2013/09-10 : Rules of Engagement - 빅데이터 인게이지먼트, 마케팅 성공의 핵심 요소가 되다

Rules of Engagement  

빅데이터 인게이지먼트, 마케팅 성공의 핵심 요소가 되다

 

이제 직관에 의한 마케팅의 시대는 가고 ‘빅데이터 분석을 기반으로 한 과학적 인게이지먼트 마케팅’이 새로운 성공의 도구가 됐다.

 

‘구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배’라는 말은 현재와 같이 엄청나게 많은 소비자 데이터들이 넘쳐나는 시대에 적합한 격언이다. 실제로 어제와 오늘 48시간 동안 전 세계에서 생겨난 정보의 양이, 인류가 탄생하고부터 2013년까지 생성된 정보의 전체 양보다 많다고 한다.
초연결 네트워크 사회의 고객 분석은 텍스트·비디오·이미지·위치 데이터 등을 포함한 엄청난 양의 비정형 데이터들을 포함한 대용량 분석이 수반돼야 하기 때문에 결코 쉽지 않은 일이다. 이런 이유 때문인지, 미국의 한 조사결과에 따르면 기업들 중 단 23%만이 소비자들의 데이터를 모아 인사이트를 도출하기 위한 전략 기반으로 활용하고 있을 뿐이라고 한다. 아이러니한 것은 빅데이터로 변해 버린 소비자 분석은 더욱 힘들어지고 있는 데 반해, 기업의 성공은 ‘직관이 아닌 과학적 소비자 분석’에 더욱 의존하게 됐다는 사실이다.

 

마케팅 측면에서의 빅데이터 분석 소스

마케팅 측면에서 주요 빅데이터 소스는 3가지 레이어로 구성된다. 첫째, 고객 CRM 데이터·매장 판매 데이터·광고 캠페인 데이터들과 같은 기업이 소유한 데이터들이 가장 기본이 된다. 둘째, 쿠키 기반으로 분석한 데모그래픽·심리그래픽·행동 데이터 등과 같은 제3기관의 분석 데이터들이 포함된다. 셋째, 미디어 측면으로 애드네트워크나 애드익스체인지(Ad exchange)에서 제공하는 오디언스 데이터들도 타깃팅을 위한 소중한 정보 소스다. 이러한 세 가지의 핵심 데이터 외에도 브랜드에 영향을 주는 시장 트렌드나 기상정보 같은 외부 데이터들도 함께 고려해야 할 주요 정보 사항들이다.

<표 1>에서는 빅데이터라고 불리는 소비자 데이터 소스들을 모두 정리했다. 빅데이터 소비자 데이터는 크게 두 가지로 나눌 수 있는데, 사람 간의 대화로 생성되는 텍스트 소스와 기계 측정으로 생성되는 콘텐츠 소스가 그것이다. 소비자들의 의견을 파악할 수 있는 텍스트 소스는 블로그, 온라인 뉴스와 미디어, 커뮤니티 카페·페이스북 등과 같은 소셜네트워크, 트위터와 같은 마이크로 블로그, 카카오톡과 같은 모바일 메신저가 있다.
이에 레디언6(Radian 6)나 다음소프트 같은 회사에서는 브랜드와 관련돼 생성되는 텍스트 소스들을 분석해 마케팅에 활용할 수 있는 핵심 키워드들을 제시하고 있다.
기계 측정으로 생성되는 콘텐츠 소스들로는 웹서버 로그 데이터, QR코드나 NFC 같은 모바일 태그 데이터, 사진 데이터, 비디오 데이터, M2M과 같이 각종 기계 센서들을 통해 감지된 행동 데이터, 모바일 디바이스에서 생성되는 각종 데이터들이 있다.
이렇듯 다양한 빅데이터 소스들을 통해 고객의 행동을 분석하는 가장 중요한 이유는 ‘고객의 미래행동 예측(Predictive Analytics)’을 위해서다. 앞에서도 언급했듯이 너무나 많은 데이터들을 한꺼번에 분석하려고 하는 것은 무모한 욕심이다.
기업의 입장에서는 방대한 양의 고객 데이터들을 전부 분석하려는 욕심을 부리지 말고, 각 비즈니스의 목표에 맞춰 꼭 필요한 데이터만을 분석하는 것이 훨씬 효율적인 방법이 될 것이다. 이번호에서는 마케팅에 중점을 두고, 빅데이터 분석을 통한 인게이지먼트 성공요소들을 찾아보고자 한다.

