00. 들어가며
우리는 흔히 자신이 건강한지 확인하기 위해 건강검진을 받곤 한다. 그런데 만약 건강검진 결과표에서 정상여부를 판단할 수 있는 비교 가능한 기준치가 제시되지 않는다면, 결과 수치는 확인할 수 있을지언정 자신의 어느 부위가 얼마나 안 좋은 것인지, 어떻게 개선해야 하는지 등을 파악하기는 어려울 것이다. 현대의 광고주들이 광고비를 지불한 후 손에 쥐게 되는 광고결과 리포트를 보는 심정이, 바로 기준치가 제시되어있지 않은 건강검진 결과표를 받아보는 심정일 것이다.
즉, 광고효과에 대한 미디어별 개별 분석은 가능하나, 미디어간 광고효과의 비교, 더 나아가 투입된 광고비에 대한 통합적인 ROI 평가가 난해하기 때문에, 광고비 운용에 대한 자가진단이 사실상 불가능하다는 점이 현재 광고주들이 겪는 가장 큰 고민거리인 것이다. 실제로 디엠씨미디어는 방송과 디지털을 오가는 이종 미디어간 광고효과에 대한 수요를 보다 크게 체감하고 있으며, 특히 글로벌 스탠다드를 위시하는 외국계 광고주들로부터 더욱 그 수요를 확인할 수 있었다.
01.
이러한 배경에서 이종미디어간 광고효과지표를 비교 가능한 지표로 일원화하여, 투입된 광고비에 대한 통합 평가를 가능케 하고자 개발된 것이 바로 통합광고효과 예측모델이다. 통합광고효과 예측모델은 전통적인 광고효과이론인 [노출-인지-행동] 인과관계 모델에 기반하여 구성되는데, 구체적으로 [각 미디어에서 발생한 광고도달률 예측 – 미디어별 광고도달률의 중복 제거 – 광고 도달분포 분석 – 광고 인지효과 분석 – 매출 기여 분석] 등의 개별 예측 모델들이 연계되어 구축된다.
이 같은 통합광고효과 예측모델의 최종형태를 완성하기 위해서는, 온/오프라인을 동시에 아우르는 광고효과 관련 빅데이터와 고유의 통계적 추론 이론이 뒷받침되어야 한다. 특히 현 시점에서는 광고노출과 도달률의 통합에 많은 데이터 자원과 기술적 노하우가 투입되고 있으며, 이 관점에서 방송과 디지털 미디어 데이터에 모두 접근 가능한 디엠씨미디어의 경우 이 부분에서 상당한 강점을 가지고 있다.
국내의 경우 약 10년전부터 통합광고효과 예측모델이 활발히 개발되기 시작하였는데, 현재까지 개발된 광고대행사 및 렙사들의 통합광고효과 예측모델들은 모두 TV/PC/모바일에서 발생하는 광고노출의 중복노출을 제거하고 일원화된 광고 도달률(Reach)을 예측하는 것을 핵심 목표로 삼고 있다.
특히, 통합광고효과 예측모델은 그 특성상 렙사를 중심으로 보다 활발히 개발되어 왔는데, 대표적으로 CJ E&M의 CIM, 나스미디어의 Remix, 인크로스의 i-Reachboard 등을 브랜드화 된 통합광고효과 예측모델의 예시로 들 수 있으며, 이 외에도 HS애드, 제일기획, 대홍기획 등과 같은 대형종합광고대행사들도 각자의 광고주들에 맞는 개별 통합광고효과 예측모델을 활용 또는 개발진행 중에 있다.
실제로 이러한 통합광고효과 예측모델은 광고주의 광고예산편성 의사결정에 중요한 역할을 하고 있다. 예컨대 국내의 A광고주는 각 광고예산 시나리오별로 월별 통합광고도달률(Reach)을 예측한 후 브랜드 TOM 변화추이를 예측하였다. 여러 예산 시나리오 중 40억 광고비 시나리오가 A광고주가 원하는 목표에 가장 적합할 것으로 예상되었으며, 이후 41억의 실제 광고집행 결과가 사전 예측수치와 거의 근접하게 나타난 것을 확인하였다.
결과적으로 A광고주는 원하는 목표를 위해 가장 효율적인 광고비 집행을 성공적으로 진행하게 되었으며, 연간 광고마케팅 집행에 대한 ROI평가 자료 또한 확보할 수 있었던 사례이다.
02.
또한 흔한 케이스는 아니지만, 광고가 매출에 직접적인 영향을 미치는 일부 업종/브랜드에 한해서는 통합광고효과 예측모델을 통해 매출액 예측까지도 가능하다. B광고주의 경우 제품브랜드의 계절성에 기반하여 광고탄력성이 높은 것을 분석해 내었으며, 이에 [광고비-광고도달률(Reach)-인지도-매출증가량]을 연계적으로 예측하는 통합광고효과 예측모델을 구축하여 광고비 증액에 따른 매출액 증가량을 예측하였다. B광고주는 해당 분석 사례를 바탕으로 제품군 내에서 경쟁제품을 제치고 인지도/매출액 1위를 달성하였으며, 통합광고효과 예측모델을 성공적으로 활용한 주요 사례로 꼽히고 있다.
이렇듯 광고주들은 통합광고효과 예측모델을 활용하여 다양한 마케팅 의사결정에 이미 반영하기 시작하고 있으며, 디엠씨미디어가 준비 중인 통합광고효과 예측모델은 이러한 광고주 니즈를 충족하는 것에 초점을 맞추어 개발 중이다.
지금까지 통합광고효과 예측모델들이 기대보다 활용되지 못했던 배경에는, 실무에서의 접근 용이성이나 사용자 편의성이 다소 떨어진다는 한계점과 더불어, 예측 결과값에 대한 다양한 로직과 해석의 차이가 존재하여 실무자들에게 그 활용도가 반감된다는 점이 주요 원인으로 자리잡고 있다.
이러한 한계점은 통합광고효과 예측모델에 쓰이는 기반 데이터의 태생적인 불완전성에 기인한다. 이종미디어 광고효과의 융합 데이터를 필요로 하는 통합광고효과 예측모델들은 현재 닐슨코리아의 싱글소스 데이터에 의존하여 구축되고 있으나, 이 역시 패널데이터라는 특성과 데이터의 범위의 제한이라는 한계점이 존재할 수 밖에 없는 상황이다.
반면 DMC미디어의 통합광고효과 예측모델은 온/오프라인의 실제 광고집행 데이터를 동시에 활용할 수 있다는 점에서, 보다 정확한 예측이 가능한 형태의 솔루션이 될 것으로 여겨진다. 앞으로의 광고산업에서는 통합광고효과 예측모델의 중요도가 지속적으로 증가할 것으로 예상되는 가운데, DMC미디어의 통합광고효과 예측모델이 관련 업계에 긍정적인 시너지 효과를 유발할 수 있기를 기대한다.
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