“데이터·테크로 돈 버는 퍼포먼스 마케팅, 이렇게”

마국성 IGA웍스 대표, 장덕수 디지털퍼스트 대표 인터뷰

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하성란의 소설 ‘곰팡이꽃’을 보면 쓰레기 봉지를 헤집는 남자가 나온다. 남자는 쓰레기봉지를 헤쳐 쓰레기들을 분석하면서 쓰레기의 주인이 누군지 생각해낸다. 쓰레기는 삶의 흔적을 한껏 묻히고 있다. 이 흔적을 그러모으면 사람이 나온다.

데이터도 마찬가지다. 쌓이다가 삭제되는 웹사이트 쿠키만 모아도 상당한 추정이 가능하다. 더 나아가서 사이트나 앱 안에서의 흔적을 좇다 보면 ‘어떤 사람’이라는 유형화도 가능하다. 쌓을 수 있는 데이터의 종류는 갈수록 많아진다. 타깃팅도 발맞춰 정밀해진다. 사이트 속 쿠키나 행동 패턴을 훑다보면 ‘어떤 물건을 구매할 것 같은 사람’까지도 추정할 수 있다.

쌓이는 데이터와 고도화된 기술은 마케팅을 정밀하게 만든다. ‘구매할 것 같은 사람들’을 특정해 낼 수 있게 됐다. 크리에이티브와 바이럴은 여전히 중요한 요소이지만, 데이터와 기술이 마케팅에서 차지하는 비중이 갈수록 높아지는 이유다. 모바일 광고 기술 전반 서비스를 제공하는 아이지에이웍스 마국성 대표와 애드테크 미디어렙사인 디지털 퍼스트의 장덕수 대표를 만나 2018년 퍼포먼스 마케팅 전망을 들었다.

마국성 아이지에이웍스 대표(왼쪽)와 장덕수 디지털 퍼스트 대표

데이터·테크는 브랜딩과 퍼포먼스 양쪽에서 모두 중요하다

마케팅은 크게 두 사이드로 분류된다. 브랜딩과 퍼포먼스다. 전자가 대중적인 인지도와 호감도를 높이려고 한다면 후자는 구매 등의 목적 수행을 위한 최적화를 신경 쓴다. 기본적으로는 퍼포먼스 마케팅에서 데이터나 테크가 중요하긴 하지만, 최근에는 브랜딩 영역에서도 데이터를 기반으로 분석하는 게 중요해지는 추세다. 특히 모바일 시대를 지나며 훨씬 더 많은 데이터를 수집할 수 있게 되면서 마케팅 측정, 예측, 기여도 판단 등에서의 정밀도가 높아지고 있다.

– 콘텐츠 기반 마케팅과 데이터·테크 기반 마케팅의 가장 큰 차이점은 무엇인가?

= 마국성 : 마케팅은 크게 브랜딩과 퍼포먼스로 양분해서 생각하게 된다. 데이터와 테크는 브랜딩과 퍼포먼스 구분 없이 기여할 수 있다. 보통 브랜딩쪽에서는 중요한 지표로 두 가지 정도를 본다. 인지도와 호감도다. 브랜딩이 인지도와 호감도를 높이기 위해 콘텐츠나 모델을 잘 쓰는 쪽으로 간다면, 퍼포먼스는 마케팅 예산 대비 얻고자 하는 지표, 예컨대 클릭, 설치, 구매전환 등을 두고 비용 대비 효율을 보는 식이다.

퍼포먼스는 데이터·테크 궁합이 맞아 최근에 꽃을 피웠다고 볼 수 있다. 최근에는 브랜딩 영역에도 유튜브 영상 같은 콘텐츠의 비중이 커지고 있는데, 유튜브를 운영하면 퍼포먼스, 트래킹, 타깃팅 깊숙하게 관여돼 있다. 데이터와 기술는 브랜딩과 퍼포먼스 양 사이드에 모두 기여한다.

= 장덕수 : 브랜딩은 원래 오프라인 위주로 많이 집행했다. 최근에는 디지털-모바일로 많이 전환됐다. PC 기반일 때는 온라인도 대중을 상대로 했다. 모 포털에 광고하는 것도 타깃팅이라기보다는 대중에게 보여줄 지면을 사는 것과 유사하다. ‘대충 맞겠다’ 해서 비용 대비로 뿌린 거다. 최근에는 타깃팅 기법이나 데이터도 브랜딩에 영향을 주고 있다. 보여주고 싶은 타깃을 정확히 설정할 수 있고, 얼마나 봤고 클릭을 했는지 등을 추적할 수 있다. 브랜딩에서도 데이터를 바탕으로 더 정교하게 지표를 올릴 수 있게 됐다.

마국성 아이지에이웍스 대표

– 연령이나 성별 구분 등 일반적으로 생각하는 기준은 얼마가 의미가 있는가?

= 마국성 : 진행하는 캠페인에 따라 다르다. 여성용품이라면 성별이 극단적으로 반영될 수 있긴 하겠다. 다만 요즘 시대에 데이터를 이야기하면서 ‘데이터 기반 마케팅을 한다’, ‘데이터 기반 예측을 한다’라고 말할 때는 연령이나 성별같이 흔히 보는 데이터 정도를 이야기하는 건 아니다. 그건 기본이다.

