‘넷플릭스’가 말했다. “취향 예측에 위치, 나이, 성별은 쓰레기다.” 지역, 나이, 성별로 개인의 취향을 파악하는 것은 무의미하다는 것이다. 그렇다면 ‘넷플릭스’는 어떻게 이용자의 취향을 예측하는가. ‘넷플릭스’는 이용자가 어떤 영상을 보았는지 뿐만 아니라 언제, 어디까지 영상을 재생했는지까지 이용자의 행동 중심 데이터를 수집하여 분석한다. 이용자의 행동데이터를 통해 ‘어떤 사람인지’ 알 수 있다는 말이다.

 

이러한 형태는 넷플릭스만의 이야기는 아니다. 광고시장의 변화도 마찬가지다. 과거 오프라인 매체는 성과측정이 어려울 뿐더러, 효율적인 광고 예산 측정이 어려웠다. 매출이나 마케터의 추측에 의해 매체 효과를 분석했고, 마케팅을 기획했다.

그러나 IT 기술 발전으로 데이터를 통한 온라인 광고성과 측정이 가능해지면서 퍼포먼스 마케팅에 대한 수요가 증가하였다. 최대다수에게 노출되는 영향력있는 매체만을 좇지 않고, 마케팅 타겟이 ‘서울에 거주하는 20대 미혼 여성’에서 ‘우리 쇼핑몰에서 A상품을 장바구니에 담은 이용자’, ‘우리 쇼핑몰에서 일주일 이내에 구매한 이력이 있는 이용자’로 변화하고 있다.

 

 

[퍼포먼스 마케팅의 등장]

이러한 데이터를 통한 광고 효과를 측정하고 분석하여 전환을 극대화하는 퍼포먼스마케팅의 등장은, 이용자의 형태 분석 및 정밀 타켓팅을 위한 방대한 데이터의 자동화시스템으로 이어지고 있다. 해외의 경우, 미국에서는 2011년부터 마케팅과 기술이 접목되어 애드테크와 마테크의 개념이 생겨났고, 기존 광고사업주와 마케터들은 진보적인 애드테크와 마테크에 지속적인 관심을 보이고 있다. 그 결과 2017년에는 무려 5,000개 회사가 마테크 시장을 형성하였다. 지난 6년간의  Landscape를 보면 시장 규모의 성장률을 한 눈에 확인할 수 있다.

[그림1] Marketing technology landscape (출처: Chiefmartec.com, 2017)

(참고자료 : http://chiefmartec.com/2017/05/marketing-techniology-landscape-supergraphic-2017/ )

 

 

[애드테크와 마테크]

애드테크와 마테크의 개념에 대해 좀 더 이야기 해보자.

애드테크: AD(광고)와 Tech의 합성어이며, 광고 집행·타겟팅·성과측정 등에 IT 기술을 접목한 것으로 관련 기술과 광고를 모두 포함한다.

마테크: 마케팅과 기술의 결합을 의미한다. 우리가 흔히 말하는 그로스해킹, 퍼포먼스 마케팅, 데이터드리븐 마케팅이 마테크에 포함된다. 모두 기술적 분석과 데이터에 기반하여 마케팅에 활용되고 있다.

마케팅에 기술이 접목된 것은 디지털 채널을 통해서 뛰어난 고객 경험을 주고자 하는 것에서 출발한다. 무분별한 노출로 전환을 이끌어내는 것이 아니라 다양한 디지털 채널을 통해 고객에게 우리의 서비스를, 제품을 완벽하게 공감시키고 경험시키고자하는 것을 배경으로 하고 있다.

빅데이터, 자동화와 같은 기술적 개념이 적용되면서 마케팅 전략에서 데이터는 필수요소로 자리잡게 되었다. 내 고객의 주요 관심사는 무엇인지, 내 고객이 자사브랜드로 어떻게 유입되었으며, 매출까지 이뤄지는 과정은 어떠한지, 매출이 일어난 후 재방문/재구매가 이뤄지는지 등을 모두 데이터를 통해 알 수 있기 때문이다.

애드테크와 마테크를 통해, 마케터는 지속적인 데이터 측정을 통해 다양한 시나리오를 기획·분석·집행하는 마케팅 전략에 활용할 수 있고, 광고주는 데이터 기반의 정밀한 타겟팅으로 의미없는 광고 집행을 최소화하여 마케팅 비용도 절감할 수 있고, 빠르고 자동화된 광고 집행으로 효율성을 높일 수 있다. 즉, 사용자는 자신에게 의미없는 광고에 노출되지 않아도 되고, 의미있는 정보/광고 수신이 가능하다.

그렇다면 방대한 양의 빅데이터 관리는 어떻게 이루어 질까?

 

 

[DMP]

위와 같은 퍼포먼스마케팅을 수행하기 위해 애드테크와 마테크의 거점에서 필요한 거대한 양의 빅데이터를 잘 활용하려면, 데이터는 어딘가에 잘 정리/저장 되어 있어야 한다. 수집한 데이터를 정리하여 저장하는 것은 애드테크 영역 내 DMP(데이터 관리 플랫폼)라고 한다. DMP는 잠재고객의 데이터를 조합하여 정보를 수집하고 정렬하여 비즈니스에 유용하게 활용할 수 있도록 돕는다.

DMP 출현 전 DSP시장에서 거래된 온라인타겟 광고 개념은 대부분 쿠키를 활용한 타겟팅으로 이용자를 추적하여 따라다니는 리타겟팅 광고가 대표적이었지만, 최근 모바일 시대로 넘어오면서 개인의 실시간 데이터가 빠르게 증가하면서 DMP가 중요해지기 시작했다. 기존 타겟광고와는 다르게 이용자들을 세분화 시킬 수 있으며 구매 형태나 이용자의 패턴을 DMP에서 인식한 후 시스템 내에서 사용자 및 카테고리/산업군 등을 분류해 타겟팅 하게 된다. 이용자 데이터의 행동 패턴과 주기는 광고마케팅 전략 수립에 있어 중요한 요소가 된 것이다.

DMP는 자사데이터, 타사데이터, 온오프데이터 등을 통합하여 세분화된 요구사항을 신속히 처리하며 잠재고객 세그먼트를 형성한다. 세분화된 타겟팅은 낭비되는 비용을 막고 마케팅ROI를 높여 전환율 상승 효과를 가지고 오게 된다.

국내 애드테크/마테크 시장을 바라보면 이제 막 시작하는 단계로 많은 기업과 스타트업 기업이 시장의 선두주자로 자리매김 하고자 열심히 뛰고 있는 중이다. 아직 국내 환경은 광고주의 인식, 플랫폼의 기술력, 데이터 연동의 한계점 등 시행착오와 변화되어야 할 점이 많지만 그럼에도 불구하고 현재 광고/마케팅 시장이 끊임없이 변화하고 있으며 과도기에 놓인 만큼 앞으로 테크와의 결합이 시장에 어떠한 영향력을 미칠 지 굉장히 기대되는 시점이다.

 

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