왜 빅데이터가 다시 화두인가? 정확히 말하자면 우리가 알고 있는 데이터양(Volume)을 넘어서 실시간으로 데이터가 생기는(Velocity), 다양한 형태의 데이터(Variety)를 비즈니스적으로 활용해 세일즈를 극대화 시킬 수 있는 데이터를 말한다. 이제 데이터를 통해 최적의 타깃을 찾아내고 타깃별 추적과 단계별 개선을 통해 분석과 예측한 그대로 퍼포먼스 결과를 가져다 줄 수 있는 기술이 구현되고 있기 때문이다. 전통적인 광고회사들이 본격적으로 데이터를 수집하는 시스템을 개발하고 인력을 꾸리게 된 것은 아마도 3~4년 전부터다. 훨씬 이전부터 빅데이터는 이슈였지만, 당시 그 데이터들이 마케팅적으로 유효한가에 대해 모두가 절레절레 고개를 저었을 것이다. 유일하게 트럼프 미국 대통령의 당선을 예측했던 구글 트렌드 분석 등 방대한 양의 데이터들로부터 인사이트를 도출하고 트렌드를 뽑아내는 것만으로 모두가 열광했던 시기를 지나 지금은 데이터 기반의 광고가 모든 광고 캠페인을 집행하는데 있어 기본이 될 정도로 애드테크 영역은 진화했고, 특히 커머스 영역에서는 광고회사의 매출액 대부분을 차지할 정도로 폭발적인 성장세를 가져다주고 있다. 혹자는 광고회사들이 극단적으로 ATL을 포기하고 세일즈쪽 기회를 잡으려고 하는 날이 올지도 모른다고 말하기도 한다.
PC, 모바일 등 디지털 광고 시장은 이제 4조원을 넘어섰고, 올해는 전체 광고시장의 40%를 차지할 것으로 예상되는 등 앞으로 계속해서 디지털 광고가 국내 광고시장의 성장세를 이끌 전망이다. 더불어 세일즈와 밀접한 데이터 기반 퍼포먼스 영역은 광고회사들이 포기할 수 없는, 포기해도 안 되는 중요한 부분으로 적극 대응해야할 것이다.
이렇게 본다면, 역시 태생적으로 오프라인 광고회사에 비해 온라인 기반의 광고를 해왔던 디지털 에이전시가 좀 더 유리한 고지를 차지할 것은 자명한 일이다. 이들은 오프라인 기반의 전통적인 광고회사들보다 애드테크 영역에 훨씬 강하고, 데이터 기반의 분석 시스템을 이미 개발, 구축하여 커머스 영역의 클라이언트들과 견고한 파트너십을 장기적으로 가져가고 있어서다. 그들은 이제 규모면에서조차 뒤지지 않는 디지털계의 종합광고대행사로 탈바꿈을 하고 있다. 퍼포먼스 광고가 요즘 대세로 떠오른 만큼 데이터 활용에 있어 광고회사들은 어떻게 대응하고 있는지, 현실적인 문제와 과제는 어떤 것이 있는지에 대해 알아보고자 한다.
이렇게 본다면, 역시 태생적으로 오프라인 광고회사에 비해 온라인 기반의 광고를 해왔던 디지털 에이전시가 좀 더 유리한 고지를 차지할 것은 자명한 일이다. 이들은 오프라인 기반의 전통적인 광고회사들보다 애드테크 영역에 훨씬 강하고, 데이터 기반의 분석 시스템을 이미 개발, 구축하여 커머스 영역의 클라이언트들과 견고한 파트너십을 장기적으로 가져가고 있어서다. 그들은 이제 규모면에서조차 뒤지지 않는 디지털계의 종합광고대행사로 탈바꿈을 하고 있다. 퍼포먼스 광고가 요즘 대세로 떠오른 만큼 데이터 활용에 있어 광고회사들은 어떻게 대응하고 있는지, 현실적인 문제와 과제는 어떤 것이 있는지에 대해 알아보고자 한다.
