2016/05-06 : ‘데이터로 강해지는’ 광고, 소비자의 브랜드 경험을 확장하다

‘데이터로 강해지는’ 광고, 

소비자의 브랜드 경험을 확장하다

 

타깃 세분화를 위한 다양한 시도와 과제

 

함 창 대

일리노이 대학교 찰스 H. 샌디지 광고학과 조교수 /

cdham317@illinois.edu

 

 

 

 

 

데이터 드리븐 애드버타이징(Data Driven Advertising)’이라는 개념이 마

케터들의 관심을 끈 건 이미 오래된 일이다. 구글과 페이스북으로 대표되는 디지털 플랫폼들은 그동안 많은 기술적 진보를 이루어왔고, IoT나 머신러닝과 결합되면서 그야말로 이제 데이터 기반 광고의 전성시대가 온 듯한 느낌이다. 그러나 이를 제대로 활용해 성공적 캠페인을 만들어냈다는 이야기를 듣기는 쉽지 않다. 데이터는 많이 축적돼 있으나 이를 어떻게 활용할지에 대한 전략적 프레임은 아직 초기단계에 머물러 있기 때문이다.

그럼에도 그간의 경험과 지식을 기반으로 다양한 사례들이 소개되고 있는 건 사실이다. 광고주와 미디어의 입장에서 기술 기반의 광고들을 어떻게 활용하고 있는지 알아보자.

데이타 기반 광고는 무엇을 제공하는가

세정 표백제 브랜드인 클로록스(Clorox)는 최근 오라클 마케팅 클라우드(Oracle Marketing Cloud)와 2년간의 새로운 광고 계약을 맺었다고 발표했다. 오라클 마케팅 클라우드는 최근 10개가 넘는 광고주와의 새로운 계약을 따내면서 자신들은 단순한 데이터 제공의 기능을 넘어 브랜드의 전체적인 미디어 커뮤니케이션 플래닝 관점에서 전략적으로 접근하고 있다고 주장한다. 이들은 블루카이(BlueKai) 등의 데이터 매니지먼트 플랫폼(DMP)과 함께 실시간 소비자 접촉을 기반으로 한 데이터 마케팅을 광고주에게 제공한다. 일차적으로는 프로그래매틱 바잉에서부터 데이터 기반의 소비자 세분화, 그리고 소매점과의 데이터 공유까지 그 서비스 범위를 넓혀 가고 있다<그림 1>. 특히 오라클의 맥시마이저(Maximizer)라는 소비자 관계 관리(CRM) 플랫폼을 기반으로 실시간 소비자 행동 트래킹 데이터는 물론, 타겟(Target)이나 월마트(Walmart) 같은 유통업체의 소매 데이터까지

융합한다.

이러한 프로세스에서 데이터 분석의 핵심 역할은‘ 소비자 세분화’ 및‘ 세분화된 타깃에 대한 적확한 콘텐츠 제공’이다<그림 2>. 특히 데이터 플랫폼들은 소비자 세분화에 있어 여러 성공사례를 만들어내고 있는데, 최근의 가장 성공적 사례는 휴대용 정수기 브랜드인 브리타(Brita)이다. 브리타는 전통적으로‘ 건강한 삶을 추구하는’ 혹은‘ 육아를 책임지고 있는’ 소비자가 타깃이었다. 그러나 최근 소비자의 실시간 클릭 데이터, 웹서핑 데이터, 그리고 타겟과 월마트 온라인의 쇼핑 데이터를 결합해 분석한 결과 새로운 니치 타깃인‘ 기숙사에 살고 있는 4년제 대학생’을 발견했다. 비록 대학생들은 브

리타 매출의 2%~4%를 차지하는 니치마켓이지만, 이들을 대상으로 소비자 경험 단계별 혹은 퍼널모델(Funnel Model) 단계별로 적확한 편익을 제공하는 캠페인을 지속적으로 전개함으로써 시장점유율과 수익률을 높이는 성과를 거두었다.

특히 소매점 데이터와 결합된 데이터 기반 광고는 그 비용 효율성이나 효과가 매우 크다. 소비자의 의사결정 단계별로 차별화된 메시지와 편익을 제공할 수 있기 때문이며, 리티깃팅(Retargeting: 웹사이트를 한 번 방문한 소비자에게 다시 같은 내용의 광고를 노출하는 것) 기법이 퍼널모델과 결합해 최 대한의 효과를 만들어낸다<그림 3>.

