12) 퍼포먼스 마케팅 실무이론, Framework
온라인 광고와 그로스 관점에서의 프레임워크
*퍼포먼스 마케팅 실무이론부터는 공유에 있어서 출처(링크)를 밝혀주세요. :)
*실무이론의 글은 모두 제 경험에 기반해서 작성한 글입니다. 즉, 검증된 현상에 대해 기술하는 것이 아닌 논문으로 검증되지 않은 현상을 기술하여 함께 검증하자는 목적도 담고 있습니다.
1. 프레임워크(Framework)란 무엇일까?
프레임워크는 무엇일까? 프레임워크의 사전적 의미는 아래와 같다.
프레임워크(Framework) : 소프트웨어 어플리케이션이나 솔루션의 개발을 수월하게 하기 위해 소프트웨어의 구체적 기능들에 해당하는 부분의 설계와 구현을 재사용 가능하도록 협업화된 형태로 제공하는 소프트웨어 환경을 말한다. [두산백과]
Spring framework (docs.spring.io의 이미지)프레임워크는 주로 개발 용어로 많이 사용되고 있다. 예를 들어 특정 프로젝트와 같이 홈페이지를 구축한다고 했을때, 코드에 어떤 태그를 써야하고, 어떤 함수를 추가로 써야하고, 소스 파일은 어느 위치에 넣어야 하는지 등 다양한 작업이 수반되어지는데, 이러한 것을 처음부터 서비스내 규칙과 방식을 정해나아가는 과정은 쉽지만은 않다. 이러한 경우에는 이미 만들어져있는 혹은 많은 사람들이 사용한 프레임워크를 사용하곤 한다. 왜냐하면 이미 많은 사람들이 사용하기 때문에, 그만큼 버그에 대한 수정, 업데이트가 빠를 수 밖에 없고 이것은 즉 개발 시간과 리소스 비용을 낮추고 유지보수가 원활한 비교적 안정적인 방식이 되어주기 때문이다.
비비고 미역국 (열이란 도구만 있으면 된다)미역국 완성이라는 목적에 따라 효율적으로 구조를 짜놓은 시스템이 '프레임워크'라 볼 수도 있겠다. 예를 들어 우리가 빠른 시간내에 미역국을 만들어야 할때, 직접 들어가는 재료를 찾고, 재가공(씻고 자르고)하고, 간을 맞추는 과정보다. 오히려 이미 만들어져 있는 '3분 미역국' 또는 '밀키트'와 같은 상품을 구매해서 만드는 것이 더 빠르고 쉽지 않겠는가? 또한 이미 간도 많은 실험을 통해서 모두에게 적합한 맛을 갖고 있기 때문에, 여기에 우리는 우리 서비스 기호에 맞게 단지 몇가지 채소만을 추가해서 서비스 만의 특별한 향을 낼 수도 있다.
우리가 평소 인지하고 있는 프레임워크는 무언가를 만들기 위한 '틀, 토대'로 생각하는데, 이것도 맞는 의미인 것 같아 보인다.
골조 공사(Framework) : 건축물의 골조(뼈대)가 되는 기둥, 보, 바닥 등을 철근콘크리트, 철재 등의 재료를 이용하여 만드는 공사이다. [두산백과]
사실, 프레임워크라는 단어가 단지 개발에서만 나타나는 용어는 아니다. 아래 이미지처럼 소비자의 흐름을 보여주는 것도 프레임워크라고 불러지기도 한다. 예를 들어 마케팅 퍼널에서도 사용되기도 하고, 프로덕트 차원의 퍼널에서도 사용되기도 하고, 역사적 소비자 고객여정모델에서도 나타나기도 한다.
고객의 구매여정 퍼널 시각화 (이미지 : Beusable)마케팅에서 프레임워크란 때로는 완성된 상품을 만들기 위한 필수 구성요소(Component)를 보여주는 것보다, 고객의 사고 흐름이나 기준을 정리하여 보여주고 마케팅 전략을 수립하는 도구가 되기도 한다. 우리가 대표적으로 알고 있는 4P, STP, 3C, SWOT, BCG 매트릭스 등 모두 여기에 속하게 된다.
SWOT 분석으로 살펴본 2020 유통업계 (이미지 : 네이트 뉴스)프레임워크란 도구가 가지는 또 하나의 장점이 있다. 하나의 무언가를 완성시키기 위한 틀과 필수 구성요소(Component) 또는 흐름(Flow)를 모두 시각화해서 볼 수 있다는 점이다. 이러한 시각화는 우리가 처한 현재 상황을 직관적으로 보여주고 나타내주기 때문에, 우리는 비교적 정의된 용어로 커뮤니케이션을 할 수 있고, 이슈사항 발생시 어디서 어떤 문제가 발생했는지 시각적으로 빠르게 대응이 가능하거나, 단계별로 어떤 것을 성장시켜야 할 지 등 신속한 의사결정에 있어 다양한 이점을 제공해주게 된다.
2. 온라인 광고 프레임워크
2-1) 기본 프레임워크
2-1) 기본 프레임워크의 경우에는 앞서 기술했던 내용을 가져왔다. 기본 프레임워크에 따른 메세지 전략을 이해해야, 2-2) 기능적 프레임워크도 잘 사용할 수 있기 때문에 이번 발행될 이야기에 추가하였다. 우선 기본 프레임워크를 읽기 전, 아래 기본 프레임워크에 대해서 읽고 오면 좋다.
