데이터 사이언스 시대의 광고의 변화 3부: 데이터 시대의 광고전략

지난 편에서는 설득을 목적으로 하는 기존 소비자의 수동적인 정보처리 과정을 소개하고, 디지털 테크놀로지의 발달로 인해 미디어 컨텐트 소비 선택의 파워를 지닌 적극적인 소비자의 정보처리 과정을 ‘관련성 (Relevance)’과 ‘조절 (Control)’이란 개념을 사용해서 소개했습니다. 이번에는 관련성에 의해 정보 선택을 하고 미디어 컨텐트 조절 선택권을 가진 소비자들에게 효과적인 광고전략은 무엇인가를 이야기해보겠습니다.

▶데이터 사이언스 시대의 광고의 변화 2부: 디지털 광고 정보처리 모델(바로가기)

데이터 시대의 크리에이티브

데이터 시대의 광고는 머신러닝과 인공지능에 포커스가 맞춰지고 있습니다. 광고학 분야의 저널인 ‘Journal of Advertising’은 최근 인공지능과 광고라는 특별 호를 발간했습니다. 인공지능과 관련된 연구는 총 4편이 실렸습니다. 4편 모두 머신러닝과 인공지능 기술의 광고 적용은 데이터 중심의 광고 조사 부분과 카피라이팅 중심의 크리에이티브 부분, 마지막으로 프로그래매틱 광고가 주도하고 있는 미디어 부분에서 일어나고 있음을 보여주고 있습니다. 실무에서와 마찬가지로 학문적으로도 머신러닝과 인공지능에 대한 관심이 커지고 연구가 진행되고 있는 것입니다.

데이터 과학의 광고 분야에서의 적용은 광고 조사, 크리에이티브, 미디어 플래닝에서 일어나고 있습니다. 빅 데이터라는 개념으로 2000년대 초반부터 시작된 소비자의 행동 조사는 소셜 미디어의 활성화로 인해 소설 리스닝, 소셜 멘션 등으로 발전되었습니다. 최근의 빅데이터 형태는 오프라인에서의 소비자 구매 행동과 온라인 행동을 결합하여 소비자에게 최적의 정보를 제공하는 데이터 중심의 마케팅 광고로 발전되고 있습니다. 미디어에서의 소비자 데이터뿐만 아니라 크레딧 카드 사용 등 소비자가 의식하지 않은 상태에서 온라인과 오프라인에 남겨놓은 흔적들을 수집하는 것입니다. 따라서 이를 통합적으로 분석하는 능력에 데이터 마케팅 광고의 성공 여부가 달려있다고 할 수 있습니다.

▲인공지능에 의해 제작된 렉서스의 광고(출처: 렉서스 공식 유튜브 채널)

또한, 수집된 소비자 정보를 바탕으로 가장 효과적인 광고 크리에이티브를 만들어 내려는 노력이 진행되고 있습니다. 일리노이 대학의 함창대 교수님이 2019년 3월에 본 블로그에서 ≪인공지능의 한계를 논하다: 미디어를 넘어 크리에이티브 영역에 진출한 인공지능≫이란 글을 기재했습니다. 해당 글에서 소개한 버거킹의 인공지능 캠페인과 인공지능이 분석한 텔레비전 광고의 선호 요인을 포함해서 제작한 렉서스의 텔레비전 광고 등이 이러한 크리에이티브의 대표적인 예입니다. 알리바바의 인공지능 카피라이팅 기능처럼 간단한 카피도 인공지능에 의해 만들어지고 있습니다.

▶인공지능의 한계를 논하다, 미디어를 넘어 크리에이티브 영역에 진출한 인공지능(바로가기)

디지털 테크놀로지가 마케팅에 미치는 영향

최근에 마케팅과 광고에서 데이터가 주목을 받는 이유는 과거에 비해 데이터에서 뽑아내는 정보의 정확도가 높아짐과 동시에 그 양이 방대해졌고, 데이터 소스가 다양해졌기 때문입니다. 이에 따라 소비자에 대한 보다 정확한 이해가 가능해졌고, 인구통계학적인 변인에 기반한 타게팅보다 개개인의 선호도와 선행 행동에 기반하여 개인에게 최적화된 맞춤 정보를 전달이 가능해졌습니다. 이러한 데이터를 기반으로 사람이 아닌 컴퓨터가 방대한 자료를 스스로 분석하여(머신러닝) 마케팅과 광고에 필요한 결정을 내리는(인공지능) 시대가 가능하게 되었습니다.

물리적으로 인간이 처리할 수 있는 정보의 양보다 많은 양의 데이터를 다양한 정보를 빠른 시간 내에 처리하여 정보를 제공하고, 결정까지 내리는 것은 확실히 정확도를 높이고 편리성을 제공하긴 합니다. 하지만, 머신러닝과 인공지능과 같은 테크놀로지는 제품 판매 증진을 위한 제품 인지와 이미지 제고를 위한 수단입니다. 데이터 사이언스를 구성하는 3가지 요소 – 컴퓨터 사이언스, 통계, 해당전문분야 – 중에 제일 중요한 부분은 컨텐트를 담당하는 해당 전문 분야입니다. 머신러닝, 인공지능과 같은 테크놀로지는 컨텐트 부분의 효과적이고 효율적인 집행을 위해 도움을 주는 방법의 하나일 것입니다.