데이터는 어느 정도까지 고도화 될 수 있는가
전 직원 수 250여 명 중에 100여명이 퍼포먼스 소속이라는 차이커뮤니케이션즈(이하 차이)는 자체 개발한 ‘큐브’라는 데이터 수집, 분석 시스템을 갖추고 있다. 지난 3월 광고계동향에서 조사한 ‘광고회사 현황조사’에 따르면, 작년 차이의 온라인 광고 취급액은 1,194억 원으로 제일기획과 이노션 다음으로 디지털 기반의 에이전시 중에서는 높은 경쟁력을 지니고 있다. 실제 퍼포먼스에 강한 디지털 대행사들 중, 자체 데이터 수집, 분석 시스템을 갖춘 회사는 차이를 포함해 퓨쳐스트림네트웍스, 플레이디 등 손에 꼽힐 정도다. 대부분의 퍼포먼스를 하는 회사들은 GA(Google Analytics)사용하고 있다.
차이의 데이터분석플랫폼 '큐브'
차이의 데이터분석플랫폼 '큐브'
(왼쪽) 송기 차이 테크본부 이사
(오른쪽) 김호승 차이 퍼포먼스 수석국장
김호승 차이 퍼포먼스 수석국장은 큐브와 GA의 가장 큰 차이점에 대해, ‘데이터의 오너십’이라고 답했다. “GA를 저희도 병행해서 사용하긴 합니다. 그런데 구글에서 분석툴을 제공하는 건 범용이니까 한계가 있어요. 큐브는 클라이언트에 최적화를 시킬 수 있죠. 티몬의 경우 매일 한 시간마다 200만개 상품 정보들을 수집해서 자동으로 검색광고까지 연동해주는 것이 가능하도록 큐브 안에 시스템에 내재화 되어 있어요. 실제도 어떤 상품을 많이 찾는지, 할인되거나 품절이 되면 서버와 연동이 되어 있어서 광고를 내리기도 하고요, 잘 팔려서 기획전을 하게 되면 그냥 상품 페이지가 아니라 이벤트 페이지로 연결되도록 하는 것이 가능하죠. 과거 광고대행사에서는 하지 못했던 영역이에요.”
현재 큐브는 3.0 버전으로 클라이언트에게만 서비스하고 있지만, 큐브에 대한 이용 문의나 협업에 대한 니즈가 증가하고 있어 하반기 외부에서 사용 가능하도록 오픈 버전으로 만들고 있다고 한다.
기업에서 빅데이터를 활용한 마케팅 니즈가 높아지는 만큼, 빅데이터를 활용한 정교한 타깃팅 및 인사이트 도출을 기반으로 한 리얼타임 캠페인에 대한 광고회사의 관심이 커지고 있다. 그 중에서 데이터 활용이 고도화되면서 타깃의 성향을 분석하는 수준이 연관성이 없는 관계를 찾아 낼 수 있는 정도로까지 발전하고 있다고 한다.
김호승 수석국장은 데이터 기반 타깃팅에 대해 “새로운 클라이언트가 오면, 큐브에 커머스 사이트를 심고, 광고주 데이터와 우리가 분석한 데이터를 통해 분석된 타깃들에게 광고를 노출한 후, 얼마나 유입되는지 보고, 다시 최적화시키고, 그 안에서 더 유효한 타깃들이 걸러지면 또 광고를 노출하고, 이렇게 반복적으로 데이터를 추적하면서 개선시키면 타깃에 대한 유의미한 정보가 쌓이게 된다.”고 설명했다.
과거에는 타깃의 성별, 연령대, 사는 곳 정도의 데이터만 수집이 됐다고 한다면, 지금은 타깃이 원하든 원하지 않던 본인의 모바일이나 PC의 기기 일련번호를 통해 디지털에서 활동한 모든 흔적을 찾아낼 수 있다. 디지털상에서 선택의 결정의 모든 순간들을 통해 직업, 소득수준, 주거상태, 관심사, 취향 등 마케팅적으로 활용 가능한 유효한 타깃 정보가 수집되는 것이다.
과거에는 타깃의 성별, 연령대, 사는 곳 정도의 데이터만 수집이 됐다고 한다면, 지금은 타깃이 원하든 원하지 않던 본인의 모바일이나 PC의 기기 일련번호를 통해 디지털에서 활동한 모든 흔적을 찾아낼 수 있다. 디지털상에서 선택의 결정의 모든 순간들을 통해 직업, 소득수준, 주거상태, 관심사, 취향 등 마케팅적으로 활용 가능한 유효한 타깃 정보가 수집되는 것이다.
