[Data & keywords] COVID-19, MZ 세대가 결합하며 더욱 중요해진 디지털 마케팅
광고계동향 기사입력 2020.10.28 12:00 조회 502
Data & keywords
글 이선형 퍼포먼스바이TBWA 데이터과학자
 
광고데이터를
비즈니스에 활용하는 방법
 
광고/마케팅 분야에서 데이터분석은 필수인 것으로 간주되는 듯하다. 특히 디지털 광고는 다른 광고 유형보다 상대적으로 데이터를 쉽게 남길 수 있는 장점이 있고, 코로나 사태를 접하면서 더 많은 기업들이 광고집행과 데이터관리의 디지털화(digitalization)를 추구하면서 그 활용에 대한 니즈(needs)가 증가하고 있다. 더 많은 기업과 상품이 디지털공간에 포함되면서 소비자들에게 선택의 기회는 확대되고 있는 반면, 기업 또는 판매자들은 더 경쟁적인 상황에 직면하면서 광고의 효율을 증대할 수 있는 방법을 고심하게 된다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안 중 하나가 광고데이터를 활용한 데이터분석이다.
 
광고의 유형에 따라 쌓이는 데이터의 종류나 질이 다르고 목적에 따라 데이터 분석 방법도 다양하다. 홍수처럼 쏟아지는 데이터를 쌓는 것도 문제이지만, 이 데이터들 중에서 어떤 데이터를 선택하고 어떻게 분석할 것인지 정의하는 것은 어려운 작업이다. 이번 세션에서는 광고와 관련된 데이터를 소개하고 비즈니스에 활용할 수 있는 방법과 실제 사례를 소개하고자 한다.
 
1. 어떤 데이터를 활용할 것인가?
 
광고와 관련된 데이터의 범위는 우리가 활용하고자 하는 영역의 범주와 관련이 깊다. 광고를 집행해서 수집되는 광고데이터는 다양하지 않지만 언제, 어디에 광고를 내보내는 것이 효율적인지 알기 위해 활용하는 데이터는 광범위하다. 예를 들어, 날씨나 교통, 지역별 유동인구 등과 같은 공공데이터도 광고나 비즈니스 전략에 활용할 수 있다. 비가 왔던 날 실제 배달주문이 많았는지 확인하여 비가 오는 날에는 광고비를 증액할 수 있고, 특정 지역에 타겟 그룹이 밀집되어 있는 경우 지역 타겟팅으로 광고집행이 가능하다. 그런데 이러한 일차원적 전략은 광고노출을 확장할 뿐 실질적인 효율성을 높이는 데에는 한계가 있다.
 
광고의 실질적인 효율을 증대하거나 비즈니스 전략을 수립하기 위해서는 고객의 구매 여정에서 경험하는 과정과 각 과정에서 수집가능한 데이터가 무엇인지 확인해야 한다. 그림1은 광고노출과 클릭으로부터 구매가 이뤄지는 최종 전환단계까지 여정을 보여준다. 각 단계마다 데이터 수집이 가능하고, 만약 각 단계에서의 데이터를 서로 연결하고 싶다면 미리 데이터를 식별할 수 있는 파라미터를 붙여주는 작업이 필요하다. 물론, 이러한 작업이 없어도 각 단계별 데이터를 활용할 수 있다.
 

 그림1. 고객의 광고노출부터 전환까지의 여정(Customer journey) 
 
광고가 노출되고 클릭되는 첫 단계에서는 자동화된 마케팅 애널리틱을 통해 수집된 매체/소스, 키워드목록, 리마케팅 여부 등 데이터가 있다. 두 번째 탐색에서는 유저가 광고에 노출된 후 관련 키워드로 검색하여 블로그나 카페 등으로부터 정보를 획득하는 단계로 직접 데이터를 수집하여 텍스트마이닝 기법을 사용한다. 데이터는 다른 구매자가 남긴 블로그나 카페의 포스트를 검색, 상품페이지나 쇼핑사이트에 남겨진 구매후기 등이다. 1단계의 유저가 2단계에서 블로그나 카페에서 탐색한 내용을 확인하는 것은 기술적으로 제약이 있어 트랜드를 파악하는 데에 주로 활용된다.
 