데이터 사이언스의 발달을 가져온 디지털 테크놀로지가 마케팅 광고 부분의 변화에 미치는 영향은 계속 말씀드리고 있는 소비자의 변화입니다. 소비자가 변화하면 그에 따라 마케팅과 광고 전략도 변화해야 합니다. 그렇다면 데이터가 주도하는 광고시대의 효과적인 광고전략은 무엇일까요? 저는 그 해답을 지난번에 말씀드렸던 광고의 정의에서 찾아봅니다.

광고의 정의 중에 동사(verb)는 두 단어(To persuade and to inform)입니다. 설득과 정보전달의 기능이 광고가 가진 기본 가치입니다. 소비자는 적극적으로 변화하고 있고, 시장에서의 파워도 브랜드에서 소비자에게로 옮겨가고 있습니다. 그렇다면 광고의 전략도 설득 위주의 전략에서 정보전달 위주의 전략으로 바뀌어 가야 하지 않을까 합니다. 실제로 2010년경에 덴츠 연구원에 의해 제시되었던 디지털 광고의 위계효과 모델인 A-I-S-A-S 모델 역시 정보전달 기능의 광고를 강조했던 모델이었습니다. 인간의 인지와 감성 차원의 단어들로 이뤄졌던 수동적인 A-I-D-M-A모델에서 인간의 행동 차원의 단어가 2개나 들어간 적극적인 정보처리 모델이었습니다. 디지털 광고 정보를 처리하는 데 있어서 중요한 두 가지인 검색과 공유 (Search & Share)를 강조한 모델은 광고에서의 정보의 중요성을 잘 보여주고 있습니다.

데이터 광고 시대에 필요한 전략

데이터 위주의 광고 시대에 전략 수립에 필요한 몇 가지 고려사항을 생각해봅니다. 첫 번째로 메시지의 적합성(Message Relevance)을 고려해야 합니다. 기존의 설득 광고에서도 강조되었던 부분입니다만 데이터 광고에서도 여전히 중요한 부분이고 더욱 강조해야 하는 부분입니다. 소비자를 충분히 이해하지 못하는 상태에서 메시지를 대중매체를 통해 전달했던 과거의 방식은 낚싯대를 드리우고 고기가 물기를 기다리는 것과 다르지 않았습니다. 과거에 비해 다양하고 많은 양의 데이터를 가지고 소비자를 분석하는 것에 기반을 둔 메시지의 적절성은 다양한 플렛폼 간의 연결성을 고려하는 크로스 미디어 캠페인과 시너지 효과를 만들어 낼 수 있습니다. 하지만, 과연 어떻게 개인 소비자에게 적합한 메시지를 찾아내고 결정할 수 있을까요? 데이터가 그 역할을 할 수 있다고 믿고 있습니다만 현실은 데이터베이스 구축이 생각보다 쉬운 일은 아니라는 것입니다.

광고회사나 마케팅 회사들은 데이터 중심의 마케팅이 중요하다는 사실은 이해하고 있지만, 그 데이터를 어떻게 구축하느냐의 문제는 아직 해결하지 못한 듯 보입니다. 머신러닝과 인공지능은 데이터의 학습으로 가능한 시스템입니다. 주어진 데이터 셋의 일부를 트레이닝 데이터로 컴퓨터를 학습을 시키고 또 일부를 검증을 위해서 사용을 하고, 테스트 데이터로 결과물을 도출해 냅니다. 결과물은 사용되는 데이터의 양과 질에 의해 결정되는 것입니다.

영화 ‘어벤저스 – 에이지 오브 울트론’의 로봇 울트론은 지구를 지키기 위해 만들어진 로봇이었지만, 그 반대의 역할을 수행했습니다. 알고리즘이 잘못되었을 수도 있고 트레이닝시킨 데이터가 잘못되었을 수도 있습니다. 주어진 데이터의 퀄리티에 따라서 도출되는 결과가 다르다는 점은 컴퓨터 프로그래밍의 기본인 ‘Garbage-in & Garbage-out’의 원칙이 잘 설명한다고 하겠습니다. 따라서, 소비자가 관심이 있어 하는 정보를 제공하기 위해서는 보다 다양하고 정확한 데이터의 수집이 필요하겠습니다. 본격적인 데이터 마케팅 광고시대로 접어들기 위한 선결 요소입니다.