지금은 행동 패턴을 보고 유사한 사람들을 구분해낸다. 예컨대 ‘광고를 보고 일주일 내에, 혹은 오늘 구매할 것 같은 사람’을 예측한다. 이런 사람들을 찾아내고, 여러 매체를 통해 가장 효과적으로 이 사람들에게 도달한다. 마지막으로 고객에게 보이는 광고물의 메시지가 실제 구매로 전환될 가능성을 높여 최적화한다.

– 얼마나 정밀한 타깃팅이 가능한가?

= 마국성 : 게임이었다고 하면, ‘플레이를 얼마나 하고, 어느 레벨에서 시간을 얼마나 쓴 사람이 아이템을 살 것 같은 포인트’ 같은 것도 타깃할 수 있다. 모수에는 사실 정말 다양한 사람들이 몰려있다. 이 안에서 ‘아이템 구매를 잘 할 것 같은 사람’, ‘게임을 오래 할 것 같은 사람’을 찾아낸다.

= 장덕수 : 법이 허용하는 정도에서도 놀라운 수준으로 가능하다. 사용자가 내 사이트나 앱에서 어떤 패턴을 보이는지, 상당히 정교하게 분석할 수 있다. 최근에는 데이터를 모으는 것보다 ‘어떻게 운용할지’가 화두가 되고 있고, 중요한 요소가 되고 있다.

= 마국성 : 어떤 앱들은 ‘이런 사람이 쓸 거야’라고 정확한 근거가 없어도 추측이 가능한 경우가 있다. 뷰티 관련 앱 같은 게 그렇다. 실제로 당연한 추측이 어느 정도는 맞을 때도 많다. 하지만 퍼포먼스 마케팅은 출발점이 다르다. 가설을 배제하고 시작한다.

= 장덕수 : MMORPG 게임 고과금 이용자에게 게임 설치 마케팅을 한다고 보자. ‘고과금 이용자니까 잘 먹히겠지!’ 하는데 안 먹힌다. A라는 게임에 빠진 이용자들은 B라는 게임으로 유도해도 안 넘어오기 때문이다. 한 게임을 많이 하면 다른 게임도 좋아할 것 같지만 꼭 그렇지 않다. 구매도 마찬가지다. 일반적인 생각으로 돌려보면 잘 안 될 때가 있다.

– 성과측정 부문에서도 얼마나 정밀하게 가능한지 궁금하다.

= 마국성 : 그게 논쟁이 되게 많다. 기준의 문제이기 때문에 ‘앞에서 줘야 한다’, ‘뒤에서 줘야 한다’, ‘다 줘야 한다’ 말이 많은데 가장 보편적으로 사용되는 건 구매 직전 가장 마지막으로 일어난 ‘라스트 클릭’이다. 트래킹 툴을 제공하는 입장에서는 중립적으로 지표를 제공하려고 한다. 어느 포인트가 기여했는지에 대한 판단은 광고주가 정하는 게 맞다.

= 장덕수 : 민감한 이슈다. 이거 가지고 싸운다. 우리가 절대 기준을 두고 A매체, B매체의 성과를 정한다고 가정해 보면 ‘트래킹 툴이 기준을 세울 수 있는 신뢰도는 어디에서 오냐’는 문제가 남는다. 어렵다.

장덕수 디지털 퍼스트 대표

데이터 기반 마케팅의 비중은 지속적으로 상승할 것

데이터 기반으로 마케팅 계획을 짜야 한다는 말은 상식처럼 퍼지고 있다. 지난해부터 부쩍 주목도가 올라간 AI 플랫폼이 본격적으로 일상에 자리 잡으면 수집되는 데이터 역시 많아진다. 데이터를 모으는 게 상식이 되면서 수반되는 변화도 많다. 광고를 노출할 지면이 아니라 광고의 목적을 수행하는 데 최적화된 광고 수용자를 산다는 개념도 가능해졌다.

– 지난해엔 프라우드어뷰징으로 퍼포먼스를 헤치는 경우를 말한다. 성과가 없었는데 있는 것처럼 보이게 만드는 모든 종류의 '사기'로 이해할 수 있다.close 이슈가 뜨거웠다. 마케터가 데이터를 보면서 유의해야 할 점이 있나?

= 장덕수 : 앱 다운로드가 성장하면서 프라우드 이슈가 커졌었는데, 성과 측정 툴이나 플랫폼에서 프라우드를 걸러내고, 프라우드를 일으키는 매체를 차단하는 등의 조처를 했다. 작년 여름께에 뜨거운 이슈였는데, 지금은 끝났다고 봐도 무방하다.

– 광고가 구글이나 페이스북에만 집중되는 경향에 대해서는 어떻게 생각하나?

= 마국성 : 거대한 패러다임이 데이터 기반으로 측정할 수 있고, 테크를 활용해 효율을 높이는 쪽으로 가고 있다. 구글과 페이스북은 그게 정말 잘 돼 있는 게, 본인들이 거대하기도 하지만, 광고 인벤토리에 대해서 외부에 있는 광고주나 광고회사들이 각자 가지고 있는 데이터를 접목해서 효과를 극대화할 수 있다. 생태계가 잘 만들어져 있다. 잘 열려 있다.