앞서 이전 글에서 설계한 페르소나를 바탕으로 단계별로 어떻게 메세지를 보내면 좋을지 TBF 프레임워크에 따른 예시를 만들어보았다
역사적으로 나타나는 공통적 CDJ 요인 (윌의 퍼포먼스 마케팅 개론)ToFu (Top of Funnel)
<브랜드 인지 : 상품에 대한 상세 정보보다, 정보성, 콘텐츠 중심으로 풀어내는 방법.>
"요즘은 년차가 높아질수록 야근도 많아지죠, #브랜드명"
"직장인의 퇴근 부스터, #브랜드명"
"#브랜드명, 직장인의 퇴근 공식”
MoFu (Middle of Funnel)
<상품 소개 : 상품에 대한 상세정보, 콘텐츠를 중심으로 보다 구체적인 관심을 이끌어 내는 방법.>
"퇴근이 빨라지는 온라인 클래스, #브랜드명"
"비전공자도 가능한 업무 자동화, #브랜드명"
"보고서 만드는데 매일 10분이면 된다고? #브랜드명"
"보고서에 시간 쓰지 마시죠, 업무 자동화는 #브랜드명"
BoFu (Bottom of Funnel) & Sold
<구매 유도 : 구매 기회를 중시하는 고객을 대상으로 구체적인 행동 요구>
"내일이면 가격이 올라갑니다. 선착순 30%할인 #브랜드명" (상품 이미지가 있는 경우 Mofu 제외)
"일주일 무료 시청으로 이제는 칼퇴하세요, #브랜드명" (상품 이미지가 있는 경우 Mofu 제외)
"업무자동화 강의, 오늘 할인이 마감됩니다. #브랜드명"
여기에 대한 핵심은 색으로 친한 문구다. 이것은 이전에 기술했었던 역사 속의 CDJ(Consumer Decision Journey) 모델 중 AIDMA의 Memory의 역할이 담겨 있다. TBF 프레임워크에서 단계별로 전달하는 메세지는 전체적으로 맥락이 맞도록 구성되어야 한다. 또한 이미지 또는 영상과 같이 많은 메세지를 담을 수 있는 매체라면, 위 TBF 프레임워크 메세지를 더욱 심플하게 가져가야 하는 것이 단계별 유기적 흐름의 핵심이다.
2-2. 페르소나에 따른 프레임워크 구축
아래는 이해를 쉽게 돕기 위한 예시일 뿐이다. 이러한 예시는 퍼널이 외부로 설계되어 있는지, 내부에 설계되어 있는지 2가지로 구분이 되고, 2가지를 동시에 운영을 해야 최적의 퍼포먼스 성과가 나타난다. 외부는 알기 쉽게 '잠재고객'이라 이해하면 쉽고, '내부'는 '기고객'이라 이해하면 쉽다. 즉 내부라는 말은 리타게팅 광고처럼, 우리가 갖고 있는 고객의 1RD PARTY, 3RD PARTY 데이터를 이용하는 것으로 이해하면 좋다.
1RD PARTY, 3RD PARTY란 무엇일까? 이 부분은 다음 편에서 기술할 예정이다.
이해를 쉽게 돕기 위해 이미지로 시각화해보았다. 물론 우리가 데이터가 있다면, 광고 시스템에서 모두 세팅 가능한 Target audience 다.
2가지를 믹스해서 함께 운영해야 한다.
외부 설계
외부 설계에 있어서 ToFu, MoFu, BoFu 설계에 있어서 중점적으로 확인해봐야할 지표(Metrics)가 있다. 다만 서비스와 목적에 따라서 광고의 지표는 달라지기 때문에 참고만 해보면 좋다.
TBF 프레임 워크에 따른 메세지 전달 1 (윌의 퍼포먼스 마케팅 개론)ToFu에서는 CPM. 최대한 많은 모수에게 우리 브랜드를 알리기 위한 목적으로 CPM이라는 지표와 과금방식을 선택한다. 물론 CPM이란 캠페인은 증분이란 지표인 클릭수, 비율이란 지표인 클릭률 등 실제 서비스 유입에 대한 성과는 거의 미비한 편이다. 오늘 처음 이 브런치를 마주했다면, 이전에 기술한 내용을 우선 읽고 오는게 좋다.
MoFu에서는 CPC 또는 CPA라는 지표를 사용한다. 실제 유입에 대한 성과를 측정하는 단계이며, 비교적 작은 비즈니스일수록 CPA라는 지표를 통해 MoFu와 BoFu 단계를 축소시켜서 실행하는게 좋다. 즉 고객의 여정을 굉장히 단순하게 축소시키는 문제는 존재하지만, 그만큼 정교한 고객을 데려올 수 있다는 말도 된다. 해당 MoFu에서 가장 중요한 목적은 '유입'이다. 그렇기 때문에 고객을 최종 유입시킬 수 있는 광고 콘텐츠(이미지, 문구, 메세지 등)의 역량이 가장 중요한 부분이다. 다만 여기서 맥락 마케팅이 맞지 않는다면, BoFu단계로 이탈하는 고객이 상당수다. 내가 던진 메세지를 통해 고객이 유입했을때, 고객이 기대한 만큼의 정보를 제공해주어야만 한다.
BoFu에서는 CPA라는 지표를 사용한다. 실제 유입 이후 우리가 설정한 고객의 액션을 중심으로 광고가 운영되는 방식이다. 이때는 광고 콘텐츠의 역량도 중요하지만, 우리 서비스가 실제로 유입된 고객에게 제공해줄 수 있는 큰 혜택이 있어야 한다. 일반적으로 모두에게나 제공되는 혜택보다는 특정한 고객에게 제공해줄 수 있는 상품. 혹은 일반적으로 모두에게나 제공되는 혜택이지만, 사람들이 잘 모르는 혜택을 정보성으로 잘 녹여내는 방법 등. 앞서 위에 페르소나 기준으로, 고객이 마주한 문제점에 대한 해결을 80%이상 제시해주거나 모두 제공해줘야 한다. 이 경우에는 구매가 될 수 있겠고, 구독이 될 수 있고, 회원가입도 될 수 있고 목적에 따라 다양해진다.
