데이터 마케팅 필수 지침서 (기초)
Data Marketing 101 (basis)
안녕하세요.
오랜만에 다시 인사드리는 장용국입니다.
저는 현재 빅데이터 유니콘 기업에서 그로스 컨설턴트로 일을 하고 있는데요. 주로 데이터를 통해 기업이 비즈니스와 마케팅 성과를 개선시킬 수 있도록 도와드리고 있는 일을 하고 있습니다.
아무래도 기술의 발달에 따라서 데이터가 중요해지는 시대가 찾아왔는데요. 얼마 전까지는 시장에서 최소한의 비용으로 최대한의 효율을 만들어내는 퍼포먼스 마케팅이 화두였습니다.
하지만 이제는 애플의 개인정보보호정책(ATT)와 같은 사회적 현상에 따라서 고객 데이터를 누구나 쉽게 얻지도 못하고 제공하기 어려워졌습니다.
따라서 앞으로는 고객 데이터의 획득이 기업에게 중요해질 것이며, 획득한 데이터를 활용해서 기업의 성장을 만드는 데이터 마케팅이 화두될 것 입니다.
이러한 흐름을 누구나 쉽게 잘 배울 수 있도록 본 글을 준비했는데요 본 글은 데이터 마케팅을 시작하고 싶으신 분에게 도움이 되실 수 있도록, 원론과 실무에 대한 이야기를 담아냈습니다.
분량은 총 48분으로, 본 링크를 저장하신 후 출퇴근 시 읽는다면 많은 도움이 될 것입니다.
PS.
밤새 작성해온 만큼
많이 많이 공유해주시면 감사하겠습니다.
장용국 드림 (23.05.08.)
데이터 마케팅 필수지침서 (기초편)
목차
1. 데이터 마케팅의 이해
2. 그로스 마인드셋의 이해
3. 고객 데이터의 이해
4. 퍼널의 이해
5. 미방문 고객 퍼널의 이해
6. 방문 고객 퍼널의 이해
7. 마무리
1. 데이터 마케팅의 이해
먼저 데이터 마케팅을 설명하기 위해서 마케팅이라는 것이 무엇인지에 대해서 다 함께 세임포인트를 맞춰보고자 합니다. 너무 깊이 있게 다루지 않고, 간략하게만 다룰 것입니다.
모든 단어는 본래 의미를 갖고 있습니다.
단어가 가진 의미가 하나의 문장으로 완성되어 이야기로 변화하는데요. 마케팅도 그럴 것 입니다. 마케팅이라는 본래의 의미를 통해 우리는 어떤 어떤 마케팅을 한다는 것처럼요.
따라서 마케팅이라는 단어를 정의내린다면, 과거에 이 단어가 어떤 의미를 갖고 탄생되었는지 이해를 하면 좋습니다. 그래서 저는 먼저 마케팅이란 것을 쉽게 이해해보기 위해 본질과 현상이라는 용어를 사용해보고자 합니다.
마케팅에 있어 본질이란 사전적 의미는 비즈니스와 소비자를 연결시켜주는 역할입니다. 소비자가 비즈니스를 찾아오게 해주는 역할을 갖고 있는데요.
예를 들어 우리가 오프라인 매장을 오픈했다면, 아무리 상품의 가격과 품질이 좋아도, 고객이 방문하지 않는다면 의미가 없을 것 입니다. 이러한 과정에서 고객의 방문을 만들어내는 것이 마케팅이라 이해하면 좋습니다.
여러 학술적 자료와 사전에 의하면 마케팅이란 생산자가 상품 혹은 용역을 소비자에게 유통시기는데 관련된 모든 경영활동이라 정의하고 있는데요.
그렇다면 위와 같은 마케팅 본질적 의미에 파생되는 '현상'은 무엇일까요?
제가 생각하는 현상이란 사회 문화, 환경 변화, 기술 변화와 같은 소비자의 행동에 대해서 예측하기 어려운 것이라 생각합니다. 예를 들어 고객의 방문을 만들어내기 위해서, 우리는 마케팅 전략을 세우게 되는데요.
사실 이 마케팅 전략은 우리가 이러한 유통 또는 행동을 했을 때, 고객이 방문할 것이다라는 가설이 담긴 것일 겁니다. 그럼 이 가설을 세우기 위해서는 우리가 특정 행동을 했을 때, 고객이 방문할 것이다라는 예측이 있어야 하는데요. 이러한 예측은 대표적으로 사회 문화, 환경 변화, 기술 변화 등이 있을 것 같습니다.
예를 들어 설탕이 들어가지 않은 음료수란 트렌드가 있습니다. 이러한 음료수는 제로 콜라를 대표적으로 시작되어 제로 사이다, 제로 펩시, 제로 맥콜, 제로 암바사 등으로 시간이 지남에 따라 더 많은 제로 형태의 음료수로 나타나고 있는데요. 이러한 현상은 옛날의 웰빙과 비건 트렌드와 상관 관계가 있고 사회 문화에 하나의 예시로 볼 수 있습니다.
또 기술의 변화로는 과거 미디어는 TV와 신문, 옥외광고 등과 같은 오프라인 미디어로 고객의 특성(Persona)를 고려하지 않고 광범위로 노출되는 단방향 커뮤니케이션의 형태였습니다. 청중은 선택권 없이 미디어를 수용해야 했으나, 기술의 발달에 따라 이제는 컴퓨터와 핸드폰을 통해 나타나는 유튜브와 넷플릭스란 플랫폼을 통해 내가 원하는 미디어와 광고를 볼 수 있게 되는 쌍방향 커뮤니케이션 형태로 변화하게 되었습니다.
이러한 기술의 발달과 함께 코로나로 인해서 우리가 마주하는 환경이 변화하게 되었는데요.
소비자가 집 안에 머무는 시간이 증가함에 따라서, 집 안에서 소비할 수 있는 콘텐츠를 찾게 되었고 그러한 현상은 미디어 산업에 있어 큰 변화를 야기하게 되었습니다.
기존에는 미디어를 텔레비전을 통해 수동적인 단방향 커뮤니케이션 형태로 소비했다면, 이제는 기술의 발달과 환경의 변화에 따라서 본인이 원하는 콘텐츠를 직접 선택하고 시간을 소비한다는 것이죠. 대표적으로 넷플릭스가 있는데요. 소비자가 원하는 콘텐츠를 찾는 시간을 감소시키고, 원하는 콘텐츠를 통해 시간을 소비할 수 있는 플랫폼이기 때문입니다.
라스웰이 제시한 SMCRE 모델과 같이 학술적인 것 뿐만 아니라 이미 쌍방향 커뮤니케이션이 중요해졌다는 것은 이미 모두가 아는 사실입니다. 사회 문화, 기술 문화, 환경 변화 등에 따라 소비자를 예측하기 어려워지는 시대에서 현 시대의 비즈니스는 소비자가 원하는 형태로 나타나야 매출이 되어지는 현실인 것은 누구나 공감할 것이라 생각합니다.
이러한 고객의 행동에 대해서 예측하기 어려운 현상을 기반으로 우리는 가설을 세워 소비자를 서비스에 방문시키고자 합니다. 즉 가설을 세워 마케팅에 적용을 하는 것이며, 본질을 통해 현상을 기반으로 마케팅 전략을 세우는 것이라 볼 수 있겠네요.
이와 더불어 마케팅 매체의 이동에 대해서도 생각해보면 좋습니다.
기술의 발달에 따라 전통 매체가 디지털 매체로 많은 전환이 있었는데요. 우리가 알고 있는 ATL, BTL란 홍보학 용어가 대표적 사례 중 하나입니다.
ATL(Above The Line)은 기업과 소비자간의 단방향 커뮤니케이션으로 TV, 신문, 라디오, 잡지 등과 같은 매체를 활용해서 홍보 또는 마케팅을 하는 기법이며, BTL(Below The Line)은 기업과 소비자간의 쌍방향 커뮤니케이션으로 오프라인 행사, 다이렉트 마케팅 등과 같은 기법입니다.
이 둘의 차이점은 미디어를 활용하냐 커뮤니케이션 방식이 일방향인지 쌍방향인지에 따라서 구분됩니다. 예를 들어 명확한 타겟 군이 존재하는 또는 명환한 타겟에게 메세지를 전달하냐 아니면 타겟 군 없이 많은 청중에게 메세지를 전달하냐 등이 있습니다.
하지만 기술의 발달로 인해 소셜미디어, 웹사이트, 문자메세지, 이메일 등이 다양하게 나타나면서 과연 이 매체를 정의할 수 있는 용어는 무엇일까에 대해서 이야기가 나오기 시작했습니다. 광고주에게 비용을 청구하는 기업의 입장에서 ATL, BTL이란 단어를 표기하는게 맞는 것인지 아니면 앞으로 상품을 판매하기 위해서 ATL, BTL이란 단어로 홍보하는 것이 맞는 것인지요.
이러한 상황에서 TTL(Through The Line)이라는 용어가 나타났습니다. 즉 기존의 ATL과 BTL를 관통시킨다는 용어로, ATL과 BTL을 모두 활용하여 다중 미디어 속에서 효과적으로 마케티을 하는 통합 마케팅 커뮤니케이션이라는 의미를 담고 말입니다. 사실 이러한 용어는 우리가 흔히 알고 있는 통합 마케팅 커뮤니케이션(IMC, Integrated Marketing Communication)에 사용되기도 합니다.
과연 기술의 발달에 따라서 홍보학의 용어만 달라졌을까요?
그렇지 않습니다. ATL, BTL이 TTL로 변화함에 따라서 기록이 자동화되었다는 점이 있습니다. 우리는 과거에 오프라인 매장을 운영했을 때, 고객이 주로 언제 방문하는지 그리고 주로 어떤 상품이 많이 판매되었는지, 자주 방문하는 고객은 누구인지 등 여러 매출부터 고객 기록을 모두 수기로 작성하였는데요.
기술의 발달에 따라서 위와 같은 기록은 모두 컴퓨터에 쌓이기 시작했습니다. 굳이 내가 원하지 않는 정보까지 말입니다. 예를 들어 우리는 네이버 블로그를 한번 쯤 만들어보았을 것 인데요. 내가 운영하는 네이버 블로그의 통계 항목에 방문하면, 내 블로그에 방문한 사람의 연령대, 성별, 평균 사용시간, 시간대 분석까지 내가 생각치도 못한 데이터가 쌓이고 있다는 것을 알 수 있을겁니다.
