디지털 마케팅의 올바른 이해 

디지털 마케팅(Digital Marketing)이란

  디지털 마케팅의 사전적 의미는 ‘인터넷을 기반으로 하는 디지털 채널을 통해 온라인 광고로 고객에게 제품과 서비스를 알리고 판매하는 것’이다. 여기서 디 지털 채널이란 과거에는 웹 브라우저, 스마트폰, 게임기 등으로 극히 제한적이었다.
  그러나 IT기술의 발달로 많은 디바이스들이 다양한 서비스와 하나로 연결되어 고객은 이러한 서비스를 언제 어디서나 자유롭게 활용할 수 있게 되었다. 또한 기존 마케팅 활동에 장애요인으로 작용했던 시간과 공간의 장벽이 허물어지고 기업과 고객이 다양한 채널을 통해 상호 연결되어 새로운 가치를 만들어 내고 있다.
  이제 기업에게 디지털 마케팅은 마케팅 업무의 한 부분이 아니라 마케팅 그 자체이며, 기업이 고민해야 할 핵심 전략이 되었다.

디지털 마케팅의 특징

고객은 개인의 욕구를 충족시키는
맞춤형 서비스를 요구한다

  디지털 마케팅에서는 고객의 생각을 이해할 수 있는 데이터를 어떻게 확보하고, 확보된 고객 데이터를 활용하여 개개인에 최적의 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 핵심 역량이다.
  기업은 ICT기술 및 클라우드의 발달로 인터넷에 연결된 제품 및 서비스로부터 고객들이 남긴 흔적을 쉽게 수집할 수 있게 되었다. 그래서 기업은 프로모션 수행 시, 고객별로 어떤 채널로 유입되었는지, 유입 후 어떤 콘텐츠에 관심을 보였는지, 유입된 고객 중 실제 계획된 시나리오대로 반응한 고객은 얼마나 되는지를 추적할 수 있게 되었다.
  그래서 마케팅 담당자는 디지털 채널에서 고객의 움직임을 추적하고 분석하여 인사이트를 찾아내는 것이 주요 역할이 되었다.

다방향 커뮤니케이션으로 전환되어
고객 다양성 증가

  대중 매체의 영향력이 매우 컸을 때는 기업이 일방적으로 마케팅 메시지를 생산하여 고객에게 상품이나 서비스를 알리고 가치를 창출하는 것이 일반적이었다. 그러나 이제는 디지털 채널의 발달로 기업이 던진 마케팅 메시지에 대해 고객이 자신의 요구사항을 확실히 피드백 하는 쌍방향 커뮤니케이션이 가능하게 되었다. 심지어 개인 의견이 다른 채널로 전달되어 시장 전체에 영향을 미치는, 쌍방향 단계를 넘어선 다방향 커뮤니케이션의 시대가 되었다. 따라서 기업은 고객이 어떤 디지털 채널을 활용하고 있는지 알고 있어야 한다. 또한 주기적으로 시장에 던진 마케팅 메시지가 어떤 채널로 전이되고 있으며, 어떤 인플루언서 (Influencer)들이 긍정적 또는 부정적인 콘텐츠를 시장에서 생산하고 있는지 모니터링 해야 한다.

데이터 분석 기술의 발달로 마케팅 투자에 대한
합리적 의사결정 가능

  마케팅 담당자는 마케팅 수행 전후에 경영진으로부터 “이번 마케팅으로 어느 정도의 효과를 얻을 수 있는가?” 라는 질문을 매번 받는다. 그러나 이러한 질문에 마케팅 담당자는 명쾌하게 답을 하지 못했다. 그 이유는 마케팅 수행 후의 매출이나 회원 수 증감이 마케팅의 직접적인 영향인지 혹은 신제품에 대한 고객 만족도 영향인지를 명확하게 증명하기가 어려웠기 때문이다. 그러나 디지털 마케팅에서는 마케팅 수행 시 고객이 어떤 프로모션 채널로 제품을 인지했고, 구매까지 연결되었는지, 구매 후 제품에 대한 고객의 평가까지 디지털 채널에 남겨진 데이터를 분석하여 파악 할 수 있게 되었다. 그래서 마케팅 담당자는 이러한 마케팅 효과 분석을 통해 효과가 작은 프로모션의 예산은 줄이고, 효과가 큰 프로모션에 투자를 보다 확대 할 수 있게 되었다.