내부 설계
TBF 프레임 워크에 따른 메세지 전달 2 (윌의 퍼포먼스 마케팅 개론)내부 설계는 1rd party 또는 3rd party 기반으로 이미 우리 서비스를 방문한 고객 혹은 광고를 통해 우리 서비스를 인지학 고객에게 시도할 수 있는 '리타게팅' 광고이다. 리타게팅 광고란 것은 아래 예시와 같다.
예를 들어, 우리의 웹사이트를 방문했던 사람에게 광고를 노출시켜주는 것. 우리가 쿠팡에서 특정 상품을 보고 나왔을때, 특정 상품에 대한 광고가 우리가 이용한 매체에 이따금식 노출되는 것으로 이해해보면 좋다.
이 역시, 이전에 기술했었던 역사 속의 CDJ(Consumer Decision Journey) 모델 중 AIDMA의 Memory를 통한 그 다음 스텝의 Action을 유도하는 방법론과 비슷하다.
리타게팅의 광고 형식이 퍼포먼스 마케팅에 있어서 가장 성과 핵심요소의 하나이며, 각각의 단계에서 이탈한 사용자에 대해서 페르소나를 구축하고, 거기에 맞는 메세지를 구축해서 던지는 것이 핵심이다.
예를 들어서, 우리가 에어팟 프로를 구매하기 위해서 A, B사이트를 방문했는데, 두 사이트 모두 동일한 가격이라면 어디서 구매할 것인가? A, B사이트는 모두 동일한 UX/UI등 모든 것이 동일하고 브랜드명만 다른 사이트다.
이런 고민의 시점에서. 구매를 결정해야 되는 시점 전 날에, 내가 방문하는 사이트 혹은 이메일로 B사이트가 에어팟 프로를 구매했을때 혜택을 준다고 한다. 혹은 단지 에어팟 프로는 B라고 한다는 메세지를 던져줬다면, 일반적으로 우리는 B가 좀 더 신뢰도가 있거나, 혜택이 있어 B에서 구매를 진행할 가능성이 비교적 높을 것이다.
그렇기 때문에, 퍼포먼스 마케팅에 있어서는 리타게팅 광고가 굉장히 중요하다. 위에 작성한 외부/내부도 사실 내부(리타게팅)이란 방법론이 존재하기 때문에, 외부의 트래픽을 통해 비교적 성과를 잘 낼 수 있다는 말이기도 하다.
사실 리타게팅 광고를 운영하기 위해서는 '모수' 즉 데이터가 얼마나 쌓여있느냐에 따라서 광고가 원활하게 집행되거나, 집행되지 않거나 라는 부분이 있다. 그리고 쿠키(3rd party) 리스가 다가오는 환경에서 앞으로는 리타게팅에 대한 성과를 기대해보기 어려울 수 있다.
이에 대한 해결방법으로 고객의 1자 데이터, 즉 고객의 개인정보를 지속적으로 수집하는 방법이 있다. 요즘 이야기가 많은 CRM 처럼 온라인 광고 뿐만 아니라, 이메일, 문자메세지, 카카오톡 메세지 등 다양한 방법이 있다. 다만 놓치지 않아야할 점이, 1자 데이터로 리타게팅 광고를 할 수 있다는 점인데, 앞으로 구글 광고 매체를 이용할 계획이라면 굉장히 중요한 요소일 것이다. 이 부분에 대해서는 추후 편에 기술할 예정이다.
2-2) 기능적 프레임워크
기능적 프레임워크는 온라인 광고 시스템이 공통적으로 갖고 있는 핵심 기능요소다. 광고 시스템이 갖고 있는 기능적 요소를 어떻게 활용해서 성과를 개선할 수 있는지에 초점이 맞춰져 있다.
현재 시중에 있는 온라인 광고시스템은 주로 캠페인, 광고그룹, 광고소재 이 3가지로 공통적으로 나타난다. 이러한 구조 아래 디스플레이 광고 형태 혹은 검색 광고 형태, CRM 형태 또는 풀형/푸쉬형 매체 자체가 가지는 특성 등에 따라서 내부 기능적 요소가 조금씩 상이한 편이다.
온라인 광고에서 비교적 공통적으로 사용되거나 적용되는 기본 프레임워크를 만들어보았다. 우선, 먼저 온라인 광고에서 비교적 공통적으로 나타나는 캠페인 종류와 캠페인 종류에 따른 측정기준(지표), 측정 기준에 따른 성과 개선이 있다. 이러한 기본적인 온라인 광고 프레임워크는 아래 외에도 서비스마다 다르며, 다양하게 존재할 수도 있다. 다만 이러한 특성은 전반적인 서비스가 광고 운영에 있어서 아래와 같이 비교적 동일한 형태로 나타난다.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론 (온라인 광고 프레임워크 1)캠페인 종류라는 것은 광고 캠페인별 설정할 수 있는 '광고 목적'이다. 비교적 광고매체에서 동일하게 나타나는 목적은 '인지, 유입, 전환' 이렇게 크게 3가지로 나뉘게 된다.
인지의 경우에는 말 그대로 소비자에게 우리 브랜드를 인지시키는 목적으로, 적은 비용으로 많은 사용자에게 광고를 노출시키는 것이 될 수 있다. 유입의 경우에는 소비자를 우리 서비스로 실제 유입시키는 것이 목적으로, 적은 비용으로 많은 사용자가 유입시키는 것이 될 수 있다. 전환의 경우에는 소비자가 실제 우리서비스에서 특정 액션을 시키는 것이 목적으로, 적은 비용으로 많은 사용자가 액션시키는 것이 될 수 있다.