생각치도 못한 데이터라면 말 그대로 사용하려고 했던 데이터가 아니였다는 말인데요. 이렇게 무수히 사용하려고 하지도 않았던 데이터가 방대하게 기록되니, 우리는 이렇게 방대하게 모인 데이터를 어떻게 잘 활용할 수 있을지에 대한 고민이 생기게 되었고, 이 고민은 모여진 데이터로 통합하고 분류하고 여러 과정을 통해 마케팅 가설을 세워보고, 전략을 세우고 실행을 통해 결과를 얻는 행위로 이어졌습니다. 즉 이 것을 우리는 데이터를 통한 인사이트 전략이라 부르고 있습니다.
내 블로그에 방문하는 데이터 중 연령대를 확인해보면 20,30대가 많다는 것을 볼 수 있는데, 여기에 성별 방문수를 합치게 되면, 남성과 여성의 연령대별 방문 비율을 볼 수 있게 되고 우리는 30대 남성을 위한 콘텐츠를 만들어 블로그 평균 방문사용시간을 늘림을 통해, 30대 남성의 전환율이 높은 블로그를 만들 수 있게 된다라는 가설을 세울 수 있습니다. 즉 방대한 데이터를 목표에 따라 통합해보고, 분류해보고 하는 과정에 있어서 우리는 더욱 더 세밀한 인사이트를 발굴하게 되었습니다.
위에 대한 이야기를 바탕으로 우리는 데이터 마케팅에 대해 간략하게 이해해 볼 수 있을 겁니다. 마케팅의 본질이 비즈니스와 소비자를 연결시켜주는 역할이였다면 데이터 마케팅은 '데이터를 통해 비즈니스와 소비자를 연결시켜주는 역할'이라 인지해볼 수 있겠는데요.
데이터 마케팅의 본질이 데이터를 통해 비즈니스와 소비자를 연결시켜주는 역할이라면, 현상은 온라인 광고, 고객 데이터, 비즈니스 데이터 등과 같은 고객이 우리 서비스에 남긴 기록을 의미할 것 입니다.
우리는 온라인 광고 매체를 이용하면서 고객이 우리 광고를 클릭 했을 때 또는 고객이 우리 서비스에 방문하였을 때 남기는 고객 데이터 그리고 이 고객 데이터와 서비스 데이터를 연결하여 우리 서비스에서 고객이 어떤 행동을 하였고 어디서 이탈하였는지 그리고 어떤 고객이 무엇을 구매했고 얼마의 매출을 만들어냈는지 비즈니스 데이터 등을 보고 마케팅에 적용한다는 것을 현상이라 볼 수 있겠네요.
이로써 데이터 마케팅은 고객이 남긴 데이터를 활용하여 고객과 기업을 효과적으로 연결해주는 역할을 가진다는 것을 알 수 있을 것 입니다.
특히 이 연결을 효과적으로 하기 위한 방법은 대표적으로 아래 4가지가 있습니다.
- 데이터를 활용한 마케팅 기획
- 데이터를 활용한 인사이트 발굴
- 다양한 데이터 솔루션의 활용
- 빠른 실행과 개선
이러한 현상을 마케팅에 잘 적용시키려면 위 4가지에 대해서 이해해보면 좋은데요. 우선 우리가 가진 데이터를 사용하여 데이터 마케팅을 잘 하려면 모두 중요한 내용이지만, 비즈니스 유형 또는 서비스 종류에 따라서 적용되는 방법은 제각각 일 것 입니다.
따라서 여기서 가장 공통적으로 적용될 수 있는 이론인 빠른 실행과 개선에 대해서 이야기를 해보려합니다.
빠른 실행과 개선에 대해서 이해해보려면, 우리는 그로스해킹이란 개념을 이해해보면 좋은데요. 이 역시 그로스해킹에 대한 모든 이야기를 담지 않고 필요한 내용만 간략하게 담아 이야기 드리려합니다.
우선 우리가 시장의 잠재고객을 마케팅하기 위해서는 아래 4단계는 필수적으로 거쳐야할 단계일 것입니다.
이 단계는 마케팅의 기본이면서, 기술의 발달에 따라 점차 간소화되고 있다는 특징을 갖고 있는데요. 바로 앞서 이야기 했던 것 처럼 기록이 자동화된다는 점도 있을 것이고, 시장조사나 소비자 특성 조사와 같은 정보탐색 행위도 단순히 온라인에서 검색이란 행위로 이전보다 쉽게 얻을 수 있게 되었습니다.
즉 마케팅 기획과 실행이 굉장히 신속하게 되었다는 장점을 갖고 있는데요. 이러한 장점을 가지고 더욱 효과적으로 마케팅을 하기 위한 방법이 그로스해킹에서 말하는 그로스 마인드 셋입니다.
앞서 위 이야기를 통해서 우리는 데이터 마케팅에 대해서 간략하게 이해해보았는데요. 데이터 마케팅은 고객이 남긴 데이터를 활용하여 고객과 기업을 효과적으로 연결해주는 역할을 가지고 있다는 것을 알 수 있었습니다.
2. 그로스 마인드셋의 이해
[그로스해킹의 개념을 최초 정립한 션 엘리스]그로스해킹은 2010년부터 떠오르기 시작한 비즈니스와 마케팅 전략 중 하나입니다.
그로스해킹은 기업의 성장을 위한 문제를 푸는 방법으로 그로스(Growth)는 성장을 의미하고 해킹(Hacking)은 방법(문제를 푸는 방법)을 의미합니다.
때로 해킹은 다소 생소한 의미긴 하나, 컴퓨터를 해킹한다라는 말은 들어보셨을겁니다. 컴퓨터를 해킹하려면, 컴퓨터에 로그인을 해야할 것이고 로그인을 하기 위한 수 만가지의 비밀번호를 쳐야할 것입니다. 그 수 만가지 중 단 한가지가 컴퓨터에 로그인 하기 위한 비밀번호 일 것 입니다.
즉 이 해킹이란 용어는 무수한 방법 중에 성공할 수 있는 방법을 찾아내는 것 입니다.
여기에 '컴퓨터'가 아닌 '기업'으로 단어가 치환된다면 이해가 쉬워집니다. 즉, 기업의 성장을 위한 문제를 해결하기 위한 방법을 찾는 것 입니다. 그 방법은 실패일수도 성공일수도 있겠지만, 이러한 방법을 시도해서 기업의 성공을 만드는 것. 즉 수 많은 방법을 시도해야해야 단 한 번의 성공을 맛볼 수 있다는 것을 의미하기도 합니다.
기술의 발달에 따라서 우리는 기업의 성장을 만들 수 있는 방법을 찾기가 과거보다 비교적 수월해졌습니다. 예를 들어 과거의 마케팅은 성과를 수집하기에 오랜 시간이 걸렸지만, 현재의 마케팅은 성과를 바로 받아볼 수 있게 되었습니다.
또한 과거의 마케팅은 잠재고객에게 동일한 구좌에 주로 하나의 광고만 할 수 있었지만, 현재는 잠재고객에게 동일한 구좌에 두개 이상 광고를 집행하여 A/B테스트의 결과도 빠르게 받아볼 수 있게 되었습니다. 그리고 서비스에 방문한 고객의 행동과 과정을 데이터 또는 SaaS를 통해 바로 바로 볼 수 있게 되었습니다. 앞서 말한 것처럼, 데이터가 자동으로 기록되는 세상 그리고 데이터를 더 잘 볼 수 있는 도구가 생겼기 때문입니다.
이를 바탕으로 마케팅을 잘 할 수 있는 전략이 자연스레 대두되었는데요. 앞으로의 데이터 마케팅을 잘 하기 위한 방법론을 제시하는 것이 바로 그로스해킹입니다.
그로스해킹을 적용해서 성공을 만든 기업이 많이 있습니다. 우리가 알고 있는 페이스북, 드롭박스 등 셀 수 없는 글로벌 기업이 많고, 국내에는 쿠팡, 네이버, 카카오, 토스 등 모두 그로스 팀이 빌딩되어 그로스해킹을 하고 있는 대표 기업 중 하나입니다.
과연 그로스해킹이 특정한 스킬이 필요한 없어도 되냐고 묻는다면 저는 단연코 Yes라고 말할 것 입니다. 하지만 그로스해킹을 누구나 할 수 있는 것이냐 물어본다면 저는 단연코 No라고 할 것 입니다. 그로스해킹은 누구나 할 수 있는 것이 아닙니다. 그로스해킹을 할 수 있는 마인드셋을 가지고 있어야 되기 때문입니다.
대표적으로 그로스해킹을 잘 활용하기 위해서는 아래 3가지가 필요합니다.
1) 데이터에 대한 지식
2) 데이터에 대한 의사결정
3) 그로스 마인드셋
먼저 '1) 데이터에 대한 지식'은 다소 스킬이 필요하지만 이것은 우리가 시간에 따라서 배울 수 있는 것 입니다. '2) 의사결정'은 스킬과 더불어 경험이 필요하지만, 팀을 이끄는 리더가 역량을 갖고 있다면 우리는 그로스해킹을 할 수 있습니다. 하지만 '3) 그로스 마인드셋'은 시간에 따라 배울 수 없는 사람의 사고와 행동양식이 담겨 있습니다. 그리고 이 그로스 마인드셋은 리더 한명만 갖고 있어도 안되고, 팀 전체가 갖고 있어야 합니다. 그렇기 때문에 데이터 지식, 의사결정에 대한 지식이 아무리 담겨있다 해도, 그로스 마인드셋 자체가 없다면 그로스해킹을 할 수 없습니다.
따라서 여기서 가장 중요한 먼저 그로스 마인드셋에 대해서 이야기를 하겠습니다. (*데이터에 대한 지식은 뒤에 다룰 예정이며 데이터 의사결정은 본 편에 다루지 않고, 후속 편에 다룰 예정입니다.)
그로스 전략 유형과 9가지 혁신 사례 (22.03.18. 그로우앤배터)위 이미지를 보면, 그로우앤배터의 아티클 중 하나인 그로스 전략 유형과 9가지 혁신사례를 볼 수 있습니다. 그리고 9가지 중 하나의 이야기를 읽어볼 수 있습니다.
점차 읽다보게 되면, 과연 우리 비즈니스에 적용할 수 있는 스킬인가라는 고민이 생기게 됩니다. 그래서 앞으로 어떻게 해야하지 라는 생각처럼요.
