몰로코, 좀 다르게 광고를 보는 방법
연세대 경영혁신학회 33기 서자이
머신러닝으로 돈을 버는 법
21세기를 살아가는 사람에게 ‘머신러닝’ 아세요? 라고 물어봤을 때 ‘아니요’라고 말할 사람이 몇 명이나 될까. 이제 산업군을 막론하고 활발히 쓰이는 머신러닝은 여러 기업들의 핵심 기술의 밑바탕이 되었다. 그 중에서도 머신러닝의 하위 분류 중 하나인 딥러닝 모델은 알고리즘 또는 미리 정의된 일련의 단계를 활용하여 태스크를 수행하도록 훈련된 컴퓨터 파일으로, 기업은 딥러닝 모델을 사용하여 데이터를 분석하고 예측할 수 있게 한다.
딥러닝은 사용자 행동을 기반으로 학습해 레이블이 지정된 데이터 세트를 크게 변형하지 않아도 되며, 시간이 지남에 따라 개선될 수 있다. 특히 이는 비즈니스에 활발히 사용되어, 소비자의 구매를 촉진하기 위한 목적으로 쓰이며 그 성과 역시 두드러지게 나타나고 있다. 예를 들어 소비자 구매를 분석하도록 훈련된 딥 러닝 모델은 이미 구매한 항목에 대한 데이터만 있더라도, 데이터를 통해 분석한 구매 패턴을 다른 유사한 고객의 구매 패턴과 비교하여 해당 소비자에게 구매하지 않은 새 품목을 제안할 수 있다. 즉 훈련되지 않았더라도 새로운 인사이트를 발견할 수 있다는 뜻이다.
많은 기업들의 핵심 서비스의 근간이 된 이 기술은 이제 다른 미션을 던진다. 머신러닝으로 어떻게 비즈니스 가치를 창출할 것인가? 다시 말해, 머신러닝으로 돈을 벌려면 어디서, 어떻게 벌어야 하는가?
몰로코, 광고의 또 다른 가능성을 보다
이 질문에 대해 자신만의 답을 써내려가고 있는 기업이 있다. 한국인 최초 실리콘밸리 출신 유니콘 기업이라는 타이틀로 더 유명한 광고 회사, ‘몰로코’이다. 몰로코는 머신러닝 중에서도 딥러닝 모델을 사용해 데이터를 분석하는 애드테크 기업이라고 스스로를 정의한다.
몰로코의 상품은 크게 2가지, DSP와 RMP로 나뉜다. 사실 애드 테크, 내지는 모바일 광고에 대해 잘 아는 것은 쉽지 않다. 사용하는 기술과 해당 시장을 이루는 생태계가 복잡할 뿐더러, 용어부터 생소하기 때문이다.
1) DSP
먼저, DSP(Demand Side Platform)이다. 수요자측 플랫폼이라고도 불리는 DSP는 자신의 광고를 걸기 위해 광고를 걸 ‘지면’을 구매해야 하는 광고시장의 소비자인 광고주가 지면 구매 시 사용하는 소프트웨어 플랫폼이다. 쉽게 말해 광고 구매 플랫폼인 셈이다. 사람-사람 간의 협상으로 이뤄졌던 전통적인 광고 네트워크와는 반대로, 광고주가 설정한 타겟에 따라 적합한 지면을 골라내는 것은 물론 해당 지면을 구매하기 위한 가격 설정까지 자동으로 진행해 훨씬 편리하고 효율적인 서비스를 제공한다는 이점이 있다.
DSP 자체는 몰로코가 아닌 다른 애드 테크 기업들도 이미 제공하고 있기 때문에, 시장에는 많은 DSP가 있다. 몰로코는 몰로코의 DSP를 셀링하고 있는 셈이다. 몰로코의 첫 상품이기도 한 몰로코 DSP는, 타 DSP 제공 업체 대비 월등한 기술의 우위를 바탕으로 애드테크 기업으로서의 몰로코의 존재감을 끌어올리는 개국공신의 역할을 해 왔다.
유튜브 초기 창립 멤버 출신 대표가 이끄는 개발진과, R&D에 대한 끊임 없이 투자는 몰로코의 기술 우위의 밑바탕이 되었다. 그 결과, 몰로코는 메타, 구글, 트위터 등 빅 테크 기업들과 어깨를 나란히 하는 애드 테크 기업으로 거듭날 수 있었다.
