고객을 이해하는 방법,
'DMP'를 論하다.
애드테크 시대의 고객 타겟팅, 대한민국 DMP의 현주소
CJ E&M MEZZOMEDIA 트렌드전략팀
'적재적소(適材適所)'라는 사자성어가 있다. 단어만 풀이하면 '적당한 재능을 가진 사람에게 적합한 지위나 임무를 맡긴다'는 뜻이나, 자리에 '꼭 맞는' 사람을 선별하여 그에 합당한 일을 주었을 때 예상을 뛰어넘어 훨씬 좋은 결과를 얻는다는 의미가 더 강하다.
2016년 현재, 애드테크(AD Tech) 시장을 향해 분주히 도전하고 있는 대한민국 광고시장에서도 '적재적소'를 찾기 위한 노력이 한창이다. 광고 캠페인에 '꼭 맞는' 고객군(Audience), 캠페인에 즉각적으로 반응할 수 있는 고객을 잡겠다는 의미이다. 모바일 시대는 이전에 없던 개인화 정보들을 양산해냈고, 이를 기반으로 발전된 기술은 각 개인별 행동이나 성향까지 가려낼 수 있을 정도로 발전했다. 이러한 근거 데이터를 활용해 캠페인별로 최적화된 고객을 발굴하려는 노력은 오늘도 계속되고 있다. 그 중심에 DMP(Data Management Platform, 데이터 관리 플랫폼)가 있다.
1. 다시, DMP를 論하다.
전 세계의 광고시장은 애드테크 기반으로 빠르게 성장하고 있고, 이미 해외 기업의 우수한 광고 플랫폼과 프로그래매틱 바잉(Programmatic Buying), RTB(real time bidding) 등을 경험한 국내 광고시장에서는 하루라도 빨리 이 흐름을 따라잡겠다는 노력들로 분주하다. 그런 의미에서 함께 정리한 지난 글 이후에, [참고 : 프로그래매틱 광고, 대한민국에서도 잘 될까? (上) / (中) / (下)] DMP와 DSP에 대해 조금 더 구체적으로 알고 싶다는 요청이 몇 차례 있었다. 애드테크와 관련해 소개된 자료나 기사의 대부분이 해외 플랫폼 중심의 개념과 예상 효과 등을 위주로 소개된 까닭에, 실제 국내 시장에서 DMP를 활용한 운영 경험이나 업종별 성공 사례 등을 알고 싶다는 요청이었다. 이번 글을 준비하면서 다양한 국내의 사례들을 소개하고 싶었으나, 역시나 디테일한 수치의 증감을 보여줄 수 있는 사례를 구하긴 쉽지 않았다. 때문에 많은 사례를 열거하고 싶은 희망사항을 해결하진 못했지만, DMP에 대한 체계적인 이해와 국내 현황의 소개라도 충실하자는 목표로 이 글을 정리했다.
주) 글을 접하신 독자들이 기본적인 용어를 이해한다는 가정하에 작성한 글입니다. 아직 용어가 익숙치 않으신 분들께서는 앞서 정리한 프로그래매틱 광고 개요에 관한 글을 먼저 읽어보시길 권해드립니다.
Facebook의 '광고 관리자'를 설정해 보신 분이라면, 체계적이지만 어렵지 않은 '광고 타깃'을 경험했을 것이다. 이 타깃의 설정이, DMP를 이해하는 데 있어 가장 쉽고 정확한 예가 아닐까 한다.
광고 세트, 타겟 설정의 예 / 페이스북 광고관리자Facebook은 전 세계적으로 16억 명이 넘는 MAU(월 활성 이용자)와 왓츠앱, 페이스북 메신저, 인스타그램 등을 통해 얻은 고객의 데이터(비식별 개인정보)를 통해 예측이 불가능할 정도로 방대한 양의 데이터를 관리하고 분석하여 광고 타깃에 연동했다. 페이스북(및 기타 서비스) 고객의 인구통계학적 정보와 관심사, 행동 정보 등을 다양하게 수집하고 세세하게 분류하여 광고 캠페인에 유효한 고객들에게 도달시키는 것이다.
실제로 광고 타깃을 설정해 보면 얼마나 디테일한 정보까지 타겟팅하여 고객에게 도달할 수 있는지... 감탄을 자아내곤 한다.
운영체제, 브라우저까지 타겟팅하여 도달할 수 있다 / 페이스북 광고관리자이렇듯, 개인의 성향과 관심사에 '꼭 맞는' 광고를 보여주는 것은 애드테크 시대의 광고가 지향하는 가장 큰 특징이다. 이 지향점을 목표로 달려가기 위해서는 세 가지 조건이 필요하다.