아쉽게도 이러한 사례를 통해 우리가 인지할 수 것은 본질인데요. 소비자와 비즈니스가 있고, 비즈니스는 소비자 입장에서 전략을 실행했다라는 것 일겁니다. 그리고 이러한 전략은 단 1회의 테스트가 아닌 수 많은 테스트를 통해 도출된 성공 전략이라는 것 이라는 사실입니다.
즉 우리 비즈니스를 이용할만한 고객이 원하는 것을 발굴해서 가설을 세워 지속적으로 테스트하고 검증해서 기업의 성장을 위한 방법을 찾는 것이죠.
그로스해킹은 정답을 제공하는 방법이 아닌 정답을 만들 기회를 제공해주는 방법입니다.
그리고 그 방법을 실행하게 해주는 것이 바로 사람이자 팀원이라는 것이죠. 그리고 그 팀원은 그로스마인드셋이 있어야 하는데요.
이 그로스 마인드셋은 우선 비즈니스에 대한 이해도가 필요합니다. 비즈니스는 매출 또는 우리가 설정한 KPI며 이 모든 것은 소비자의 입장에서 좌우된다라는 것 입니다. 말은 쉽지만, 현업에서는 내가 원하는 하고 싶은 마케팅을 한다거나 비즈니스 목표와 관계가 떨어지는 마케팅을 한다거나 전략을 수립한다거나 데이터를 살펴본다거나 등 행위를 하신 그로스 마케터를 종종 보곤 합니다. 이것은 아쉬운 행동이며, 이러한 행동이 반복되면 비즈니스에 무의미한 그로스해킹을 할 수 밖에 없고 이것은 전사적으로나 대내외적으로나 그로스해킹은 쓸모가 없는 방법론이다라는 이야기를 만들게 합니다.
그로스 마인드셋을 위한 선결조건이와 더불어 우리가 삶을 살아갈 때, 때로 목표가 있을겁니다. 다이어트가 될 수도 있고, 연애가 될 수 있고, 해외여행이 될 수 있을건데요. 이러한 삶의 목표가 비즈니스에 집중화되어야 합니다. 물론 삶의 목표가 비즈니스에 목표화되어있다면 슬프다 볼 수 있겠지만, 제가 아래 이야기 드릴 방법론에 따르면 적어도 목표까지는 아니더라도 최소한 비즈니스에 집중해야한다는 것을 알 수 있겠습니다.
위 이미지의 경우에는 우리가 일반적으로 좋은 회사를 가기 위해 높은 토익 성적 점수를 받기 위한 과정이 설명되어 있습니다. 우리는 토익 성적을 받기 위해 토익 공부를 하는데요. 토익 공부를 구체적으로 나눈다면 단어 암기부터 문법 공부, 독해 및 듣기 공부 등이 있을 것 입니다. 우리는 이러한 것을 반복해나아가면서 토익 시험을 치루게 되고, 토익 결과를 받게됩니다. 그리고 점수가 충족되지 못하면, 왜 점수가 낮았는지 분석하고 부족했던 부분을 다시 공부하여 다시 토익 시험을 치루게 됩니다. 이러한 과정에서 토익 고득점이 나타나게 됩니다.
광고도 그렇습니다. 일반적으로 높은 광고 성과를 만들기 위해서 우리는 광고를 기획하는데, 이 과정에서는 고객의 특성(퍼소나) 조사, 시장 조사, 미디어 및 매체 발굴, 소재 제작, 광고 집행 등이 있을 것 입니다. 이러한 과정을 반복해나아가면서 우리는 광고를 집행하고 결과를 받아보고, 성과가 충족되지 못하면 왜 성과가 좋지 못했는지 부족한 부분을 찾고 다시 광고를 하여 성과를 개선시키게 됩니다. 이전과 다르게 기술의 발달에 따라 '데이터'란 기술과 도구가 생겼기에 우리는 더 빠르게 할 수 있게 되었죠.
사실 이러한 과정은 실패에 대해서 두려워하지않고 지속적으로 꾸준히 포기하지 않는 정신이 중요합니다. 그리고 실패를 통한 경험으로 다시 성과를 올리기 위해 노력하는 것. 어쩌면 우리는 인생에서 그로스를 하고 있었겠습니다.
과거에 다시 돌아가서 좋은 대학교와 좋은 기업에 가기 위한 수능 공부 그리고 토익 공부를 다시 하라고 한다면, 하고 싶은 사람이 몇이나 있을까요?
이 만큼 어려운 것이 그로스 마인드셋입니다. 그 과정을 다시 비즈니스에 적용하라고 한다면, 쉽지는 않을 것 같아요. 다행히 이제는 데이터와 도구가 있있으니 이전보다 그로스 마인드셋을 실천할 수 있게 되었습니다. 과거는 웃긴 이야기였지만, 이제는 실현이 가능해진 것이죠.
아래 책은 실리콘 밸리에서 성공한 사람의 공식이 담겨있는 '폴리매스'라는 서적입니다. 이러한 서적에서는 실리콘 밸리에서 성공하려면 하나의 직무에 대해서 상위 3% 이내 들거나, 세 가지 직무에 대해서 상위 30% 이내에 들어야만 한다고 하는데요.
앞으로의 시대는 스페셜리스트 뿐만 아니라 제너럴리스트도 굉장히 중요해질 것이라는 것을 시사합니다.
이와 함께 위 두번째 이미지는 그로스팀을 꾸리기 위한 기능적 스킬에 대해서 말하고 있는데요. 즉 마케팅을 하는 사람이 데이터와 프로덕트, 엔지니어링에 대한 지식이 조금씩 이었야한다는 것입니다. 그리고 그 사이에서 필요한 것이 바로 그로스마인드셋 입니다.
앞서 위 이야기를 통해서 우리는 그로스 마인드셋에 대해서 간략하게 이해해보았는데요. 그로스 마인드셋은 데이터 마케팅을 잘 하기 위한 필수 조건이라는 것을 알 수 있었습니다.
또한 그로스 마인드셋은 소비자와 비즈니스에 대한 이해가 중요하며, 빠른 실행과 개선을 위한 마인드와 지속성이 중요하다는 것도 함께 알 수 있었습니다.
3. 고객 데이터의 이해
데이터 마케팅을 잘 하기 위해서 이제 다뤄야할 주제는 바로 고객 데이터에 대한 이해입니다. 마케팅을 잘하려면 우리 비즈니스와 소비자에 대해서 잘 알아야하는 것처럼, 데이터 마케팅도 고객 데이터의 종류와 종류에 따라 어떻게 마케팅에 적용되는지 알아야 데이터 마케팅 전략을 잘 세울 수 있고 실행할 수 있습니다.
고객 데이터는 데이터 마케팅에 활용되는 필수적인 요소로 총 4가지 유형으로 나뉩니다.
이러한 유형은 고객 데이터를 누가 제공했는가에 따른 주체를 기준으로 제로파티 데이터(0-Party Data), 퍼스트파티 데이터(1st Party Data), 세컨드파티 데이터(2nd Party Data), 서드파티 데이터(3rd Party Data)로 나뉘게 됩니다.
위 이미지에 따르면, 고객 데이터를 누가 제공했는가에 대한 주체는 크게 고객과 기업 2가지가 존재하는데요. 여기에 대해서 조금 더 구체적으로 이해해보겠습니다.
제로파티 데이터는 고객이 기업에게 제공하는 정보로 추후 개인화 마케팅에 사용되는 소스입니다. 고객이 서비스에서 지속적으로 행동한 기록도 개인화에 사용될 수 있는데요. 구매, 좋아요, 댓글, 리뷰 등이란 정보를 통해서 CRM의 개인화 메세지에 사용되기도 하고, 추천시스템에 활용되기도 합니다.
대표적인 사례로는 넷플릭스가 있을겁니다. 우리가 넷플릭스에 처음 가입하면 위의 왼쪽 이미지처럼, 좋아하는 콘텐츠를 선택하도록 요청을 받는데요. 이러한 상황에서 좋아하는 콘텐츠를 선택하면, 우리가 선택한 콘텐츠는 고스란히 넷플릭스의 데이터베이스에 쌓이게 됩니다.
퍼스트파티 데이터는 요즘 굉장히 중요하게 다뤄지는 데이터인데요. 고객이 기업에게 제공하는 개인정보로 주로 이메일, 휴대폰 번호 등 기업이 CRM 마케팅을 하기 위한 개인정보를 제공해주는 것이라 이해하시면 좋습니다.
대표적인 사례로는 우리가 회원가입을 할 때, 이메일 주소와 연락처 그리고 개인정보 수집 및 마케팅 수신 동의를 하게되는데요. 이러한 상황에서 개인정보를 기입했을 시, 이 정보도 모두 기업의 데이터베이스에 쌓이게 됩니다. 그리고 가입한 유저에게 고유의 ID를 심게 되는데요.
이 고유의 ID는 추후 고객이 제공하고 있는 데이터를 통합해서 관리하고 볼 수 있도록 사용되는 식별 값이 되어집니다.
위 이미지에 따르면 예를 들어 '임국진'이라는 사용자가 회원가입을 한 후 본인이 좋아하는 카테고리(멜로)에 좋아요를 했다면, 임국진에게 부여된 고유 ID (465182)에 좋아요를 했다는 데이터를 저장하게 됩니다. 즉 제로파티 데이터와 퍼스트파티 데이터를 연결해준다고 생각해주시면 됩니다.
이러한 데이터 연결을 통해 임국진이라는 사용자에게 '멜로'라는 영화가 오픈되었을 때, 이메일을 보낼 수 있는 것 입니다. 이 부분은 추후 SQL를 통해 CRM 마케터가 특정 행동을 한 고객에게 메세지를 보내기 위해 사용되어지는 지식이기도 한데요. 뒤에 다룰 예정이니 그대로 따라와주시면 됩니다.
세컨드파티 데이터는 기업이 다른 기업에게 제공하는 고객 데이터 입니다. 주로 적은 시간으로 고객의 개인정보를 획득하여 CRM 또는 다이렉트 마케팅 등이 필요한 경우 사용되는 데이터 소스인데요. 고객의 더 많은 정보가 필요한 경우에 사용되기도 합니다.
위 이미지에 따르면, 우리가 회원가입을 할 때 개인정보 제3자 제공 동의라는 항목을 보실 때가 있을겁니다. 이러한 항목에 대해서 동의를 누르면, 우리의 개인정보가 다른 기업에게 제공된다는 것인데요. 예를 들어 오늘 A카드사에 회원가입 하였는데, 일주일 뒤 B은행사에서 전화가 오거나 문자가 오는 경우가 있을겁니다.
