00. 들어가며
데이터드리븐 마케팅이란, 데이터를 기반으로 하여 마케팅 의사결정을 내리는 것을 의미하지만, 실무에서 데이터드리븐 마케팅을 처음 적용하려 할 때는 생각보다 많은 막막함을 느끼게 된다. ‘어떤 데이터들이 있는지‘, ’그 데이터들을 어디서 구할 수 있는지‘와 같은 데이터 확보차원의 문제부터, ’데이터들을 어떻게 분석해야 하는지‘, ’데이터들을 어떻게 해석해야 하는지‘, ’그래서 마케팅전략에 어떻게 반영해야할지‘와 같은 데이터 활용 문제까지, 일반적인 마케팅 실무자들 입장에서는 어디에서부터 시작해야할지 감을 잡기가 어렵다.
일반적으로 마케터들은 마케팅 성과에 대한 리포팅, 광고 운영, 효율관리 등과 같은 광고/마케팅 운용업무를 주로 수행하는데, 이 과정에서 보통은 특정 분야(특정 업종, 특정 광고유형 등)에 대한 케이스만 집중적으로 담당하게 되다 보니 포괄적인 차원에서 마케팅 데이터들에 대한 시각이 형성되기 어렵다. 데이터 분석이라는 것은, 이 데이터가 다른 (전체)데이터에 비해 어느 정도 수준인 수치인지 비교해가며 현재상황을 객관적으로 파악하는 것부터 시작하게 되는데, 일반적으로 마케터들은 각자의 전문영역의 데이터만 경험하였기에 각종 마케팅 데이터들의 ’통상적인 기준점‘과 ’통상적인 분석 흐름‘을 알기 어렵고, 그렇기 때문에 많은 어려움을 겪게 되는 것이다.
이러한 배경에서 본 기고문에서는 데이터드리븐 마케팅관점에서 마케팅전략을 접근할 때 참고할만한 기준점들을 제시하여 마케터들이 보다 쉽게 데이터드리븐 마케팅을 적용해 볼 수 있도록 돕고자 한다.
01. 마케팅 목표에 따라 중요하게 살펴야할 마케팅 데이터가 상이하다
데이터드리븐 마케팅 관점에서는 마케팅의 목표가 무엇인지 뚜렷하게 정의하는 것이 무엇보다 중요하다. 마케팅의 목표가 무엇인지에 따라 체크해야할 데이터의 종류가 다르고, 데이터를 분석하는 기법과 분석결과를 적용하는 방향이 매우 달라지기 때문이다. 디지털 마케팅 실무에서 목적에 따라 마케팅전략을 분류하면 크게 2가지 종류로 분류할 수 있는데, 브랜딩 마케팅과 퍼포먼스 마케팅이 그것이다(공식적으로 정해진 분류는 아니다. 디엠씨미디어(DMC미디어)의 실무경험을 바탕으로 데이터 관점에서 분류한 자체적인 기준이다)
02. 브랜딩 마케팅에서 중요하게 다뤄지는 마케팅 데이터
먼저 브랜딩 마케팅의 경우 일반적으로 디지털 마케팅 환경에서 VA(영상광고)를 중심으로 진행되는 광고캠페인들을 떠올리면 쉽게 이해할 수 있다. 브랜딩 마케팅은 ’소비자의 기억‘을 공략하는 전략으로서, 소비자들에게 내 제품/브랜드를 ’얼마나 많이‘,’어떻게‘ 인식시키겠다는 것을 주된 목표로 삼는 전략이다. 지금 당장 소비자들이 내 마케팅 메시지로 인해 구매행위를 하진 않더라도, 마치 땅에 씨앗을 심듯 소비자들 머릿속이라는 땅에 내 제품/브랜드라는 씨앗을 심어두고자 하는 것이며, 이를 통해 어느 순간 소비자들이 구매행위를 하려 할 때 씨앗이 싹트듯 소비자들 머릿속에 내 제품/브랜드가 떠오르게 하는 것이 궁극적인 목표인 것이다.