송기훈 차이 테크본부 이사는 “고객이 사이트에 접속해 구매한 물건이 무엇인지, 장바구니에 넣어놓고 나간거지, 우리 사이트에 들어왔다가 경쟁 사이트로 간 고객인지 등 모든 데이터가 추적이 된다”며, “그 데이터를 기반으로 리타깃팅도 할 수 있지만 타깃 자체를 재정의 할 수도 있다. 과거엔 불가능했겠지만 지금은 사람이 발견하지 못하는 연관성을 찾아내는 것이 가능하다”고 말했다. 예를 들면 수입차를 사려고 하는 타깃이 사과를 좋아한다와 같은 전혀 관련성이 없는 사실을 발견할 수 있게 되는 것.
임효철 HS애드 하이브리드 플래닝팀 팀장
이에 대해, 임효철 HS애드 하이브리드 플래닝팀 팀장은 3T로 표현했다. 타깃팅(Tarketing), 트래킹(Tracking), 테이킹(Taking). “고객을 선별하는 것 자체가 옛날과는 상상할 수 없을 정도로 효율적으로 변했고, 소비자의 특정행동을 유도하고 결과를 분석하고 개선 작업을 통해 효율적으로 관리하는 것. 이것이 데이터 기반 마케팅의 핵심”이라고 강조했다.
임효철 HS애드 하이브리드 플래닝팀 팀장
이에 대해, 임효철 HS애드 하이브리드 플래닝팀 팀장은 3T로 표현했다. 타깃팅(Tarketing), 트래킹(Tracking), 테이킹(Taking). “고객을 선별하는 것 자체가 옛날과는 상상할 수 없을 정도로 효율적으로 변했고, 소비자의 특정행동을 유도하고 결과를 분석하고 개선 작업을 통해 효율적으로 관리하는 것. 이것이 데이터 기반 마케팅의 핵심”이라고 강조했다.
앞으로 머신러닝, AI 기술을 통해 데이터가 더 고도화 되면 광고주로부터 타깃부터 재정립해달라는 요청에 성별, 나이뿐만 아니라 타깃의 개인적인 취향이나 관심사까지 연관성을 찾아내어 분석한 자료를 통해 타깃은 물론 광고 캠페인을 제안할 수 있게 될 것이다.
양질의 소비자 데이터 확보의 요구
광고 마케팅에 사용되는 데이터는 세 가지로 구분 할 수 있다. 주로 광고주 데이터라고 불리는 1차 퍼스트 파티(1st party) 데이터로 광고주 회원 데이터, 서비스 활용으로 발생되는 데이터, 웹사이트 트래픽 데이터 등 내부 CRM 시스템을 통해 수집된다.
2차 세컨드 파티(2nd party)데이터는 자사 시스템에서 발생한 데이터는 아니지만 관련성이 높은 소스에서 발생한 데이터이다. 3차는 서드 파티(3rd party)데이터로 1차, 2차 외에 다양한 외부 데이터 소스에서 발생하는 소비자 관련 데이터로 1차 데이터 보다 정확성이나 연관성을 떨어지지만 양적으로 대용량이다. 이런 데이터를 통해 양질의 대용량 데이터를 확보하면 충분히 개별 소비자에게 최적화된 마케팅 활동을 지원할 수 있게 되는 것이다.
무엇보다 올해, 데이터 이슈가 다시 떠오른 이유는 위와 같은 데이터를 사고파는 데이터 마켓 플레이스가 본격적으로 시작됐고, 많은 기업들이 데이터에 의해 효과적인 프로모션 운영과 계획을 세울 수 있는 장이 마련됐기 때문이다. 최근 SK플래닛이 SK의 데이터를 가지고 데이터마켓에 합류했다
3rd party의 외부데이터들
오성수 대홍기획솔루션본부장는 “데이터를 꽉 잡지 못하면 광고회사의 미래는 없다고 해도 과언이 아니다. 크리에이티브 실행 중시에서 전략 컨설팅 중심으로 전화, 데이터와 테크놀로지 중심으로 전환을 기해야 광고회사가 살아남을 것”이라고 말했다.
