이커머스와 데이터, 그런데 이제 DLSS를 곁들인..
데이터의 주도권
DLSS가 뭐예요?
얼마 전 지인과 식사 중, 'DLSS'에 관한 이야기를 들었습니다.
DLSS. Deep Learning Super Sampling(딥 러닝 슈퍼 샘플링)이란 기술인데요.
쉽게 이야기드리자면 게임 중 데이터와 인공지능 기술을 통해서, 프레임 감소 없이 더욱 우수한 그래픽 환경을 제공하는 기술입니다.
예를 들어, 4K 해상도의 게임을 한다고 가정하겠습니다. FHD->QHD->4K로 해상도가 높아질수록, 컴퓨터가 더 많은 양의 픽셀을 계산해야 하기 때문에 프레임 감소가 생기게 됩니다. 게임 내 움직임이 매끄럽지 않게 되는 거죠.
그런데, 이 DLSS라는 기술이 재미있습니다. DLSS를 적용하면, 4K 게이밍을 할 때의 계산해야 하는 양을 FHD, QHD 등 더 낮은 해상도의 픽셀로 계산한 뒤, 화면을 늘려서 표현합니다. 이렇게 되면, 계산량이 줄기 때문에 더 높은 프레임 환경에서 게임을 플레이할 수 있게 됩니다. 4K 수준의 그래픽 환경을 유지하면서요.
이게 가능한 이유는, 게임 환경에 대한 데이터와 인공지능의 활용에 있습니다. 예를 들어, 게임 내 플레이어가 이 장소에 있으면 이러한 화면이 보이겠구나라고 예측한 뒤, 해당 화면을 FHD 해상도로 낮추어 계산함과 동시에 더 높은 품질의 화면으로 업스케일링하여 제공하는 방식입니다.
데이터를 통한 최적화
전 이 기술의 핵심을 '데이터를 통한 최적화'라고 생각합니다. 사용자가 게임을 플레이할수록 더 많은 양의 데이터가 축적되고, 이를 통해 프레임 감소 없이 더욱 고품질의 환경으로 최적화해주는 기술이기 때문이에요.
현재 저는 쇼핑몰을 운영하고 있습니다. 이커머스 업계에서도, 근 몇 년간 '데이터'가 향후 시장을 리드할 수 있는 핵심 요소라고 여기고 있어요. 제가 기자로 활동하던 때에도, 이커머스 업계 취재를 나갈 때면 늘 나오는 이야기가 데이터입니다.
기본적인 광고 최적화
쇼핑몰로 이야기를 드리자면, A라는 상품이 있다고 가정하겠습니다. 이 상품의 주요 고객층을 살펴보니, 주로 30대 여성, 구매 경로는 모바일에 집중되고 있습니다.
그렇다면, 이 데이터를 어떻게 활용해야 할까요? 저는 광고 타깃 최적화가 우선이라고 생각이 듭니다. 네이버 쇼핑 검색 광고의 경우, 입찰가 CPC(Cost Per Click, 클릭 당 비용) 시스템입니다. 만약 광고 타깃을 최적화하지 않으면, 구매 전환율이 낮은 연령대의 고객들이 광고를 클릭하게 되면서, 광고비만 나가니까요.
A 상품의 주요 고객층은 30대 여성입니다. 30대 여성만으로 집중해 설정하셔도 좋지만, 해당 상품 카테고리의 수요층도 교차 확인해주시면 좋아요. 네이버 데이터랩을 들어가신 뒤 쇼핑 인사이트를 통해, 해당 키워드 및 카테고리를 검색하는 고객층을 확인할 수 있습니다. 만약 25~29세 여성이, 30대 여성에 이어 A 상품의 카테고리를 검색하는 2순위 고객층이라면, 해당 고객층을 서브 및 잠재 고객층으로 확보하셔도 좋습니다.
그러면, 네이버 광고에 들어가셔서 해당 상품의 광고 타깃을 25~39세 여성(가중치 100%), 남성(가중치 50%), 알 수 없음(로그인하지 않고 검색한 뒤 구매를 하시는 경우가 있어서, 알 수 없음은 체크해주시는 것이 좋습니다)으로 설정해주시는 거예요.
또한 A 상품의 구매 경로가, 모바일이 PC 대비 압도적으로 높다고 가정하겠습니다. 그렇다면, PC는 과감하게 빼주셔도 돼요. 제 경우에도, 기본적으로 쇼핑 검색 광고는 PC는 전부 제외해두었습니다. 또, 고급 옵션 - 노출 채널 설정으로 들어가시게 되면, 여러 포털 사이트(검색 엔진, 뉴스 페이지 등)가 노출 채널로 기본적으로 설정이 되어있을 텐데요. 저는 대부분 제외합니다. 구매 전환율이 높은 고객 층은, 네이버에 해당 키워드를 검색한 뒤 쇼핑 탭에서 상품을 찾기 때문입니다. 뉴스를 보다가 해당 상품이 옆에 노출되어서, 구매를 하는 경우는 드물기도 하고요.
이 정도가 데이터를 통한 광고 최적화의 기본이라고 할 수 있겠습니다. 물론, 더욱 정밀한 마케팅을 하시는 전문가 분들이 계시겠지만, 대부분 쇼핑몰을 시작하시는 분들이 1인 사업체를 운영하시고 있고, 저 역시 그렇기 때문에 간단한 방법부터 말씀드렸습니다. 추후 네이버 광고 기본 세팅에 대해서는 자세하게 한 번 다뤄보도록 할게요.
고객 리뷰도 핵심 데이터
구매 고객층의 데이터 분석을 통한 광고 세팅이 자체적인 데이터 활용이라면, 그 외적으로 구매 전환을 높일 수 있는 데이터 역시 있습니다. '고객 리뷰'입니다.
보통 쇼핑을 하실 때, 꼭 확인하시는 요소가 있으신가요? 저는 리뷰를 항상 확인합니다. 평점 높은 순, 낮은 순을 전부 확인해보고, 실제 사진 리뷰가 있다면 필히 확인을 하는 편이에요. 리뷰는 구매로 전환시키는 가장 결정적인 요소입니다.
배달 앱을 통해서도 이러한 경우를 보실 수 있어요. 리뷰 이벤트를 하시는 음식점이 정말 많죠? 찜, 별점 5개 리뷰를 하는 조건으로 서비스 음식을 받는 거죠. 리뷰가 주문 전환에 효과적이기 때문에요.
또한 네이버 쇼핑에서 상단에 노출되기 위해서는, 주문 건수, 리뷰 등의 지수도 중요한 역할을 합니다. 고객이 리뷰 많은 순으로 정렬할 수도 있고요. 네이버 스마트 스토어의 경우에도 자체적으로 리뷰 이벤트 등을 많이들 하시는 이유입니다.
산업을 막론하고, 동종 업계에서 데이터의 주도권을 갖는다는 것은 매출은 물론 지속 성장을 담보하는 요소이기도합니다. 데이터 분석이 전문적인 분야이기도 하고, 1인 사업을 운영하면서 쉽지 않은 부분이지만 기본적인 것부터 함께 공유하며 성장하면 좋겠습니다.