뿐만 아니라 최근에는 서비스를 이용하기 위해서 주로 카카오톡을 통한 회원가입을 하는데요. 카카오톡으로 회원가입을 진행할 시에도 개인정보 활용 동의 및 마케팅 수신 동의가 있습니다. 즉 이러한 항목은 기본설정(체크)가 되어있는데요.
이러한 상태에서 가입을 할 시, 서비스에게 본인의 정보를 제공하게 됩니다. 즉 카카오가 갖고 있는 나의 개인정보를 특정 서비스에게 제공한다는 것인데요. 이것도 현 시대의 세컨드파티 데이터 예시라 볼 수 있겠습니다.
서드파티 데이터는 고객이 기업에게 제공하는 데이터지만, 고객의 동의 없이 무작위로 수집됩니다. 따라서 고객의 방대한 데이터 수집에 이용되면서도, 빠른 시간에 잠재 소비자 유입과 고객의 개인 정보를 얻기 위해 사용되는 데이터 소스인데요.
최근에는 개인정보보호이슈가 생기면서, 애플의 ATT 정책을 시작으로 본 서드파티 데이터 활용이 굉장히 어려워지고 있습니다. (*최근에는 이러한 서드파티 데이터로 유입된 사용자가 회원가입을 했을 때, 사용자의 서드파티 데이터에 적재된 정보와 사용자의 이후 퍼스트파티, 제로파티 데이터를 통합하는 작업이 진행되고 있습니다. 즉, 고객의 데이터를 더욱 촘촘히 수집하려고 하는 것 입니다. )
위 이미지에 따르면, 고객이 앱 또는 웹 서비스에 방문할 때 ADID라는 값을 남기게 되는데요. 이 ADID는 각 개인이 사용하는 핸드폰에 할당된 기기ID라 보시면 됩니다. 앱의 경우에는 ADID, 웹의 경우에는 Cookie라는 id 값이 붙게 되는데요.
나라는 이름 대신에 내가 갖고 있는 ID로 데이터를 수집한다는 것입니다. 이 ID를 기준으로 기업은 내가 어떤 페이지에 방문했는지, 언제 방문했는지, 상품을 구매했는지 등 데이터를 손 쉽게 획득할 수 있게 됩니다.
위 이미지에 따르면, 우리가 인테리어 조명에 관심이 있어 구글에서 조명을 검색하여 조명B사에 방문을 하였을 때, 다음 날에 유튜브에 조명B사의 광고가 뜨기 시작하고 또 일주일 뒤에는 조명 A사의 광고가 인스타그램에 노출된 다는 것인데요.
이러한 것은 우리가 이전부터 실 생활에서 많이 겪고 있는 사례 중 하나입니다. 이것을 온라인 광고에서는 리타게팅 광고라 이야기를 하는데요.
이러한 서드파티 데이터는 우리 서비스에 방문했다가 이탈한 고객에게 다시 우리 서비스에 방문하도록 여러가지 매체에 자사의 광고를 노출시키기도 하고, 위 이미지의 왼쪽 이미지처럼 내 데이터를 기반으로 나와 유사한 사람에게 광고를 하게 만들어주도록 돕고 있습니다.
이러한 개념은 조금 더 큰 개념으로 프로그래매틱 광고라 일컫습니다. 사실 이러한 프로그래매틱 광고는 2021년까지 전 세계 디스플레이 광고 시장에서 약 72%를 차지 할 정도로 굉장히 성과면으로나 리소스면으로나 우수하기에 많이 사용되었습니다.
하지만 고객의 허락 없이 무분별하게 수집되는 데이터는 곧 이어 개인정보 침해라는 문제를 발생시켰는데요. 이에 따라서 애플은 ATT라는 정책을 내놨고, 아이폰을 사용하는 사람이라면 앱을 설치했을 때 '앱 추적 허용'이라는 알림을 받게 되었습니다.
여기서 추적금지요청을 클릭한다면, 나의 서드파티 데이터를 기업을 수집하게 못하게 되는 것 입니다.
이와 더불어 구글(안드로이드)도 2024년부터 이 정책을 단계적으로 적용할 것이라 발표하였는데요. 이렇게 된다면 기업은 고객의 서드파티 데이터를 수집하는 것은 거의 불가능하다 볼 수 있습니다.
이러한 상황으로 고객의 서드파티 데이터를 제공하는 AD Network 대표적 매체 중 하나인 메타는 약 98억 달러의 손실을 입었을 뿐만 아니라, 실제 메타의 광고 성과도 하락됨으로 에이전시부터 인하우스까지 많은 손실을 입게 되었습니다.
이러한 환경의 변화에 따라서 고객을 획득시키는 비용은 점차 증가하게 되었는데요. 예를 들면 이전에는 특정 사용자와 유사한 사용자의 데이터를 사용하여 온라인 광고를 할 수 있었다면, 이제는 이러한 데이터를 사용하기 어려워졌으니 다소 유사하지 못한 사용자에게도 광고가 노출됨으로써 말입니다.
모든 마케팅의 목표는 결국 비즈니스의 목표와 연결되는데요. 고객을 획득한 비용보다 고객이 발생시키는 매출이 적다면 비즈니스에 손실이 될 수 밖에 없습니다. 예를 들어 100원으로 서비스에 회원가입을 시킨 고객이 10원의 상품만 구매한다면, 90원의 적자가 날 것인데요.
이러한 상황에서 고객을 획득하는 비용은 지속적으로 증가하고 있기 때문에, 획득한 고객 대상으로 1회의 상품 구매가 아닌 지속적인 상품 구매를 통해 매출을 올려야 하는 움직임이 시작되었습니다.
이러한 개념을 현업에서는 고객 획득 비용을 CAC(Customer Acquisition Cost, 고객 획득당 비용)이라 표현하고, 지속적인 매출을 LTV(Life Time Value, 고객 생애가치)라 말하고 있습니다.
따라서 LTV와 CAC의 적정한 비율에 대해서도 이야기가 많이 나오고 있는데요. 주로 3:1이 적합하다고 보고 있지만, 비즈니스 또는 서비스 유형마다 상이할 수 있기 때문에 우리만의 적합한 비율을 찾아가는 과정이 앞으로 더욱 중요해질 것 입니다.
이러한 상황에서는 CAC를 낮추고 LTV를 높이는 것이 가장 중요한 비즈니스 전략이 되는데요. CAC를 낮추는 방법은 제가 이전에 작성한 아래 글 중 '3. How : User Acquisition?' 부분부터 읽어주시면 됩니다.
그럼 LTV를 높이는 방법은 무엇일까한다면 바로 고객 데이터로 CRM을 활용하는 방법이 있습니다. 고객의 지속적인 방문을 도와주는 것이 바로 CRM 도구인데요. 이 도구를 통해 우리는 지속적인 매출을 함께 만들어 낼 수 있습니다. 아시다시피 우리가 알고 있는 이메일, SMS, 카카오톡 메세지 등이 있습니다.
이러한 도구를 사용하기 위한 선결조건은 바로 고객이 남긴 개인정보인데요. 다이렉트 마케팅을 할 수 있는 고객의 핸드폰 번호, 이메일 등이 있습니다.
그래서 많은 기업이 고객이 서비스를 방문했을 때, CRM을 할 수 있는 개인정보를 남길 수 있도록 노력하고 있습니다. 예를 들면, 앱을 이용하기 위해서 먼저 회원가입을 해야한다는 것이 있을 것 입니다. 또는 회원가입을 하지 않고 이탈한 고객에게 서드파티 데이터를 활용하여 회원가입 혜택에 대해서 리타게팅 디스플레이 광고를 하겠죠.
위에 대한 이야기를 바탕으로 우리는 고객 데이터에 대한 유형 그리고 특징과 함께 앞으로 고객의 개인정보를 얻기 위한 행위가 굉장히 중요해지는 시대라는 것을 알았습니다.
또한 앞으로 중요해지는 고객 데이터 유형은 퍼스트파티 데이터이며, 앞으로 이해하면 좋은 지표는 LTV와 CAC라는 것을 함께 이해하였습니다.
(*)아래 내용부터는 위 글을 읽은 상태에서 읽으셔야 도움이 되는 글 입니다. 시간이 다소 걸리더라도 읽고오시길 바랍니다.
4. 퍼널의 이해
먼저 데이터 마케팅을 실무에 적용해보기 위해서는 퍼널에 대해서 이해해보면 좋은데요. 데이터 마케팅을 실무에 적용하기 위해서는 소비자 구매의사 결정모델(Consumer Decision Joureny, CDJ)에 대해서 이해를 하며 좋습니다.
위 모델은 소비자가 어떤 행동을 거쳐 구매까지 이르게 되는지에 대해서 학술적으로 검증된 학문인데요. 100년 이상 수 많은 연구자를 통해 나타난 모델로 대표적으로는 AIDA, AIDMA, AIDCA, AISCEAS 등이 있습니다.
이러한 모델은 소비자의 구매가 일어나는 과정을 짧게는 5단계 크게는 7단계로 구분하였는데요. AIDA 모델을 본다면, 소비자가 구매까지 하는 과정에 있어서 상품을 인지(Attention)하고, 흥미(Interest)를 가진 후, 상품을 갖고 싶다는 욕구(Desire)가 발생되어 최종적으로 구매(Action)한다는 것을 이해해볼 수 있습니다.
사실 이러한 모델을 종합해서 보면, 소비자가 상품을 구매하는 과정에서 공통적으로 나타나는 단계가 있습니다. 시대가 변화해도, 기술이 변화해도 소비자가 상품을 구매하는 과정 중 불변하는 단계가 있다는 말인데요.
즉 상품을 인지하고, 상품을 탐색하고, 상품을 구매한다는 3단계가 있습니다.
이를 연결하면 소비자가 상품을 구매하는 과정에서 필연적으로 거쳐야할 단계는 아래 3단계라 이해해볼 수 있네요.
일반적으로 우리가 상품을 구매한다 했을 때, 상품에 대한 정보가 하나도 없는 경우에서 돈을 지불한 경험이 거의 없을 것 입니다. 그리고 어떤 상품인지도 모르고 구매하는 경우는 존재할 수 있다하더라도 모집단을 대표하는 표본은 아닐 것 입니다.