랜딩페이지나 홈페이지, 앱에 접속하는 3단계에서는 세션시간(방문기록), 방문한 페이지(pagepath) 등 다양한 로그데이터를 수집할 수 있다. 각 로그데이터는 미리 추적했다면 고객이 거쳐온 매체/소스 및 광고 정보도 확인 가능하다. 회원가입과 로그인 이후 데이터는 대부분 기업의 내부데이터로 축적이 되는데, 광고데이터를 활용하기 위해서는 내부 CRM데이터 연동하는 작업이 필요하다.
 
2 목표(Goal)가 무엇인가?
 
비즈니스 목표설정은 어떤 데이터를 어떻게 분석할 것인가를 정의하는 첫 단추로 중요한 의사결정 단계이다. 이 목표는 추상적이고 광범위할수록 원하는 결과를 얻기 어렵기 때문에 명확한 내용 정의가 필수적이다. 목표의 내용에 따라 필요한 데이터가 결정이 되는데, 이러한 데이터가 없다면 수집부터 시작해야 한다. 만약 어떤 기업이 로열티 고객의 전환 직전 행동이 무엇인지 파악하는 목표를 설정했다고 가정해보자. 이를 확인하기 위해서는 로열티 고객에 대한 범위와 정의, 여러 전환 중 분석할 전환 선택, 직전 행동에서 행동을 의미하는 사이트 내 이벤트를 정의해야 한다. 그리고 각 정의에 해당하는 데이터가 존재하고 데이터 간 연결이 가능해야 분석을 진행할 수 있다. 실질적으로 유저 특성 분석보다는 광고효과에 데이터 활용이 더 집중되고 있는 것이 현실이다.
 
고객이 한 번의 광고 클릭으로 구매전환을 하면 좋겠지만 상품비교가 쉬워지면서 점점 더 전환까지의 짧은 여정을 기대하기 어렵다. 그리고 보험, 자동차, 렌탈과 같은 고관여 상품은 여정이 더 길고, 상품 종류와 관계없이 유저마다 선호하는 채널이 달라 특정 매체나 광고유형에 고정 효과를 바랄 수 없다. 때문에 어떤 매체 또는 소스가 전환에 기여를 했는지 또는 광고비의 많은 비중을 차지하는 TV광고의 효과를 측정하기 위해 데이터 활용을 원하는 기업이 많다. 그런데 이처럼 원하는 바가 명확한 경우에도 구체적인 의사결정이 필요하다. 예를 들어, 전환 기여에 있어 전환 직전, 첫 번째 상호작용 등 광고 여정에서 각 도메인에 따라 중요하다고 보는 위치 정의가 요구된다. 기존 애널리틱스에서 제공하는 다채널유입분석(Multi- channel Funnels) 역시 채널 기여도 분석을 위해서는 어떤 기준으로 기여도를 평가할 것인지(어디에 비중을 둘 것인지) 선택해야 한다.
 
3 광고데이터 활용사례
 
1) 기여도 분석
 
고객의 광고 여정이 길수록 매체 기여도를 측정하는 것은 복잡하다. 첫 번째 상호작용이 중요하다고 정의했더라도 광고 여정이 너무 길면 그 기여도 값은 하락하기 마련이다. 이를 위해 필자는 광고주의 데이터에서 광고 접점이 최소 3~4개부터 10~15개인 고객들(전체의 30% 이상)의 광고 여정을 구간으로 나누어 각 구간에서 각 매체의 기여도를 측정하였다(그림2). 이러한 분석은 각 매체, 소스, 채널의 경로 내 중요도를 평가하는 것으로 GA360없이 가능하다는 장점이 있다. 반면, 매체 간 영향도나 퍼널에 적용은 어려워 경로 내 포지션 분석으로 활용할 수 있다.
 
그림3은 광고 터치포인트에서 서로 가까이 있는 매체 간 연관도를 분석한 것이다. 두 매체가 직전/직후 등장하는 횟수와 전환 여부에 따라 가중치를 부여한 것으로 원이 클수록 경로에 자주 등장함을 의미한다. 연결망 내에서 매체간 비교도 가능한데, 필자가 분석한 이 도메인의 경우에는 naver/ cpc보다 google/cpc가 더 다양한 터치포인트와 연결됨을 알 수 있다. 이 결과에서는 naver보다는 google이 기여 전환을 많이 했으므로 비용을 증대할 수 있다.
 