광고매체의 과금방식에 준하는 것은 아니다. 우리가 설정한 광고 퍼널별 목적에 따라 달라질 수 있고, 우리가 정의하는 것에 따라 달라질 수 있다.
측정기준(지표)이라는 것은 위의 캠페인 종류에 따라서 공통적으로 나타나는 측정 지표다. 적은 비용으로 많은 사용자에게 광고를 노출시키는 지표가 되어 줄 수 있는 'CPM (Cost per Mile) : 노출당 비용', 적은 비용으로 많은 사용자가 유입시키는 지표가 되어 줄 수 있는 'CPC (Cost per Click)' 또는 'CTR%(Click-through rate)' 적은 비용으로 많은 사용자가 액션하는 지표가 되어 줄 수 있는 'CPA (Cost per Action)' 또는 'CVR%(Conversion rate)' 및 CAC, CPS, CPI 등. 광고매체의 입찰방식 혹은 메커니즘에 준하는 것은 아니다. 이 역시 우리가 설정한 목표, 정의하는 것에 따라 달라질 수 있고, 같은 CPC, CPM 지표라도 기준에 따라 달라지는 지표가 있다. (상호작용 CPC, 링크클릭 CPC, 아웃바운드 클릭 CPC, 도달 CPM, eCPM, CPV 등)
성과개선이라는 것은 측정 기준(지표)를 개선시키기 위한 방법을 실행하는 것이다. 예를 들어 아래의 예시가 있다.
1) 광고 소재 개선 : 광고의 CTR을 상승시키기 위한 작업. 이미지, 영상 또는 광고문구, 품질지수 등을 수정 및 개선.
2) 광고 캠페인 개선 : 광고소재와 캠페인이 갖고 있는 전략을 함께 믹스하는 작업. 광고매체 내 정의된 캠페인별 입찰방식과 메커니즘 구조가 있다. 뿐만 아니라 페이스북, 인스타그램의 ABO/CBO 캠페인 전략처럼, 광고매체들이 개별적으로 가지는 고유의 캠페인 메커니즘도 있다. 아무쪼록 우리가 만든 광고소재와 광고 캠페인별 입찰방식 등 우리가 세운 측정기준(지표)에 정(+)의 방향으로 움직이도록 개선.
3) 광고 전략 개선 : 광고세트(그룹)이 갖고 있는 구좌별 노출, 노출 시간대, 타겟팅 수정 등 광고 매체가 갖고 있는 시스템에 의존하여 변경하는 방식이다. 이 부분은 정성적인 측면보다 정량적인 측면이 강하게 작용되므로 비용 면에 있어서 효율적인 광고집행을 원한다면 반드시 체크하면 좋다.
EG 1. Target customer의 활동시간이 주로 밤 10시라면, 밤 10시에 광고를 노출시키는 것이 좋아보인다.
EG 2. Instagram의 story 영역에서 유입된 고객의 CPC가 높다면, 해당 노출구좌를 중지시키는 것이 좋아보인다.
EG 3. Naver SEM의 '퍼포먼스 마케팅' 키워드의 CPA가 높다면, 해당 키워드를 중지시키는 것이 좋아보인다.
*단지 예시다. 유입 이후 고객의 행동흐름을 분석하는 것도 중요하고, 고객의 LTV 또는 객단가 등 여러가지를 고려하거나 서비스가 추구하는 방향으로 개선해야한다.
정리하자면, 위의 3가지 구성요소를 통해 우리가 최종적으로 목표로한 KPI를 달성시키는 행위로 볼 수 있겠다. 이러한 KPI는 광고 지표에서 ROAS로 나타나기도 하고, ROI로 설정하기도 한다. 혹은 증분 또는 율의 개념으로 구매수, 구매 전환율, 회원가입수, 회원가입 전환율 등 서비스가 설정한 KPI에 따라 제각각 지표를 가진다.
2-3) 비교적 아쉬운 기능적 프레임워크 (~2021)
위의 프레임워크는 실무에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 기능적 프레임워크는 쿠키리스 시대와 광고 예산의 증가, 기술의 발달 등에 따라서 다양하게 변화해왔다. 이러한 변화에 따라서 나타나는 성과의 차이도 커지게 되었다. 이것을 현대적으로 비교적 아쉬운 기능적 프레임워크, 비교적 성공 가능성이 높은 기능적 프레임워크 2가지로 나누고 시각화 해 보았다.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론 (온라인 광고 프레임워크 2)유입 캠페인 -> 구매 캠페인 -> 리타게팅 캠페인
우선 비교적 아쉬운 기능적 프레임워크를 시각화해보았다. 현재까지 비교적 여러 광고대행사 또는 인하우스에서 사용되고 있는 기능적 프레임워크로. 이러한 프레임워크는 퍼포먼스 마케팅 또는 광고 운영에 있어서 빠른 속도를 보여주지만 최종 성과 달성에 있어서 어려움을 보인다. 즉 과금방식 구조로 캠페인을 운영하고, 과금방식 기준으로 지표를 설정하게 되며, 광고의 성과는 최종 ROAS 또는 CPA로 비교적 지표를 단순하게 설정하여 최종 성과 달성에 어려움을 나타낸다.
