엘리베이터TV, 데이터로 효과 측정과 페르소나 구분까지
반론보도닷컴 & KAA 저널 수록 기고글
제가 속한 포커스미디어 데이터전략팀에서 엘리베이터TV를 위해 어떤 일들을 하고 있는지 브런치를 통해 꼭 소개하고 싶었는데요. 마침 KAA저널과 반론보도닷컴에 기고를 하게 되어 해당 글을 공유합니다. :)
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기고 글에 이어 오는 10월 17일 저녁 7시 데이터리안에서 “데이터와 함께 SNS 마케팅을 넘어 오프라인 광고까지”라는 주제로 본 기고글에 언급된 클러스터 상품에 대해 상세하게 소개합니다. 관심 있으신 분들의 많은 신청 부탁드립니다! (~10월 16일)
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소비자들이 접하는 스크린이 날로 다양해지고 선택권이 강화됨에 따라 도달 타겟의 규모감을 기대할 매체가 점점 줄어들고 있는 상황에서, 엘리베이터TV는 매일매일 연령이 고른 1천만 명의 타겟과 일 평균 4회 이상 마주하고 있는 흔치 않은 매체이다. 아파트, 오피스, 캠퍼스, 지하철까지 전국 총 92,000대에 설치, 운영 중인 포커스미디어의 사례를 통해 엘리베이터TV광고의 발전과 미래에 대해 알아본다.
개인 정보 보호 이슈로 소비자들이 접하게 되는 광고 소재와 소비자 간의 관련성은 계속 챌린지를 받고 있는 상황에서, 소비하려던 콘텐츠를 향한 시선에 혼란을 주거나 닫기 버튼도 누르기 어려운 광고 등 디지털 광고의 UX 개선도 시급해지고 있다.
반면 엘리베이터TV의 경우, 시선이 가려던 곳을 가로막는 광고 형식이 아닌, 시선이 갈 수밖에 없는 환경에 그에 적합한 콘텐츠를 노출하여 광고주와 소비자 모두 피로감 없이 삶을 유익하게 할 수 있는 정보를 제공하고 얻을 수 있다.
포커스미디어 엘리베이터TV 전국 커버리지포커스미디어는 단지와 소비자 모두에게 신뢰를 주고 퀄리티 있는 송출 환경을 제공하기 위해 설치와 AS 인력도 자체적으로 운영 중이다. 또 실시간 콘텐츠 컨트롤을 위해 네트워크 기반의 클라우드 시스템을 도입하여 디지털 온라인 광고 수준의 운영 편의성을 확보하기도 했다. 엘리베이터TV라는 특수한 공간과 입주민의 시청 환경, 세로형 사이니지에 최적화된 크리에이티브를 만들기 위해 자체 제작팀도 보유하고 있다.
엘리베이터TV, 데이터의 새 지평을 열다
포커스미디어가 중점을 두고 있는 분야는 데이터 역량이다. 옥외광고는 측정이 불가능하고 타겟 데이터를 활용하기 어렵다는 인식을 바꾸기 위해 데이터전략팀을 구축하여 옥외광고의 데이터 활용을 이끌고 있다.
본 글에서는 포커스미디어에서 최근 정식 런칭한 국내 최초 Data-Driven DOOH 솔루션 F.act (Focus Media Analytics and Consumer Trend)의 마케팅 풀퍼널 분석 시스템을 통해 데이터 기반 옥외광고의 가능성을 진단한다.
국내 최초 Data-Driven DOOH 솔루션 F.act핫스팟과 고도 변화를 이용해 TV만큼 정교한 시청률 제공
기존에 엘리베이터TV는 사이니지 화면을 촬영한 게첨리포트와 기기 별 송출 횟수 리포트를 제공했다. ‘실제로 몇 명이 보았는지’가 아닌 ‘몇 번 송출되었는지’에 대한 데이터이기 때문에 다소 일방적인 수치가 아닐 수 없다.
엘리베이터TV가 실제로 마주하는 타겟 수 측정을 위해 다양한 방법을 검토했다. 최근 사용이 늘고 있는 아이트래커 적용 제언도 많았지만 거주 공간이라는 특성상 입주민이 거부감을 느낄 수 있다는 우려가 있었다.
이에 이미 TV 시청률 데이터를 제공하며 해당 분야에서 가장 신뢰도가 높은 닐슨미디어코리아와 함께 고안한 결과 TV와 동일하게 패널을 구성, 핫스팟과 고도를 감지할 수 있는 앱을 제공하는 가장 현실적인 방안을 마련할 수 있었다.