스몰 데이터와 빅데이터의 결합 :‘ 감정 데이터(Emotion Data)’를 이용한 광고 타깃 세분화

일반적으로 스몰 데이터란 기존 샘플링 기반의 정량·정성 조사를 통한 데이터를 말하며, 빅데이터란 샘플링이 아닌 전수 소비자들의 기록 가능한 모든 행동을 기록한 방대한 양의 데이터라 할 수 있다.

머클(Merkle)이라는 데이터 기반 광고회사는 최근 소비자의 감정에 관한스몰 데이터와 소비자 행동을 기록한 빅데이터를 효과적으로 결합해 언더아머(Under Armour)라는 스포츠 의류 브랜드의 감정 마케팅에 효과적으로 이용했다<그림 4>. 우선 지난해 피트니스 트래커(Fitness Tracker)를 구매한 소비자 데이터를 기반으로 소비자의 50%는 10대 후반~20대 중반의 밀레니얼스(Millennials), 35%는 30대~40대의 엑스제너레이션(Gen-X), 그리고 나머지 15% 정도는 60대~70대라는 것을 파악했다. 그후 이 소비자들을 대상으로 다양한 서베이와 인터뷰를 진행했는데, 구매 동기, 특히 감정적인 구매동기를 심층적으로 파악해 그 결과를 15가지로 세분화했다.

예를 들면‘ 자기정체성’,‘ 자신에 대한 책임감’,‘ 성취감’,‘ 마음의 평화’, ‘가족에 대한 사랑’ 등이다. 이렇게 만들어진 카테고리를 기준으로 언더아머가 새롭게 합병한 MyFitnessPal.com이라는 헬스 & 피트니스 플랫폼의 이용자 개인 프로파일에 태깅(Tagging)하여 이용자들이 실제로 어떠한 소셜미디어나 서치엔진 등에서 어떠한 행동을 보이며 최종적으로 구매에 이르는지를 추적한 빅데이터를 분석했다. 그 결과 기존에 알지 못 했던 구체적인 사실들이 발견됐다. 예를 들면 밀레니얼스와 엑스제너레이션은‘ 자기정체성’이 언더아머 제품 구매의 가장 큰 동기라는 점에서는 똑같았지만, 엑스 제너레이션은 자신의 정체성과 자신감을 확신 또는 회복하기 위한 동기가 더 크고, 밀레니얼스는 친구들과의 관계 속에서 자기정체성을 느끼기 위한 동기가 더 크다는 점을 발견한 것이다.

이렇듯 소비자들의 감정구매 동기(스몰 데이터)를 그들의 디지털 행동데이터(빅데이터)와 결합해 파악된 데이터들은 언더아머의 소비자 타깃팅을 재설정 및 조정하는 데 활용됐다. 예컨대 타깃 소비자들을 감정 카테고리를 다양하게 조합한 마이크로 소비자그룹으로 세분화하고, 그렇게 세분된 타깃을 대상으로 조합된, 다양한 경우의 수에 대한 각각의 크리에이티브 전략과 제작물들을 만들어 차별화된 접근을 꾀하는 식이다.

이를 위해 언더아머는 내부적으로 커넥티드 피트니스 디비전이라는 명칭의 조직을 만들어 기존 구매자 및 회원 정보를 수집·관리하고, 머클은 (다른 클라이언트와 소매점, 소셜미디어 플랫폼 등) 이용 가능한 데이터 네트워크를 통해 지속적으로 데이터를 업데이트하며 프로파일을 기반으로 한 카테고라이제이션을 조정, 최적화해나가고 있다. 이 프로젝트는 언더아머의 MyFitnessPal.com 이용자만을 대상으로 시작됐는데, 향후 다른 플랫폼으로의 확대 및 데이터 통합을 통해 더욱 정교화된 타깃팅과 캠페인을 전개할 예정이라고 한다. 머클 또한 추가적 연구와 조사를 통해 감정 기반 소비자 세분화 모델을 더욱 정교화하여 다양한 클라이언트를 위한 서비스를 강화해나갈 계획이다.

소비자는 지금 어떤 무드인가?: 무드 데이터(Mood Data)를 이용한 광고 타깃 세분화

미디어 측면에서 데이터 이용사례를 보여준 것은 음악 스트리밍 사이트인 스포티파이(Spotify)이다. 스포티파이는 자사의 음악 스트리밍 서비스를 광고와 연계시켜 수익을 창출하는 방법에 대해 연구해왔는데, 최근 크뤽스(Krux)라는 데이터 매니지먼트 플랫폼과의 연계를 통해 재미있는 광고를 시작했다<그림 5>.

