오늘날 디지털 광고 비중은 과거와 비교해 크게 높아졌다. 과학기술정보통신부와 한국방송공사가 2018년 12월 발간한 보고서에 따르면 18년 한 해 총 광고비는 13조 6,836억 이며(추정) 이 가운데 온라인 광고 비중은 40.3%로 방송광고(30.4%), 인쇄광고(16.6%), 옥외광고(9.8%) 등의 전통매체를 앞질렀다.
디지털 광고는 전통매체를 통한 광고와 비교해 큰 차이가 있다. 오늘날 사용자는 한 사람이 스마트폰, 노트북, 데스크톱 등 두 개 이상의 스마트 기기를 사용하고, 성별이나 연령에 따라 주로 사용하는 기기는 물론, 각 기기를 통해 소비하는 정보와 콘텐츠 역시 다르다. 이 때문에 특정 매체를 통해 일방적으로 메시지를 전달하던 기존 방식과 달리, 각 기기를 사용하는 소비자의 성향과 기기의 특성을 파악하고 각 매체에 맞는 형식의 광고를 집행해야 한다.
오늘날 디지털 마케터는 다양한 채널과 각 채널의 특성에 맞춰 마케팅을 집행해야 한다(출처=IT동아)
기업과 마케터가 소비자에 대한 비식별 정보를 더 적극적으로 얻을 수 있는 점 역시 디지털 광고의 특징이다. 이러한 정보를 활용하면 상대적으로 기업의 서비스와 제품을 구매할 가능성이 높은 소비자를 분류하고 이들을 상대로 집중적인 마케팅을 펼치며 효율을 높일 수 있다.
소비자가 제품을 인지하고, 판매 페이지에 접속해, 제품을 구매하고, 다시 구매하는 과정을 거친다. 마케터가 이러한 퍼널(Funnel)을 분석하고, 제품 구매 과정까지 이어지는 프로세스에서 언제, 어디서 유입되고 어떻게 이탈하는지 파악하는 것은 오늘날 디지털 마케팅에 있어 필수적인 과정이다.
하지만 마케팅 퍼널을 거치는 과정에서 이탈하는 비율이 커져 구매까지 이어지는 전환율이 떨어진다. '퍼널(깔때기)'이라는 이름 처럼 구매까지 도달하는 사용자는 처음 유입된 사용자와 비교해 적다. 이러한 전환율을 높이기 위해서는 사용자의 행동에서 발생하는 데이터를 적극적으로 활용할 필요가 있다.
소비자가 제품과 서비스에 대한 정보를 처음 접하고, 여러 단계를 거쳐 구매까지 이어지는 과정을 마케팅 퍼널이라고 부른다(출처=IT동아)
일반적으로 신규 사용자 유입에는 SNS나 포털 사이트 등을 이용한 광고가 필요하며, 이 과정에서 소비자 기기나 계정에 내장된 광고ID나 쿠키를 활용할 수 있다. 이를 이용해 잠재고객을 발견하고 자사의 앱이나 사이트에 접속하도록 유도하면 이후에는 어떤 상품 페이지에 얼마나 오래 머물렀는지 등의 정보를 확보할 수 있다.
이처럼 서비스 방문자를 꾸준히 추적하며 지속적으로 맞춤형 정보를 제공해 회원 가입이나 제품 구매를 유도하면 회원 정보를 기반으로 어떤 상품에 실제로 관심이 있는지, 구매력은 어떤지 등의 정확한 정보를 파악할 수 있다. 소비자의 이러한 여정을 통해 발생한 데이터를 기반으로 새로운 수요를 파악하고, 신규 소비자를 확보하는 것이 디지털 마케터의 역할이다.
최근에는 이 같은 마케팅 퍼널 전반에 인공지능을 도입해 광고 매체와 집행을 자동화하고, 신속한 의사결정을 내리는 것은 물론, 기존 데이터를 기반으로 인사이트를 얻어 새로운 마케팅 전략을 펼치는 등으로 활용하고 있다. 다만, 마케팅 부서와 IT 부서의 긴밀한 협력이 없으면 인공지능 기반의 마케팅을 제때 구현하고, 집행하기 어려울 수 있다.
