 제시할 수 있다. 특히 소셜 미디어 분석, 디지털 캠페인 전후 효과 분석을 통해 온라인 마케팅에 특화된 인사이트를 도출하는 것도 가능하다.
마케팅의 미래는 플래닝부터 실행, 리뷰까지의 전 과정을 데이터 인사이트를 기반으로 정확하게 진행하는 것이다. 그에 있어 빅데이터 분석은 오바마 대통령 선거 캠페인을 승리로 이끈 데이터 분석팀 헤드의 말처럼 “캠페인의 화력 증강기” 역할을 하게 된다. 데이터 자체만으로는 힘이 없지만, 여러 실무 부서를 지원해 그 효율성을 최대한 증폭시키는 것이 데이터의 가치인 것이다.
현재는 빅데이터 분석 시스템 도입 초기이므로, 디빅스에는 지금 시점에서 필수적인 기능부터 우선 도입했다. 향후 데이터 분석의 활용도와 숙련도 증가에 따라 점진적으로 디빅스의 기능은 강화될 것이다. 대홍기획이 머지않은 장래에 빅데이터 분석을 통해 극세분화된 소비자 니즈를 파악하고, 정확한 브랜드 전략을 설정하며, 소비 트렌드 변화에 대한 미래까지 예측할 것을 기대해본다.
빅데이터 분석 성공 사례들
일찌감치 빅데이터 분석이 시작된 해외에는 다양한 성공 사례가 축적돼 있다. 일례로 스타벅스에서는 신제품 론칭 시점에 사내 조사 결과 신제품의 맛이 다소 강한 것 같다는 의견이 있었다. 스타벅스 데이터 분석팀은 해당 제품이 매장에 진열되는 시각과 동시에 소셜 소비자 반응을 모니터하기 시작했다. 당일 오전 10시경, 맛에 대해서는 긍정적인 반응을 보이고 있으나 예상 외로 가격이 비싸다고 불평하는 소비자의 버즈(buzz) 데이터가 모니터링됐다.
데이터팀의 분석 리포트를 실시간으로 건네받은 스타벅스 경영진은 즉각 해당 제품의 가격 인하를 결정했고, 그 결과 출시 당일 저녁 무렵에 소비자들의 부정적 소셜 반응은 완전히 자취를 감췄다. 스타벅스는 매장 정보와 지역 날씨 정보 및 소셜 데이터를 결합했다. 갑자기 기온이 내려간 지역의 소비자들에게 따뜻한 음료수 쿠폰을 실시간으로 제공해 큰 호응을 얻는 등, 빅데이터 분석을 활용해 성공적인 맞춤 마케팅을 실시하고 있는 기업 중 하나가 바로 스타벅스이다.
나이키 역시 이미 1993년부터 GIS(지리 정보 시스템)를 의사 결정 시스템에 도입했다. 그에 따라 최근에는 지역별 인구, 인종, 가구, 경제에 관한 통계와 시장 정보에 매장 정보, 판매 데이터, 주요 점포 개발 예정 정보 등 기업 내부 데이터의 통합까지 이뤄냈다. 그 결과 지금 현재, 미국 내 나이키의 모든 매장은 상권 범위 분석을 통해 최적화된 점포망을 이루고 있다. 이 밖에도 여성 고객의 쇼핑 목록 리스트를 분석해 임신 여부와 출산 예정일을 예측, 임신 개월 수에 따라 생필품 맞춤 쿠폰을 보낸 타깃 매장 사례 등, 수많은 성공 사례가 데이터 마케팅의 시작 단계인 우리나라에 큰 시사점을 안겨주고 있다.
빅데이터와 대홍기획의 미래
장기간 축적된 데이터는 무엇과도 비교할 수 없는 마케팅적 가치를 가진다는 점은 누구도 부인하지 않는 사실이다. 광고 회사의 변화는 거부할 수 없는 흐름이며, 해외의 유수 대행사들도 일찌감치 데이터 기반으로 체질을 개선했다. 지금 첫발을 내디딘 대홍기획의 빅데이터 분석 시스템이 본궤도에 오르면, 향후 롯데그룹 여러 계열사의 빅데이터 고객 분석 시스템과 상호 보완해 큰 시너지를 이룰 수 있을 것으로 생각한다. 롯데그룹의 최대 현안은 ‘옴니채널’이며, 그룹 전체가 일관된 소비자 경험을 제공하기 위해 고객을 중심으로 모든 온·오프라인 채널을 통합하고 연결하는 중이다. 빅데이터 역량을 쌓아가기 시작하는 이 시점, 장차 롯데그룹의 옴니채널이 구축되는 현 시점에서 우리가 어떤 역할을 해야 할지에 대한 진지한 고민은 이미 시작됐다.
