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by 조기은퇴러 Jan 09. 2023

퍼포먼스 마케팅이란?

[독서기록] 데이터로 말한다! 퍼포먼스 마케팅

한줄평: 미디어커머스의 성장과 퍼포먼스 마케팅의 흐름 및 실무사례를 쉽게 풀어쓴 책.


<주요내용>

1. 미디어커머스란?

- 정의: 온라인 플랫폼에서 상품 광고 컨텐츠를 "보고 사게 하는" 커머스 형태. 시각적 셀링 포인트가 가장 중요.


- KSP: 데이터 기반 광고 운영/관리하는 퍼포먼스 마케팅 능력, Full value chain 전략으로 제품기획~마케팅까지 각 단계별 유기적 시너지를 빠르게 낼 수 있는 가치사슬전략


- 성장 히스토리: 15년 페이스북을 중심으로 공급자가 컨텐츠를 만들면 수요자가 컨텐츠를 소비하는 단순 구조에서 파생. 많은 구독자를 보유한 페이스북페이지를 중심으로 커머스가 붙기 시작. 경쟁이 치열해지고 시장이 혼탁해지면서 판매 효율을 높이기 위해 풀퍼널전략&브랜딩으로 마케팅 구조도 진화


2. 퍼포먼스 마케팅이란?

- 시작: 미디어커머스의 비즈니스 모델로 시작된 후  개별 회사가 마케팅 기법으로 활용하면서 독립된 마케팅으로 성장


- 정의: 목표하는 구매전환율, 유입률, 조회수 등을 달성하기 위해 각 광고 플랫폼별 성과를 분석하고 전략을 세워나가는 기법

cf. 그로스 마케팅: 소비자가 브랜드를 인지하고 제품을 구매, 재구매하는 여정을 분석하여 각 여정이 유기적으로 연결될 수 있도록 하는 마케팅

(퍼포먼스 마케팅은 회사 입장에서의 광고 운영, 그로스 마케팅은 소비자 입장에서의 광고 운영)


- 풀퍼널전략

: AIDA(awareness>interest>desire>action) 여정을 관리하는 각 과정에서 노출형 광고/트래픽 광고/전환형 광고를 적절히 운영하는 것. 이 과정이 반복되면서 기업의 브랜드가 브랜딩됨 (예. 제품명 인지>제품 뜻 > 제품 효과>브랜딩 메시지를 단계별로 알리는 식)

: 퍼포먼스 마케팅 초창기 16~17년은 구매전환에만 초점. 18년부터 소비 패턴이 스마트해지면서 전 단계에서 마케팅 수행


- 고객이 어디서 왔는지를 통해 어떤 광고 매체가 효율적인지, 어떤 사람인지를 통해 우수고객이 누구인지, 어떤 행동을 했는지에 따라 전환율 높은 소비자가 누구인지 추적하는 일 (고효율채널의 유입자 분석을 통해 고효율채널뿐만 아니라 고효율 고객 역시 확인 가능)


3. 광고효율 (ROAS)의 감소

- 이유: 1) 소비자가 놀 곳이 많다 (멀티터치. 구매하는데 수십회의 접촉 필요) 2) 애풀, 구글의 ATT 정책으로 데이터 트래킹 한계


- 대응방안: 남의 고객이 아닌 '우리 고객' 만들기 (신규 고객 확보보다 이미 확보한 고객을 위해 비용 사용)

1) 자사몰 전략 (D2C) 2) 통합 데이터 대시보드 구축 3) CRM, AI마케팅을 통한 LTV 증대


4. CRM마케팅

- 정의: 소비자의 구매 여정을 관리하며, 각 과정이 유기적으로 다음 과정으로 연결되어 구매라는 최종 목적지까지 이동할 수 있도록 단계별 가설을 설정하고 그에 맞게 마케팅 활동을 펼치는 업무


- 업무

1) 고객 데이터 분석을 통해 각 여정에 적합한 메시지 설계

2) LTV 파악하여 이를 극대화할 수 있는 프로모션 전개

3) 회원 그룹핑으로 온사이트 마케팅 전개


- 구매여정 예시:  외부광고/홍보 > 제품 조회 > 정보 수집(리뷰, sns 후기) > 구매 완료 등


*기타 참고사항

- 상세 페이지: 소비자를 설득하는 논리 구조가 담긴 컨텐츠. 제품을 이해하고 구매 결심으로 이어지게 하는데 있어 중요. 외부 배너, 제품 리뷰를 통해 유입된 소비자가 제품 구매 전 필요 기능이나 효과가 있는지 확인하고 확신을 갖는 공간

- 온라인 기업의 시장이 재편되는 시점 = 최초상기도(top of mind) 순위 변화: 매출 1천억원 달성 시

- 노출 vs 도달: 노출횟수 vs 광고가 도달한 사람 수

- 중요 전환: CTR, ROAS, CPA, CAC > retention, LTV와 연결

- sns 성장 전략: 제품, 채널별 성격 및 그게 따른 결과 이해가 중요

- 구매여정, 소재별 반응여부 등에 따라 마케팅 그룹생성

- 다양한 가설을 데이터로 검증하며 결과를 자산화하고, 성공방정식을 찾는 것이 데이터 마케팅의 핵심


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