디지털 마케팅 진화방향

디지털 마케팅의 진화 방향을 한번 살펴보도록 하겠습니다. 자 디지털 마케팅에서 가장 중요한 하단의 영역이 데이터 분석이라고 설명드렸습니다. 자 마케팅에서는 예를 들어서 스포츠 영양제품을 판매하는 회사라고 한다면 타겟 고객을 정의하죠. 스포츠에 관심있는 24-35세의 남성을 정의했다고 한다면 어떻게 하죠? 이 사람들이 있을만한 채널을 추정해서 그들에게 메시지를 쫙 뿌리는 거예요. 그래서 2-3개월 후에 방문자가 10만명이 들어왔다고 생각을 해보죠 자 그러면 10만명들을 가지고 정말 우리가 타겟으로 했던 스포츠에 관심있는 24세에서 35세의 남성이 존재하는지 그런걸 우리가 데이터 분석을 통해서 가설 검증을 해낼 수가 있습니다 자 그러한 가설 검증을 진행하는 도구가 데이터 분석 도구가 되게 많은데 제가 구글 애널리틱스라는 걸 가지고 간단하게 데이터 분석을 진행하는 방법을 좀 설명을 드리도록 하겠습니다 자 자 보면 제가 웹사이트를 하나 정리를 했구요 자 이 웹사이트를 한번 제가 분석을 해볼게요 자 분석하는 방법은 자 웹사이트 URL을 복사한 다음에 자 분석 도구인 구글 GA에요 구글 GA에 가서 자 이제 분석하고자 하는 정보를 만들어 내면 됩니다 이 녀석은 분석대상 회사이고 우리가 분석하고 있는 웹사이트는 14번 웹사이트고 자 이게 중요해요 웹사이트 URL 이 녀석을 분석하겠다 라고 의뢰를 하면 자 이 녀석이 핵심 정보고요 자 그러면 이 녀석에 대한 부수적으로 이 녀석이 속한 인더스트리랑 정보가 쌓이는 기준 국가를 한국으로 설정을 하면 이 웹사이트 오너가 과연 분석을 하는지 그걸 구글은 검증을 해야 됩니다 그렇지 않으면 예를 들어서 제가 LG전자 담당자라고 한다면 삼성전자 URL을 입력하고 분석을 의뢰할 수도 있죠 그래서 이런 정보를 입력하고 나면 Get Tracking ID라는 걸 클릭을 하면 구글은 사이트 오너십과 트래킹을 검증할 수 있는 트래킹 코드라는 걸 제공합니다. 그러면 이걸 어떻게 하냐? 이 트래킹 코드를 복사해서 우리가 분석하는 웹사이트 헤더에다가 조금 전에 만들어 놓은 트래킹 코드를 그대로 심으면 됩니다. 그대로 심고 저장을 하면 이제부터는 실시간 분석이 될 거예요 그러면 여기서 블로그라는 걸 한번 클릭을 해봤습니다 그러니까 URL이 여기 템플릿지의 블로그에 지금 접속이 된 상태죠 그러면 이걸 가지고 리얼타임에서 리얼타임 보고서를 보도록 하겠습니다 지금 접속한 사람이 한 명이고 그다음에 지금 사용하고 있는 페이지는 뭐죠 템플릿지의 블로그고 접속 지역은 인천이라고 나옵니다 자 지금 제가 강좌를 녹화하는 지역이 인천이에요 자 그러면 여기서 다시 샵이라는 걸 한번 클릭을 해 보겠습니다 자 그럼 URL이 샵으로 바뀌었죠 여기서 다시 오버뷰를 클릭해 보면 자 여기서 리프레시를 한번 해볼게요 자 액티브 페이지가 뭘로 바뀌었죠 자 지금 보시는 것처럼 액티브 페이지가 유저 접속한 액티브 페이지가 샵으로 바뀝니다 자 이렇게 좀 이제 간단한 코드 한 줄만 입력하면 수많은 정보들이 나오기 시작합니다 자 수많은 정보들이 나오기 시작하고 자 이걸 가지고 자 그러면 시간이 지나면 정보가 어떻게 쌓이냐 쌓이는 정보를 기반으로 저희가 분석을 한번 해볼게요 자 그래서 가설은 자 이런 데이터를 분석 분석을 시작한 다음에 한 이제 몇 개월이 지났어요 몇 개월이 지난 다음에 지금 고객 분석을 한번 해보려고 합니다 고객 분석이 자 보면 우리가 타겟으로 했던 고객이 주로 유입되는 채널이 유입된 채널이 자 보면 자 오가닉 서치 검색엔진을 통해서 들어왔다 URL을 직접 입력하고 들어왔다 그 사람들이 예를 들어서 구매의향을 보이는 평균이 69,000명이 들어왔을 때 구매의향을 보이는 사람이 2.58% 전환율을 보인다 라고 한다면 지금 우리의 가정은 뭐죠? 