또한 소비자 구매의사 결정모델을 손 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 용어가 있습니다. 바로 '마케팅 퍼널'인데요. 퍼널은 잠재소비자의 구매과정을 나타낸 전통적 마케팅 분석 방법 중 하나로, 단계 별로 사용자가 떠나가기 때문에, 아래 이미지처럼 아래로 갈수록 좁아지는 모양이 됩니다.
이러한 깔때기 퍼널은 위, 중간, 아래라는 위치에 따라서 Top of Funnel(TOFU), Middle of Funnel(MOFU), Bottom of Funnel(BOFU) 이라 부르는데요. 각각의 위치에 따라서 소비자의 구매여정 중 반드시 나타나는 3개의 단계를 적용시킨다면, 위 이미지처럼 나타낼 수 있을 것 입니다.
상품을 구매하려는 사용자는 상품을 인지하거나 탐색한 사람보다 당연히 소수일 것이고, 상품을 탐색하려는 사람은 당연히 상품을 인지한 사람보다 소수일 것 입니다. 온라인 쇼핑몰에 방문한 1,000명이 모두 결제를 하지 않 듯이 말입니다. 모든 방문자(1,000명)가 상품을 보았지만 현재 필요하지 않아 이탈(700명)할 수 있고, 그 중 상품이 필요한 사람(300명) 중 상품의 가격이 높아 이탈(200명)할 수 있고, 그 중 상품을 구매한 사용자는 100명이 될 것입니다. 이러한 예시를 통해 우리는 소비자가 구매과정에서 단계 별로 떠나간다는 것을 알 수 있습니다. (*그리고 각각의 단계를 개선시키는 과정을 CRO(Conversion Rate Optimization, 전환율 개선))라 부르고 있는데요. 이 부분은 뒤에서 서술되어 있으니 그대로 쭉 읽어주시면 됩니다.)
퍼널은 위와 같은 형태로만 나타나지는 않습니다.
서비스 종류에 따라 고객이 구매하는 과정이 다르기 때문입니다. 이와 더불어 퍼널이 가진 의미에 따라서, 각 단계를 정의하는 개념이 다르기도 합니다.
위의 왼쪽 이미지는 소비자가 구매를 결정하는 일련의 단계를 총 7가지로 구분하였습니다. 우리 상품을 구매하기까지 고객은 인지와 흥미 그리고 고려, 의도, 평가를 통해 구매를 한다고 하였습니다. 오른쪽 이미지는 그로스해킹에서 말하는 AARRR의 퍼널인데요. 이 퍼널은 서비스 안에서 고객의 구매가 이뤄지는 일련의 과정을 다뤘습니다. 여기에 대한 자세한 설명은 이전에 제가 기술한 글의 1-3) AARRR 이해하기에서 배울 수 있습니다.
사실 위의 모델은 다소 B2C(Business to Consumer)에 특화되어있는데요. 아래 이미지를 보면 B2B(Business to Business)의 퍼널은 또 다르게 구성되어 있다는 것을 인지해볼 수 있습니다.
B2B 퍼널은 보통 B2C 퍼널과 다르게 Lead 라는 퍼널을 갖고 있습니다.
여기서 Lead라는 것은 상품에 관심이 있는 고객이 본인의 연락처를 기업에게 제공한 행위라 이해하면 쉽습니다. 이러한 Lead 퍼널이 따로 있는 이유는 1회의 구매가 고객에게 큰 가치를 제공해주면서 그 만큼의 많은 비용이 발생되기 때문인데요.
예를 들어 기업을 대상으로 판매하는 소프트웨어가 있을 수 있고, 소비자를 대상으로 판매하는 자동차, 보험 등이 있을 것 입니다. 보통 이러한 상황에서는 온라인 광고로 고객이 구매를 하도록 하는 설득력이 떨어지게 되는데요.
이러한 설득력을 높이기 위해, 해당 상품에 관심이 있는 고객의 연락처를 받고 난 후, 직접 미팅을 한다거나 통화를 한다는 등 다이렉트 마케팅이 수반되게 됩니다. 즉 Lead 단계 전 후로 나눠지는데, 이러한 것은 실무용어로 MQL(Marketing Qualified Lead), SQL(Sales Qualified Lead)라 말을 합니다.
MQL은 주로 마케팅을 통해 획득된 리드로 상품에 관심이 있지만, 구매할 의향에 대해서는 알 수 없는 고객인데요. MQL가 구매할 의향이 있다면 SQL로 변환되어 영업 팀에게 전달이 됩니다
이렇게 본다면, B2C 퍼널과는 많이 다른 것으로 인지해볼 수 있습니다. 좀 더 공부하고 싶으신 분은 아래 아티클을 읽어봐도 좋습니다.
SQL vs MQL 정의와 차이점, 중요성 - HelloDigital
실무에 사용되는 퍼널 전략은 무엇일까요?
퍼널의 이해를 바탕으로 데이터 마케팅에서 활용되는 퍼널 전략을 이해하면 좋은데요. 현 시대의 마케팅 퍼널은 시장의 잠재 소비자 대상 마케팅 전략과 비즈니스에 방문한 고객 대상 마케팅 전략에 모두 활용되고 있습니다.
사실 여기에 대한 구분은 우리가 갖고 있는 고객 데이터를 활용하는가 활용하지 않은가에 대해서 큰 차이가 있습니다. 구분에 대한 이유는 '매출 또는 특정 KPI'와 직결되는지 인데요.
과거의 기업의 커뮤니케이션 방식은 TV광고와 같은 돈 많은 기업인 대기업의 단방향 커뮤니케이션이였고, 기업이 가진 상품 또한 고유강점이 있었습니다. 하지만 현 시대에서는 글로벌 기업 또는 스타트업 등과 같은 경쟁사가 나타나게 되었는데요.
이에 따라 고유강점은 빠르게 사라지기 마련이고, 쌍방향 커뮤니케이션을 통해 고객과 좋은 관계를 유지하여 매출을 만들어내는 것이 중요하게 되었습니다.
당연하게 이전과 다르게 잠재소비자가 바로 서비스에 방문하자마자 구매하는 확률은 매우 낮아지게 되었습니다. 그렇기 때문에 고객이 서비스에 방문하였을 때, 구매를 하도록 만드는 행위가 비즈니스 생존에 있어 가장 중요한 룰이 되었죠.
매출을 만들 수 있는 전략의 선결조건은 고객 데이터의 획득입니다.
기술의 발달에 따라서 데이터를 활용한 마케팅 전략이 굉장히 중요해졌는데요. 이 데이터는 우리가 위에 읽었던 도구의 발달이라는 요인도 있을 겁니다.
이에 따라서 우리가 실행하는 마케팅 기획은 굉장히 빠르게 간소화되었는데요. 앞서 위에 작성하였던 1) 데이터 마케팅의 이해와 2)그로스 마인드셋 을 통해 쉽게 이해할 수 있었습니다.
여기서 가장 중요한 핵심은 고객 데이터를 획득하냐의 문제가 있습니다. 이 부분 역시 위에 작성한 3)고객 데이터의 이해 에서 다루었습니다. (*읽지 않고 왔다면 읽고 오면 다음 진행될 내용에도 많은 도움이 될 것 입니다.)
따라서 데이터를 잘 활용하기 위한 방법으로 그로스해킹이 대두되었는데요. 그로스해킹에서는 비즈니스에서 데이터를 잘 활용할 수 있는 전략으로 AARRR이라는 퍼널을 제시했습니다. AARRR 퍼널이 궁금하시다면 이전에 제가 기술한 아래 글의 1. What : User Acquisition? 을 읽어주시면 됩니다.
지금까지 퍼널에 대한 기초 이해를 다뤘는데요. 소비자가 상품을 단순히 구매하는 것이 아니고 실제는 여러 단계가 있다는 것을 이해 했을겁니다. 그리고 그 단계는 서비스나 비즈니스에 따라서 제각각이라는 것을 인지하셨을 겁니다.
뿐만 아니라, 실무에 적용되는 마케팅 퍼널 전략은 고객 데이터 획득에 따라 나뉘어진다는 것을 이해했고 이것은 미방문 고객(잠재 소비자)와 방문한 고객 퍼널 2가지로 나뉘어진다는 것을 이해하셨습니다.
이제 이 퍼널이 실무에 어떻게 적용되는지 이해해보면 좋습니다.
5. 미방문 고객의 퍼널 이해
이제 퍼널이 실무적으로 어떻게 적용되는지 이해할 차례인데요. 현재 디지털 마케팅에서의 퍼널은 서비스에 방문하지 않은 고객(잠재 소비자)과 방문한 고객으로 총 2가지로 구분되어 활용되고 있습니다.
이 중 미방문 고객은 우리 서비스를 인지하지 못한 시장의 잠재고객입니다. 우리의 비즈니스와 마케팅을 성공시키기 위해서 반드시 데려와야 할 고객입니다. 하지만 이 퍼널은 과거에도 지금도 앞으로도 활용되고 활용될 전략이기 때문에, 반드시 이해하고 넘어가면 좋습니다.
미방문 고객에게 우리 비즈니스를 인지시키는 퍼널이라고 한다면 우리는 공익광고 또는 PR은 다소 타겟이 명확하지 않은 청중(매스)에게 메세지를 전달하는 브랜드 광고를 떠올릴 것입니다. 이러한 브랜드 광고도 퍼널을 갖고 있습니다.
Consumer Information Processing (CIP) 모델브랜드 광고의 퍼널은 위 모델을 예시로 들 수 있는데요. 소비자 심리 분석의 접근 방법 중 하나인 CIP(Consumer information Processing, 소비자 정보처리 모델)인데요.
CIP는 반복적 노출(exposure)로 소비자에게 자극(Stimulus)을 주며 주의(attention)단계와 이해(comprehension)단계 그리고 최종 기억(memory)이란 단계의 도달까지 소비자 반응(Response)를 만들어내는 과정입니다.
위 이미지인 LG에너지솔루션에 대한 예시를 들어볼 수 있는데요. LG에너지솔루션의 광고는 소비자에게 외부의 정보를 최초로 접하는 노출의 단계부터 반복적 노출을 통한 시각의 강도(intensity)와 인식(awareness)을 만들어 주의 단계를 도달시키는 것을 기본 전략이라 보입니다.
사실 LG에너지솔루션의 광고의 목표는 소비자 정보처리 과정에서 소비자가 기억(Memory)의 단계에 도달할 수 있도록 제작되었고, 위에 작성한 CIP로 설명할 수가 있습니다.