해당 프레임워크의 단계별 전략은 고객의 유입, 고객의 구매, 그리고 최종 단일 리타게팅 캠페인을 통해서 CVR, CPA 또는 ROAS 등을 끌어올리는 프레임워크다. 여기에 대한 최적화 방법으로는 광고 소재 개선이 주가 된다. 마치 공장처럼 광고 이미지와 문구를 찍어내는 행위로써, CTR이 높은 광고소재를 주로 찾게 되고 시간이지나 CTR이 떨어지면 또 다시 공장처럼 광고 소재를 찍어내는 행위가 반복된다. 이것은 우리가 만든 광고의 지속 가능성이 낮다는 것인데, 이러한 것이 좋지 않다는 것은 아니다. 하지만 서비스가 더 큰 Agenda로 확장되려면, 이러한 행위가 어느 순간 '정립 또는 정의'되는 시점이 필요해질 것 이다. 이 부분은 퍼포먼스 마케팅 자동화와 최적화 방법론에 연관되어 있는데, 추후 서술하도록 하겠습니다.
또한 해당 프레임워크는 유입 이후 고객 행동흐름을 보지 않는 경우가 대다수이기 때문에, 과금 방식 개선, 전략 개선, 캠페인 개선과 같은 것이 이루어지기 어렵다. 즉, 이 광고가 우리가 설정한 Target customer에게 전달이 잘 이루어지는지, 광고비를 효율적으로 사용하고 있는건 지, 명확하게 알기가 어렵다는 것이다.
해당 프레임워크의 측정기준(지표)은 기본 값을 따라가고 있다.
인지라는 캠페인은 말 그대로 적은 비용으로 많은 사용자에게 광고를 노출시키는 지표가 되어 줄 수 있는 'CPM (Cost per Mile) : 노출당 비용', 유입이라는 캠페인은 적은 비용으로 많은 사용자가 유입시키는 지표가 되어 줄 수 있는 'CPC (Cost per Click)' 또는 'CTR%(Click-through rate)' 구매라는 캠페인은 적은 비용으로 많은 사용자가 액션하는 지표가 되어 줄 수 있는 'CPA (Cost per Action)' 또는 'CVR%(Conversion rate)' 여기에 대한 증분의 차이, 비율의 차이를 통해 소재를 개선하거나 다양한 프로모션을 진행하거나 하게 된다.
위 프레임워크와 아래 서술한 비교적 성공할 기능성 프레임워크 에서는 '인지' 캠페인 진행이 비교적 이루어지지 않는다. 인지라는 캠페인에서는 유입의 측정의 어려움이 있다. 즉 노출 대비 유입이 되지 않는 경우가 굉장히 많다. 이러한 경우, 우리 또는 광고대행사는 '인지' 관련 캠페인을 비교적 운영하지 않게 된다. 유입당 비용(CPC)이 타 캠페인에 비해 굉장히 높게 형성되기 때문이다. 이러한 캠페인은 광고 예산이 비교적 많거나, 서비스가 확대되는 시점 (새로운 Agenda로 넓혀가는 시점) 혹은 이미 서비스가 공중에게 많이 알려져 있는 상태로 비즈니스가 탄탄한 환경에서 실행하는 경우가 많다. 하지만 이것은 정상적인 광고 시스템 내 기계적 운영 방식이며, 더 많은 리드(잠재고객)를 이끌어 오기 위한 좋은 수단이기 때문에, 적은 비용이더라도 우리는 꾸준하게 인지 캠페인을 가져가면 좋다. (이것을 검증하는 방법은 추후 서술하도록 하겠다.)
2-4) 비교적 성공할 기능적 프레임워크 (2022~)
우리는 주로 고객의 행동흐름을 단순히 3가지로만 분류하는 오류를 범한다. 고객의 구매여정지도는 기술의 발달에 따라서 굉장히 더욱 복잡하게 변화하고 진화하고 있기 때문이다. 그렇기 때문에 우리는 오직 광고 혹은 마케팅의 달성을 '전환(Conversion)'으로 결정하게 된다.
그렇게 된다면, 고객에게 '우리 서비스 유입했으니까, 이제 구매해"라는 말 밖에 되지 않는다. 이것을 단계적인 퍼널(Customer decision journey)로 구분해서 각 단계에 우리가 설정한 전환 지표를 세워놓고, 광고를 운영한다면, 최종적으로 우리가 외치는 전환율(Conversion rate) 혹은 전환수(Conversion)을 높일 수 있는 기회를 가질 수 있게 된다.
비교적 성공할 가능성이 높은 기능적 프레임워크가 있다. 사실 숲과 나무를 바라보는 관점의 차이에서 시작된다. 기술의 발달에 따라서 우리는 광고 유입을 통한 고객 행동흐름을 볼 수 있게 되었다. 3rd party 또는 1rd party 데이터를 통해서 고객이 유입 이후 얼마나 체류(duration)했는지, PV는 몇인지, 회원가입, 구매 등과 같은 액션이 이루어졌는지 등 단순한 광고 소재 검증부터, 광고 지표 그리고 광고 매체 검증까지 뿐만 아니라 데이터 드리븐 미디어 믹스도 결정할 수 있게 되었다. **고객 행동 흐름은 광고 뿐만 아니라 비즈니스에 더 많은 인사이트를 우리에게 제공해 준다. 이 부분은 추후 어트리뷰션 툴 관련해서 기술하도록 하겠습니다.
즉, 단순히 광고시스템에서 보여주는 데이터로 광고를 할 것 인가. 고객 행동 흐름을 통한 데이터로 광고를 할 것 인가의 차이다.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론 (온라인 광고 프레임워크 3)캠페인 -> 유입 -> 목표기여
이전의 프레임워크는 인지, 유입, 전환의 다음 단계를 측정기준(지표)/입찰방식으로 설정했다면, 위의 프레임워크는 '유입' 자체를 목적으로 두고, 더 적은 비용으로 우리가 설정한 퍼널 별로 객단가가 높은 고객 혹은 단계별 행동 흐름이 우수한 고객의 유입을 결과 값으로 둔다.
