골짜기 인터뷰 - 디지털 마케팅

by 신승훈 Aceit

Jul 16. 2017

초청 게스트 - 송호연 님

기업의 전략적 의사결정에 집중하는 '케이스 스터디' 녹음과 병행하며 우리와 조금 더 가까운 실무에 대해서 들어보는 '골짜기 인터뷰', 이번에는 디지털마케팅 편을 준비하였다.

실무자 게스트로 초청한 송호연 님은 현재 다음 카카오에서 근무 중이며, 그 전에는 게임회사에서 근무를 하였다.

공대, 그리고 개발자 출신(2016년 '유니티 3D액션게임' 이라는 책도 출판하였다)임에도 불구하고 현재 카카오에서는 게임 마케팅을 담당하고 있다는 점이 흥미로운 부분이다.

IT 기업이기 때문에 엔지니어 출신 마케팅이 필요한 것인가?

아니면 디지털화 되어가고 있는 추세 때문에 엔지니어 출신 마케팅이 필요한 것인가?

인터뷰의 말미에 문과생과 이과생 모두에게 주는 조언이 있으니 참고하기를 바란다.

왜 디지털 마케팅이 관심을 받는가?

요즘 취직을 준비하는 청년들 중에 '디지털 마케팅'에 대해서 들어보지 않은 사람은 거의 없을 것이다. 5년 ~ 10년전 취준생들이 MOS(Microsoft Office Specialist) 시험을 준비했다면, 지금은 구글 애널리틱스(Google Analytics) 자격 시험을 준비한다. 대부분의 회사, 그리고 부서에서 범용적으로 사용하는 오피스 프로그램과 달리 구글 애널리틱스는 웹사이트나 모바일 앱이 있어야만 활용성이 있는 프로그램임에도 말이다.

그로쓰 해킹(Growth Hacking), 린스타트업(Lean Startup), 컨텐츠 마케팅(Contents Marketing) 등 최근 몇년간 Hot 했던 키워드들 역시 상당부분 디지털 마케팅과 연관이 있다. 모두 디지털화를 통해 과거보다 얻기 쉬워진 데이터를 지표로 활용해 더 중요한 부분을 빠르게 찾아내고 개선하는데 목적을 둔다.

디지털 마케팅이 관심을 받는 이유는 크게 두 가지인 것 같다.

첫째는 우리의 삶에 디지털 기기와의 상호작용이 더 많아졌기 때문일테고, 두번째는 앞에서 설명한것처럼 데이터 기반의 마케팅이 가능하기 때문이라고 생각한다.

그럼 데이터 기반 마케팅은 무엇인가?

경영과 데이터

마케팅이란 세부 기능으로 들어가기 전에 경영에서 데이터를 사용하게 된 역사를 간단하게 살펴보자.

현재 경영을 바라보는 시각은 크게 두 가지가 존재한다: 인문학적 관점, 과학적 관점

인문학적 관점은 주로 철학적인 관점에서 기업의 비전, 미션, 장기적 성장, 생존, 리더십 등을 다룬다. 특히 우리나라를 포함한 동양권에서는 정주영, 이병철, 일본의 손정의, 이나마리 가즈오 등의 인물 중심의 경영철학의 인기가 높다.

과학적 관점은 기업경영을 측정하고, 제어하고, 따라서 예측하며 재현할 수 있는 과학으로 본다. 실제로 과학적 기법은 제조나 물류, 품질 등의 분야에서는 많이 활용된다.

개인적으로는 두 가지 관점이 지향하는 바가 서로 다른 공간에 존재한다고 생각하지 않는다. 같은 해를 구하고자 하는 수학문제를 풀 때에도 대수학적 접근방식을 취하거나 기하학적 접근방식을 취할 수 있듯이, 경영에서도 어느 부분에서는 과학적 접근 방법이 훨씬 유리한 반면 또 다른 부분에서는 아직 효과적인 과학적 방법이 만들어지지 않은 것이다.

그러나 확실한 것은 과학적 접근이 시간이 지나며 힘을 얻고 있다는 점이다.

그리고 여기에 기반이 되는 것은 데이터다.

"측정하지 않으면 관리할 수 없다"

현대 경영학의 아버지라 불리는 피터 드러커(Peter F. Drucker)가 남긴 유명한 말이다.

