데이터로 부활한 Special K 이야기
판매 부진 겪던 Special K, 어떻게 '데이터'로 반전했을까?
출처: Turner duckworth facebook한때 건강 시리얼의 대명사로 자리 잡았던 Kellanova의 Special K 브랜드는, 지난 몇 년간 영국 시장에서 판매 부진을 겪었습니다. 비타민과 단백질이 풍부한 프리미엄 시리얼 및 에너지바 제품군의 판매량은 감소했고, 가계 침투율 역시 정체 상태에 머물렀습니다. 특히 제품 가격이 동종 카테고리 평균보다 높아지면서, 소비자들은 저가 PB(Private Brand) 제품으로 눈을 돌리기 시작했고, 소비자들의 고려율 역시 하락세를 보였습니다.
하지만 Kellanova는 단순히 가격을 낮추거나 광고를 늘리는 식의 전통적인 대응이 아닌, 데이터 중심의 기술 혁신 전략을 선택했습니다. 이 기업은 새로운 성장의 해답을 '데이터 클린룸', AI, 머신러닝에서 찾았고, 이를 통해 브랜드의 위기를 기회로 바꾸는 전환점을 만들어냈습니다.
이 글에서는 Kellanova가 영국 시장에서 어떻게 데이터와 기술을 활용해 소비자와 다시 연결되고, 매출까지 끌어올렸는지 살펴보겠습니다.
출처: LiveRampKellanova는 Special K 브랜드의 정체된 성과를 타개하기 위해 정교한 소비자 분석과 맞춤형 마케팅 전략이 필요하다고 판단했습니다. 이를 위해 2024년, Kellanova는 LiveRamp라는 데이터 연결 플랫폼 회사의 ‘클린룸(Clean Room)’ 기술을 활용한 클린룸 AI 파일럿 프로젝트를 영국에서 시작합니다.
출처: hightouch - What Is a data clean room?클린룸은 개인 정보를 보호하면서 여러 회사 또는 부서 간의 데이터를 안전하게 공유·분석할 수 있는 환경입니다.
Kellanova는 이 기술을 기반으로, 시장 조사 회사인 Circana와 신용 정보사인 Experian이 보유한 2천만 건 이상의 주소 기반 소비자 데이터와 자사 내부의 구매 이력, 인구 통계, 소비자 태도 데이터를 통합했습니다. 여기에 AI와 머신러닝 분석 기법을 적용해, 단순한 인구통계 기반 세그먼트가 아닌 실시간 구매 행동, 태도, 가계 구성에 기반한 정밀 타겟 그룹을 설정함으로써 마케팅의 정밀도를 높였습니다.
이를 통해 켈라노바는 Special K의 소비자를 두 그룹으로 분류할 수 있었습니다.
브랜드 충성 고객: 제품을 한 번 더 구매하게 만들어야 하는 대상
할인 가격에서만 구매하는 고객: 정가로도 구매하도록 유도할 필요가 있는 대상
이후 켈라노바는 이러한 인사이트를 바탕으로 Meta와 Pinterest, Youtube 플랫폼에 맞춤형 광고 캠페인을 전개했습니다. AI를 기반으로 각 소비자 그룹에 따라 콘텐츠와 메시지를 달리 설계하고, 채널별로 행동 유도(Call to Action) 방식을 세분화하는 전략을 펼쳤습니다. 즉, 단순히 광고를 노출하는 데 그치지 않고 ‘누구에게’, ‘어떤 메시지를’, ‘어떻게’ 전달할지를 실시간 데이터 기반으로 최적화한 것입니다.
이러한 마케팅 전략 전환의 결과, 2024년 영국에서 Special K 브랜드의 판매율은 크게 상승했으며, 이는 업계 평균 대비 최대 12배에 달하는 성과로 평가받고 있습니다.
특히 가격에 민감한 소비자층을 대상으로 한 캠페인에서는 9%의 매출 상승이 나타났습니다. 이 소비자들은 대부분 지난 1년간 브랜드를 구매하지 않았던 이들이었음에도 불구하고, 할인 없이 정가에 제품을 구매했습니다. 더불어 충성 고객층에서는 프리미엄 제품 가격임에도 더 많은 양을 구매해 36%의 매출 상승을 기록했습니다. 그 결과 소비자의 브랜드 고려도는 0.9포인트 상승하고, 하락세였던 가계 침투율 역시 반전되었습니다.
이후 켈라노바는 장기적인 소비자 행동 변화를 확인하기 위한 고려도 영향 연구도 병행했습니다. 인구통계 기반 타깃팅에서는 고려도에 변화가 없었지만, 클린룸 기반 전략은 업계 평균의 3배 수준의 고려도 상승을 기록했습니다.
이 캠페인의 성공은 Kellanova가 LiveRamp의 데이터 클린룸 기술을 활용하여 정밀한 타깃팅과 실질적인 실적 개선을 이뤄낼 수 있다는 점을 입증했습니다. 영국 시장에서의 성과를 바탕으로, Kellanova는 이 전략을 자사의 다른 브랜드와 다양한 지역 시장에도 확장 적용하고자 하고 있습니다. 특히 미국 주요 플랫폼에서는 클린룸 환경을 재현해 마케팅 효과를 극대화하는 실험을 현재 진행 중입니다.
켈라노바의 사례는 단순한 기술 도입 이상의 의미를 가집니다. 판매 부진이라는 위기를 맞아 기존의 마케팅 방식에 의존하는 대신, 켈라노바는 클린룸과 AI, 머신러닝을 결합한 3중 전략을 활용해 근본적인 전략 전환을 시도했고, 이를 통해 실질적인 매출 성장을 이루는 성과를 거두었습니다.
무엇보다 주목할 점은 이 혁신이 ‘기술’ 그 자체보다 ‘소비자 이해’와 ‘맞춤형 연결’에 집중했다는 점입니다. 복잡하고 정제된 데이터를 안전하게 통합·분석하고, 행동 기반으로 정교하게 세분화된 소비자 집단에 적합한 콘텐츠를 전달하는 전략은 오늘날 마케팅이 나아가야 할 방향을 보여주는 것 같습니다.
참고:
https://newsroom.kellanova.com/2025-4-1Trend-Data-Driven-Campaigns-for-Every-Audience
https://www.marketingdive.com/news/kellanova-clean-room-improving-targeting-lifting-sales/743910/