디빅스 2.0은 롯데그룹 계열사의 온·오프라인 고객 실구매 데이터를 기반으로 한 정형 데이터가 결합한 구조로, 소셜 데이터에서 얻은 인사이트를 소비자 구매 데이터로 검증하고, 실제 구매 타깃을 추출하여 맞춤형 컨설팅 서비스를 제공하는 플랫폼이다. 제일기획의 경우, 2014년 빅데이터 분석전문조직인 DnA센터를 구축했으며, 빅데이터를 기반으로 광고효과를 실시간으로 측정하고 TV와 온라인 등 최적의 광고매체 조합을 찾아내 마케팅 효과를 높이는 차세대 미디어 솔루션 ‘넥스트 미디어 솔루션’을 2017년에 개발했다. 광고회사들의 이런 노력은 현재 소비자들의 디지털의 흔적뿐만 아니라 오프라인의 흔적까지도 수집하고 데이터화 시키려는 단계에 이르렀다. 차이는 금융 클라이언트의 디지털상 고객의 행동을 추적하여 분석한 데이터에 오프라인 콜센터 영업 데이터를 연동한 데이터 분석 서비스로 구글 아시아퍼시픽 상을 받기도 했다.
3rd party의 외부데이터들
대홍기획은 올해 ‘Data-Driven Total Marketing Solution Company’라는 새로운 비전 아래, 소셜 데이터 기반 라이프 트렌드 및 마케팅 인사이트를 발굴하는 빅데이터 분석 플랫폼 ‘디빅스 2.0’을 개발하고, 소셜, 검색, 앱, 리서치를 통합한 빅데이터 기반 마케팅 컨설팅을 추진하고 있다고 밝혔다. 롯데 계열사인 대홍기획의 경우, 회원 수 3,800만 명의 국내 최다 사용자를 보유한 롯데멤버스 엘포인트(L.Point) 데이터를 결합한 광고·마케팅전략, 사업전략, 상품기획 등으로 데이터드리븐(Data-Driven) 마케팅에 본격 나섰다.
오성수 대홍기획솔루션본부장는 “데이터를 꽉 잡지 못하면 광고회사의 미래는 없다고 해도 과언이 아니다. 크리에이티브 실행 중시에서 전략 컨설팅 중심으로 전화, 데이터와 테크놀로지 중심으로 전환을 기해야 광고회사가 살아남을 것”이라고 말했다.
디빅스 2.0은 롯데그룹 계열사의 온·오프라인 고객 실구매 데이터를 기반으로 한 정형 데이터가 결합한 구조로, 소셜 데이터에서 얻은 인사이트를 소비자 구매 데이터로 검증하고, 실제 구매 타깃을 추출하여 맞춤형 컨설팅 서비스를 제공하는 플랫폼이다. 제일기획의 경우, 2014년 빅데이터 분석전문조직인 DnA센터를 구축했으며, 빅데이터를 기반으로 광고효과를 실시간으로 측정하고 TV와 온라인 등 최적의 광고매체 조합을 찾아내 마케팅 효과를 높이는 차세대 미디어 솔루션 ‘넥스트 미디어 솔루션’을 2017년에 개발했다. 광고회사들의 이런 노력은 현재 소비자들의 디지털의 흔적뿐만 아니라 오프라인의 흔적까지도 수집하고 데이터화 시키려는 단계에 이르렀다. 차이는 금융 클라이언트의 디지털상 고객의 행동을 추적하여 분석한 데이터에 오프라인 콜센터 영업 데이터를 연동한 데이터 분석 서비스로 구글 아시아퍼시픽 상을 받기도 했다.
기업입장에서도 자신들이 보유한 데이터를 어떻게 운용할지에 관심이 모아지고 있는 게 분명하다. 자사의 회원 데이터, 서비스에서 발생한 데이터, 트래픽, 광고효과 데이터 등 흩어져 있는 데이터를 통합하려는 노력을 하고 있다. 데이터를 관리하고 운용하는데 있어 광고회사와 장기적인 파트너십을 맺는 이유가 그것이다. 앞으로 광고주 내부 데이터와 외부 데이터와의 맵핑과 온오프라인 데이터의 연동, 마케팅 관점에서 데이터를 가공하고 가설을 수립, 검증하는 역량이야말로 광고회사가 갖춰야할 경쟁력이 될 것이다.