자 우리의 고객은 스포츠에 관한 24세 35세 남성이에요 그 사람들이 과연 얼마나 들어왔고 그리고 이 사람들이 구매의향을 어떻게 보인지 그게 제가 검증하고자 하는 거예요 자 그렇다고 한다면 자 그 검증을 하기 위해서 자 오디언스라는 곳에서 제가 세그먼트라는 곳으로 들어가도록 하겠습니다 그리고 이쪽에서 자 제가 여기 보면 61번 자 25에서 34세 자 뉴욕 거주 스포츠 관심사 이렇게 모델링을 하면 자 25에서 34세고 남성이고 자 보면 관심사는 스포츠 앤 피트니스 스포츠 팬 스포츠 관심사고 자 그분이 있는 지역은 도시는 보면 잠시만요 자 뉴욕으로 설정을 하면요 자 이제 이걸 가지고 자 이걸 가지고 자 다시 조금 전에 액퀴지션 보고서에 가서 액퀴지션 보고서에 가서 자 검증을 한번 해볼게요 자 지금 보면 전체 유저는 지금 69,000명 한달 사이에 들어왔고 그들은 평균 2.58%에요 내가 타겟으로 하는 자 우리 고객은 핵심 고객은 자 제가 이걸 체크를 하고 우리가 만든 세그먼트를 체크하고 적용을 하면 이 사람은 분석할 수 있는데 분석 데이터가 나옵니다 자 분석 데이터가 나오면 자 여기 보면 자 여기 자 전체 유저는 69,000명인데 자 우리가 타겟으로 하는 25에서 34세 뉴욕 거주 스포츠 관심사는 181명이 존재를 해요 자 그런데 자 이 사람들은 자 이 사람들은 자 이 사람들은 전환율은 어떻게 되죠? 자 지금 일반적으로 69,000명의 평균 전환이 2.58%에요 자 근데 우리가 타겟으로 하는 사람들은 전환율은 지금 어떻게 되는 거죠? 9.39% 몇 퍼센트가 높은 거죠? 어마어마하게 높은 거죠 자 그러면 우리의 그 보면 페르소나 가정 자 스포츠에 관심있는 이 연령대의 사람들 그 사람들 핵심 고객이다 라고 우리가 그 추정할 수 있겠죠 자 그러면 추가적으로 이 사람들을 유입하는 마케팅은 이 사람들이 디지털 채널들의 예를 들어 있을만한 곳들은 뭐 스포츠 관련된 커뮤니티나 블로그 같은걸 이용해서 마케팅을 하면 좀 더 많은 사람이 유입이 될 거구요 그게 아니라면 이걸 가지고 BTL 마케팅을 진행하는 자료로 활용할 수도 있어요 자 무슨 말이냐 뉴욕에 있는 야구 게임이나 농구 게임 쪽에 이 간판 설치를 하면 그런 것들의 효과가 지하철에 설치하는 것보다 훨씬 효과가 좋을 수 있다 라고 추정해 낼 수 있는 거죠 이런식으로 우리가 의사결정을 할 때 과거 ATL, BTL 때는 확인하지 못했던 아주 디테일한 수준의 데이터를 얻어내서 우리가 마케팅 의사결정에 활용할 수 있다 라고 보시면 됩니다 조금 전에 그런 분석이 가능하기 위한 레이어가 바로 이제 애드테크 구조에서 설명드리려고 하는 거예요 자 광고주가 광고를 하려고 하면 고객 정보가 필요하죠 자 이 매체에 접속한 유저들이 있다면 유저들이 이 사람이 과연 20대냐 30대냐 남성이냐 여성이냐 어디에 거주하고 있냐 관심사는 뭐냐 그런 정보를 얻어내야 되는데 이런 정보를 매체에서 얻어내는 영역이 바로 DMP라고 보시면 됩니다 DMP에서 구글은 DMP로 더블클릭이라는 걸 제공을 하구요 더블클릭은 자 유저들이 자 주로 그 구글 지메일 계정을 갖고 있는 유저들이 예를 들어서 이렇게 한번 생각하시면 되요 여러분 안드로이드 스마트폰 혹시 사용하고 계세요 그러면 여러분이 첫번째로 하는 일이 뭐죠 자 구글 지메일을 생성해서 지메일 정보를 입력하는 거죠 자 그러면 여러분 스마트폰은 정확하게 여러분의 정보를 구글한테 제공하는 거예요 자 보면 예를 들어 25세의 여성이고 이름이 뭐고 거주지역은 어디고 거주지역은 어떻게 할까요? 