비즈니스 성과를 높이기 위한 통합적 관점의 마케팅

늘어난 복잡성을 해결하고 높은 성과를 위해서는 머신 러닝 기반의 자동화가 필수적입니다. 머신 러닝은 크게 세가지 영역에 도움을 줍니다. 마케팅 목적에 가장 부합하는 고객을 찾아내고, 해당 고객에게 최적화된 메시지나 크리에이티브를 찾아주며, 캠페인의 효율성과 효과를 높이는 방향으로 전달합니다. 구글은 이러한 자동화 기반의 솔루션이 앱, 검색, 디스플레이 등에 걸쳐 다양하게 있습니다. 예를 들어 ‘스마트 디스플레이 캠페인’의 경우 매력도가 높은 고객을 찾아 이들이 가장 잘 반응할 수 있는 형태로 메시지와 크리에이티브를 자동으로 구성하여 보여주게 됩니다. 따라서 마케터는 전체 예산, 타겟 CPA와 여러 크리에이티브 Asset만을 준비하고 나머지 최적화는 머신 러닝에게 맡기면 됩니다.

성과 제고를 위한 마케팅의 요소

미국에서 2010년과 2015년에 오프라인 매장을 찾는 고객의 수와 매장에서 발생한 매출을 비교한 그래프입니다. 2015년에 매장을 찾는 고객의 수는 60% 감소했지만 매장 매출은 매년 4%씩 꾸준히 증가했습니다. 매장에 오는 손님 한명의 가치가 약 2.6배 증가한 것이라고 생각할 수 있습니다. 하지만 그 이유가 더 중요합니다. 고객은 매장에 방문하기 전 이미 다양한 채널, 특히 디지털 채널들을 통해 많은 정보를 습득해서 준비가 된 상태로 매장을 방문하고, 매장에서는 구매만 하게 되었기 때문입니다. 따라서 매장 방문 전 단계에서의 고객 경험과 매장 내 경험과의 끊김이 없는 연계가 더욱 중요해 졌습니다. 미국 내 다른 업종이나 한국의 리서치 결과를 보더라도 구매는 오프라인 매장에서 일어나지만 구매 전 어떠한 형태로든 온라인에서 영향을 받는 비중이 점점 늘어나고 있는 것을 알 수 있습니다.

최근의 사례들을 통해 이제는 Consumer Journey가 마이크로 모먼츠(Micro-Moments)로 진화했다는 것을 알 수 있습니다. Consumer Journey는 더 이상 정형화하기도 어렵고 일방향으로 설명될 수 없을 정도로 크게 변화했습니다. 이러한 현상은 옴니 채널(Omni-Channel)이라는 단어로도 설명할 수 있습니다. 이는 유통 채널이 소비자의 관점에서 끊김없이 좋은 경험을 할 수 있도록 전체 채널을 운영하는 것을 의미합니다. 소비자는 더 이상 온라인, 오프라인, 모바일 등을 구분하지 않습니다.

이러한 고객의 변화, 채널의 변화에 따라 많은 변화들이 생기고 있습니다. 그 한가지 예가 영업의 역할과 중요성이 줄어드는 것입니다.

2015년 이코노미스트의 ‘자동차 영업사원의 종말' 이라는 기사에 따르면, 미국의 소비자가 자동차를 구매하기 전 매장을 방문하는 횟수가 10년 전 평균 5회에서 1.6회로 줄어들었다고 합니다. 왜냐하면 소비자들은 디지털을 통해 정보를 습득하고 어떤 모델을 구매할지, 어떤 옵션을 선택할지 등 이미 많은 사항을 결정한 뒤에 매장을 방문하기 때문이지요. 따라서 이 전 단계에서 고객 접점에 있는 마케팅의 중요도는 더욱 높아졌습니다.

그렇다면 마이크로 모먼츠 중심으로 고객이 행동하고 전체 비즈니스 성과를 높이기 위해 꼭 필요한 것은 무엇일까요?