리얼타임 캠페인을 가능하게 만드는 데이터
임효철 팀장은 소비자가 제품이나 서비스를 실제로 만나게 되는 첫 번째 순간 FMOT(First Moment of True) 단계 : TVC 등 매스커뮤니케이션뿐만 아니라 포장, 디자인, 디스플레이, 점원의 설명 등 모든 접점에서 ‘SEO(search engine optimization)’의 단계가 새롭게 추가되어 디지털에서 일어나는 소비자 접촉의 순간(Moment of Truth)을 가장 중요하게 고려하여 소비자 접촉 경로를 디지털까지 확장하여 통합 디자인해야 한다고 주장했다
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“타깃들이 ‘어떤 순간(Moment)’에 ‘무엇을 원하는가(의도)’가 중요한 거 같아요. 기술적으로 브랜드에 대한 소비자들의 니즈(Needs)와 디지털상에서의 CDJ(Customer Decision Journey)를 파악하는 것이 가능해진 만큼 타깃들이 우리 브랜드를 필요로 하는 순간 즉각적인 노출을 할 수 있는 ‘실시간(Real?time) 오디언스 믹스’로 접근을 해야 합니다.”
볼보 트럭 광고 : 데이터 기반 맞춤 타깃형 영상 콘텐츠가 제작된 사례
볼보 트럭 광고 : 데이터 기반 맞춤 타깃형 영상 콘텐츠가 제작된 사례
1차 영상, 넓은 층의 콘텐츠 소비자들이 볼보 영상
을 즐기고 공유하는 목적에서 노출시킴. 절대 제품
을 직접 홍보하지 않는다.
1차 영상을 본 40대 이상 고가의 트럭을 살 수 있는
타깃들에게 볼보트럭의 디자인, 안정성 등 제품 기능
이 부각된 맞춤형 2차 영상을 별도 제작, 노출시킴.
3차 영상, 볼보 트럭 구매에 매우 관심이 높은 고
객을 대상으로 제품 구매와 관련된 질문에 대비한
One Minute About이란 영상을 노출시킴.
LG프라엘 광고 : 데이터를 통해 목표 고객을 추출함에 있어 광고회사의 드라마틱한 가설 수립 능력이 돋보인 사례
T맵에서 1개월 내 에스테틱, 피부과를 목적지로
설정해 방문했던 고객에게 광고 노출
11번가에서 10만원 이상의 기능성 화장품을 구매
한 소비자 중 메이크업 관련 영상을 유튜브에서 시
청하는 고객에게 광고노출
최근 2주 내에 피부 클리닉을 결제했고 결혼 연관
검색 행동을 하고 있는 고객에게 광고노출
마이크로모먼츠의 시대, 광고회사는 어떻게 변화해야할까
“모바일이 생활의 중심이 되면서 지금까지와는 다른 사람들의 행동패턴이 생겨나고 있는데, 구글(Google)은 이를 ‘마이크로 모먼츠(Micro-Moments)’라고 명명했어요. 소비자가 어떤 의도를 가지고 모바일을 사용하는 ‘그 순간(Moments)’ 브랜드가 즉각적인 응답을 해줘야 한다는 것이죠.”
임효철 팀장은 “모바일 시대를 살아가는 소비자들은 주관적인 광고보다 비교적 객관적인 정보를 더 얻기 원하고, 또한 그런 정보를 너무 쉽게 얻을 수 있는 환경이 만들어져 있다”며, “소비자들에게 전달된 브랜드에 대한 정보는 몇 번의 검색만으로 사실 여부는 바로 가려진다”고 덧붙였다. 그는 이런 MMOT(Micro Moments of Truth)시대에 광고회사는 단순 캠페인 혹은 아이디어만을 제안하해서는 점점 힘들어질 것이라고 강조하면서 광고회사들이 앞으로 준비해나가고 변화해야할 부분을 세 가지로 설명했다.