앱스플라이어 퍼포먼스 인덱스 15차 에디션 순위그러나 다시 말해 이는 지금의 몰로코가 함께 경쟁해야 할 기업은 이미 몰로코와 같거나 더 좋은 기술력을 갖추고 있는 구글, 메타, 트위터와 같은 빅 테크기업임을 뜻하기도 한다. 특히 이들은 거대한 트래픽을 가지고 있는 자사의 사이트를 지면으로 활용하며, 많은 광고 수요를 끌어모으고 있다. 이런 사이트를 가지고 있지 않는 몰로코는 이들과 다른 방식으로 광고에 접근할 필요가 있다. 필자는 몰로코가 이들과 다른 방식으로 광고를 바라봄으로써 몰로코만의 비즈니스 가치를 창출할 수 있으며, 몰로코의 넥스트 스텝을 위한 시작점이 RMP라고 보고 RMP의 가능성을 조명해보려 한다.
2) RMP
Retail Media Platform의 약자인 RMP는 커머스 플랫폼을 위한 광고 사업 솔루션이라고 할 수 있다. 몰로코 고객사 플랫폼 자체에 머신러닝 기반의 퍼포먼스 광고 사업을 구축하고, 플랫폼의 공급자(셀러)가 쉽게 고객사 플랫폼에게 광고를 운영할 수 있도록 하는 서비스이다. 플랫폼의 소비자는 본인의 관심에 맞는 상품만 추천 받음으로써 사용자 경험을 강화할 수 있고, 공급자인 셀러는 자신의 상품을 좋아할 가능성이 높은 잠재 고객에게 상품을 효과적으로 노출할 수 있다. 플랫폼의 광고 담당자와 셀러 모두 ‘캠페인 매니저’에서 광고 예산(광고비), 캠페인 기간, 입찰 방식(CPC 입찰, ROAS 설정)만 설정하면 몰로코 엔진이 자동으로 최적화를 시켜주는 시스템으로 운영되고 있다.
RMP의 RM에 해당하는 리테일 미디어는 구매 시점의 고객들에게 영향을 주기 위해 리테일러 이커머스 앱이나 웹에 게재되는 광고를 말한다. 최근 아마존이 리테일 미디어 네트워크를 통해 단숨에 높은 광고 수익을 기록한 바 있다. 몰로코는 이에 아이디어를 얻어 기존 자사가 가지고 있던 상품인 DSP를 위해 구축했던 실시간 경매 시스템(TRB) 인프라를 활용해, 일반 이커머스 플랫폼도 리테일 미디어를 구축할 수 있게 돕는 솔루션을 개발한 것으로 보인다.
금광을 캐는 광부가 되는 대신, 광부들의 ‘리바이스’를 만들어라
몰로코가 구글의 검색창을, 페이스북의 페이지를, 트위터의 타임라인을 만들어낼 수는 없다. 그렇다면 금을 캐는 대신 청바지를 판 리바이스처럼, ‘나만의’ 사이트를 만드는 대신 모든 앱들을 나의 프로그램을 쓰는 ‘나의’ 사이트로 만드는 건 어떨까? 이커머스 전성 시대를 맞아 우후죽순 생겨나고 있는 플랫폼들이 모두 몰로코의 프로그램을 쓴다면?
특히 그 프로그램이, 플랫폼의 수익을 창출하는 데 가장 핵심적인 광고를 위한 프로그램이라면? 무엇보다 그 프로그램을 통해 노출한 광고가 적절한 위치와 내용의 선정으로 소비자의 취향 저격을 이끌어낼 수 있다면?
지금까지는 검색 광고가 광고의 트렌드를 이끌었다. 어떤 정보를 얻기 위해 수행하는 ‘검색’이라는 행위 자체가 엄청난 의도를 가지고 있기 때문에, 광고주의 상품을 가장 원할 만한 소비자를 찾아낼 확률이 높을 것이라고 판단했기 때문이다. 그러나 코로나 시기 폭발적으로 성장한 이커머스 플랫폼과 경험 경제의 영향으로 광고 시장의 판도가 서서히 바뀌고 있다. 그리고 고객 경험의 설계가 모든 비즈니스의 핵심이 된 지금, 몰로코의 RMP는 광고의 본질 2가지를 겨냥하고 있다는 점에서 눈여겨볼 만 하다.
첫째, 광고의 본질적인 목표는 구매의 전환, 즉 사람이 어떤 상품을 사고 싶게 만드는 것이다. 그리고 그런 사람의 취향과 행동은 변한다. 따라서 광고는 하나의 정해진 답이 아닌, ‘경향성’을 찾아가야 한다. 예를 들어 내가 오랫동안 샤넬 백을 갖고 싶었다고 한들, 당장 내일 출근길에 셀린느 백을 보고 눈길이 갔다면 그때부터 내게 필요한 정보는 셀린느 백이 된다.