고객의 모든 디지털 접점에 관여

첫번째로 모든 디지털 접점에 관여해야 합니다. 고객과의 디지털 접점은 크게 세가지로 구분할 수 있습니다. 우선 대표적으로 고려되는 ‘구매’ 또는 ‘최종 의사결정’ 단계가 있습니다. 그 다음으로는 ‘구매 전 중요한 변화’, 또는 ’전환(Assist Conversion)’이 되는 접점들이 있습니다. 예를 들어, 금융 상담전화, 견적 산출, 상품 페이지 방문, 그리고 장바구니 담기 같은 것들이며, 마지막으로 전환이 일어나지는 않지만 고객에게 영향을 주는 동영상 시청, 관련 정보의 습득 등과 같은 접점입니다. 이 세가지 형태의 접점이 다 필요하다는 것을 모르는 마케터는 아마 없겠죠. 하지만 실제 마케팅 활동에서는 ‘구매’만 중요시 하고, 전 단계인 ‘전환’을 무시하는 경우가 흔히 발생하고 있습니다.

게다가 소비재나 B2C 브랜드의 경우, 기업 특성 상 Consumer Journey의 앞 단계에 집중하고 구매와 최종 의사 결정에 대해서는 이해가 부족하기 쉽습니다. 이때 자체 유통채널, 특히 온라인 채널을 적극 활용해야 합니다. 이 채널의 목적을 매출 증대가 아닌 고객의 전체 활동을 이해하는 것에 두어야 전체 Consumer Journey를 이해할 수 있습니다.

또한 옴니채널적인 접근을 통해서 온라인과 오프라인 상에서의 모든 접점에 관여해야 합니다. 미국의 유통 회사인 ‘Target(타겟)’에서는 자사 고객의 98%가 온라인에서 구매하며, 이들 중 약 4분의 3은 모바일로 Journey를 시작한다는 사실을 알았습니다. 이에 따라 Target은 특정 제품 카테고리를 대상으로 온라인, 오프라인 통합팀을 만드는 실험을 했고 고객에게 일관된 경험을 제공하기 위해 노력했습니다. 이를 통해 알게 된 인사이트를 바탕으로 상품 구성, 조직 구조도 함께 변경 했습니다. 이렇듯 마케팅에서의 인사이트가 전체 조직에 영향을 주는 경우가 점차 늘어나고 있습니다.

전체 접점의 이해 여부는 실제 비즈니스 성과에 영향을 끼치게 됩니다. 예를 들어 모바일 게임을 다운로드 하려는 고객 Journey의 경우, 다운로드 이전의 각 행동들은 최종 의사결정인 다운로드에 어떠한 형태로든 영향을 끼치게 됩니다. 한 접점의 기여도는 해당 접점의 유무에 따른 성과 차이를 가지고 파악할 수 있습니다. 예를 들어 특정 상품과 관련 있는 유튜브를 보고 검색을 한 경우 구매 전환율은 2%이지만, 중간에 디스플레이 광고에 반응을 했을 때는 3%로 상승했다면 Consumer Journey 상에서는 디스플레이 광고가 구매 전환율을 50% 증가 시켰다고 할 수 있습니다. 각 접점의 기여도는 다를 수 밖에 없습니다. 하지만 한가지 분명한 것은 고객의 최종 구매 단계에만 관여한다면 비즈니스 성과는 줄어들 수 밖에 없을 것이라는 겁니다.

마케팅 성과 측정 시 모든 접점 고려

고객의 모든 디지털 접점에 관여해야 한다는 것을 역으로 얘기해보면 마케팅의 성과는 Last Click뿐만 아니라 Assist Conversion, View, Engagements 등 비즈니스에 영향을 주는 모든 요소를 고려하여 판단해야 한다는 것입니다.