= 장덕수 : 동영상이 디지털 마케팅의 화두가 되고 있다. 그런 부분에서 기존 업체 대비 패러다임을 이끄는 부분들이 분명히 있다.

– 2017년 데이터를 활용하는 마케팅의 변화를 꼽아보자면?

= 마국성 : 데이터 기반 마케팅의 비중이 상당히 올라왔다는 걸 체감한다. 데이터를 쌓고, 기반으로 예측하고, 적용하기 위해 어떤 트래킹 툴을 쓰고, 어떻게 설계할 것인지에 관한 이야기가  업계 전반으로 상식처럼 퍼지고 있는 것 같다.

= 장덕수 : 작년 트렌드는 동영상과 프로그래머틱 바잉을 꼽을 수 있다. 필드에서 조금 더 느끼는 것은 ‘갖고 있는 데이터나 분석툴을 정교하게 보려는 트렌드’가 강해졌다는 거다. 브랜딩 쪽에서도 ‘신규 이용자를 어떻게 찾을 수 있는지, 어떻게 극대화할 수 있는지’를 문의할 정도로 데이터 활용을 위한 준비가 쌓여있다.

– 음성 사용자 경험이 중심이 되는 AI 플랫폼이 확장하고 있다. 마케팅 사이드에 미치는 영향은 어떻게 보나?

= 마국성 : 스피커가 어떤 광고 매체가 될 수 있을지는 잘 모르겠다. 논의하긴 이르다. 다만 수집하고 제공하는 아마존이나 네이버 같은 플랫폼에서 사용자 분석하는 데 엄청 사용될 거다. 언급한 업체들이 다 데이터 기반으로 광고 사업 하는 곳이라, 자기 광고 성과를 끌어올리는 데 사용할 것 같다.

= 장덕수 : AI 플랫폼은 메이저 사업자가 하고 있지 않나. 검색광고가 이미 있기 때문에 적용은 빨리 될 것 같다. 다만 음성 지면이기 때문에 바로 적용하기에는 시간이 필요하지 않나 생각한다.

– 2018년 퍼포먼스 마케팅 중요 포인트를 꼽아달라. 예상되는 변화는?

= 마국성 : 올해 좀 더 활성화될 것 같다. 지난해엔 광고를 집행하려고 할 때가 돼서야 트래킹 툴을 심는 곳도 많았다. 이제는 ‘한참 전부터 트래킹하고, 분석하고, 데이터를 쌓고 있어야 마케팅 방향이 나오고 답을 모색할 수 있다’는 말에 당위가 생겼다. 2015-16년도에는 우리가 설득을 해야 했다면, 2017년도부터는 메이저 커머스-게임사는 상식 수준으로 받아들이는 정도로 바뀌었고, 이런 경향이 점점 내려오고 있다. 가장 많이 화두가 되는 건 ‘리인게이지먼트’다. 이미 사용자들이 쓰는 앱은 다 깔려 있다. 이 상황에서 다시 사용자를 끌어들여 매출을 더 많이 내기 위한 마케팅이 초점이 되고 있다.

= 장덕수 : 예전의 리인게이지먼트, 리타깃팅은 ‘봤던 상품 다시 보여주는 것’이 일반적이었다. 예를 들어 청바지를 봤다면 다시 청바지를 보여주는 식이다. ‘너 청바지 봤었지, 이거 보고 다시 들어와’라는 거다. 예전엔 그게 먹혔다. 지금은 기술의 발전으로 한 단계 발전했다. 지금은 인공지능을 활용해서 다른 걸 보여줄 수 있게 됐다. 데이터에 근거해서 ‘이런 걸 지금 보여주면 구매할 것 같다’라는 예측이 가능해지고 있다.

과거에는 특정 매체의 특정 지면을 사는 구조였는데, 지금은 구매할 사람에 초점을 두는 ‘오디언스 바잉’이라는 용어가 대두됐다. 예컨대 스포츠 매체 지면에는 스포츠 용품을 보여주는 게 일반적이었다면, 오디언스 바잉의 개념에서는 데이터 분석을 통해 스포츠 매체에서 기저귀 광고를 보여줄 수 있다.

= 마국성 : 전문가의 중요성이 올라간다. 자동차를 예를 들어보면 이렇다. 자동차를 3개월 안에 바꿀 것 같은 사람 100명의 목록을 예측해서 만들었을 때, 데이터가 맞는지 틀린지는 3개월 지나보면 알 수 있다. 그런데 이 100명의 명단을 각각 다른 딜러에게 줬을 때 퍼포먼스가 똑같이 나오지는 않는다. 1대를 못 파는 딜러가 있을 수 있고, 엄청 많이 파는 딜러가 있을 수 있다. 데이터의 정확도가 퍼포먼스로 바로 직결되진 않는다. 최종적으로 퍼포먼스를 뽑아내기 위해서는 전문가가 무척 중요하다.

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