Southwest Airlines의 빅데이터를 활용한 고객 서비스 업그레이드 사례

미국 국내 항공사인 사우스웨스트항공(Southwest Airlines)은 치열해지는 항공사들 간의 경쟁에서 살아남기 위해 탑승고객들의 수를 유지·증가시켜야 했다. 이를 위해서는 항공업계의 특성 상 현장에서 탑승고객에 대한 최대한의 서비스를 통해 만족도를 향상시켜야 했는데, 항공사가 고객 현장 서비스를 강화시키는 방법은 전 직원이 힘을 합쳐서 고객을 응대하는 것이었다. 사우스웨스트항공은 고객 서비스 향상이라는 목표를 달성하기 위해 복잡한 빅데이터 분석 방식들을 모두 버리고 단 두 개의 핵심 메트릭스(Metrics)만을 선택했다.

1. NPS(Net Promoter Score): 탑승고객을 대상으로 한 만족도와 친구 추천 의사 조사, 2. Brand Health: 2년마다 실시하는 충성고객과 비 이용고객 대상의 브랜드 조사 등이 그것이다.
이렇게 단 두 개의 핵심 메트릭스들을 데시보드(Dashboard) 형태로 만들어 전직원들에 많이 공유하는 전략을 진행했다<그림 1>. 데시보드는 경쟁사와의 비교지수와 자사의 고객 서비스 현황을 쉽게 파악할 수 있도록 단 두 가지 영역으로 구성돼 있다. 여기서 중요한 점은 전 직원이 고객만족도 현황 데시보드를 실시간으로 공유해 매일 매일 고객 현장 서비스 향상을 실천하고 달성했다는 데에 있다.
빅데이터를 효율적으로 활용해 사업결과를 실질적으로 향상시키는 데 성공한 것이다. 

P&G의 빅데이터를 활용한 Thank you mom 캠페인 사례

펨퍼스(Pampers)·질레트(Gillette)·타이드(Tide) 등과 같은 다양한 브랜드를 가진 P&G의 문제점은 바로 그 다양한 종류의 브랜드들이었다. 수많은 브랜드들로 인해 P&G를 하나의 브랜드로 인식시키는 데에 어려움이 있었기 때문이다. 전체 브랜드 아이덴티티 문제를 해결하고, 동시에 각 브랜드별 판매량도 한꺼번에 올리기 위해 P&G는 2012년 런던올림픽을 활용한 대규모 캠페인을 준비하기로 했다.
이에 우선 런던올림픽의 스폰서 계약을 맺고 메인 타깃인 여성에 소구할 수 있는 아이디어를 구상했다. P&G 제품을 사용하는 여성들은 가족의 중심이었고, 자식의 성공을 뒷바라지하는 역할을 담당하고 있었다. 이런 타깃 특성을 반영해 경기에 참여하는 선수와 자신을 키워준 어머니에 대한 감사와 사랑을 주제로 한 ‘생큐 맘(Thank you mom)’ 캠페인을 글로벌 차원에서 전개했다<그림 2>.
<표 2>는 빅데이터 확산 메트릭스에 P&G 캠페인을 대입시킨 도표다. 과거에는 캠페인 전략을 수립할 때 설문조사를 통한 연구결과에 의존했으나 현재는 실시간으로 소비자들의 정보를 파악해 기획에 활용할 수 있게 됐다. 여성 타깃들의 검색량, 블로그 포스트/댓글량, 소셜미디어 언급량, 콘텐츠 시청 및 다운로드 수, 리뷰 량 등을 파악해 전략수립에 반영할 수 있는 것이다.
P&G에서는 엄마들의 브랜드 관련 대화량이 가장 많은 내용을 추출해 4가지의 핵심 타깃 그룹으로 분류하고 타깃팅 전략을 수립했다. 또한 각 지역별 타깃의 도달률을 파악하며 지역별로 특화된 캠페인을 전개했다. 예를 들면 중국에서는 트위터 대신에 웨이보(Weibo), 구글 대신에 바이두(Baidu)의 도달률이 높고 문화적 특성도 다른 것을 감안해 자녀교육에 엄한 어머니와 선수와의 연결을 웨이보 메신저를 통해 차별화해 부각하는 방식이었다.
미디어와 관련해서는, 그동안의 빅데이터 연구결과들이 보여주는 트위터와 TV 시청률(Ratings)과의 상관관계를 고려해 트위터에 많이 나오는 키워드를 감안한 TV프로그램들을 부킹했다. 콘텐츠 측면에서는 대화 확산 속도가 가장 빠른 주제들을 반영한 콘텐츠를 제작했고, 브랜드 관련 감성 분석에 따른 고객관계형성 전략을 활용했다. 또한 판매촉진을 위해서는 주요 전자상거래 사이트를 방문하는 고객들의 구매량과 방문습관, 코멘트 등의 상거래 데이터들을 분석해 채널 선정 및 판촉에 활용했다. 그 결과 P&G의 생큐 맘 캠페인은 소비자들의 빅데이터 정보들을 빠른 시간에 실제 행동으로 연결시키면서 다양한 성과를 창출했다. 

