디지털 마케팅 시대 ‘플랫폼’의 역할…개인화·AI 주목

[마케팅 앤 테크놀로지 서밋 2019]

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“첫 방문자를 구매자로, 정확한 사용자 대상으로 한 번에 구매를 유도하겠다.”

마케터라면 누구나 생각해 본 적 있는 꿈이다. 그러나 실제로 첫 번째 인지·유입이 일어난 후 곧바로 구매가 일어날 확률은 2% 미만에 불과하다.

이처럼 마케팅 퍼널 관리는 대부분의 마케터가 고민하는 부분이다. 신규 고객 유입부터 전환율을 어떻게 높일 수 있을지 말이다. 대다수의 마케터는 처음에 온라인 마케팅을 통해 신규 고객을 유입하고, 추가로 앱 푸시나, 웹 푸시, 이메일, SNS 등을 통해 업체가 보유한 미디어를 통해 전환율을 높이기 위해 노력한다.

| 출처=애피어

| 출처=애피어코리아

사용자 맞춤형 마케팅 중요성 점점 높아져

“퍼널 별 전환율을 높이는 캠페인을 효율적으로, 자동화해 진행할 수 없을까, 고객 데이터를 활용해 마케팅 캠페인 효율을 높일 방법이 없을까.”

블로터앤미디어가 10월16일 쉐라톤 서울 디큐브시티 호텔에서 개최한 디지털 마케팅 컨퍼런스 ‘마케팅 앤 테크놀로지 서밋 2019’에서 발표를 맡은 홍민우 애피어코리아 매니저는 온드 미디어를 잘 활용하고 있는지를 살펴볼 필요가 있다며, 유저와 관련 없는 내용이 무작위로 앱 푸시로 발송되는 경우가 많지는 않은 지 점검할 필요가 있다고 지적했다.

특히 구글 지도 앱이 보내는 앱 푸시 메시지 내용을 예로 들었다. 구글 지도는 사용자가 올린 방문 장소와 리뷰를 바탕으로, 사용자가 방문하고 리뷰를 남긴 카페 이름과 함께 몇 명이 사용자가 올린 리뷰에 반응했는지 등을 정리해 푸시 메시지로 보낸다. 지극히 개인에 초점을 맞춰 앱 푸시 메시지를 보내는 식이다.

| 홍민우 애피어 코리아 매니저

| 홍민우 애피어 코리아 매니저

홍민우 매니저는 개인화된 앱 푸시 메시지를 보내려면, 서비스 내 유저 행동 기반으로 개인화 메시지를 발송하는 게 필요하다고 강조했다. 동시에 자사 서비스를 이용하지 않을 때, 유저 관심사에 따라 외부 관심사 기반으로 개인화 메시지를 발송하거나 딥러닝을 활용해 고객 구매 확률이 높은 추천 상품을 계산한 다음 추천 상품 기반 개인 맞춤형 메시지를 발송하는 방법도 추천했다.

실제로 앱피어가 진행한 캠페인 결과에 따르면, 일반적으로 앱 푸시 메시지를 보냈을 때 클릭률(CTR)은 3-5% 수준에 불과했다.

“장바구니에 물건을 담아두고 구매하지 않는 고객을 대상으로 구매 리마인드 차원에서 1시간 뒤 앱 푸시 메시지를 발송했습니다. 그 결과 보낸 앱 푸시 메시지 CTR이 15-30% 수준으로 향상된 것으로 나타났습니다.”

고객과 관련된 이야기를 전달하면, 단순한 프로모션 메시지보다 더 높은 관심과 행동을 유도할 수 있다는 얘기다.

고객 맞춤형 메시지의 중요성은 이날 발표를 맡은 황준연 카카오 이사도 강조한 내용 중 하나다. 황 이사는 “잠재 고객을 가망 고객으로 만들고, 가망 고객을 신규 고객으로 만들고, 기존 고객으로 만들어 충성 고객으로 만드는 과정이 마케팅이다”라며 “최근에는 기존 전통 미디어 대비해서 디지털 미디어가 상승세로, 고객을 유입시키는 매체가 기존 방송 광고에서 디지털미디어로 빠르게 전환되는 등 이런 체제에서 효과적인 미디어의 요건은 무엇인지 고민할 필요가 있다”라고 말했다.

| 황준연 카카오 이사

| 황준연 카카오 이사

황준연 이사 발표에 따르면, 카카오는 라이프 로그 데이터를 주목했다. 멀티 디바이스 환경이 열리면서 사용자 위치 정보 등 활용할 수 있는 마케팅 데이터가 기하급수적으로 늘어났다. 카카오는 이 중에서 비식별 사용자(언노운 데이터)가 아닌 식별 사용자(노운 데이터)를 주목했다.