우선적으로 고려해야 할 것은 Assist Conversion입니다. 최근 국내 금융사에서 진행한 마케팅 결과를 구글 애널리틱스를 통해 분석한 사례를 말씀드리겠습니다. 금융 산업에서는 최종 전환이 많이 일어나는 검색을 월등히 중요하게 생각하는 경향이 있습니다. 하지만 분석 결과 GDN, 디스플레이가 성과에 실질적으로 기여하는 바가 굉장히 컸습니다. 그래서 해당 금융사는 이 분석 결과를 토대로 Last Click과 Assist Conversion을 통합해서 전체적인 성과를 이해하기 시작했습니다. 특히 유입이 부족한 경우에는 Assist 기여도가 높은 캠페인 위주로 확대하는 테스트를 진행했고, 매우 만족스러운 결과를 얻었습니다. 이렇듯 전체적으로 전환(Conversion)이 일어난 각 접점의 기여도는 여러 방법으로 판단할 수 있는데, 특히 구글 애널리틱스와 애드워즈 상의 Assisted Conversions기능과 Data-driven Attribution 모델을 활용하여 손쉽게 분석할 수 있습니다.

고려해야 하는 다른 요소로는 Non-conversion 활동이 있습니다. 작년 구글 대만에서는 아이트래킹(Eye tracking) 기술을 활용하여 매체 별로 영상 광고에 대한 몰입도를 비교하는 조사를 진행 했습니다. 유튜브와 다른 매체에서 광고가 나올 때 유저가 화면의 어느 영역을 보는지 확인했습니다. 그 결과 PC의 경우 유저는 유튜브에서 광고가 나오는 94%의 시간동안 광고 영역을 주시하고 있었고 모바일도 유사한 결과를 보였습니다. 함께 진행한 설문 조사에서도 유튜브 유저의 83%는 마지막으로 봤을 때 광고가 있었다는 것을 기억하고 있었고 그 중 65%는 집중해서 광고를 봤습니다. 이는 기타 매체 대비 월등히 높은 수치였습니다. 즉, 광고를 메시지 전달의 관점에서 보면 유튜브를 볼 때의 몰입도 때문에 훨씬 전달이 잘 된다는 것을 입증할 수 있었습니다.

다만 전환이 일어나지 않았기 때문에 이러한 접점의 성과를 직접적으로 확인하기는 어렵습니다. 그렇더라도 고객의 심리와 행동의 변화를 유추해 본다면 이 성과를 간접적으로 측정할 수 있습니다. 만일 어떤 영상을 보고 고객이 영향을 받았다면 우선 그 브랜드나 상품에 대한 마음도 바뀌고 관심이 생겼기 때문에 이에 따른 추가 행동을 할 수 있습니다. 최종적으로는 구매 등의 비지니스 성과가 영상을 보지 않은 사람들보다 더 많이 일어날 수 있습니다.

첫 단계부터 확인할 필요가 있습니다. 유튜브에서 영상 광고를 진행하면 Brand Lift 서베이를 진행할 수 있습니다. 이를 통해 광고 상기도, 브랜드 인지도, 선호도, 그리고 고려도 등이 시청자와 비시청자 사이에 어떻게 다른지를 파악할 수 있습니다. 올해 아디다스에서 여성 고객을 대상으로 캠페인을 진행한 결과, 광고 시청자들은 비시청자 대비 11.5%의 구매 의도 증가를 보였습니다. 심지어 광고를 스킵한 사람들도 꽤 높은 구매 의도 증가가 있었습니다. 구매 의도는 BLS상에서 볼 수 있는 항목 중 가장 구매와 유사하며 이를 통해 영상 광고가 실제 구매에 영향을 줄 가능성이 높음을 확인할 수 있습니다.

다음 단계인 추가 행동의 경우에는, 작년에 미국에서 유튜브 영상 광고를 본 사람들을 대상으로 추가 행동을 조사한 바가 있습니다. 그 결과 비시청자 대비 시청자의 구글 검색량, 사이트 방문 횟수, 유튜브 시청 등이 상당히 큰 폭으로 증가한 것을 확인할 수 있었습니다.