고객의 유입질을 측정해야하는 이유는 '효율적인 광고 운영'을 위함인데, 우리는 불필요한 마케팅 비용을 지출하는 경향이 있기 때문이다. 적은 비용으로 더 나은 고객을 유입시켜야 하는데, 많은 비용으로 불필요한 많은 리드(잠재고객)을 유입시키고자 한다. 앞서 말한 것처럼, 현대 고객의 행동은 단순화시키기 어렵다. "너 유입했으니까, 이제 구매해" 이런 것이 아니다.
이러한 프레임워크는 동일한 성과를 가진 광고 매체 또는 캠페인 또는 그룹 또는 소재가 있을 경우에 고객 행동 흐름데이터로 의사결정을 할 수 있도록 도움을 준다. 광고 매체별 구좌는 한정적이다. 한 사람의 인스타그램에 우리 브랜드의 광고를 모두 띄울 수는 없다. 하나의 구좌에도 경쟁사들간의 실시간 입찰 경쟁(RTB)이 발생되기 때문에, 동일한 매체에 광고를 여러개 집행하는 것은 우리가 집행한 광고들도 모두 경쟁에 참가하는 것으로 되어 광고비용이 증가하게 된다. 즉 단 하나의 광고라도 유입의 질이 높다면, 그 광고만을 운영하는 것이 바람직할 수 있다는 말이 된다.
Q. 왜 또 광고가 적을수록 좋은건가?
광고를 여러개 집행하는 것은 여러 이유가 있다. 목적 달성을 위한 광고 소재 발굴, 더 많은 리드고객 유치, 결국은 내가 볼 때는 '테스트'로 보인다. 계속 '광고 소재'만을 여러개 만드는 행위가 반복되고, 기존 '광고 소재'는 사라지는 것이 아닌가? 언젠가는 우리의 '광고 소재'가 테스트가 아닌, 고정적인 메세지를 잠재고객에게 전달해야 하는 시점이 온다. 즉, 서비스 확장을 위해서 더 많은 리드(잠재고객) 유치가 필요해지는 시점에서는 역사적 CDJ인 모델 중 하나인 AIDMA 모델의 6step의 '메모리(Memory)' 라는 단계가 점점 더 중요해지게 된다. 이 경우에는 이전에 서술했던 'Tofu 단계'처럼, 더 많은 리드 고객을 담아내기 위한 행위라고 볼 수 있다. 혹은 동일한 메세지를 던지면서, 우리 서비스 혹은 상품을 각인시키는 행위라고도 볼 수 있다.
그렇기 때문에, 위 프레임워크를 원활하게 활용하기 위해서는, 우리가 설정한 페르소나에게 던질 메세지를 사전에 정의해놔야한다. 우리 Target cutomer가 원하는 메세지가 무엇인지에 대한 '테스트'를 해야한다. 이미지, 영상은 기술과 문화, 사회에 따라 지속적으로 변화하는 '변수'다. 비교적 변화가 덜한 '문구'에 대한 '검증'을 우선적으로 어느정도 완성시키면 좋다.
동일한 환경에서 동일한 성과를 나타내는 광고 캠페인 또는 그룹, 소재들이 있을때, 의사결정에 있어 도움을 주게 된다. 아래의 결과로는 PV가 높은 캠페인 A만을 라이브 시켜, 실시간 광고비딩 경쟁을 낮추면서 더 적은 비용으로 더 많은 잠재고객을 유입시킬 수 있다.
캠페인 A : CTR 7%, CPC 200원, CVR 1%, CPA 20,000원, PV 5회
캠페인 B : CTR 7%, CPC 200원, CVR 1%, CPA 20,000원, PV 3회
위 경우는 매체 검증에서도 동일하다. 아래의 경우 어떤 매체가 좋다라고 결정하기 어려워보이지만, 우리 서비스에 관심이 있는 고객이 매체 B에 포진해 있다는 것을 알 수는 있어 보인다. 그렇다면 매체 B의 CPC를 낮추는 목적으로 광고 운영을 시도하는 것도 방법 중 하나로 보인다.
매체 A : CPC 150원, PV 1.3회, Duration 00:12
매체 B : CPC 350원, PV 2.5회, Duration 01:32
유의미한 광고 캠페인을 검증할수도 있다. 적은 CPC를 가지고, 높은 CTR을 가진 캠페인이 있을때, 유입하자마자 3초 이내로 이탈이 발생한다면 우리 서비스에 과연 유의미한 고객이라고 보기 어렵다. 또한 높은 CPC를 가지고, 낮은 CTR을 가진 캠페인이 있을때, 우리 상품페이지를 5회 이상 조회하는 고객이 많다면, 오히려 위 캠페인보다 최종 KPI에 달성할 수 있는 가능성이 높은 고객이 많다는 것을 나타낼 수도 있다.
정합성이 높은 전환(Conversion)을 가진 광고를 구분할 수 있다. 즉, 우리는 광고 시스템에서 제공하는 전환(Conversion)으로 성과를 측정하게 되는데, 최종적으로 고객의 구매에 있어 어떤 광고가 전환에 유의미했는지 명확하게 검증하기가 어렵다. 특히 광고 시스템의 트리 구조에 안쪽(광고소재)으로 들어갈수록 더욱 어려워진다.