“위치 정보나, 어떤 기기를 쓰는지 등 식별 데이터는 많지만, 그 사람이 어떤 사람인지는 알 수 없습니다. 어느 정도 식별이 되는 성별, 나이, 관심사, 행동, 패턴을 파악할 수 있는 노운 데이터를 바탕으로 마케팅에 활용하는 경우가 늘었습니다.”

황준연 이사는 비식별 사용자 대상으로는 기존에 전통적으로 진행한 매스 마케팅을, 식별 사용자를 대상으로는 1:1 마케팅, 모바일 메신저, SNS 플랫폼, 앱 푸시를 진행할 필요가 있다고 강조했다. 그리고 이 과정을 잘 녹인 게 지난 7월 선보인 톡채널이다.

“진입을 잘하고, 렌딩한 후에 리텐션 하는 사이클을 유지해야 한다고 생각합니다. 4천만 메가 트래픽을 끌어들이는 게 우선 작업이어서 카카오톡에 광고 서비스 시작했고, 이제 생태계 고도화를 위한 작업을 검토하고 있습니다. 톡채널은 소비자 친화적으로 개편해 올해 말에 새롭게 선보일 예정입니다.”

크로스 플랫폼 간 발생하는 웹과 앱 데이터 ‘연계’에 집중해야

맞춤형 데이터를 확보하기 위해서는 다양한 크로스 채널에서 발생하는 정보를 하나로 묶어 살펴보는 것도 중요하다. 윤거성 브랜치 이사는 다양한 채널로 고객이 유입되는 만큼, 사용자가 사용하는 기기도 다양해졌다며 여러 기기에 수집되는 사용자 정보를 하나로 잘 합치는 과정도 중요하다고 자신의 소비자 경험을 풀며 설명했다.

어느 날 윤거성 이사는 포털 사이트에서 카시트를 검색했다. 검색 결과 오픈 마켓에 등록된 상품을 구매하려고 클릭하자, 해당 오픈마켓 웹 화면으로 연결되고 로그인 화면이 떴다. 아이디와 비밀번호가 기억나지 않아 이미 로그인된 오픈마켓 앱에 들어가 카시트 제품을 검색했다. 그러나 너무 많은 검색 결과가 등장했고, 포털에서 검색한 제품을 오픈마켓 앱에서 찾기 어려웠다. 궁여지책으로 포털 화면에서 URL 공유를 통해 메신저로 링크를 보내고, 앱에서 해당 링크가 연결되길 기대했다. 그러나 메신저에서 URL을 클릭하자 뜬 화면 역시 오픈마켓 웹 화면이었다.

“제가 어떻게 했을까요. 보통의 소비자라면 이 과정에서 어떻게 했을까요? 저는 불굴의 의지로 PC에서 오픈마켓 사이트에 들어가 아이디와 비밀번호 찾기를 하고, 이 로그인 정보를 바탕으로 포털 검색에서 찾은 카시트 정보를 클릭해 웹 화면에서 로그인해 제품을 샀습니다.”

| 윤거성 브랜치 이사

이런 상황은 크로스 플랫폼 환경에서 흔하게 발생하는 상황이다. 그 결과 대부분의 마케터는 웹과 앱을 별개로 마케팅을 진행한다. 크로스 플랫폼에서 사용자를 정의하는 방식이 다르기 때문에 웹과 앱을 하나로 합쳐 사용자 경험을 인식하고 마케팅하기 어렵기 때문이다.

윤거성 이사는 “실제로 마케터는 크로스 플랫폼 환경에서 사용자 분석이 어렵고, 자사 플랫폼 채널 간 단절을 주지 않는 환경을 구축하는 게 어렵다고 답한다”라며 “크로스 플랫폼에 접근하기 위해서는 사용자를 명확하게 식별하는 것이 중요하다”라고 강조했다.

우리가 사용하고 있는 모바일 환경에서는 사용자를 식별하는 기술적인 기준이 다양하다. 모바일 앱은 운영체제(OS)에서 정의한 ADID, 웹 브라우저는 쿠키 그리고 하이브리드 앱 환경의 인앱 브라우저는 파편화된 쿠키를 가지고 있다. 윤 이사는 크로스 플랫폼 환경에서 사용자를 매핑하는 가장 확실한 방법은 로그인 ID를 활용하는 법이지만, 개인정보 특성상 활용하기 쉽지 않다고 설명했다.