실제 소비자에게 기억이란 반응을 만들기 위해서는 CIP의 반복적인 노출이 주의와 이해 단계로 넘어갈 수 있도록, 광고가 전달하는 메세지가 중요한데요.
LG에너지솔루션의 광고는 CIP를 기반으로 브랜드 이미지가 소비자 마음에 기억될 수 있도록 , 자사의 명확한 비전과 목표라는 메세지를 담아 제작된 것 같아요. (위 비전과 목표는 에너지(배터리) 분야에서 전 세계적으로 1등 기업이 될 것이라는 것이였고, 이에 따라서 ‘세상의 역사’라는 문구를 광고에 사용한 것으로 보입니다.)
이와 더불어 LG에너지솔루션의 광고는 아폴로 11호의 달착륙란 이미지를 함께 사용함으로써, 자사의 비전과 목표에 대해서 소비자가 주의 단계로 움직이게 될 수 있도록 자극적 요인(Stimulus factors)이 포함되도록 제작되었습니다.
아폴로 11호의 달착륙 이미지는 처음으로 달에 착륙한 세상의 역사인데요. 소비자는 해당 이미지를 통해 과거의 아폴로 11호에 대한 사례에 대해서 연상하고, 기억을 다시 강화시키는 과거의 강화(Past reinforcement)인 자극적 요인을 받게 됩니다. 이를 통해 CIP는 주의 단계로 넘어가게 되는데요.
이후 LG에너지솔루션의 비전과 목표라는 ‘세상의 역사’라는 문구와 ‘달 착륙’이라는 이미지가 서로 함께 시각화 되었을때 소비자에게 강력한 첫인상을 제공하는 초두효과(Primacy effect)와 더불어 총합성(summation)이란 지각(Perception)적 요인과 특징에 영향을 받게 되며, 이를 통해 CIP는 지각 단계로 넘어가게 됩니다.
따라서 LG에너지솔루션의 광고는 위와 같은 전략으로 소비자 정보처리과정에서 노출, 주의, 지각이라는 단계를 거쳐 최종적으로 소비자에게 브랜드의 비전과 목표를 기억시킬 수 있도록 제작되었습니다.
이처럼 브랜드 광고도 퍼널을 구분하여 전략을 세워볼 수가 있는데요. 사실 이러한 전략은 어쩌면 다소 복잡하기도 끼워맞추는 것은 아닐까라는 고민이 들기도 합니다. 가장 중요한 것은 실무에 바로 적용할 수 있는가의 문제입니다.
미방문 고객의 퍼널은 어떻게 만들면 좋을까요?
앞서 위 이야기를 통해서 학술적으로 검증된 소비자 구매의사 결정모델(Consumer Decision Journey, CDJ)에서 나타나는 공통점은 아래와 같았습니다.
이러한 공통점을 바탕으로 실무적으로 적용되는 프레임워크가 있는데요. 바로 아래 이미지의 ToFu, BoFu, Mofu Framework 입니다.
이미 글로벌 및 국내에서 많이 활용되고 있는 전략인데요. 하나의 미디어에 국한되지 않고, 통합된 마케팅 커뮤니케이션(IMC, Intergrated Marketing Communication)에도 활용되고 있습니다.
위 이미지에 따르면, 우리가 앞서 이야기 했던 소비자 구매의사 결정모델(Consumer Decision Joureny, CDJ)에서 나타나는 대표적인 3단계를 기준으로 고객에게 어떤 메세지를 전달하면 적합한지에 대해서 알 수 있습니다.
그럼 배달의 민족의 사례로 한번 알아보고자 합니다. 브랜드 인지와 상품탐색 그리고 구매유도라는 일련의 과정을 어떤 메세지로 담아냈는지 인지하면 좋은데요.
먼저 퍼널의 최상단인 ToFu의 브랜드 인지 메세지는 위와 같습니다. 2014년 배달의 민족의 브랜드 인지(ToFu) 캠페인 15초 영상광고입니다.
상품에 대한 상세 정보보다, 정보성, 콘텐츠 중심으로 풀어내고 있습니다. 류승용 배우를 활용하여 누구나 부담없이 즐기면서 우리는 배달을 필요로 하는 국민이구나 라는 인식 정도만 담겨있는데요.
이 당시 많은 돈을 투자하여 TV 광고를 하였던 기억이 있습니다. 불특정 다수에게 단방향 커뮤니케이션을 함에도 불구하고, 공익적인 느낌으로 소비자에게 좋은 인식을 심어주었죠.
이후 퍼널의 중간인 MoFu의 상품 탐색이 담긴 메세지는 위와 같은데요. 2017년 배달의 민족의 상품 탐색(MoFu) 캠페인 15초 영상광고입니다.
상품에 대한 상세정보, 구체적인 내용을 전달하였습니다. 콘텐츠를 중심으로 보다 구체적인 관심을 이끌어 내는 광고인데요.
지금 바로 이 치킨을 배달의 민족에서 구매하라 라는 구체적인 행위를 표현하지 않고, 단순히 시각과 청각을 이용해서 치킨을 먹어라라는 메세지가 담겨있습니다.
마지막은 퍼널의 끝인 BoFu의 구매유도가 담긴 메세지인데요. 설명을 명확하기 하기 위한 레퍼런스가 없어서 다소 유사해보이는 영상을 가져왔습니다.
이 영상은 구매 기회를 중시하는 고객을 대상으로 구체적인 행동을 요청하는 메세지를 담고 있습니다. 즉 배달의 민족에서 너구리를 구매하면 특정 혜택을 준다는 것 입니다. 고객은 특정 혜택을 받기 위해서 너구리를 구매할 가능성이 높아지겠죠.
사실 여기서 가장 중요한 것은 소비자 구매의사 결정모델(Consumer Decision Joureny, CDJ)에서 메모리(Memory)가 핵심이라는 것 입니다. 어떠한 광고든 항상 '브랜드'가 표기되어있다는 것이죠. 그리고 각 단계가 아래로 내려갈수록 브랜드에 대한 어필이 커지고 있습니다.
당연한 것일지 모르지만, 모두 이러한 본질적인 내용을 기반으로 마케팅이 단계적으로 구성되어 있다는 사실입니다.
이러한 일련의 단계는 온라인 디스플레이 광고 시스템에도 적용되어 있습니다.
우리가 구글, 메타 등 온라인 광고를 집행할 때는 어떤 방식으로 비용을 지불할 지 선택을 하게 되는데요. 이 방식은 크게 3가지로 구분되어 있습니다.
| 온라인 광고의 과금방식
1) CPM(Cost Per Mile, 1000회 노출당 비용) : 잠재 소비자에게 광고가 1000회 노출되었을 때 과금
2) CPC (Cost Per Mile, 1회 클릭당 비용) : 잠재 소비자가 광고를 1회 클릭 했을때 과금
3) CPA (Cost Per Action, 1회 액션당 비용) : 잠재 소비자가 광고를 통해 액션 또는 구매 했을때 과금
이러한 과금방식 별로 광고가 잠재고객에게 도달되는 수에 차이가 있는데요. 당연히 CPA라는 과금방식이 비즈니스에 있어서 굉장히 효율적일 것 입니다.
동일한 비용으로 1000명에게 광고를 하였다면, CPC의 경우에는 광고를 통한 구매보다 광고를 클릭하는 행위가 높은 사용자에게 광고가 될 것이고, CPA의 경우에는 광고 클릭과 동시에 구매하는 행위가 높은 사용자에게 광고가 될 것 입니다. 이에 따라 CPC보다 CPA가 사용자의 구매전환율이 높다고 볼 수 있는데요.
위 이미에 따르면, 앞서 이야기 하였던 TOFU, MOFU, BOFU 퍼널이 가진 각각의 잠재고객이 온라인 광고에도 적용되어 있다고 볼 수 있습니다.
퍼널이 아래에 위치할수록 비즈니스에 유의미한 행동을 할 잠재 소비자가 많을 것이나, 시장 규모로 보았을 때는 TOFU, MOFU에 비해 BOFU의 수는 현저히 적을 것 입니다. 그리고 BOFU의 사용자는 굉장히 양질의 퀄리티를 가졌기 때문에, 해당 사용자에게 광고를 노출하는 비용은 TOFU, MOFU에 비해 가격이 비쌀 것 입니다. 즉 퍼널의 하단에 위치한 잠재 소비자에게 광고할수록 비용은 증가한다는 것 인데요.
따라서 온라인 광고에서 TOFU의 잠재고객에게 광고를 집행할 때는 주로 브랜드 인지 목적으로 CPM이란 과금방식을 사용합니다. 최대한 적은 비용으로 비즈니스와 다소 관련이 없는 많은 잠재고객에게 광고를 노출시킬 수 있습니다.
이처럼 MOFU는 CPC란 과금방식을 BOFU는 CPA란 과금방식을 사용합니다. 하지만 현업에서는 CPC의 효율이 적다면 MOFU도 CPA란 과금방식을 사용하기도 합니다.
따라서 퍼널과 온라인 광고 과금방식은 서로 상관 관계가 있는데요.
아래 이미지 예시처럼, 우리는 온라인 디스플레이 광고 매체에서 과금구조에 따른 메세지를 손 쉽게 작성할 수 있습니다.
마케팅 목표가 온라인 강의를 판매하려는 것이라면, 강의 구매에 관심이 없는 고객에게는 부담이 느껴지지 않도록 콘텐츠, 정보성 메세지를 전달하고, 강의 구매에 관심이 있는 고객에게는 강의를 제작한 사람의 제작스토리 또는 리뷰를 보여줄 수 있습니다. 마지막 강의 구매를 망설이는 고객에게는 할인이라는 소구점을 담아내거나 번들 상품을 무료로 제공하는 방법도 있겠고요.
사실 현업에서는 최상단의 TOFU에 대한 광고를 잘 하지는 않습니다. 비용 대비 효율이 적기 때문이죠. 하지만 지금 당장 상품을 구매할 의향이 있는 고객은 시장에 매우 소수일 것이고, 우리가 이 고객에게 구매를 만든다하더라도 발생시킬 수 있는 매출은 다소 제한적일 것 입니다.
따라서 더 많은 매출을 위해서는 퍼널의 윗단에 있는 잠재고객에게 광고를 할 수 밖에 없습니다.
사회적 증거로는 러셀 브런슨이 작성한 마케팅 설계자의 내용에 따르면, 잠재고객의 온도를 뜨겁다, 따뜻하다, 차갑다라고 표현하였는데요. 이 온도의 기준은 고객이 우리 서비스에 관심이 있는 지수를 나타낸 것이고, 우리 서비스에 관심이 높을수록 온도가 높기에 뜨겁다라 표현을 합니다.