특정 광고매체의 경우 예를 들어 페이스북, 인스타그램의 경우에는 광고 수가 많아질수록 광고의 빈도수(도달수/노출수)가 높아지게 되는데 이러한 경우, 전환이 전혀 발생되지 않을 광고캠페인에 전환이 부여되어 잘못된 캠페인 운영을 하게 되는 경우가 발생하게 된다. 이것은 '전환기여'에 따라 조금씩 상이하나, 도달수가 높아진 다는 것은 한 사람에게 동일한 광고가 여러번 노출되는 것으로, 이것이 확장되면 우리가 하나의 매체에 동일한 광고 전략으로 10가지 광고를 집행했을때, 한명의 소비자에게 10가지 광고가 모두 노출되어 클릭이 발생되고, 최종적으로 고객의 구매에 있어 어떤 광고가 전환에 유의미했는지 파악하기 어려워진다. 즉, 고객의 최종 구매결정 과정의 요인 '광고소재'였는지, '광고의 빈도수' 였는지 어려워진다는 것이다.
이러한 경우, 우리는 고객행동흐름 데이터를 통해 실제 액션이 일어난 광고소재 B만을 라이브하여, 더 적은 비용으로 잠재고객에게 광고를 노출시키고, 전환(Conversion)시킬 수 있다. 실제 광고시스템에 기록된 Conversion이 21회 였으나, 실제 고객 행동 흐름 데이터를 통해 확인한 결과는 89회로 고객의 최종 전환에 기여한 소재는 B가 가장 유의미해보인다.
광고소재 A : CPA 5,300원, Conversion 41회, 실 CPA 4,300원, 실 Conversion 52회
광고소재 B : CPA 9,700원, Conversion 21회, 실 CPA 1,900원, 실 Conversion 89회
광고소재 C : CPA 4,300원, Conversion 52회, 실 CPA 9,700원, 실 Conversion 21회
광고소재 D : CPA 2,200원, Conversion 78회, 실 CPA 2,200원, 실 Conversion 78회
광고소재 E : CPA 1,900원, Conversion 89회, 실 CPA 5,300원, 실 Conversion 41회
전환을 추적하기 어려운 서비스 혹은 환경에 도움을 줄 수 있다. 전환 자체가 우리의 웹사이트 또는 앱이 아닌 외부에서 이루어지는 경우, 혹은 전환 이벤트 자체를 수집할 수 없는 환경에 있다면 고객 행동 흐름데이터로 비교적 우리 Target customer가 어떤 매체 또는 캠페인에 존재하는지 혹은 Drop할 것인지에 대한 의사결정내릴 수 있다.
우리의 서비스를 탐색하는 행위가 많을수록, 전환에 기여할 것이다라는 가설을 세운 상태에서, 매체 A, B, C를 광고하였고, 여기에 대한 결과는 아래와 같다. 결과에 따르면 매체 A의 성과가 좋고, 매체 C는 광고를 중단하는 것이 좋은 것으로 보인다. 이러한 경우 매체 B도 드랍하면 좋지 않을까? 라는 Question이 오게 된다. 이러한 경우는 사실 매체가 많아지면 더 고민이 많아지는데, 이 경우 우리가 설정한 지표들의 average(평균값)을 산출해서 평균 값보다 좋지 않은 매체는 모두 Drop하는 방법이 비교적 합리적이고 효율적이다. 즉 아래 A, B, C의 측정지표는 PV/Duration이고, 평균값에 미치지 못한 매체 C만 Drop하는 것이 합리적 판단으로 보인다. (전환이 측정되지 않는 서비스일수록, 마케팅 종료 후, 고객 설문조사를 진행하는 것이 좋다.)
매체 A : 광고비용 3,000,000원, CPC 450원, PV 4.5회, Duration 02:32, PV당 비용 120원
매체 B : 광고비용 5,000,000원, CPC 350원, PV 3.2회, Duration 01:53, PV당 비용 210원
매체 C : 광고비용 10,000,000원, CPC 150원, PV 1.2회, Duration 00:12, PV당 비용 162원
위와 같은 이야기 들로 우리에게 적합한 마케팅 매체 믹스를 하는데 도움을 준다. 즉 이것은 앞서 말한 매체 검증과 비슷한 맥락이기도 하다. 광고는 보통 풀형, 푸쉬형과 같이 검색형, 디스플레이형 광고로 나뉘게 된다. 뿐만 아니라, CRM과 같이 여러 툴도 존재하게 되는데, 모든 매체를 활용하여 구좌를 선점하는 것도 좋아보이나 때로는 선택과 집중으로 우리 Target customer가 주를 이루는 곳에 집중적으로 광고를 태우는 것도 좋아보인다.
서비스가 확장될수록 운영하게 되는 광고 매체가 많아질수도, 광고 소재가 많아질 수 있다. 서비스가 더 큰 아젠다로 움직이려면, 여기에 대한 고민이 생기게 되고 가장 효율적인 선택을 하게 된다. 이럴때 위와 같은 프레임워크가 도움을 줄 수 있다.
이러한 행위는 굉장히 복잡해보이지만, 어렵지도 않고, 복잡하지도 않다. 이러한 행위가 반복되면, 더 나은 성과를 위한 선택과 집중을 할 수 있는 기회가 보일 것이고, 고민의 시간을 줄이면서 광고를 효율적으로 운영할 수 있게 된다.
위 프레임워크에서 가장 중요한 핵심은 고객에게 단계별 메세지를 전달하여 최종적인 전환율(KPI)을 끌어올릴 수 있다는 것이다. 즉, 이러한 것은 '프로덕트 개선'에도 도움을 주는데, 전혀 서비스에 의미없는 고객이 유입되어 데이터의 정합성을 낮추는 것보다, 우리 서비스에 의미있는 고객이 유입되어 그 고객에 맞는 프로덕트 개선이 이루어지고, 각 단계별 전환율을 끌어올리는 것이 조금 더 유의미하지 않을까 생각한다.
이러한 행위는 어떻게 이루어지는 것일까?