1) DATA - 고객에게 얻을 수 있는, 다양하고 방대한 비식별 개인정보
2) MANAGEMENT - 고객의 데이터를 수집, 분류, 저장, 선별, 업데이트하는 등의 과정
3) PLATFORM - 광고주, 매체 및 에이전시 등이 서로의 목적을 실현할 수 있도록 설계된 시장
바로 이것이 DMP의 궁극적인 운영 목적이다. Adobe는 DMP를 '마케팅 활동을 위한 고객 프로파일을 구축하는 데이터 관리 플랫폼'이라고 정의했다. 좀 더 큰 의미로는 '소비자가 될 고객을 이해하는 것'이라고 할 수 있으며, 거꾸로 풀이하자면 고객을 이해할 수 있는 정보라면 무엇이든! 저장해야 할 데이터라고 판단할 수 있다.
2. 바야흐로, DMP의 시대
지난 8월, 부산에서 열린 ad:tech@AD STARS에서 와이더플래닛의 정수동 CTO는 빅데이터를 얻는 과정을 망망대해에서 사금을 채취하는 과정에 빗대어 소개했다. 이러한 과정을 통해 정제된 데이터는 귀한 가치를 지닐 것이라고 설명했다. [참고 : 한국 최초의 애드텍(ad:tech), 무엇을 남겼나?] 이는 DMP가 지향하는 '고객 데이터'에도 마찬가지로 적용될 수 있는 표현이라 생각된다. 수많은 데이터를 모으고 결합해 그중 의미 있는(광고 캠페인에 유효한 인사이트를 발굴해내는) 데이터를 추출하고, 캠페인 반영의 효과를 분석해 다시 적용하는(정제하는) 과정이 광고 효율의 측면에선 무척 중요하다.
그렇지만 아직까지는 회사마다, 플랫폼마다 정의하는 데이터가 상의하다.
1) 먼저, 플랫폼이 추구하는 가치나 목적에 따라 데이터를 정의하고 추출하는 방법, 고객을 모으고 관리하는 방법 등에 차이가 있다. DSP와 맞닿아 있기도 하고, 데이터만 보유하기도 한다.
2) 또, 회원가입 시 제출한 인구통계학적 정보에서부터 검색 키워드, Cookie나 서비스에 기반한 행동 정보(구매패턴 등)와 관심사 정보(선호 카테고리 등)와 같은 다양한 비식별 개인정보, 외부의 다양한 데이터를 보유한 3rd Party 정보의 결합까지, 희망하는 데이터의 범위도 다양하다.
3) 최근에는 Private DMP라 해서 기업 내부의 고유 데이터(회원, 매출 및 마케팅 지표, 성과 등 - 비정형 데이터라고도 한다)와 결합시키는 것이 대세이다.
내용은 달라도 결국 '일종의 빅데이터 관리 인프라'를 구축하는 과정이라 할 수 있다. 그렇다면 최종적으로 지향해야 할 목표는 무엇일까? 많은 회사들이 "데이터 기반 마케팅(Data Driven Marketing)"을 이야기 한다. 아래의 그림에서 아주 쉽게 표현했다.
'데이터기반 똑똑 마케팅에 깐깐한 소비자도 지갑 여네' / 매일경제 MBN즉, 데이터 확보 - 정교한 분석 - 결과의 창출이라는 3요소가 애드테크 기반의 광고를 이끌어가는 DMP의 세부 목표라고 할 수 있다. 출발은 각각 다른 양상을 보이나, 결과적으로는 같은 형태의 지향점을 목표하게 될 것이다.
3. 국내 DMP의 현황
데이터를 통한 고객 마케팅은 더 이상 온라인의 소유물이 아니다. 이제는 온라인, 모바일을 넘어 TV, OOH, 라디오 등까지 프로그래매틱 바잉 기술이 적용되면서 오프라인 광고와 온라인, 모바일 광고가 통폐합되고 있는 이 시점에서는 모든 분야에서 데이터 기반의 마케팅의 필요성을 느낀다.
게다가 우수한 기술력을 가진 해외 기업들이 국내에 상륙하면서 자칫 우리의 안방에서 고객을 뺏길 수 있다는 부담감도 크다. (해외에서는 DMP의 성능과 조건에 따라 비교하는 서비스도 생겨났다)
최근 업데이트된 Korean Mobile Advertising Landscape 2.0(Mobidays)에서 DMP 영역의 대표 주자라 할 수 있는 업체들이 소개되어 있다. 각 회사에 대해 간단히 알아봤다 - 첨언하여) 사실 실무 전문가들은 아래의 그림도 정확치 않은 부분이 있다는 의견을 피력합니다. 아직 DMP의 영역과 역할에 충실하지 못한 곳도 있고, DMP보다는 DSP의 영역에만 국한된 업체도 있습니다. 이 점 감안하시고 참고해주십시오.
Korean Mobile Advertising Landscape 2.0 일부 / Mobidays▒ WIDER PLATNET의 "TargetingGates" - 2012년 10월 서비스를 시작했다.
- 토종 국내 서비스의 선두주자(직접 제휴 70% 이상). 일 10억 건이 넘는 데이터 업데이트
- 광범위한 3rd Party Data를 유지하며, 크로스 디바이스 사용자 트래킹이 가능
- 소개서 다운로드
▒ NHN TX의 "TOAST exchange" - 2016년 8월 서비스를 시작했다.
