퍼포먼스 마케터가 읽는 데이터 분석 도서

데이터리안 추천도서 '컨버티드' 함께 읽어요

이 글은 데이터리안의 데이터넥스트레벨챌린지 2기를 진행하며 쓴 글입니다.

컨버티드를 두 번째로 읽고 있습니다. 책을 첫 번째 읽을 때와 달리 요즘은 제가 데이터리안의 퍼포먼스 마케팅까지 담당하게 되어서 퍼포먼스 마케터의 관점에서 책을 다시 읽게 되는 것 같아요.

컨버티드의 Part 2에서는 '누구'에게 우리 서비스를 제공할 것인지를 파악하는 게 중요하다는 이야기를 하는데요. 이 장에서 강조하고 있는 부분을 마케팅 측면에서 풀어쓰자면 결국은 '타겟팅'이 중요하다는 말로도 해석할 수 있을 것 같습니다.

이번에 퍼포먼스 마케팅 프로세스를 새롭게 개편하면서 광고 타겟팅을 어떻게 해야 할지 다방면으로 고민을 많이 하고, 자료도 많이 찾아보았는데요. 타겟팅을 세분화하면 좋다는 의견부터 머신러닝 알고리즘에 맡기는 것이 더 정확하다는 의견까지, 전문가들의 의견도 분분하더라고요.

컨버티드 Part 2 에서는 고객 생애 가치를 기준으로 고객을 나누어서 우리에게 중요한 고객들이 누구인지 파악하고 그들을 통해 알게 된 것들을 비즈니스를 성장시키기 위해 사용하라는 이야기를 Part 2 전반에 걸쳐서 하고 있는데요. 고객들의 개인 정보 데이터를 점점 더 수집하기가 어려운 요즘 시대에도 이 이야기가 유효할 수 있는 이유는 서비스 제공자 입장에서 가장 정확하게 데이터를 수집할 수 있는 '구매' 데이터를 이용해 가치가 높은 고객들을 판별할 수 있기 때문이 아닐까 생각했어요.

데이터리안에서는 올해 초에 메타 광고 타겟팅을 변경하고 새롭게 세팅하는 과정을 거쳤는데요. 직접 집행을 해보니까 요즘은 광고 매체들도 이런 고객 생애 가치의 중요성, 유사 타겟 세팅의 중요성을 잘 알고 있어서 손쉽게 이런 타겟 세팅을 할 수 있도록 만들어져 있더라고요. 사용자들의 데이터를 잘 정리해서 플랫폼에 업로드하기만 하면 유사 타겟을 세팅하거나 해당 고객들을 대상으로 리타겟팅 하는 광고를 만드는 건 누구든 손쉽게 할 수 있는 일이 된 것 같습니다.

그럼에도 불구하고 여기에서 한 가지 더 생각해봐야 하는 것은 우리 서비스의 고객풀이 충분히 넓지 않다면, 서비스의 충성고객의 수도 엄청나게 적을 수 있다는 점이에요. 실제로 데이터리안에서도 타겟팅 실험을 할 때 유사 타겟과 논타겟(임의로 타겟을 지정하지 않음)으로 타겟을 서로 다르게 세팅했을 때 광고의 효율이 어떻게 다른지, 어떻게 광고를 운영해야 더 좋은 퍼포먼스가 나는지를 실험해보고 있는데요. 논타겟이 더 효율이 좋을 때도 있었거든요.

책에 나온 사례들은 저자가 경험한 일부 사례일 뿐이고, 책이 지필된 시점과 지금은 또 다른 이야기들이 논의될 수 있으니 이 부분은 염두에 두고 책을 마저 읽어보면 좋을 것 같습니다.