우선, 먼저 우리의 고객여정지도(Customer Decision)를 설계해야 한다. 그리고 고객여정지도별 세그먼트를 나눌 수 있어야 한다. 이것은 3rd party 뿐만 아니라 1rd party 기준이 될 수도 있고, CRM마케팅이 될 수도 있다. 각 단계의 모수가 적다면, 각 단계의 트래픽을 우선 끌어와야한다는 것도 중요하다. 그렇기 때문에 서비스가 작을수록 고객여정지도는 단계 및 측정가능한 지표 등 최대한 간소하게 구성하고, 유입 데이터를 제대로 쌓을 수 있는 환경을 사전에 구성해놔야 한다.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론 (온라인 광고 프레임워크 4)(이해를 돕기 위한 예시다. 정답이 아닙니다.) 이러한 행위를 시각화해보았다. 내가 예시로 만든 CDJ(Customer decision journey)의 KPI는 '구매(Purchase)'이며, 고객의 행동흐름을 총 7단계로 퍼널로 구분하였다. 각 단계에서의 Segment는 유입한 고객의 데이터(이메일, 휴대폰 전화번호, Cookie 등)로 마케팅으로 활용가능한 데이터다. 그리고 이 단계에 어떤 매체를 사용하고, 캠페인을 사용할 것인지 기입해 보았다.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론 (온라인 광고 프레임워크 5)(이해를 돕기 위한 예시다. 정답이 아닙니다.) 이후 측정기준과 어떻게 개선하면 좋을지 시각화해 보았다. 유입 단계에서는 광고소재 개선을 통해 적은 비용으로 고객을 유입시키기 위한 CTR (Click Through Rate)란 측정기준과 개선방법을 세웠다. 이후 메인페이지와 상품페이지에서는 고객의 유입 이후 PV, Duration이란 측정기준을 세우고, 광고 Targeting 설정을 통한 개선을 진행하고자 한다. 상세페이지를 방문했으나 회원가입까지 이루어지지 않은 고객에게는 CVR%(Conversion rate)란 지표를 세우고, 특정 혜택을 제공하는 메세지를 통해 개선을 진행하고자 한다. 이와 같은 측정기준과 개선방법을 세우고 하나씩 나아가면, 광고 성과를 올라가면서, 양질의 고객을 유입시킬 수 있다.
성과에 있어 가장 중요한 것은 메세지라는 것을 잊으면 안된다.
3. 그로스 관점의 프레임워크
퍼포먼스 마케팅을 통한 양질의 고객의 유입이 프로덕트에서는 어떤 개선방향을 도출해줄 수 있을까?
전혀 서비스에 의미없는 고객이 유입되어 데이터의 정합성을 낮추는 것보다, 우리 서비스에 의미있는 고객이 유입되어 그 고객에 맞는 프로덕트 개선이 이루어지고, 각 단계별 전환율을 끌어올리는 것이 조금 더 유의미하지 않을까 생각한다.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론 (온라인 광고 프레임워크 6)(이해를 돕기 위한 예시다. 정답이 아닙니다.) 이후 측정기준과 어떻게 개선하면 좋을지 시각화해 보았다. 위 요점은 아래와 같다.
양질의 Target Customer 유입 +
측정가능한 지표를 통해 단계별 개선
= 프로덕트(Product)의 성장 + 매출의 성장
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론 (온라인 광고 프레임워크 7)시각화를 해보니 어쩌면 이러한 것이 우리가 요즘 말하는 '그로스 해킹(Hacking Growth)'의 과정이 될 수도 있어보인다. 그로스해킹은 서비스 플로우를 'Acquistion (획득), Activation (활성화), Retention (유지), Referral (추천), Revenue (매출)' 등으로 나누어 측정가능한 지표로 반복하고 개선해나아가는 방법론이다.
위 인물은 그로스해킹(Hacking Growth)를 처음 발표한 Sean ellis다. 그로스해킹과 퍼포먼스마케팅과 다른 개념처럼 보이지만, 그의 말에 따라서는 그로스해킹이라는 큰 범주 안에 '퍼포먼스 마케팅'도 중요한 역할 중 하나거나 동일한 것으로도 보인다.
"A growth hacker is a person whose true north is growth. Everything they do is scrutinized by its potential impact on scalable growth. (Sean ellis)"
자세한 내용은 Sean ellis가 기술한 아래 이야기를 참고해보면 좋다.
어쩌면 그로스 마케팅, 퍼포먼스 마케팅의 차이는 성과 개선에 있어 외부에 있는지, 내부에 있는지의 차이로 보여지기도 한다. 공통적인 요소는 '측정 가능한 지표'를 발굴하고, '개선 시키는 행위'로 보이긴 한다. 자세한 내용은 이전에 기술했던 아래 내용을 읽어주시면 감사하겠습니다. 사실 두 가지 모두를 운영하는 것은 어렵지만, 인지를 한다면 데이터 기반 의사결정 및 상호 커뮤니케이션에 있어서 많은 도움을 줄 것이라 생각한다. (데이터는 결국 회사가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 것이고, 도움이 될 때 가치가 생겨난다.)
다음 편은 온라인 검색광고(SEM)에 대해 서술합니다. 온라인 광고를 처음 시작하시는 분, 실무적으로 적용이 필요하신 분이 있다면 찾아와주세요.
감사합니다. 그럼 새해 복 많이 받으세요.
장용국 드림. (2022.01.03.)
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안녕하세요. 장용국입니다.
현재는 IT 에듀테크 업계에서 일하며, 한양대학교 석사과정에 재학 중에 있습니다.
검증된 현상을 기반으로 함께 인사이트를 그려가는 걸 좋아해요.
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