몰로코는 딥러닝 모델을 이용한 ‘몰로코 엔진’을 통해 이런 타겟의 경향성을 찾는 광고를 진행한다. 타겟팅 광고에 필요한 데이터는 총 3가지다.
이용자 데이터 (사용하는 핸드폰 기종, 핸드폰 설정 언어, 띄운 앱 등)
광고 캠페인 데이터
성과 측정 데이터
몰로코 엔진이 광고를 받아들이는 사용자의 경향성을 학습하는 과정은 다음과 같다. 먼저 플랫폼의 이용자 데이터를 활용해 고객의 세그먼트를 나누고, 각 그룹마다 서로 다른 광고를 보여준다. 예를 들어 이용자 데이터를 통해 고객을 1그룹, 2그룹으로 나눴다면 1그룹-A광고, 2그룹 -B광고를 보여주는 식이다. 그 후 각 그룹에 광고를 노출시켜 얻은 각각의 성과를 측정한다. 이후 교차로 매칭(1그룹-B광고, 2그룹-A광고)해보고, 고객 세그먼트를 재분할(1-1 그룹, 1-2 그룹/2-1그룹, 2-2그룹) 후 각 그룹들에 또 다른 광고를 매칭하는 걸 반복한다. 이 과정을 수많은 광고와 사용자들을 계속해서 매칭해 가면서 끊임없이 학습한다.
딥러닝 모델을 활용하는 몰로코 엔진은 끊임없는 학습을 통해 실시간 최적화를 진행한다. 따라서 어떤 고객의 각종 퍼스트파티 데이터*를 학습해 고객의 지금 상태를 지속적으로 업데이트하고 그에 대응할 수 있다. 예를 들어, 오늘 출근길의 나는 내가 사용하는 쇼핑 플랫폼의 추천 탭에 뜨는 샤넬 백은 클릭하지 않고, 대신 플랫폼의 검색창에 셀린느 백을 검색할 것이다. 바뀐 데이터를 보고 몰로코 엔진은 즉각적인 피드백을 내린다. 샤넬 백 대신 셀린느 백을 보여주는 것이다.
*퍼스트 파티 데이터: 기업의 웹사이트 또는 모바일 앱과 같이 기업에서 소유하고 있는 채널을 통해 수입하는 고객 데이터. 본 글에서 예시로 든 쇼핑 플랫폼의 경우, 고객의 찜/장바구니/구매/검색 데이터 등이 퍼스트 파티 데이터에 속한다.
하지만 앞서 말했듯이 몰로코의 경쟁사는 이제 뛰어난 기술을 가진 빅테크 기업이기에, 사실 첫번째 본질만으로 몰로코의 경쟁력을 평가하기는 힘들다. 몰로코 RMP의 진짜 잠재력은 광고의 두번째 본질을 겨냥할 가능성이 있다는 점에 있다. 광고를 보는 관점의 전환을 통해, 적절한 정보를 통해 촘촘한 고객 경험 설계를 도울 수 있다는 것이다.
광고도 정보다
광고의 두번째 본질, 광고는 궁극적으로 ‘정보의 제공’이다. 필요 없을 때 뜨는 광고는 스팸일 뿐이지만, 내가 필요할 때 뜨는 광고는 정보가 될 수 있다는 뜻이다. 그리고 고객은 내가 원할 때, 내가 원하는 정보가 많이 등장하는 플랫폼을 신뢰하고 자주 접속하게 된다. 이렇게 고객이 원할 때 고객이 원하는 정보, 곧 상품을 제공하는 것은 결국 고객 경험을 설계하는 것과 마찬가지이며, 이는 매우 섬세하게 구성되어야 한다.
사실 우리가 B2C 플랫폼에서 보는 대부분의 상품은 전부 광고라고 할 수 있다. 홈 메인 배너, 추천 상품, 캐러셀*, 검색어 구좌 등 종류를 가리지 않는다. 몰로코의 가장 큰 벤더인 ‘오늘의 집’의 경우, 홈 메인 화면의 대부분이 다 광고다.
이렇게 플랫폼에서 고객이 확인하는 정보의 대다수가 광고로 구성되어 있다면, 고객에게 어떤 상품을 어느 자리에 노출시킬 것인지 결정하는 것이 매우 중요해진다. 즉 고객 접점을 어디에 만들지, 그리고 그 접점에 어떤 정보를 보여줄 것인지 고민해야 한다는 뜻이다. 또한 접점에서 보일 정보(상품 광고)가 고객의 달라지는 경향성을 매우 빠른 시간 내에 반영해야 한다는 점 역시 고려해야 한다는 것은 말할 필요도 없다.