먼저 스포티파이가 착안한 것은 그들이 갖고 있는 이용자들의 1차적 데모그래픽 데이터 및 행동데이터, 그리고 크뤽스가 보유한 크로스 디바이스(Cross Device) 데이터를 결합하는 것이었다. 이를 통해 젊은 층만을 대상으로 했던 광고에서 나아가 자동차나 보험 등 훨씬 다양한 광고주를 위한 타깃팅이 가능해진다는 것이다. 다음으로 스포티파이가 주목한 것은 이용자들의 음악 감상 패턴이다. 이용자 개개인이 갖고 있는 플레이리스트와 함께 그들이 특정 시간대에 어떤 음악을 듣는지 그 패턴을 분석해 그들이 어떠한 소비자이며 어떤 시간대에 어떤 무드인지 파악하려는 것이었다. 예를 들면 특정 이용자가‘ 러닝(Running)’이라는 플레이리스트를 매일 아침시간대에 듣는다면 그 사람은 아침에 정기적으로 운동을 하는 이용자이며,‘ 키즈 뮤직’을 플레이한다면 아이들이 있는 엄마라고 유추하는 것이다. 이처럼 이용자가 특정 시간에 어떠한 무드에 있는지를 분석해 그에 적합한 광고를 노출한다. 러너들의 아침운동시간엔 언더아머 같은 스포츠용품 광고를, 엄마

들이 아이들을 위한 음악을 들려주는 시간엔 교육이나 간식 브랜드의 광고를 노출하는 식이다.

물론 이러한 무드 기반 광고엔 크뤽스가 보유한 방대한 크로스 디바이스 및 소매점 기반 구매 데이터가 결합된다. 기존의 구매경험·구매단계에 대한 경험치들을 분석, 스포티파이의 데이터와 결합해 타깃팅하는 것이다. 이용자들의 광고에 대한 반응 데이터 역시 추적·분석돼 추후 캠페인에 이용된다.

광고주들은 이러한 데이터 기반 광고를 스포티파이와 직접적으로 거래할수도 있고, 제3의 프로그래매틱 광고회사들과 거래할 수도 있다.

스포티파이의 데이터 기반 광고는 최근 음악 데이터 회사인 시드 사이언티앤 에코 네스트(Seed Scientific and Echo Nest)라는 회사와의 합병, 그리고 소비자 분석 VP를 중심으로 한 데이터 분석팀 신설 등으로 더욱 강화되고 있다.

이러한 변화를 통해 스포티파이는 쿠키 기반 추적이 한정적인 모바일앱에 대해서도 대대적인 데이터 기반 광고 런칭을 준비하고 있다. 현재 스포티파이는 광고를 보는 4,500만 명의 이용자와 광고를 보지 않는 3,000만 명의 프리미엄 이용자를 보유하고 있다.

기술의 문제? : 결국은 커뮤니케이션 플래닝

위에서 언급한 클로록스의 CMO인 에릭 레이놀즈(Eric Reynolds)는 오라클 마케팅 클라우드와의 협업에 대해“ 결국은 커뮤니케이션 플래닝 역량이 광고회사 결정에 가장 중요한 요소였다”고 말했다. 그는“ TV광고부터 시작하고 그에 발맞춘 다양한 디지털 광고를 할 것인가, 

처음부터 디지털 광고를런칭할 것인가 하는 문제는 중요한 것이 아니다”라고 주장하면서“ 소비자에게 다가가는 가장 현명한 방법이 무엇인가를 아는 것이 중요하며, 그 방법의 중심에 바로 기술(Technology)이 있다”고 역설했다. 그들은 디지털 에이전시 아카(AKQA)와 광고대행 계약을 체결했는데, 이는 아카의 디지털 기술 활용 능력을 높이 평가했기 때문이기도 하다. 아카는 오라클뿐 아니라 블루

카이 등 다양한 디지털 마케팅 플랫폼과 많은 프로젝트를 진행했으며, 프로그래매틱 바잉을 직접 수행하기도 한다. 

기존의 광고회사들에게‘ 데이터를 어떻게 기존 캠페인에 활용할 것인가’ 하는 문제가 도전이라면, 데이터회사들은‘ 단순한 데이터 제공자로서의 역할에서 나아가 커뮤니케이션 컨설팅 파트너로서의 역할을 어떻게 해낼 것인가’ 하는 점이 도전일 것이다.

그 도전들은 이미 다양한 방향에서 시작됐다.