데이터 기반(Data driven) 디지털 마케팅

  디지털 마케팅에 성공하기 위해서는 디지털 기술을 단순히 활용하는 것이 아니라, 고객 접점 채널별로 시나리오 전략을 수립하여 고객 데이터를 수집하여야 한다. 마케터는 확보한 고객 데이터를 기반으로 고객과 어떻게 상호작용을 할 것인지 마케팅 계획을 수립하여야 한다.

빅데이터를 활용한 극세분화 맞춤형 마케팅 수행

  전통적인 마케팅에서 개인화 마케팅은 오래된 이야기로, 시장을 세분화(Segmentation)하고 사용자군을 나누어서 사용자군별로 프로모션을 수행하는 것을 기본으로 한다. 세분화 하는 기준은 상품이나 서비스 특성에 따라 다양하지만, 최종적인 모습은 대부분 연령별, 성별, 지역별로 귀결된다. 그러나 고객은 이러한 방법으로 제공되는 내용이 자신의 욕구와 맞지 않는 경우가 대부분이므로 불만족스러운 경우가 많았다. 그러나 디지털 마케팅에서는 빅데이터 기술을 활용하여 대용량 데이터를 분석해 개인 특성을 이해할 수 있으므로 ‘극세분화 맞춤형 서비스’가 가능하다. 빅 데이터를 활용하여 극세분화 맞춤형 마케팅을 한국 내 사례로, 과거 프로모션에 대한 고객 반응 정보, 웹 사이트에서 클릭한 선호상품 정보, 주문 이력 등의 빅데이터를 활용하여 머신 러닝 기법을 통해 개인별 구매 가능성을 점수화하고, 고객별 최적의 Offering을 Mapping하여 마케팅한 것이 있다.

그림 1. 빅데이터 기반 극세분화 마케팅 사례

그림 2. AI를 활용한 Customer Golden Profile 확보 방안

AI를 활용해 부족한 고객 데이터를 단시간에 확보

  기업은 고객 데이터의 중요성은 인지하고 있지만, 막상 고객 데이터를 확보하기 위해서는 많은 시간과 비용이 수반되어야 한다. 그래서 기업은 고객 데이터를 통합 할 때, 그림 2와 같이 Customer Golden Profile(마케팅 실행 가능한 양질의 고객데이터)을 단시간에 확보할 수 있는 전략이 필요하다.
  Customer Golden Profile은 특정 고객이 해당 기업의 어떤 상품에 관심이 있고, 과거 제품 구매 이력, 서비스 센터 방문 이력 및 콜센터 이용 내역 등을 한눈에 확인할 수 있어야 한다. 한마디로 Customer Single View가 확보되어야 한다. 이러한 Customer Golden Profile을 확보하기 위해서는 AI 기술을 활용하여 단계별로 고객 데이터를 확장해야 한다.
  첫 번째 단계에서는 기업이 기존에 보유하고 있는 내부 고객 데이터를 자체 고객 식별 기준에 따라 통합 해야 한다. 예를 들어 마케팅 부서에서 프로모션을 통해 확보한 고객 데이터와 과거 구매 이력 정보 및 서비스센터 방문 이력 정보는 고객 식별자가 있으므로 이러한 식별자 기준으로 통합하면 된다. 단, 업무 특성상 동일한 식별 정보를 사용하지 않는 경우에는 식별 정보 매핑 규칙(Mapping Rule)을 정의하여 통합한다. 추가로 중복 발생에 따른 정제 작업은 주관 부서에서 우선순위에 따라 의사결정하여 진행하면 된다.
  두 번째 단계에서는 식별자가 없는 많은 고객 데이터를 식별화 하여 고객 데이터를 풍성하게 해야 한다. 실제 현장에서 한 고객의 구매 이력은 대부분 데이터 양이 많지 않으므로 고객 특성을 대변하기에는 한계가 있다. 그러므로 해당 고객의 자사 홈페이지, 파트너사 채널 및 SNS에 남겨진 고객 데이터는 식별화 작업만 가능하다면 해당 고객의 특성을 이해하는데 많은 도움이 된다. 최근 식별화 작업에 AI 기술을 활용하여 쉽게 고객 식별 작업이 가능해졌다.
  마지막 단계에서는 AI를 활용해서 고객의 추가 속성 정보를 확보해야 한다. 예를 들어 해당 고객의 데이터는 없더라도 이미 확보한 다른 고객 데이터를 통합 후 AI를 활용하여 유사성을 찾아 해당 고객의 특성을 유추하여 확인할 수 있다.