우리가 자주 사용하는 플랫폼 앱에서도 이렇게 치밀하게 설계된 고객 접점을 찾아볼 수 있다. 에이블리와 무신사는 모두 패션 플랫폼 중 이용자 수/MAU 상에서 1위를 다투고 있는 기업이라는 점에서 공통점이 있지만, 에이블리의 지면과 무신사의 지면은 같지 않다. 이 차이는 두 플랫폼을 이용하는 소비자 행동의 차이와 그로 인한 소비자 데이터의 차이에서 기인한다.
기본적으로 무신사는 남성 의류 전문 플랫폼이며 (여성 의류는 대부분 우신사에서 판매된다), 에이블리는 여성 의류 전문 플랫폼이다. 여성과 남성이 의류를 구매할 때 보이는 가장 명확한 차이 중 하나는 바로 ‘시선의 순서’와 동선이다.
독일의 님펜부르크대학 연구팀에 따르면, 남성은 한 곳만 쭉 보는 터널 시야를 가지고 있는데 반해, 여성들은 여기저기 둘러보는 서클 시야를 가지고 있다. 실제로 남성들은 처음 본 상품에 대해 구매 전환율이 높으며, 특히 인기 순위에 오른 제품을 사려는 경향이 있다. 그러나 여성은 의류를 구매할 때 말 그대로 ‘쇼핑’을 하는 특성이 강해, 남성에 비해 인기 순위에 영향을 덜 받으며 처음 본 상품에 대한 구매 전환도 낮다. 오히려 한번에 구매를 끝내기보단 ‘꼬리에 꼬리를 무는 구매’를 한다.
여기서 무신사와 에이블리의 고객 접점이 달라지고, 다시 광고 구좌가 달라진다. 남성 고객이 많은 무신사의 경우, 브랜드/상품 랭킹이 가장 파워풀한 접점(구매전환율이 높은 광고효율이 높은 구좌)일 것이다. 무신사는 남성 고객들의 시선에 따라, 플랫폼에 들어온 후 바로 인기순위를 보게 해 빠르고 높은 구매 전환을 이루어야 한다. 따라서 랭킹을 메인 홈 전면에 내세운다. 상단 메뉴에도 상당히 앞에 배치되어 있는 것을 확인할 수 있다.
반대로 에이블리는 소비자가 처음으로 보게 되는 홈 메인 화면에서 ‘랭킹’이라는 단어가 아예 보이지 않는다. ‘마켓 랭킹’이라는 메뉴가 상단 메뉴 맨 끝에 위치해 있어 해당 메뉴로 들어가기 위해서는 상단 메뉴를 한번 스와이프해야 하기 때문이다. 대신 에이블리는 사용자가 어떤 상품이 마음에 들어 ‘찜’을 하면 팝업으로 이와 유사한 추천 상품이 뜨고, 동시에 ‘찜한 상품이 마음에 든다면 유저들에게 물어보라’는 팝업 메세지를 띄운다. 꼬리에 꼬리를 무는 구매, 쇼핑 자체가 이야기의 컨텐츠가 되는 자사 고객의 행동 패턴을 파악하고, 고객이 그냥 지나칠 수도 있는 단계를 하나의 접점으로 끄집어내어 상품(광고)를 노출한 것이다. 사소해보이는 고객의 데이터도 어떻게 해석하고 플랫폼에 적용하며, 어떤 상품을 노출하는지에 따라 매우 다른 결과를 가져올 수 있다.
흔히 최적의 고객 경험은 최적의 고객 경로를 설정하는 것이라고 혼동하기 쉽다. 그러나 최적의 고객 경험을 설계하는 것은 고객이 따르게 할 완벽한 길을 만드는 것이 아니라, 최적의 고객 접점을 ‘알맞은 자리’에 많이 배치하고, 다시 그 접점마다 ‘알맞은 정보’를 많이 배치하는 것이다.
이 과정 하나하나에서 고객 데이터는 필수적으로 활용된다. 그리고 변하는 소비자의 특성과 고객 경로에 맞추어 적절한 정보를 빠르게 노출하고 또 변경해야 한다. 무엇보다 플랫폼의 특성을 이해하고 플랫폼 내 최적의 자리에서 노출되어야 한다.