아래 이미지를 통해 러셀 브런슨이 말한 3가지 온도를 가진 사람을 잠재고객 규모로 나타낸다면, 이 역시 위에 작성한 퍼널과 같은 모양으로 구성이 됩니다.
결국 비즈니스가 성장하려면 더 많은 잠재고객을 획득하기 위해 우리 서비스에 비교적 관심이 덜한 고객을 데려와야하는 것이고, 이 것을 러셀 브런슨은 차가운 고객, 따뜻한 고객, 뜨거운 고객으로 나눈 것입니다.
이로써 우리는 차가운 온도의 방문자를 따뜻하게 만들어야 하고, 따뜻한 고객을 뜨겁게 만들어야 비즈니스가 성장할 수 있다는 말이 되지요.
본 챕터를 통해, 우리는 퍼널 별 잠재고객의 특성과 잠재고객이 원하는 메세지가 무엇인지 알 수 있었는데요. 퍼널은 현 시대 온라인 광고의 과금 구조와 연결이 되어있다는 것을 알 수 있었습니다.
또한 비즈니스가 성장하기 위한 매출을 발생시키기 위해서는 결국 퍼널의 최상단에 있는 잠재고객을 데려와야한다는 점을 함께 이해했습니다.
6. 방문 고객의 퍼널 이해
앞서 미방문 고객(잠재 소비자)퍼널에 대해서 이해해보았는데요. 이제는 방문한 고객의 퍼널에 대해서 이해해보고자 합니다. 방문한 고객이 퍼널이 중요해진 이유는 '3. 고객데이터의 이해'에서의 LTV와 CAC 부분에서 다뤘었는데요. (못 보신 분은 위에서 읽으신 후, 아래를 읽어주시면 됩니다.)
미방문 고객(잠재 소비자) 퍼널과 방문한 고객 퍼널을 나누는 기준은 고객 데이터의 획득 유무라고도 함께 이야기드렸는데요. 지금부터는 고객 데이터 획득을 통한 퍼널 구성을 통해 비즈니스의 목표를 달성해내는 퍼널 전략에 대해서 알아보고자 합니다.
방문한 고객 퍼널은 주로 막대형 퍼널을 사용합니다.
고객의 이탈 단계와 개선에 따른 성과 파악을 빠르게 가능하게 끔 해주는 것이 바로 막대형 퍼널이라 보시면 됩니다.
현재까지 우리가 이야기 나누었던 퍼널은 주로 삼각형 퍼널이였고, 주로 미방문 고객 퍼널에 사용된다는 것을 이해했는데요. 막대형 퍼널이 미방문 고객 퍼널에 사용되지 않는 이유는 퍼널에서 이탈되는 고객의 수를 명확하게 측정하기 어렵기 때문입니다.
고객 데이터가 있다면, 각 퍼널에서 이탈되는 고객의 수를 비교적 명확하게 파악할 수 있습니다. 즉 이탈되는 고객 수를 명확하게 파악할 수 있기 때문에, 퍼널의 어떤 곳에서 고객이 많이 이탈되는지 확인할 수 있습니다. 그리고 이탈이 많은 퍼널을 먼저 개선해서 성과를 올릴 수 있는데요.
고객 데이터가 있다는 것은 고객이 우리 서비스에 방문했다는 것이 되며, 고객 데이터 유형 중 퍼스트파티 데이터 또는 서드파티 데이터 등을 남기게 될 것 입니다. 이러한 데이터를 기반으로 우리는 고객이 어떤 경로를 통해 상품을 구매했는지, 어떤 경로에서 이탈하게 되었는지 확인할 수 있게 됩니다.
위 이미지의 막대형 퍼널에 따르면, 서비스에 유입한 고객의 여정은 총 4단계로 구분되어 있습니다. 앱을 설치하고, 회원가입 후 로그인을 한 뒤, 상품을 조회하고 상품을 구매한다는 것 같은데요. 일반적인 커머스의 고객 여정이라 볼 수 있겠네요.
여기서 우리는 서비스에 유입한 고객의 여정을 확인할 수 있고 어디서 많이 이탈하였는지 볼 수 있는데요. 여기서 가장 많은 이탈이 발생된 지점은 login 입니다. 고객이 앱을 설치하고, 로그인을 하지 않고 이탈하였다는 것 인데요. 이 상황에서 고객의 로그인을 유도시킨다면 purchase란 구매 수를 증가시킬 수 있을 겁니다.
그렇다면 이러한 퍼널을 어떻게 정의할 수 있을까요?
방문한 고객의 퍼널을 정의하는 방법은 아래 2가지 중 하나를 이용하면 됩니다.
1) (정량적) 솔루션 기반 마케팅 퍼널 구축
2) (정성적) 고객 여정 기반 마케팅 퍼널 구축
먼저 솔루션 기반 마케팅 퍼널은 우리가 현재 적재하고 있는 데이터를 보관하고 있는 솔루션을 기반으로 퍼널을 구축하는 방법입니다.
예를 들어 GA(Google Analytics), DFINERY, Mixpanel, Amplitude 등 이란 솔루션이 있습니다. GA는 무료로 사용할 수 있는 대표 솔루션인데요. 이외의 솔루션은 많은 비용과 개발 리소스가 들어가기 때문에, 도입을 쉽게 의사결정하기에는 거버넌스가 많이 존재합니다.
하지만 GA로 개발자 도움 없이 간단하게 퍼널을 구축해볼 수 있는데요. 이전에 제가 녹화했던 영상을 보시면서, 따라해보시기를 추천드립니다. (*GA는 7월 1일자로 서비스가 종료되나, 개발자 도움(이벤트 태깅) 없이 GA4에도 활용할 수 있는 방법입니다.)
하지만 솔루션은 많은 비용이 들어가면서도, 우리가 어떤 퍼널을 볼 것인지에 대한 의사결정이 사전에 되어 있어야 가능한 방법 인데요. 따라서 2번의 고객 여정 기반 마케팅 퍼널 구축이 먼저 진행되면 좋습니다.
고객 여정 기반 마케팅 퍼널 구축하기
고객 여정 기반 마케팅 퍼널 구축이란, 적재된 데이터의 유무와 상관 없이 쉽고 빠르게 구축해볼 수 있는 방법인데요. 고객이 목표(소비자 구매결정)를 달성하기 위한 과정에서 인과관계로 필수적으로 거쳐야할 단계를 선별하고 정의내리는 것 입니다.
현시대의 소비자 모든 행동을 인과관계로 정의내리기는 어렵지만, 인과관계로 최대한 연결지을 수 있는 것으로 설정해야하는데요. 예를 들어, 고객이 우리 앱을 이용하려면 앱을 설치해야할 것이며, 앱에서 상품을 구매하기 위해서는 상품을 탐색해야할 것 입니다.
결국 구매라는 것이 퍼널의 최종 목표였다면, 앱 설치와 상품 탐색은 인과관계로 당연히 거쳐야할 단계인 셈이죠.
예시로 맘스터치 앱을 기반으로 고객여정기반 마케팅 퍼널을 구축해볼 수 있는데요.
맘스터치 앱은 배달의 민족과 유사하게 앱 내에서 상품을 고르면, 집 앞까지 배달해주는 서비스를 제공하고 있었는데요. 앱을 설치한 후, 실제 구매까지 진행되는 일련의 과정을 직접 탐험하였습니다.
탐험을 하고나니, 상품을 구매하기 위해서는 반드시 거쳐야하는 단계가 나타났는데요. 바로 메인 홈에 방문하고 햄버거 상품을 탐색 한뒤 구매하는 과정으로 총 3단계의 퍼널이였습니다. 이렇게 정의된 퍼널을 기반으로 솔루션에 적용하여 퍼널 데이터를 확인하였는데요.
퍼널 데이터를 확인한다는 것은 개선할 수 있는 기회를 찾는 것 입니다.
세로 축을 해당 단계에 진입한 User 수로 정의한 후, 막대 그래프로 확인해보니 22년 3Q 대비 22년 4Q에 구매수가 50%나 하락되었다는 것을 확인할 수 있었습니다. 여기에 따른 이유는 고객이 상품조회를 하지 않고 떠나가는 비율이 높아졌다는 것 인데요.
우리는 여기서부터 이유를 찾기 시작해야 합니다. 고객이 왜 상품 조회를 하지 않고 이탈했는지, 데이터를 조금 더 깊게 살펴보거나 고객 설문조사를 통해 이유를 발견하여 조치를 하고 개선을 해야할 것 입니다. 결국 이 막대그래프를 통해 우리는 매출이 하락된 이유를 과거와 달리 빠르게 파악할 수 있게 되었죠.
막대 그래프를 잘 활용하기 위해서는 퍼널이 갖고 있는 지표 정의도 중요하게 됩니다.
이러한 각각의 퍼널은 서로 인과관계를 가진 분자와 분모로 설정이 되어야 하는데요. 이것을 현업에서는 전환율(Conversion Rate, CRO)라 부르며, 전환율 개선을 통해 이탈되는 지점을 개선시키는 것 입니다. 이에 따라 우리가 목표로 설정한 Purchase도 자연스레 증가하게 됩니다.
위 이미지에 따르면, 우리가 설정한 퍼널에 따른 전환율 지표를 볼 수 있는데요. 첫 퍼널의 분자(앱설치수)가 다음 퍼널의 분모(앱설치수)가 되는 것을 확인할 수 있습니다.
즉 첫 퍼널의 분자를 증가시키면, 첫 퍼널의 전환율이 증가하는데요. 하지만 그 다음 퍼널의 분모 수가 증가하기 때문에, 그 다음 퍼널의 전환율은 낮아질 수 밖에 없습니다. 그럼 다시 상품조회수라는 분자를 증가시켜야 하는데요. 이렇게 단계 별로 분자를 상승시키며 최종적인 구매수를 증가시키는 것이 방문 고객 대상 막대 그래프를 활용한 퍼널 전략의 핵심입니다.
방문 고객 대상 퍼널 구축은 방문한 고객 정의에 있어 핵심입니다.
퍼널 구축을 통해 우리는 퍼널 별 고객을 정의할 수 있습니다. 서비스에 방문한 고객을 기반으로 구축해 볼 수 있는 AARRR 퍼널을 기반으로 각 유저를 정의해볼 수 있는데요.