그림 3. 데이터 분석을 통한 캠페인 효과 분석 사례

마케팅 효과 분석을 통한 비용 최적화

  기업들은 ABL(Above The Line)01 보다 디지털 채널에 해당하는 BTL(Below The Line)02에 더 많은 마케팅 비용을 투자하고 있다. 디지털 채널 기반 마케팅은 어떤 프로모션을 통해 고객이 반응했는지, 어떤 채널을 통해 당사 홈페이지로 유입됐는지, 제품 구매까지 이어졌는지 등을 데이터로 확인할 수 있다. 그러므로 이러한 데이터를 활용하면 사전 시뮬레이션을 통해 마케팅 효과를 예측할 수 있고, 프로모션 실행이 고객 구매까지 연결되어 매출이 향상 되었는지를 측정할 수 있다.

01  ABL(Above The Line): TV, 라디오, 신문, 잡지 등 소비자에게 일방향으로 메시지를 전달하는 매체
02  BTL(Below The Line): 이벤트, 프로모션, 인터넷 등으로 쌍방향 성격을 가지는 마케팅 활동

  그림 3은 A사가 과거 판매 이력을 분석하여 신제품 출시 전 제품가격 할인율에 따른 매출 증가를 예측하여 할인율을 결정한 사례다. 최신 모델에 민감한 제품을 생산하는 기업은 신제품을 성공적으로 출시하기 위해 출시 전, 시장에 있는 기존제품들을 최대 마진을 확보하면서 전부 소진해야 한다.
  A사는 마케팅 효과를 분석하기 위해 과거 3년 치의 모델별 판매실적, 유형별 캠페인 정보, 캠페인에 대한 고객 반응정보 등의 데이터를 수집하였다. 그리고 수집한 데이터를 들여다보며 매출에 영향을 미치는 주요 영향인자들을 찾았고, 이러한 영향인자들을 고려하여 머신러닝 알고리즘을 활용해 분석모델을 만들고 판매량을 예측하였다. 이러한 예측모델을 모니터링하면서 정확도가 떨어질 경우, 영향인자 또는 가중치를 수정하여 모델을 지속해서 업데이트 했다. 

결론

  기업이 디지털 마케팅에 성공하기 위해 가장 먼저 할 일은 비즈니스 전략과 연계한 디지털 마케팅의 목적과 목표를 수립하는 것이다. 이 때 가장 중요한 것은 해당 목표의 진척상황과 달성여부를 판단할 수 있 는 KPI를 세밀하게 정의하고, 운영단계에서 데이터 분석을 통해 모니터링 하는 것이다.    디지털 마케팅의 목적과 목표수립이 완료되면 기업의 비즈니스 특성을 고려해 고객을 당사 채널로 유도하기 위한 시나리오를 수립한다. 이 때 고객 데이터 확보 및 활용계획이 시나리오에 반드시 포함되어야 하는데, 이것들이 잘 정의되어 있다면 성공적인 캠페인 기반을 확보한 것이다. 다음으로 시나리오를 통해 확보된 빅데이터를 활용하여 극세분화 맞춤형 마케팅을 제공하고, 마케팅을 실행하면서 얻은 고객 반응 데이터를 활용해 마케팅 효과분석을 하여 차기 마케팅 실행계획에 포함시킨다. 이러한 사이클이 반복되면서 Customer Golden Profile을 완성할 수 있다. Customer Golden Profile의 품질이 높을수록 마케팅 효과는 높아질 것이다.

* 자료출처: http://webzine.koita.or.kr/202004-interview/%EB%94%94%EC%A7%80%ED%84%B8-%EB%A7%88%EC%BC%80%ED%8C%85%EC%9D%98-%EC%98%AC%EB%B0%94%EB%A5%B8-%EC%9D%B4%ED%95%B4-1