이후로 기업들은 경영 기능의 많은 부분을 측정하며 관리하기 시작했으며, MBO(Management by objectives), KPI(Key Performance Index) 등 데이터와 측정을 기반으로 한 다양한 경영관리 기법이 생겨났다.

디지털 마케팅과 데이터

디지털 마케팅의 데이터 활용은 이런 트렌드의 연장선상이다.

전통적으로 기업은 내부 경영활동은 측정하기가 수월했다. 제조데이터와 품질데이터를 이용해 통계적 품질관리를 시행하는 식스시그마(6 Sigma) 등이 좋은 예이다.

그러나 가장 측정하기가 어려웠던 부분이 있는데, 바로 고객 관련 데이터다.

기업에게는 고객이 전부이기 때문에, 고객을 측정하는 것은 당연히 중요했다.

그러나 고객은 기계가 아닌 사람이며, 그것도 굉장히 조심히 상대해야 하는 사람이기 때문에 이들로부터 직접 데이터를 얻어낸다는 것은 매우 어려웠다.

그런데 이런 상황에서 예전 같으면 상상도 하기 어려울 정도로 고객과 관련된 의미있는 데이터를 얻게 해 줄 수 있는 디지털 기술들이 탄생한 것이다.

사람들이 웹사이트, 모바일 앱 등을 통해 기업의 제품/서비스와 상호작용하고, 또 구매까지 이를 통해 이루어지면서 기업들은 예전보다 몇 배는 더 고객을 이해하기가 쉬워졌다.

디지털 기술을 이용하면 어떤 특성의 고객들이 어느 시간대에 웹사이트에 접속하며, 어느 제품이나 페이지를 살펴보고, 얼마나 오래 머물며, 어느 단계에서 구매를 하는지 등을 전부 알 수 있다. 그리고 이런 데이터들은 당연히 마케팅에도 활용될 수 있다.

몇 가지 예를 들어보자.

어느 시간대에 어떤 특성의 고객들이 몰리는지를 알면 거기에 맞춰 프로모션을 진행할 수 있다. 예를 들어 오전 시간대에는 직장인들 오후 시간대에는 학생들이 몰린다면 당연히 오전과 오후에 다른 판촉 이벤트를 보여주는 것이 효과적일 것이다.

만약 상당수의 고객들이 A-페이지, B페이지까지는 잘 보다가 C페이지에서 홈페이지를 나가버린다는 사실을 알게 되면, B페이지에 구매 트리거를 설정해보거나 C페이지에서 개선점을 찾아볼 수 있다.

광고를 선택해야 하는데 기존 데이터로도 확신이 서지 않는다? 그럼 두 가지 시안을 모두 올려서 고객의 반응을 테스트 한 후 더 높은 점수를 받은 광고를 선택해도 된다. 그 유명한 A/B Testing이다.

이처럼 디지털 환경에서는 과거 데이터를 이용해 마케팅을 할 수도 있고, 앞으로 얻을 데이터를 이용해 마케팅을 테스트 할 수도 있다.

과학 연구와 비교하면 후향적 연구와 전향적 연구가 다 가능한 것이다.

디지털 마케팅의 현재와 미래

디지털 마케팅이 Hot 한 것은 사실이지만, 분명 과대평가 되고 있는 부분도 있다.

데이터를 사용하는 것이 주는 긍정적인 효과는 당연히 크지만, 부정적인 효과도 존재한다는 것을 기억해야 한다.

가장 일반적인 예로는 잘못된 지표를 핵심지표로 사용하는 것이다. 인과관계가 명확하지 않은 상태에서 상관관계 데이터만을 참고하여 선택한 지표를 맹신할 경우 전체 메커니즘에서 예상하지 못한 부작용이 생길 수 있다.

또 다른 예로는 역시 데이터는 장기적 관점 보다는 단기적 관점을 지향하도록 만든다는 점이다. 지표로 모든 것을 평가한다면 당신은 어느 시점에서의 지표를 목표로 삼겠는가? 분명 길면 몇 개월, 빠르면 당장 다음 주의 지표일 것이다. 이런 단기적 관점은 장기간에 걸쳐서 형성되는 브랜드 로열티 등을 간과하게 만들 수 있다.