포커스미디어 사이니지와 핫스팟 통신이 이루어졌을 때 고도 변화와 핫스팟 세기를 측정하여 탑승과 하차 시점을 기록, 송출 콘텐츠 타임라인과 맵핑하여 광고주 > 캠페인 별 Reach와 Frequency, CPRP와 CPM까지 집계할 수 있게 되었다.
해당 패널을 ‘시청자대표’로 명명하여 엘리베이터TV를 통해 모집하였는데 ‘패널 모집에만 1년 넘게 걸릴 수 있다’는 닐슨 측의 우려와 달리 빠른 기간 내 2,200명이 모집되어 엘리베이터TV의 액션 유도 영향력을 간접적으로 입증하기도 했다. TV의 전국 패널 가구 수가 약 4,200 가구인 점을 고려했을 때 신뢰도 높은 패널 규모이다.
포커스애널리틱스 측정 방법 및 대시보드 화면해당 시청률 데이터 확보는 객관적인 매체 경쟁력을 입증할 수 있는 계기가 되었다. 엘리베이터TV가 설치된 단지에 거주하는 광고주의 경우 자체적으로 매체 영향력을 경험하고 집행 문의를 하는 경우가 많았으나, 그렇지 않은 광고주는 포커스미디어 엘리베이터TV의 커버리지와 주목도를 체감하기 어려웠다.
시청률 데이터를 기반으로 동일 금액 집행 시 TV 시청률과 효과를 비교한 결과 수도권 기준으로 Reach는 거의 동일하고 Frequency는 3배에 달함을 입증할 수 있었다. 또한 성연령, 직업, 가구 구성 등 다양한 타겟 변수 별 시청률 분석도 가능하여, 최근 고령화되어 50대 이상에 대부분 치우친 TV Reach과 달리 실제 인구 분포 특성과 동일한 Reach 분포를 보이고 있음을 입증할 수 있었다.
동일 금액 1.5억 집행 기준 TV vs. 포커스미디어 Reach 및 빈도 비교시청자대표 앱은 소비자의 앱 사용 현황도 측정하고 있다. 앱 설치 및 사용을 주 CTA로 하고 있는 캠페인의 경우, 집행 전-후로 나누어 설치율과 사용율 증가 폭을 측정하거나 닐슨 코리안클릭의 사용율과 비교하여 엘리베이터TV 광고의 앱 사용 유도 효과를 입증한다.
인지도와 모바일앱 사용율 모두 증가를 기록한 리클 사례매달 600명의 입주민을 설문하여 콘텐츠 변화에 대한 반응을 측정, 입주민정기조사
포커스애널리틱스로 실제 노출 효과와 앱 사용 효과를 측정한다면, 입주민정기조사는 광고주의 전략 변화에 따른 시청 인지 여부, 브랜드 인지도, 사용 의향 등의 추이를 매달 모니터링하고 있다. 역시 조사 신뢰도를 더하기 위해 한국갤럽에 패널 설계, 설문 및 분석을 의뢰하여 매달 600명의 입주민을 설문하고 있다.
그 결과 기존에 정량적으로는 분석이 어려웠던 광고주의 다양한 질문에 답할 수 있게 되었다. 예를 들어 “몇 주 집행이 가장 효과적인가요?”라는 질문에 ‘인지가 폭발적으로 늘어나는 구간은 12주입니다’라는 결론을 실제 데이터를 기반으로 제공하거나, “브랜딩과 세일즈 유도 캠페인 중 무엇이 더 효과적인가요?”라는 질문에 ‘브랜딩-세일즈 유도 소재를 주기적으로 번갈아 노출하는 것이 효과적이다’라는 제언 사항을 제시할 수 있게 되었다.
브랜딩-세일즈 캠페인 번갈아 집행하여 주목도를 높인 사례다양한 광고주를 구매주기로 분류하여 ‘어떤 전략을 주로 쓰고 있고 어떻게 효과가 있었는지’ 분석한 결과도 큰 관심을 끌었다.
