디지털 환경에서 고객에 대한 이해방식의 변화, 데이터 기반 디지털 마케팅

최근의 마케팅 환경에서 가장 큰 변화는 무엇일까요? PC 기반 인터넷 채널에서 모바일 채널로 넘어가고 있는 광고의 대세를 살펴볼 필요가 있습니다. 더 나아가 마케터들이 처한 상황에 따라 다르겠지만 오프라인, PC, Mobile, IoT 등 다양한 디바이스의 발달로 인해서 너무나도 많아진 고객 접점 채널의 변화도 주목해볼 수 있겠습니다.

모바일 디바이스의 급속한 확산과 IoT와 같은 사물의 접점 센싱 기술이 발전하면서 과거보다 훨씬 더 많은 고객 접점 채널이 생겨나고 있습니다. 이는 마케팅 생태계를 너무도 복잡하게 만들어 단순한 감(Feeling)만으로 마케팅 활동을 하는 것을 불가능하게 만듭니다.

l 모바일 상에서 다양한 소셜 채널들(좌), 삼성의 Smart Things 허브 ‘커넥트홈’(우)

최근 4차 산업혁명의 대두와 함께 디지털 마케팅 생태계에서도 데이터 기반의 디지털 마케팅에 관한 관심이 높아가고 있습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 데이터 기반의 디지털 마케팅 트렌드와 사례, 그 시사점들에 관해 이야기를 나눠볼까 합니다.

과거, 광고의 클릭률(Click Through Rate, CTR), 조회당 비용(Cost Per Click, CPC), 광고 노출 수(Impression) 등의 디지털 마케팅 지표에서 이제는 사용자들의 행동을 더 정확하고 총체적으로 추적할 수 있는 기술을 바탕으로, 구매 전환율(Conversion rate)은 물론이고 30일 혹은 특정 기간 내 재구매율도 측정할 수 있게 되었습니다.

고객 분석 툴을 통해 고객이 어떠한 경로에서 어떻게 움직이고, 어떤 상품에 관심이 있는지, 어떤 광고에 반응하는지, 어느 제품을 구매하게 되는지를 정교하게 분석할 수 있기 때문입니다.

또한, 빅데이터, AI 기술의 발전은 축적된 대량의 고객 데이터를 머신러닝 기반의 구매 주기 분석, CF(Collaborative Filtering), 연관상품 분석(Association Rule) 등의 가장 정확도 높은 알고리즘 적용을 통해 고객 행동 분석을 수행할 수 있도록 합니다. 이러한 분석기법을 활용하게 되면, 마케터들은 좀 더 정교하게 고객을 이해하고, 상황에 맞는 마케팅이 가능해지는 것입니다.

l Shell과 Jaguar Land Rover社와 제휴한 Connected Car – FILL UP & GO

l H카드사의 실시간 마케팅

l 넷플릭스의 신규 평점 시스템

이와 같은 추천 서비스는 고객의 개인 데이터는 물론 콘텐츠 소비 패턴 데이터(시청 내역, 시청 시간, 시청 장소, 검색 기록, 재생•일시정지•되감기•빨리감기 등의 기능 이용 기록, 콘텐츠 브라우징 행동 등)와 고객 평점 분석을 통해 이루어진 결과입니다. 특히, 고객 평점은 그 고객의 취향을 보여주는 가장 확실하고 의미 있는 데이터입니다.

같은 영화에 대해 액션 매니아는 5점을, 멜로 매니아는 1점을 줄 수 있는 것처럼, 고객 평점은 그 콘텐츠의 성공 여부가 아닌, 콘텐츠를 시청한 고객의 취향을 알 수 있는 중요한 척도가 됩니다. 

이에 넷플릭스는 더 많은 고객 평점 데이터를 확보하고 활용하고자 올 4월부터 새로운 평점 시스템을 도입했습니다. 기존 별점 체계의 점수 부여 기준이 모호할 수 있는 점을 고려해 넷플릭스는 가장 단순한 방법인 ‘엄지 아이콘’을 사용해 만족도를 평가하도록 한 것인데요.

콘텐츠 시청 후 고객은 간편하게 엄지 아이콘을 통해 콘텐츠의 만족•불만족 여부를 표현할 수 있고, 넷플릭스는 이를 기반으로 고객의 취향을 분석할 수 있습니다. 새로운 평가 방법과 함께 추천 방식 또한 새로워졌습니다. 

별점을 통해 추천되었던 기존 방법과 다르게 이제 넷플릭스는 ‘XX% match’ 라는 표현과 함께 고객의 취향 저격 가능성을 수치로 보여줍니다. 고객의 입맛에 딱 맞는, 개인화된 추천 서비스는 넷플릭스를 그야말로 ‘믿고 보는’ 스트리밍 서비스로 이끌고 있습니다.

l 성공적인 마케팅팀의 마케팅 툴 도입 추세- Salesforce Research