위 이미지에 따르면, AARRR 중 Acquisiton과 Activation, Revenue만을 사용하였습니다. 즉 Main Home이란 첫 퍼널에 방문했을 때, 우리는 고객을 획득하였다라 말하고 이것을 Acquisition User라 정의한 것 입니다. 그리고 두번째 퍼널인 Product View는 고객이 활성화되었다 말하고 이것을 Activation User라 정의한 것 입니다. 세번째 단계도 이와 비슷하다고 볼 수 있습니다.
이 역시 각 단계의 고객 수를 우리가 위에 이야기 했던 삼각형 형태로 나타낸다면, 아마 잠재고객 규모는 삼각형 형태로 나타나게 될 것 입니다.
이렇게 우리가 정의 내린 고객을 바탕으로 퍼널을 개선시키기 위해 적합한 고객도 정의해볼 수 있는데요. 위의 이미지에 따르면, Acquisiton User를 가입한 사용자로 정의하였고, 가입한 사용자를 증가시키기 위한 고객(Target Audience)을 앱을 설치했으나 가입하지 않은 고객이라 정의내렸습니다.
그렇다면 Acquisition User 수를 증가시키기 위해서는 Target Audience를 대상으로 앱을 설치하도록 유도를 해야하는데요. 유도시키기 위한 방법으로는 온라인 광고 또는 CRM이란 도구를 활용하여 적합한 메세지를 고객에게 전달해야할 것 입니다. 그리고 위 도구와 메세지를 전달하기 위해서는 바로 Target Audience의 정보가 선결조건이 되는데요. 이 정보는 바로 고객이 남긴 데이터로 시작이 됩니다.
Target Audience의 데이터를 어떻게 구할 수 있을까요?
이 Target Audience는 고객이 남긴 데이터를 활용해서 만들 수 있는데요. 앞서 3. 고객 데이터 유형 챕터에서 배웠던 데이터를 이용하는 것 입니다. 우선 이 데이터를 활용하기 위해서, 고객 데이터를 어떻게 획득할 수 있는지에 대해서 알면 좋은데요.
위 이미지는 고객 데이터가 어떤 프로세스로 획득이 되는지 확인할 수 있습니다. 처음 맘스터치 앱을 설치하는 과정부터 살펴보면, 광고 또는 링크를 통해 앱을 설치하는 과정이 있는데요. 앱을 설치한 후, 앱을 접속하게 된다면, 우리는 고객의 3rd party data 또는 기기ID를 획득할 수 있습니다. 만약 웹서비스라고 한다면, 앱 설치라는 과정이 없기 때문에, 웹에 방문하자마자 고객의 3rd party data 또는 기기ID를 바로 획득할 수 있겠죠.
이렇게 얻은 데이터는 우리가 추후 온라인 광고에서 리타게팅 광고로 활용할 중요한 고객 데이터 소스가 되는데요. 개발자의 도움으로 API 연동을 하거나, 수동으로 엑셀 시트에 데이터를 기입하여 다양한 온라인 디스플레이 광고 매체에 적용할 수 있습니다.
이후 회원가입을 통해 고객의 이메일과 휴대폰 번호를 획득할 수 있는데요. 이 데이터는 CRM 마케팅을 할 수 있는 선결조건으로 현 시장에서 가장 중요한 과정 중 하나입니다. 그래서 최근 많은 앱서비스가 고객이 처음 앱을 방문했을 때, 회원가입을 화면을 먼저 노출시키기도 합니다. 또한 유저 획득(User Aquisition)이란 지표를 앱 설치 및 회원가입 수 등이 아닌 '마케팅 수신 동의'로 설정하기도 하고요.
이후 회원가입을 통해 고객이 남긴 데이터는 추후 개인화 마케팅에 사용되기도 합니다. 고객이 특정 햄버거에 좋아요를 눌렀을 때, 특정 햄버거를 장바구니에 담았을 때, 구매를 자주 했을 때를 기록하여, 고객이 좋아하는 햄버거에 대해서 메세지를 보낼 수 있게 되는 것이죠.
데이터 마케팅의 핵심은 이탈한 고객을 데려오는 것 입니다.
앞서 맘스터치란 예시를 통해 우리는 퍼널을 3개로 구분하였고, 이 퍼널을 Aquisition / Activation / Revenue로 정의하였습니다. 또한 이 퍼널은 상관관계가 아닌 최대한 인과관계로 만들었는데요. 고객이 구매하기 위해서 필수적으로 거쳐야할 단계를 구분하였다는 것 입니다.
위 이미지에 따르면 User A는 운이 좋게도 한번의 방문으로 이탈 없이 구매를 하였습니다. 하지만 일반적이로는 그렇지 않을 것 입니다. User B처럼 회원가입을 한 후, 상품 조회를 하지 않고 이탈하기도 하며, 상품 조회까지 했지만, 상품을 구매하지 않고 이탈하는 경우가 대다수 입니다.
따라서 우리가 정의한 퍼널에서 이탈한 고객을 데려와서 다음 퍼널로 진입시키는 것이 중요하다고 볼 수 있습니다. 이것을 바로 위에서 이야기했던 우리가 획득한 유저 데이터를 기반으로 실행할 수 있습니다.
그럼 어떻게 전략을 세워볼 수 있을까요?
이야기를 진행하기 전에 다시 한번 퍼스트파티 데이터를 획득하는 것이 중요하다는 것을 인지해야합니다. 그리고 현재 시장의 상황에 따른 CAC와 LTV에 대해서 알아야하는데요. 이 부분은 위 4. 퍼널의 이해 에서 다루었으니, 반드시 읽고 내려가주시면 좋습니다.
회원가입을 하지 않고 이탈한 고객은 서드파티데이터만을 남기고 떠나게 됩니다. 우리는 이 데이터를 기반으로 회원가입을 시키기 위한 인앱 메세지 또는 앱 푸시를 할 수 있습니다. 뿐만 아니라 디스플레이 매체를 이용하여 회원가입을 유도하는 리타게팅 광고를 할 수가 있겠죠.
회원가입을 한 고객이 우리에게 제공하는 데이터는 퍼스트파티, 제로파티, 서드파티 등 여러가지를 남기게 되는데요. 이 결과로 우리는 마케팅부터 비즈니스까지 다양한 전략을 세분화하고 고도화시킬 수 있게 됩니다. 당연히 고객의 전환율을 높일 수 있는 기회도 더 많이 가질 수 있겠습니다.
다음 내용은 데이터 마케팅 필수 지침서 (실무) 편에 담길 예정이오니, 브런치 구독을 해주시면 바로 받아보실 수 있습니다.
6. 마무리
데이터 마케팅을 시작하기 앞서서
아마 많은 분이 데이터 마케팅을 하기 위해 우리가 어떤 데이터를 쌓고 있는지 또는 우리가 솔루션을 사용하고 있는지를 먼저 떠올리실텐데요.
이보다 중요한 것은 우리가 데이터를 활용했을 때 어떤 목표를 달성하고 싶은지에 대한 의사결정입니다.
목적 없이 데이터를 사용하려는 것은 많은 리소스를 낭비합니다. 데이터를 통해 인사이트를 발굴하는 것도 어렵지만, 인사이트를 통해 성과를 만드는 것은 더욱 어렵습니다.
하지만 이러한 과정을 통해 성공적인 그로스해킹을 만들 수 있는데요. 여기에 대한 선결조건은 비즈니스에 유의미한 목표를 기준으로 데이터를 바라보냐에 따라 달라집니다.
또한 퍼널에 대한 이야기를 많이 다루었지만, 퍼널 설계는 솔루션이 대신할 수 없습니다. 퍼널을 설계하려면 우리가 어떤 퍼널을 볼 것인가에 대한 의사결정이 먼저 있어야 합니다.
위 이미지에 따르면 B2B SaaS를 도입하기 위한 의사결정기간이 최소 평균 4개월 이상인데요. 오늘부터 도입해야겠다 이야기를 해도 4개월이 이후에 적용되는 이야기가 될 수 있습니다. 그리고 솔루션을 도입한다해도, 결국 퍼널을 설계해야되는 시간이 발생되는데 최소 1개월 이상이 걸립니다.
따라서 본 글을 통해서, 우리 서비스에 유의미한 퍼널이 무엇인지 먼저 정의를 하시길 바랍니다. 이후, 어떤 데이터가 필요한 것 인지에 대해서 서로 이야기를 나누는 단계가 된다면, 솔루션 도입이 필요한 시기입니다.
본 글을 완독하셨다면, 아래 글을 꼭 읽어주세요.
아래 글을 통해 더욱 풍부한 인사이트를 얻으실 수 있으실 겁니다. 본 글보다 난이도가 있는 글입니다. 해당 글은 읽는데 62분 정도 소요가 되며, 단계적으로 이해가 필요한 내용이나 데이터 마케팅에 대해서 더 많은 배움을 얻으실 수 있습니다.
이후 다음 글은 데이터 마케팅 실무인데요.
데이터 구조에 대해서 궁금하신 분이 많이 있으시더라구요. 우리가 원하는 고객에게 CRM를 하려면 데이터 구조에 대한 이해가 필수고, SQL에 대한 기초지식이 필요합니다. 이 부분을 다룰 예정입니다.
이와 더불어, 온라인 마케팅에 있어 TOFU, BOFU, MOFU에 대한 단계별 메세지가 있는데요. CRM에서는 인지편향 6가지라는 메세지를 활용합니다. 여기에 대한 본질적인 핵심은 '설득 커뮤니케이션'에 있습니다. 어떤 메세지든 고객의 설득을 하기 위함인데요. 지난 역사적으로 이야기가 나왔던 학술적 방법을 하나하나 전달드릴 예정입니다.
지금까지 데이터 마케팅을 하기 위한 기초 내용을 작성하였는데요. 이해가 잘 되셨을지 모르겠습니다. 궁금하신 점은 본 글의 하단에 프로필 정보로 문의주시면 도움을 드리겠습니다.
작가소개
안녕하세요. 장용국(Will)입니다.
현재는 빅데이터를 다루는 유니콘 기업에서 그로스컨설턴트로 일하며, 한양대학교 대학원 졸업을 앞두고 있습니다.
퍼포먼스 마케팅, 데이터 관련 고민이 있으시거나 멘토가 필요하시다면 언제든지 아래 이메일로 연락주세요. (*무료 기업 강의 이벤트를 한시적으로 진행하고 있습니다.)
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