구매 주기가 짧은 롯데마트/버거킹의 집행 사례광고주의 타겟 특성을 그대로 반영한 고객 세분화
집행 전략 수립 때부터 엘리베이터TV를 데이터 기반 하에 운영하는 광고주들이 많아지는 추세이다. 아파트 단지 별로, 심지어 동일 지역에 거리 하나를 사이에 둔 단지나 동일 단지 내 건물동 별로도 타겟 특성과 관심사, 주거 환경 등의 차이가 존재하기 때문에 이러한 입주민 특성에 따라 차별화된 메시지를 송출했을 때 기존보다 더 높은 효과를 기대할 수 있다.
이러한 타겟 분류를 위해 포커스미디어에서는 입주민 생활상을 속속들이 분석할 수 있는 다양한 데이터를 수집했다.
아파트DB 통합 관리 시스템그 결과 아파트 단지>동>호기 별로 하이엔드 인구수 비율, 직업 비율, 성연령 비율, 자녀 유무 및 자녀의 연령, 라이프스타일 관심 지수 등의 차이에 따라 전략적인 콘텐츠 차별화 전략이 가능해졌다.
특히 평형이나 방-욕실 수, 단지가 보유한 인프라나 상가 업종에 따른 콘텐츠 차별화는 아파트라는 공간적인 특징에 따라 엘리베이터TV만이 제공할 수 있는 타겟팅 방법이다. 국내 어디에도 존재하지 않는 상세 인프라, 상가 업종, 단지 내 운영 프로그램, 분리수거 요일, 공동 현관 입출입 방식 등의 데이터를 확보하기 위해 직접 4,500개의 단지 관리사무소를 인터뷰하기도 했다.
포커스미디어 아파트 백서 요약 인포그래픽해당 데이터를 이용하여 최근 이케아는 평형/방 개수/자녀 유무 별로 다른 인테리어디자인 소구점을 커뮤니케이션하였고, 버거킹은 인근 지점이 어떤 서비스를 제공하느냐에 따라 해당 서비스를 소개하는 방식으로 클러스터 상품을 활용했다.
그 결과 클러스터 집행 단지에서 인지도, 주제 공감도, 매장 방문율, 앱 사용율, 이벤트 참여율 등이 전반적으로 더 높게 나타나, 보유 아파트 DB의 정확도와 고객 세분화를 적용한 콘텐츠의 효과를 있음을 동시에 입증할 수 있었다.
클러스터 상품 및 이케아 집행 사례해당 클러스터 상품은 AI 자동화를 통해 날로 진화 중이다. 2022년에는 한국지능정보사회진흥원의 빅데이터 플랫폼 기반 분석서비스 지원 사업으로 선정되어, 여러 출처의 아파트 DB를 종합하고 유사도에 따라 단지 그룹을 분류, 9개의 아파트 입주민 페르소나를 도출했다.
비지도 클러스터링 기법으로 도출된 클러스터92023년에는 한국데이터산업진흥원의 데이터바우처 지원사업 AI가공 분야에 선정되어, 특정 광고주의 타겟 분포와 일반적인 타겟 특성 분포 차이에 따라 자동으로 클러스터 구성을 추천해 주는 스코어링 시스템을 개발 중이다. 이를 통해 광고주를 대상으로 데이터 사이언스에 기반하여 엘리베이터TV 클러스터 상품 편성뿐 아니라, CRM 측면의 고객 세분화 전략 컨설팅을 제공하는 등, 데이터 기반의 애드테크 기업으로의 발돋움을 기약하고 있다.
클러스터 분류 자동화 프로젝트 개요옥외광고에 대한 기존 시각을 바꿀 다양한 광고주들의 수요 기대
이처럼 집행 전/중/후 전반, 그리고 마케팅 퍼널 전 단계 분석이 가능한 환경이 이미 마련되어 있으나, 기존 “옥외광고는 측정이 어렵다” 또는 “타겟을 특정할 수 없다”라는 인식이 아직까지는 공고히 이어지고 있는 편이다.
아직까지는 엘리베이터TV가 보유한 데이터가 익숙지 않은 광고주에 다양한 활용법을 선제안하고 있으나, 각 광고주 별로 현재 당면한 과제 또는 솔루션이 필요한 부분에 대해 공유받을 수 있다면 더 실용성을 고려한 데이터 고도화가 가능해질 것으로 기대한다. 디지털 광고의 데이터 활용이 업계 초반 생소했지만 현재 빠르게 보편화된 만큼 옥외광고 분야의 데이터 분석에 대한 수요도 빠르게 증가할 것으로 기대하고 있다.
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기고: 포커스미디어 데이터전략팀 강슬기 리더