자 스마트폰이 GPS가 있으니까 GPS에서 예를 들어서 하루에 8시간 미동도 없이 스마트폰이 놓여있는 곳 여러분 주무실 때 스마트폰 안고 주무시진 않을 거잖아요 한 곳에 놔둘 거고요 그러면 GPS가 미동 없이 놓여있는 곳 한 3일만 지나면 여러분 거주지역을 구글이 알 거예요 자 그리고 그 다음에 여러분 직장을 가요 직장으로 가면 특정 위치에서 낮에 특정 위치에서 자 보면 반경 몇 킬로미터 이내에서 유저가 지속적으로 움직이는 곳 그게 바로 직장이겠죠 그러다가 이번 주말에 여러분이 제주도 여행을 가면 어떻게 할까요 구글은 여러분이 여행객이라는 걸 알게 됩니다 그 외에도 여러분이 스마트폰을 이용하면서 수많은 모바일 앱을 이용하면 어떤 앱을 어떤 빈도로 이용했고 어느 시간을 이용했는지 그런 데이터가 다 여기에 쌓이게 될 거고요 그런 데이터를 기반으로 20대 여성인데 집은, 거주지역은 어디고 그 다음에 직장은 어느 위치에 있으며 이 사람들이 좋아하는 개인 관심사를 다 얻어내는 거예요 자 여기에 다 쌓이는 것 그걸 바로 DMP라고 보시면 됩니다 그럼 DMP가 있으면 자 DMP를 가지고 우리가 타겟으로 매체 뭐 페이스북이라든가 네이버라든가 그쪽으로 광고를 만들어 낼 수 있는 도구가 여기 보면 보면 뭐 DSP라고 표현합니다 자 그래서 조금 전에 설명드렸던 유저에 대한 정보를 제가 분석을 할 수 있었던 건 구글에서 제공하는 DMP가 구글 애널리틱스와 연동이 되기 때문에 그 정보를 기반으로 제가 설명을 드렸던 거예요 자 그럼 이런 정보를 기반으로 뭘 할 수 있냐 자 보면 자 기본적으로 이런 것들이 가능해요 자 저희가 광고를 내려고 한다면 자 지금 보시는 것처럼 뭐 헬스 이런 광고를 집행하려고 해요 자 이런 것들은 어떤 유형의 광고죠 이런 것들은 건강에 관련된 거죠 그렇다면 자 마케팅은 한마디로 얘기하면 릴레번트라고 보시면 됩니다 마케팅은 그 컴포넌트가 제가 뭐라고 설명드렸죠 고객, 타겟 고객이 있고 타겟 고객의 문제를 풀기 위한 저희는 제품을 만들어 내는 거예요 그리고 제품을 잘 설명하기 위한 메시지를 개발해서 이 메시지를 이 고객이 있을 만한 채널에게 전달하는 게 바로 마케팅이에요 자 그럼 마케팅을 다른 말로 외우면 관련성 있는 고객에게 관련성 있는 메시지를 관련성 있는 채널을 통해서 전달하는 것 그게 바로 마케팅이라고 보시면 됩니다 그런 관점에서는 이런 건강식품이라고 한다면 건강식품을 어떤 유저에게 노출했을 때 구매 가능성이 제일 높을까요? 보시면 이 콘텐츠는 발아 현미 현미 요소 여러가지 건강에 관련된 어떤 키워드가 있습니다 그러면 같은 광고가 노출된다면 예를 들어서 스포츠라든가 여성이라든가 그런 것보다는 이런 건강에 관련된 어떤 뉴스 게시판에 배너 광고가 나온다면 이 글을 읽는 사람들한테는 이게 광고가 아니라 정보가 될 수 있겠죠 이런 식으로 이런 다양한 정보를 기반으로 해서 내가 타겟팅하는 지면에 광고를 노출하는 것 그런 것들도 가능하고요 아니면 조금 전에 설명드렸던 DMP라고 하는 