그림2. 광고 터치포인트 분석 예시
 
그림3. 매체 간 연결망 예시
 
2) TV광고효과
 
TV광고효과는 많은 기업들이 측정을 원하지만 쉬운 작업이 아니다. 가장 일반적인 이유는 TV를 본 사람이 실제 키워드검색이나 홈페이지/앱에 방문했는지를 측정하기 어렵기 때문이다. 따라서 직접적인 효과보다는 TV 광고로 인해 시너지효과나 간접적으로 개선된 영향력을 평가해야 한다. 그림4는 한 앱이 TV광고가 없던 시기보다 TV광고 이후 Paid 인스톨 수치가 증가한 것을 보여준다. TV광고와 동시에 투입된 대규모의 광고비로부터 영향이 있겠지만 TV광고가 끝나고 디지털광고비가 극감했음에도 paid인스톨 수치가 디지털광고비에 탄력적으로 반응하는 모습이다. 수치상으로 보면 TV광고 전보다 후가 광고비 효율이 60% 증가했다. 또 다른 기업의 TV효과분석에서는 평일과 주말에 다른 영향을 준다는 결과가 있었다. 이 기업은 주말에 세션 수나 전환 수가 극감하는 문제가 있었는데, TV광고 이후 평일은 큰 변화가 없지만 주말에 세션 수와 전환 수의 감소가 둔감해지는 효과가 나타났다. 광고비를 쓰지 않을 경우(주말 또는 특정 시간대) 방문이나 전환 수가 극감하는 부정적 탄력성이 TV광고를 통해 개선된 것이다. 이처럼 TV광고효과분석에서도 접하고 있는 문제점과 개선되 는 내용이 다르기 때문에 일률적으로 분석기법을 적용하기 어렵다.
 
그림4. TV광고효과 분석 예시
 
3) 브랜드 검색광고
 
브랜드검색광고에 대하여 많은 기업들이 불필요하게 광고가 집행되고 있는 것이 아닌가 의심한다. 브랜드 검색을 했다는 것은 이미 브랜드에 대하여 고객이 인지했다고 간주할 수 있어 광고를 클릭하도록 유도할 필요가 있을지 의문을 가지는 것이다. 그림5의 예시를 보면 전체 광고 경로의 60%에 브랜드 검색이 포함되어 있다. 만약 전환 직전에 브랜드 검색이 많이 이루어졌다면 브랜드 검색만으로 전환이 이뤄지는 비율이 높아야 하지만 3%로 낮다. 브랜드 검색이 첫 번째 상호작용인 경우도 24.7%도 브랜드 검색 후 여러 터치포인트를 경험하는 것을 알 수 있다. 물론 브랜드인 지도나 브랜드 검색에 포함되는 상품이나 이벤트 내용에 따라 브랜드 검색의 기여도 평가가 달라질 수 있다. 좀 더 명확한 효과분석을 위해서는 브랜드 검색광고를 위한 A/B 테스트가 필요할 수 있다.
 

그림5. 브랜드검색광고 효과분석 예시
 
데이터를 활용하기 위해서 기획과 설계를 시작하더라도 실제 데이터수집과 분석, 그리고 결과를 비즈니스에 활용하는데 어려움을 겪는 기업이 많다. 데이터가 쌓이고 있다고 생각했으나 실제로는 없는 경우, 데이터는 쌓이고 있지만 그 데이터가 비즈니스에 활용할 수 있는 데이터가 아닌 경우, 분산되어 있는 데이터를 연결할 수 없는 경우, 기획단계에서 데이터를 통해 확인하고 싶은 비즈니스 목표(goal)가 명확하지 않은 경우, 이 모두가 준비되어도 분석할 사람이 없거나 협업이 불가능한 경우 등 이유는 다양하다. 데이터가 있으니 분석을 해야 한다는 막연한 목표로부터 탈피하여 어떤 데이터가 있는지 확인하고, 개선하고자 하는 비즈니스 목표를 구체적으로 설정하여 분석 방법을 모색하는 노력이 필요하다.
 
광고계동향 ·  9/10월 ·  COVID-19 ·  데이터 · 
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