- 사용자의 행동 타게팅에 기반한 데이터 추출
- NHN Entertainment, D&T 프리미엄 데이터 활용
- 소개서 다운로드
▒ SK의 "Syrup AD (DMP)" - 2015년 11월 서비스를 시작했다.
- SK 빅데이터(11번가, 캐시백, 시럽 월렛, 티맵 등)를 이용, 최적화된 Target Audience 가능
- 3,800여 개 앱, 모바일 웹을 포함해 월평균 45억 PV 보유
- 소개서 다운로드
▒ Adobe의 "Adobe Audience Manager" - 2015년 11월 서비스를 시작했다.
- 제휴 데이터, 제3자 데이터, 오프라인, 온라인, CRM 데이터를 모두 통합하여 데이터 기반의 마케팅을 전개
- 360° 프로파일 작성, Adobe Analytics와 직접 통합하여 유지 보수가 용이
▒ 온누리 DMC의 "Cross Target" - 2014년 2월 서비스를 시작했다.
- 머신러닝과 빅데이터 분석을 통해 사용자의 관심사와 성향을 정확히 추정하고 분류
- 사용자의 최근 행동과 과거 행동을 추적, 분석하여 성향을 추정함
- 소개 영상 보기
▒ Xaxis의 "Turbine" - 2014년 6월 서비스를 시작했다.
- 고객의 1st Party Data, 작시스가 구축하는 Proprietary 2nd Party Data, 전문적인 타 DMP업체에서 구매하는 3rd Party Data를 종합적으로 활용하며 익명의 유저 정보를 실시간 분석해 처리함
- 소개 영상 보기
아무래도 해외 업체들은 DMP의 역할을 명확히 수행하는 반면, 국내 업체들은 그렇지 못하다는 평가가 많다. 이는 해외 업체들의 지속적인 노력과 전문화에도 그 차이가 있겠지만, 후발주자로의 국내 업체들이 해외 솔루션의 단점을 개선하고자 그 폭을 넓혀 서비스를 제공하려는 전략적 차이도 있다고 할 수 있다. 아직은 국내서비스가 전문성과 범용성 두 가지 토끼를 다 잡을 수 있다고 단언할 수 없고, 그렇기에 전문성에 목적을 둔 해외 서비스가 현재로써는 목적에 맞는 역할을 더 충실하게 이행하고 있는 것으로 보인다.
4. 가장 중요한 가치는 결국 "데이터를 통해 고객을 이해하는 것"
디지털 광고에서 가장 중요한 가치 중 하나는 '효율 관리'이다. 광고주가 원하는 KPI에 따라, ROAS로 답해야 하는 마케터들에게는 가장 부담스러운 가치이기도 하다. 과거엔 매체 지면을 중심으로 고객을 이해했다면, 애드테크 기반의 개인화 미디어의 시대엔 고객을 이해하는 것이 '가장 안정적인 효율 관리의 대안'이다.
AppLift는 DMP를 '광고 인벤토리 구매에 필요한 데이터를 모아서 통합 분석하고 제공하는 플랫폼이다. DSP가 적합한 인벤토리를 구매하려고 할 때 효과적인 구매를 위해 다양한 데이터를 DMP에서 제공한다. DSP가 자체적인 DMP를 보유하여 정보를 분석하는 경우도 있다. 3rd party 데이터 업체를 통해 데이터를 확보하는 경우도 있다.'라고 정의했다. 따라서, 앞서 이야기한 것처럼 '효율관리 = 효과적 구매 = 데이터 제공'이라는 공식에서 DMP가 출발되었다 해도 과언이 아니다.
여기서 한 단계 더한 접근 방식이 바로 클릭 예측(click Prediction)이다. 예측할 수 있는 고객군에게 적극적인 행동을 유도함으로써 성공적인 캠페인을 이끌어 낼 수 있다. 이러한 클릭 예측 역시도 기존의 고객 데이터에서 분석된 행동들을 패턴화 하여 결과를 도출해낸다. 이 역시 앞으로 DMP가 보유해야 할 중요한 데이터 중 하나가 될 것이다.
지금까지 알아본 각각의 내용들은 결국, 고객의 행동을 예측하거나 유도하는 것은 모두 데이터에 기인한다는 것이다. 여기에 다양한 기술이 접목된다면 좀 더 빠른 시기에, 남보다 더 가까이 고객에게 다가서는 것뿐이다. 결론적으로 DMP는, 데이터를 통해 고객을 이해하는 것이다.
이 점을 잊지 말자.
보다 발전된 애드테크 시대의 광고 시스템은 내 이름 석자는 몰라도 내가 어떻게 행동할지는 안다.
덧붙여.
2016년 11월 부산 벡스코에서 열릴 예정인 'G-STAR 2016'에서는 메조미디어가 지향하는 프로그래매틱 광고에 대해 살짝(?) 공개한다는 첩보를 입수했다! G-STAR를 계획하신 분이라면, 메조미디어 부스로 오시라!!