건 뭐가 가능하냐면 이 유저의 개인적인 관심사 영역을 다 얻어낼 수가 있습니다 예를 들어서 지금 여러분이 모바일폰을 쓰면서 수많은 앱 예를 들어서 여러분이 지금 미혼이에요 미혼에서 데이팅 앱을 사용한다라고 생각을 해보죠 데이팅 앱을 사용하면 다른 사람은 다 모를 거예요 그렇지만 구글은 여러분이 데이팅 앱을 어느 빈도로 실행을 했고 어느 시간 동안 이용했는지 그걸 다 알 수 있습니다 그러면 여러분이 예를 들어서 이성관계 교제에 관심이 있다라고 생각할 수 있겠죠 그런 것처럼 여러분이 사용하는 모바일 영어 학습 앱이라든가 그걸 통하면 사용자 개인의 관심사를 구글이 얻어낼 수가 있어요 그런 사람이 다시 웹사이트로 오는데 웹사이트에 지금 보고 있는 것들은 예를 들어서 육아에 대한 글을 보고 있어요 그렇지만 이 사람의 관심 분야는 교육 영어예요 자 그러면 이 사람한테는 어떤 광고가 노출되면 광고 효과가 더 좋을까요? 자 DMP를 통해서 이 정보를 얻어내서 이 사람들에게 맞는 광고를 갖다 노출해 줄 수 있다 라고 보시면 됩니다 자 그래서 지금 설명한 드린 것처럼 자 이제 앞으로는 트렌드는 마케팅과 데이터 광고 테크가 종합적으로 융합되게 될 거에요 자 무슨 말이면 오디언스가 매체사에 접속을 하면 그 정보가 DMP라는 곳에 쌓입니다 DMP에 쌓여서 이 사람이 남성이냐 여성이냐 지역은 어디냐 뭘 좋아하는 정보를 다 쌓이게 되요 그러면 DSP라는 영역이 있어서 광고주는 이걸 가지고 우리가 타깃으로 하는 사람들이 있는 매체들이 어디냐 그거에 대해서 자동 집행을 할 수 있는 것들이 늘어난다 라고 보시면 됩니다 자 그러면 앞으로 중요해진 영역은 마케팅 자동화라는 영역이 중요해질 거예요 광고를 집행하려고 해도 수동으로 집행하는 게 아니라 우리가 미리 어떤 룰셋만 만들어 놓으면 룰셋에 적합한 어떤 그 보면 룰셋을 실행시킬 어떤 상황이 발생을 하면 그 상황에 사람의 개입 없이 자동으로 마케팅 캠페인이 실행될 수 있다라고 보시면 됩니다 그래서 최종적으로 정리를 해보면 과거에는 여러분이 디지털 마케팅 용어를 쓰지 않구요 과거에는 온라인 마케팅이라는 용어를 사용했어요 그랬을 때는 중요한 주제가 예를 들어서 웹 마케팅이나 콘텐츠 마케팅이나 블로그 마케팅이나 스토리텔링이나 지역적인 어떤 매체를 중심으로 한 어떤 마케팅 방법론을 많이 고민했습니다 근데 지금 현재는 자 보면 데이터라든가 디지털 마케팅 영역들이 지금 엄청나게 발달을 했습니다 그러다 보니까 지금 현재 마케팅 주제는 데이터 기반으로 콘텐츠 마케팅을 한다거나 개인을 이해한 다음에 이해한 개인에게 최적화를 실행시킨다거나 저희가 웹사이트를 운영하는데 구매 중심이라면 단지 유입 중심이 아니라 어떻게 웹사이트를 구성하면 구매를 갖다가 더 늘릴 수 있을 거냐 그런 것들이 컨버전 옵티마이제이션 이라고 표현합니다 이러한 요소 중심으로 마케팅의 방향성이 엄청나게 바뀌고 있다 라고 보시면 됩니다 그래서 여러분들도 여러분 비즈니스의 마케팅 주제를 단순히 채널 블로그 마케팅이나 웹사이트 마케팅 정도로 생각하지 마시고요 종합적으로 디지털 마케팅 프레임워크를 기반으로 해서 데이터 분석 레이어부터 크리에이티브 채널, 페이드 채널, 커뮤니케이션, 오토메이션, 콘텐츠 마케팅 레이어까지를 종합적으로 활용해서 고객에게 최적화된 마케팅 전략을 기획하고 실행할 수 있도록 고민을 해보시기 바랍니다 자 이상 디지털 마케팅 개론에 대한 내용을 마치도록 하겠습니다 감사합니다