두 번째는 소비자들에게 보다 많은 선택의 기회를 제공해야 한다는 점을 들 수 있습니다. 온라인의 쌍방향 커뮤니케이션 기능이 강조되면서 웹사이트 디자인이란 개념이 UX/UI라는 개념으로 변하게 되었습니다. 웹사이트 디자인에 소비자-중심 (Consumer-centric)이라는 개념이 도입되면서 온라인 사용자에게 최적의 사용 경험을 제공할 수 있는 디자인이 중요해졌습니다. 소비자들이 온라인 컨텐트를 사용하면서 어떠한 경험을 가지느냐가 그 온라인 사이트와 컨텐트에 대해 긍정적 또는 부정적 반응을 결정하기 때문입니다. 비록 사용자의 심리적 상태에 따라 달라지긴 하겠지만, 전통매체 환경에서의 일방적인 컨텐트 소비에서의 사용자 경험은 서로 많이 다르지 않을 것입니다. 하지만, 소비자가 직접 미디어 컨텐트를 선택하고 소비하는 과정에서의 사용자 경험은 적극적으로 컨텐트를 선택하고 소비한 소비자와 그렇지 않은 소비자 사이에는 큰 차이가 있을 것입니다. 지난 글에서 소개했듯이 소비자의 선택과 결정권은 그들이 플로우나 플레이를 느낄 수 있는 선행요소입니다. 자신이 직접 선택한 컨텐트를 소비하는 유저가 그 과정에서 플로우를 경험할 수 있고, 그 개념은 UX/UI에서 추구하는 개념과 일치합니다.

마지막으로, 소비자의 경험을 강조하고자 합니다. 이 글의 1편에서 소개했던 ‘스위트 스팟’을 찾는 4가지 과정은 데이터에서 정보를 추출하는 과정을 보여줍니다. 소비자에 대한 데이터는 인구통계 특성과 같은 객관적인 데이터들도 존재하지만 소비자들이 직접 서베이를 통해 작성한 답이나, 소셜미디어 등에서 언급한 말들, 또는 온라인상에서 구매한 데이터처럼 각 소비자의 주관적 테이터가 대부분입니다. 즉, 다양한 데이터를 분석해서 소비자에 관한 정보를 추출해내는 것입니다. 여기에서 생각해봐야 할 부분이 ‘소비자에 대한 정보를 끌어내는 소비자의 주관적인 심리, 행동 데이터의 본질이 무엇인가?’ 입니다. 그것은 소비자의 경험이 아닐까 합니다. 인간의 경험은 다섯 가지 감각을 통하여 정보를 습득해나가는 과정 (Process)인 동시에 그 습득된 정보가 뇌에 저장되어 향후 판단이나 행동의 기준이 되는 지식정보 (Knowledge)입니다. 서베이의 응답이나, 소셜 미디어에 남긴 흔적들, 온라인 제품구매 패턴들은 개개인의 소비자 경험의 축척입니다. 그 경험을 바탕으로 새로운 판단과 선택을 내리게 됩니다.

다가오는 겨울방학에 남태평양으로의 여행을 계획하고 계신 분들은 온라인에서 정보를 수집하실 겁니다. 비행편이나 리조트의 정보도 얻고 패키지에 대한 정보도 찾으실 것입니다. 또한, 다른 소비자가 올린 리뷰도 찾을 것입니다. 모든 정보를 바탕으로 최적의 선택을 하실 것이고, 여행을 마치고 난 후에 그 후기를 해시태그를 사용해서 인스타그램이든 온라인 예약사이트든 어딘가에 남기실 것입니다. 소비자가 온라인에서 얻게 되는 중요한 정보는 다른 소비자의 경험이고 또 온라인상에 정보로서 남기는 것은 직접 얻은 경험입니다. 즉, 소비자의 경험이 데이터이고 정보라 하겠습니다.

3편에 걸쳐서 데이터 마케팅 광고시대의 변화와 새로운 방향에 대해 이야기를 했습니다. 구체적인 광고전략에 대한 설명은 적었습니다만, ‘적절성 (relevance)’과 ‘조절 (control)’을 중요한 두 가지 키워드로 광고의 변화를 설명했습니다. 설득 위주의 광고 캠페인은 소비자에게 적절한 경험을 제시하여 소비자를 직접 움직이는 방향으로 변화해야 하지 않을까 싶습니다. 소비자가 온라인상에 남기는 모든 흔적은 그 소비자의 경험입니다. 또한 그것은 그 소비자를 이해할 수 있는 최상의 데이터이기도 합니다. 소비자의 경험을 이해함으로써 그에 맞는 최적의 경험을 제공할 수 있는 것입니다. 최적의 경험을 위한 정보는 소비자의 경험에서 나오므로 가장 적절한 (relevant)한 정보가 될 것입니다. 소비자들에게 주어진 컨트롤 (control)과 선택의 자유는 적절한 정보를 소비하는데 최적의 경험을 제공할 것입니다. 데이터가 주도하는 마케팅 광고의 핵심 키워드는 소비자의 경험이 아닐까 생각합니다.

끝으로 본 글에 대한 생각이나 의견이 있으시거나, 현업을 하시면서 고민하셨던 부분이나 새로운 생각이 있으시면 dyoon@ou.edu 로 같이 공유해주시면 고맙겠습니다.