최종적으로 영상 광고가 실제 구매에 어떤 영향을 주는지 리서치를 통해 확인해 봤습니다. 구글은 작년 4분기에 국내 이커머스 업체와 소비자 패널에 대한 구매 트래킹과 구매자 설문조사를 통합적으로 진행한 바가 있습니다. 그리고 5,000여명의 전국 소비자 패널 중에 캠페인 기간 동안 해당 이커머스에서 구매한 사람을 대상으로 광고 시청 유무와 매체를 확인하여 구매액과 연동시켜 봤습니다.

구매 경험이 있는 패널들의 전년도 평균 구매액과 비교했을때 광고 인지자의 구매액은 비인지자 대비 8%p 높은 13%의 구매액 증가를 보였습니다. 재미있는 사실은 광고 인지자 중 TV만 본 경우는 오히려 구매액이 감소 했는데 그 이유가 데모 분석결과 해당 세그먼트에 연령대가 높은 분들의 비중이 높았고 이 분들의 구매력이 감소했기 때문이라고 보는 것이 타당할 것 같습니다.

더욱 중요한 것은 디지털 광고를 본 소비자는 29%의 높은 구매 증가를 보였고 유튜브만 본 경우에도 구매액이 59%까지 증가 했다는 것입니다. 이를 통해 디지털 광고의 효과 및 대상 고객군의 높은 잠재력을 확인할 수 있었고 특히 유튜브는 높은 메시지 전달력, 타 매체 대비 긴 평균 광고 시청 시간, 그리고 세그먼트 구매력의 증가에 따라 높은 구매액 증가를 보였다고 유추할 수 있었습니다.

머신러닝 기반 자동화의 적극적 활용

마지막으로 고려할 사항은 자동화입니다. 모든 접점을 커버하고 마이크로 모먼츠에 대응하려면 복잡성도 함께 늘어나게 됩니다. 이미 디지털 마케팅은 매우 복잡해지고 있습니다. 현재 국내 주요 이커머스 업체의 검색 캠페인 키워드 수는 약 200만 건까지 이르렀으며 마케터로서 실제 가치를 높일 수 있는 생산적인 시간은 오히려 줄어들 수 있는 위험이 있습니다. 몇 년전 미국에서 조사한 내용에 따르면 마케터가 디지털 캠페인을 운영할 때 데이터 입력처럼 비생산적인 일에 전체 업무의 80%나 되는 시간을 쓴다고 합니다.

늘어난 복잡성을 해결하려면 자동화를 적극적으로 활용해야 합니다. 특히 높은 성과를 위해서는 머신러닝 기반의 자동화가 필수입니다. 머신 러닝은 크게 세가지 영역에 도움을 줍니다. 마케팅 목적에 가장 부합하는 고객을 찾아내고, 해당 고객에게 최적화된 메시지나 크리에이티브를 찾아주며, 캠페인의 효율성과 효과를 높이는 방향으로 전달합니다. 구글은 이러한 자동화 기반의 솔루션이 앱, 검색, 디스플레이 등에 다양하게 있습니다. 예를 들어 ‘스마트 디스플레이 캠페인’의 경우 매력도가 높은 고객을 찾아 이들이 가장 잘 반응할 수 있는 형태로 메시지와 크리에이티브를 자동으로 구성하여 보여주게 됩니다. 따라서 마케터는 전체 예산, 타겟 CPA와 여러 크리에이티브 Asset만을 준비하고 나머지 최적화는 머신 러닝에게 맡기면 됩니다.

머신 러닝은 구글이 현재 가장 고민하고 있는 영역입니다. 이미 대부분의 제품과 광고 솔루션에 적용되고 있습니다. 구글의 머신 러닝 기술력은 이미 그 어떤 기업보다 앞서 있습니다. 저희는 기업의 담당자가 디지털 캠페인 셋팅 또는 최적화에 쓰는 시간을 비즈니스 가치를 높이는데 쓸 수 있도록 계속 노력하겠습니다.

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