대만에 본사를 둔 애피어(Appier)는 'AI as a Service'를 내세우며 마케터가 데이터와 인공지능을 기반으로 온라인 광고와 디지털 마케팅을 손쉽게 구현할 수 있도록 지원하는 기업이다. 전체 마케팅 퍼널에서 각 단계를 지원할 수 있는 각각의 솔루션을 갖추고 있다. 크로스X는 혼자서 여러 기기를 사용하는 사람을 동일한 사용자로 추정해 일관된 개인화 메시지를 보낼 수 있게 도와주는 솔루션으로, 사용자 초기 유입에 활용할 수 있다. 가령 스마트폰에서 페이스북 앱으로 특정 광고를 봤던 사용자가 PC 웹을 통해 페이스북에 접속했을 때 동일한 광고를 비슷한 시간대에 노출하는 방식으로 사용자 유입을 유도한다.
인공지능을 통해 디지털 마케팅을 최적화할 수 있다(출처=IT동아)
광고를 통해 자사의 서비스를 노출하고, 사용자 유입을 유도하는 과정을 마케팅 퍼널 1단계라고 가정했을 때, 2단계는 전환율을 높이는 과정이라 할 수 있다. 가령 사이트를 방문해 상품을 보기만 했던 사용자에게 동일한 상품을 지속적으로 노출하며, 할인 프로모션을 함께 진행한다면 제품을 구매할 가능성을 높일 수 있다.
애피어 아이쿠아(AIQUA)는 마케터가 인공지능을 기반으로 마케팅 대상과 내용을 자동화할 수 있도록 지원하는 솔루션이다. 가령 '최근 1주일 이내에 특정 상품 페이지를 끝까지 스크롤 한 사용자에게 해당 상품에 대한 30% 가격 할인 프로모션을 앱 푸시 메시지로 보내라'는 마케팅 집행 과정을 관리 콘솔 내에서 항목을 선택하는 것만으로 진행 가능하다. 데이터 과학자나 개발자의 도움 없이 목표 사용자를 분류하고, 서비스를 통해 특정 메시지를 보낼 수 있는 만큼 시장 상황이나 수요에 민첩하고 유연하게 대응할 수 있다.
이런 메시지를 보낼 때는 개인화가 중요하다. 사용자는 하루에도 몇 번씩 광고 문자 메시지나 앱 푸시 알림을 통한 메시지를 받는다. 이러한 메시지가 사용자와 전혀 관계없는 내용이고, 이 것이 반복되면 사용자는 결국 메시지 자체에 대한 거부감을 느낀다. 아이쿠아는 인공지능을 기반으로 사용자의 관심사를 파악해 개인에게 최적화한 메시지를 보낼 수 있다. 가령 'OOO님이 보셨던 OOO 제품이 할인 중입니다'는 식의 메시지를 보낸다면 사용자의 호기심을 유발해 실제 구매로 이어지도록 할 수 있다.
마케팅 퍼널을 거치면서 발생한 데이터로 인사이트를 얻고, 이를 기반으로 새로운 소비자 수요를 파악해 시장을 넓히는 과정을 마케팅 퍼널 3단계로 볼 수 있다. 이 같은 데이터를 활용하기 위해서는 기업이 다년간 쌓아온 데이터와 이를 효과적으로 분석할 수 있는 학습된 인공지능 모델이 필수적이지만, 이를 직접 구축해 운용하기에는 많은 시간과 비용이 든다.
애피어 아익슨(AIXON)은 기업이 데이터 사이언스 플랫폼을 더 쉽고 간편하게 도입할 수 있도록 도와주는 솔루션이다. 애피어는 수 년간 아태지역 12개국에서 사업을 펼치며 데이터를 쌓아왔고, 이를 바탕으로 인공지능 모델을 구축했다. 아익슨을 도입하는 기업은 이 모델에 자사가 갖추고 있던 데이터를 대입하는 것만으로 사용자와 관련한 키워드, 행동 예측, 목표 소비자군(세그먼트) 분류, 구매 예측 등 다양한 인사이트를 얻을 수 있다. 예를 들어 신규 소비자 유입을 위한 마케팅 캠페인을 진행할 때 기존 VIP 회원의 행동양식을 바탕으로 미래에 VIP 회원이 될 수 있는 사용자를 선정해 집중적인 투자가 가능하다.
특히 애피어는 이러한 솔루션을 도입하는 기업에게 단순히 도구만 제공하는 것을 넘어 전담 매니저를 배정해 데이터 연동 과정이나 도구 운용 과정에서 발생하는 문제를 분석하고 이를 지원한다. 이를 통해 기존에 인공지능과 데이터를 활용해보지 않은 기업도 쉽고 빠르게 현업에 도입할 수 있는 것이 장점이다.
동아닷컴 IT전문 이상우 기자 lswoo@donga.com
출처: http://www.donga.com/news/article/all/20200221/99809153/1