이러한 목적에 따라 브랜딩 마케팅을 수행하는 경우엔 상대적으로 DA(디스플레이광고)나 SA(검색광고)보다는 다양한 메시지를 표현할 수 있는 VA(영상광고)를 주로 활용하게 된다. 또한, 이러한 특성에 따라 브랜딩 마케팅에서 중요하게 다뤄지는 데이터들은 ’내 마케팅 메시지가 얼마나 많이, 어떻게 전달되었는지‘에 관련된 데이터들이다. 구체적으로 브랜딩 마케팅 관점에서 중요하게 다뤄지는 데이터들은 다음과 같다.
- 얼마나 많은 마케팅 메시지가 발신되었는지(Impression, View)
- 얼마나 많은 소비자들에게 마케팅 메시지가 수신되었는지(Rating(ex. 시청률), Reach)
- 소비자들이 마케팅 메시지를 평균적으로 몇 번 반복 노출되었는지(평균빈도)
- 특정 횟수 이상 마케팅 메시지에 반복노출된 소비자들은 얼마나 되는지(Reach n+)
- 어느정도의 소비자들이 내 마케팅 메시지/제품/브랜드를 기억하는지(인지도(ex. TOM))
- 소비자들이 마케팅 메시지에 몇 번이상 노출되어야 기억하는지(유효효과 빈도)
03. 퍼포먼스 마케팅에서 중요하게 다뤄지는 마케팅 데이터
한편, 퍼포먼스 마케팅은 브랜딩 마케팅과는 확연히 다른 목표를 추구한다. 브랜딩 마케팅이 ’소비자의 기억‘을 공략한다면, 퍼포먼스 마케팅은 ’소비자의 행동‘을 공략한다. 사전에 미리 내 제품/브랜드를 인지시키고 추후 소비자들이 구매행위를 할 때 떠올리게 한다는 관점이 브랜딩 마케팅의 관점이라면, 퍼포먼스 마케팅은 ’지금 당장 내 제품/브랜드를 구매할 소비자를 찾겠다‘라는 관점에 가깝다.
디지털 환경에 남는 소비자 행동 데이터들을 수집하고 분석하여 소비자들이 어떤 관심사를 가지고 있는지, 현재 제품 구매의도가 어느 정도 있는지, 당장 내 제품/브랜드를 소비하려 하는 소비자들이 어디(매체/플랫폼)에 있는지 등을 분석하고, 이를 기반으로 당장 내 제품/브랜드를 소비할 가능성이 높은 소비자들을 찾아내어 내 마케팅 메시지를 전달하겠다는 관점인 것이다. 이 과정에서 극단적으로는 소비자들이 내 제품/브랜드를 기억하는지 여부는 크게 중요한 요소는 아니며, 최대한 적은 비용으로 최대한 많은 소비자들의 구매행위를 유발하고자 하는 목표를 추구한다.
이러한 특성에 따라 퍼포먼스 마케팅에서 중요하게 다뤄지는 데이터들은 ’얼마나 (비용)효율적으로 소비자들의 행동을 유발했는지‘와 관련된 데이터들이다. 구체적으로 퍼포먼스 마케팅 관점에서 중요하게 다뤄지는 데이터들의 예시들은 다음과 같다.
- 얼마나 많은 소비자가 내 마케팅 메시지에 반응하였는가(클릭)
- 내 마케팅 메시지로 인해 얼마나 많은 소비자가 내가 원한 페이지로 들어왔는가(유입)
- 유입된 소비자들이 내 가게(웹페이지, 앱플랫폼 등)에서 어떤 행동을 하는가(행동)
- 유입된 소비자들이 얼마나 내가 원하는 행동을 하는가(전환)
- 어떤 마케팅 메시지가 가장 효율적으로 내가 원하는 소비자들의 행동을 유발하였는가(전환단가)
- 마케팅 메시지 비용 대비 소비자들의 구매 금액 비중이 어떠한가(ROAS)
상기에 소개한 데이터들만이 각 마케팅 전략에서 중요한 것은 아니다. 실제 마케팅 수행 과정에서는 각 상황에 따라 본문에 소개되지 않은 다른 데이터들도 중요하게 다뤄지는 경우가 다수 존재하며, 그 경우의 수는 매우 다양하기 때문에 부득이하게 가장 빈번히 다뤄지는 대표적인 데이터 유형들만 일부 언급했다고 이해하는 것이 바람직할 것이다.
추후 본 블로그의 글을 통해, 데이터드리븐 마케팅 과정에서 중요하게 다뤄지는 각 데이터들에 대한 상세한 개념과 활용 방안을 소개하고자 한다.
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