“딥링크를 통해 웹 쿠키와 앱 ADID를 1:1 연결하는 게 중요합니다. 매칭된 아이디를 쓰면, 동일 인물인지를 파악해 웹 투 앱 통합 분석을 통한 사용자 행동 인사이트를 쉽게 확보할 수 있게 됩니다.”

마케팅 플랫폼에서 AI를 활용하는 법

맞춤화된 메시지를 전송하는 것 못지않게, 고객이 다시 찾게 만드는 일도 중요하다. 최근 디지털 마케팅 트렌드를 수많은 데이터를 분석해 정확한 고객을 예측하거나, 구매 확률이 높은 고객을 예측하는 경우가 많다. 이 과정에서 인공지능(AI)과 머신러닝 알고리즘을 활용하는 곳이 늘었다. 와이더 플래닛도 그중 한 곳이다.

김완림 와이더플래닛 CSO 설명에 따르면, 나머지 98%는 재방문에서 구매가 일어난다.

“첫 방문 이후 구매자가 첫 구매를 하기까지 걸리는 기간은 평균 6일 이상이 걸립니다. 첫 구매 후 3개월 이내 재구매자 비율은 최대 25% 미만입니다.”

| 김완림 와이더플래닛 CSO

| 김완림 와이더플래닛 CSO

결국 온라인 마케팅 핵심 활동은 ‘리마케팅’이라고 할 수 있다. 와이더플래닛은 그중에서도 전환예측 기반 리마케팅을 주목했다.

전환예측 기반 리마케팅이란 유입된 사용자의 전환 성과를 극대화하기 위해 머신러닝을 이용한 기법이다. 자사 사이트 유입 사용자 성과 분석 결과를 기반으로 세부적인 타깃팅을 정하고, 각 타깃마다 맞춤형 리마케팅 시나리오를 설계하는 식이다.

예를 들어 자사 사이트에 유입된 사용자를 머신러닝 기법을 통해 목표 KPI 달성을 위한 전환 확률 모델로 설계하고, 각 사용자 전환 확률 구간별 캠페인을 설계한다. 이렇게 되면 전환율과 전환수가 높은 상위 그룹과 전환율과 전환수가 낮은 하위그룹으로 나눠 전환 예측 확률에 따라 마케팅 전략을 펼칠 수 있다.

“전제 전환이 상위 예측 구간에 집중되는 경우는 새롭게 유입되는 트래픽이 전환을 발생시키지 않는 양질의 트래픽이 아닌 경우입니다. 모든 전환 예측 그룹에서 전환이 나오는 경우는 퍼포먼스 캠페인 외, 브랜딩 캠페인을 꾸준히 집행한 경우지요. 이런 사례를 파악해서 리마케팅 전략을 세워야 합니다.”

| 이봉교 그루비 이사

| 이봉교 그루비 이사

이봉교 그루비 이사는 온사이트 마케팅 전략을 수립하는 과정에서 AI를 도입했다. 테스트 자동 최적화, 개인화 상품 추천, 타깃 자동화 등 분야에서 머신러닝 알고리즘을 활용하는 게 시간과 비용을 더 아낄 수 있다고 주장했다.

비회원 방문자가 사이트에 진입했을 상황을 가정하고 특히 A/B 테스트를 진행할 때, 사람이 신경 쓸 수 있는 부분엔 한계가 있다. 매일 사이트 화면을 쳐다볼 수 없으며, 유의미한 결과를 찾아내 실제 마케팅에 적용하기엔 한계가 있다.

실제로 그루비가 비회원 방문자를 대상으로 회원 가입 혜택을 알려주는 페이지로 연결할 때, 페이지 화면으로 바로 화면을 연결할 때, A/B 간 전환 차이는 0.5%에 불과했다. 무엇이 우세인지 확신하기 어려운 상황이다.

이봉교 이사는 “이런 역할은 사람보다 인공지능이 더 잘 판단할 수 있는 영역이다”라며 “AI는 전환율 차이를 파악하고, 노출 비율을 자동으로 조정하고, 모든 데이터를 실시간으로 분석해 손실을 최소화할 수 있다는 점에서 주목해야 한다”라고 말했다.

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