첫째는 모든 커뮤니케이션이 철저하게 소비자의 니즈(혹은 의도)에 기반을 둔 기획 하에서 각각의 채널에 명확한 R&R(Role and Responsibilities)를 부여하고 최적화된 포맷으로, 각각의 콘텐츠를 연결시켜야 한다는 점. 또 기존 컨설팅 회사들의 컨설팅 능력에 대행사 본연의 크리에이티브 능력, 세부적인 운영 능력을 모두 가진 서비스를 제공하는 것이 미래 광고대행사의 경쟁력이 될 것이라는 점이다.
두 번째는 데이터를 플래닝 단계로 끌어올려야 한다. 대행사는 미디어 단의 데이터 분석가도 중요하지만 데이터를 통하여 소비자 니즈를 파악하고, 가장 최적의 채널과 메시지를 선별하는 플래닝 기반의 데이터 분석 조직을 만들어 내는 것이 중요하다.
두 번째는 데이터를 플래닝 단계로 끌어올려야 한다. 대행사는 미디어 단의 데이터 분석가도 중요하지만 데이터를 통하여 소비자 니즈를 파악하고, 가장 최적의 채널과 메시지를 선별하는 플래닝 기반의 데이터 분석 조직을 만들어 내는 것이 중요하다.
세 번째는 데이터와 크리에이티브의 융합을 어떻게 만들어 낼 것인가에 대한 부분. 데이터 마케팅의 헤게모니는 점차 광고주에게로 옮겨갈 것이다. 그 이유는 데이터가 곧 개인정보라는 인식이 남아있고, 세일즈까지 매칭하여 데이터를 보는 것이 효율적이기 때문이다. 2019년 criteo 디지털 마케팅 보고서에 따르면 클라우드 기반의 AI솔루션은 브랜드가 에이전시를 통하지 않고 디지털 매체 구매를 자체적으로 운영할 수 있도록 만들어 줄 것으로 내다봤다.
“결국, 대행사의 능력은 크리에이티브라고 생각해요. 힘들게 데이터를 통하여 소비자 니즈(Needs) 및 타깃 세분화를 했는데 크리에이티브가 세분화되지 않고 단일 크리에이티브로 노출된다면 아무 의미가 없을 테니까요. 앞으로는 데이터를 통한 인사이트를 어떻게 크리에이티브에서 풀어줄 것인지가 대행사의 가장 중요한 능력이 될 것이라고 봅니다.”
광고인? 데이터분석가? 퍼포먼스마케터?
데이터 기반의 콘텐츠, 데이터 기반의 퍼포먼스를 집행할 수 있기 위해서는 어떤 역량이 필요할까. 우선 데이터 기반으로 타깃팅을 하는 기술을 이해할 수 있어야 할 것이며, 가설을 수립할 수 있어야 하고, 미디어 크리에이션이 가능해야할 것이다. 무엇보다 데이터를 분석하고 인사이트를 도출할 수 있는 능력은 필수일터. 하지만 이런 인재를 찾기도 힘들고, 육성하는 것도 쉽지 않다는 게 현실이다.
임 팀장은 “캠페인 디렉터가 오프라인은 물론 검색, 소셜, 동영상, 퍼포먼스를 전부 이해해야 하고, AP들은 디지털 데이터를 통하여 지금까지와는 다른 전략을 세우는 방법을 정립해야 한다. 또 크리에이터도 데이터를 볼 줄 알고 그것을 크리에이티브에 반영할 수 있어야 하며, 그 인사이트를 실시간으로 반영하여 제작물의 변화를 주어야 한다.”고 롤을 설명했다.
최근 모 커머스 회사의 퍼포먼스 광고 비딩이 700억 원대였다는 이야기, 모 카드회사의 경쟁PT 자리에 미디어렙사가 광고회사와 경쟁했다는 이야기를 들으면서, 생존을 위한 광고회사들의 몸부림은 앞으로 더욱 치열해질 것 같다는 생각이 들었다. 데이터는 끊임없이 생성되고 이제 광고회사들은 데이터로 인해 혁신을 해야 할 문턱 앞에 섰다.