매장+온라인+모바일 하이브리드 인게이지먼트 사례

최근 채널 간의 경계가 무너지는 하이브리드 인게이지먼트 사례들이 늘어나면서 빅데이터 분석의 영역도 확장되고 있다. 예를 들어 할인점에서의 상품 구매 정보뿐 아니라, 지하철에서 QR코드로 찍어서 상품을 구매하는 등의 새로운 데이터 영역들이 생겨나는 것이다. 의류매장에서도 이런 사례를 발견할 수 있다.
전 세계적인 불경기로 빈 점포가 늘어가는 유럽에서 의류 브랜드인 베스트셀러(Bestseller)는 물류 비용을 줄이고 빠르게 점포를 확장할 필요가 있었다. 이에 베스트셀러는 온라인과 모바일에서 구매하는 행태에 익숙한 소비자 라이프사이클에서 인사이트를 얻었다.
아이디어는 바로 실물이 아닌 옷 사진과 QR코드만을 전시한 가상 매장을 만드는 것. 이에 따라 <그림 4>에서 보듯이 덴마크의 오르후스(Aarhus)에 가상 매장을 오픈했다. 실물 옷 대신에 옷 사진만을 벽에 전시해 빠른 매장 확장이 가능하도록 한 것이다. 고객은 자신의 스마트폰과 QR코드를 통해서는 물론, 매장 중앙에 비치된 PC를 통해서도 옷을 구매할 수 있었다. 이때 종업원들은 옷에 대한 설명과 함께 PC를 통한 구매를 돕는 역할을 했다.
이처럼 베스트셀러는 오프라인 매장에 온라인+모바일 상거래 방식을 도입해 전혀 새로운 컨셉트의 판매방식을 창출했는데, 결과적으로 고객 라이프사이클을 융합한 아이디어를 통해 빠른 점포 확장이라는 목표를 달성할 수 있었다.

 

빅데이터 분석·활용이 미래의 경쟁력

이제 직관에 의한 마케팅의 시대는 가고 ‘빅데이터 분석을 기반으로 한 과학적 인게이지먼트 마케팅’이 새로운 성공의 도구가 됐다.
성공적인 비즈니스 모델을 가진 기업들을 연구해보면 그들의 핵심 서비스 역량이 고객이 요구하는 기대치와 정확하게 부합하고 있다는 공통점을 발견할 수 있다. 달리 말하면 성공하는 기업들은 한정된 자산을 고객의 욕구에만 집중하는 능력을 가지고 있다는 뜻이다. 고객의 욕구를 가장 잘 만족시키는 기업이 성공한다는 공식은 과거나 현재에서나 변함없이 너무나 당연한 사실이다. 하지만 문제는 소비자들이 네트워크를 통해 연결되면서 서로 간의 정보를 교환하는 것이 일상화됐고, 그 결과 엄청난 양의 데이터를 생산하게 됐다는 점이다.

소비자의 시각에서 보면 너무나 당연한 일상이 돼버린 ‘네트워크를 통한 대화와 행동’들이 기업의 입장에서는 분석하기 어려운 빅데이터 폭탄이라는 현실로 다가왔다. 바야흐로 매일 매일 엄청난 양으로 쏟아져 나오는 고객들의 대화를 가장 먼저 분석하는 기업이 가장 먼저 고객의 욕구를 만족시킬 수 있게 된 것이다.

결국 빅데이터는 기업의 성공과 실패를 가르는 차별화 요소가 됐다. 이에 따라 광고회사는 빅데이터 분석을 전략적 고객 세분화, 고객 영역의 확장, 브랜드 경험 향상, 아이디어 확산, 트렌드 감지 등을 포함한 전체 마케팅 영역에서 활용할 수 있는 능력을 갖추는 것이 미래의 경쟁력이 될 것이다. 

 

박진한

마켓인사이트렙팀 국장 ㅣ jhpark@hsad.co.kr

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