이러한 맥락에서, 몰로코의 리테일 미디어 플랫폼(RMP)은 고객사들의 소비자 경험 설계에 있어 명확한 강점을 가지고 있다. 몰로코가 운영하는 사이트에 광고를 게재하는 것이 아닌 솔루션을 파는 회사이기에, 고객사의 플랫폼에 몰로코의 기술력을 바탕으로 한 솔루션이 녹아들 수 있기 때문이다. 빅테크 기업의 사이트에 광고를 게재하는 것처럼 자사에게 고객사를 끼워 맞추는 게 아니라 고객사에 녹아들어 고객사를 ‘최적화’시키는 것으로 관점을 바꾼다면, 몰로코는 결국 모든 플랫폼에 적용 가능하면서 가장 필수적인 프로그램(솔루션)을 만들 수 있다. 모든 플랫폼이 몰로코의 프로그램을 쓰게 되는 것이다.
앱의 모든 화면을 지면으로 만들어라
광고와 고객 경험은 더이상 다른 말이 아니며, 앱의 모든 화면은 지면이 될 수 있다. 플랫폼은 소비자를 위해 적재적소에 필요한 정보를 배치해야 하며, 공급자를 위해 공급자의 정보가 필요한 곳이 어딘지 알려줘야 한다. 구글과 페이스북, 트위터 안에서 자사 고객의 구매 경험을 설계할 수는 없다. 플랫폼 및 상품으로의 첫 유입만 가능할 뿐이다. 이처럼 고객 데이터와 행동패턴을 바탕으로 정교하게 고객 경험을 설계하는 건 자사의 퍼스트파티 데이터*를 분석해 인사이트를 얻고, 앱이라는 지면을 모두 통제 가능할 때 가능하다. 즉 맥락을 고려해 고객의 관심을 끄는 상품을 고객의 시선에 닿는 곳에 배치하고, 이를 통해 구매전환과 플랫폼의 재방문, 재구매로 이어지게 하는 것은 플랫폼 밖이 아닌 안에서만 이뤄질 수 있다.
점차 데이터 분석을 통해 고객 경험을 설계하는 것에 대한 중요성이 커지고 있지만, 많은 기업들은 데이터 분석 자체부터 어려움을 느낀다. 데이터를 쌓아만 둘 뿐, 제대로 활용하지 못한다는 뜻이다. IT 분야 컨설팅 회사인 ‘가트너’와 ‘액센추어’는 각각 “85%의 빅데이터 프로젝트가 실패했다(2017)”, “기업 임원들을 대상으로 한 설문조사에서 8%만 데이터 활용 프로젝트에 만족했다(2019)”며 빅데이터 프로젝트의 투자 대비 성과에 대한 암울한 평가를 내놨다. 또한 전 세계 데이터의 80%이상은 dark data, 즉 저장만 해놓고 활용하지 못한 데이터라고 한다. 즉 대부분의 기업들은 데이터를 쌓아두기만 할 뿐 어떻게 활용할지 모르고, 이를 실시간으로 최적화하지도 못한다. 또한 실제로 플랫폼이 이를 구현해냈다고 하더라도, 광고하기를 원하는 플랫폼의 셀러들이 이를 제대로 활용하지 못한다면 반쪽뿐인 개발이 될 것이다.
몰로코의 솔루션은 B2C 플랫폼에게 있어 분석부터 결과(광고 송출)까지 전 범위에 걸쳐 필수적인 프로그램이 될 수 있다. 그리고 개인화 및 소비자 경험이 중요해지는 소비 트렌드와 이커머스 플랫폼의 폭발적 성장으로 볼 때, 몰로코의 고객층은 무궁무진할 것으로 예상된다.
사실 애드테크를 자부하는 기업들의 모델은 비슷하다. 이제 중요한 건 ‘기술이 무엇이냐’보다도 ‘그 기술을 어떻게 바라보고 활용할 것이냐’, ‘고객사들에게 어떻게 제공할 것이냐’ 이다. 지금은 리테일 플랫폼만을 타겟하고 있지만, 이미 발상의 전환을 통해 직접 금을 캐는 대신 청바지를 팔기로 한 몰로코의 관점은 무궁무진한 타겟을 꿈꾸고 있을 것이다. 빅테크 기업의 사이트에 광고를 게재하는 것처럼 자사에게 고객사를 끼워 맞추는 게 아니라 고객사에 녹아들어 고객사를 ‘최적화’시키겠다는 맥락은 광고 시장을 넘어 더 큰 목표를 한 데 묶어줄 수 있을 것이라 생각한다. 더 나아가 몰로코는 단순한 고객사의 수익 창출을 넘어, 고객사의 고객 경험을 개선해 고객사의 플랫폼을 이용하는 고객들에게 긍정적인 고객 경험을 줄 수 있다. 몰로코가 창출할 임팩트가 기대되는 이유다.
