디지털 캠페인은 DATA를 남긴다
포스트커뮤니케이션즈 - 나만 알고 싶은 디지털 흥신소
포스트커뮤니케이션즈(이하 포스트컴)는 디지털PR 전문화를 겨냥해 국내 최대의 PR회사인 미디컴에서 2015년 6월 분리 독립한 회사입니다.
네, 그렇습니다. 미디컴은 오래되었지만 포스트컴은 이제 3년이 채 되질 않았죠. 그래서 아직 잘 모르시는 분들도 계시리라 생각합니다. 이번 에이전시데이를 통해서도 살짝(?) 체감할 수 있었죠. 아래는 에이전시데이 2탄의 신청 댓글 중 일부인데요.
아직 갈 길이 멀구나... (먼산)포스트(X), Data-Driven(X), 포스트커뮤니케이션(X)
포스트커뮤니케이션즈(O), 줄여서 포스트컴(O)
이렇게 잘 모르는 분들이 더 많은 포스트컴. 그런데도 저희를 찾아주시는 클라이언트들이 참 많습니다.
아는 사람들은 알고 있다고!포스트컴에서는 다양한 업무를 진행하고 있지만, 디지털PR 전문화를 겨냥한 만큼 '디지털 업무'를 중심으로 진행하고 있는데요. 호랑이는 죽어서 가죽을 남기고, 디지털 캠페인은 데이터를 남기죠. 콘텐츠, 소셜 채널, 웹사이트, 포털 등에서 쏟아져 나오는 데이터.
에이전시데이 2탄 포스트컴에서는 디지털PR 업무에서 데이터를 실제로 어떻게 활용할 수 있는지를 중심으로 이야기를 나누었습니다.
(에이전시의 특성상 브런치 글에는 한정된 정보만을 공유할 수 있다는 점 참고 부탁드립니다.)
디지털에서 통하고, 디지털에서만 할 수 있는
Data-driven 마케팅
1. 물고 싶은 ‘미끼’ 만드는 법
소셜미디어 Data-Driven 콘텐츠 제작 사례
SNS를 운영하실 때, 콘텐츠를 감에 의존해서 만들고 있지는 않으신가요? 그럼 그 콘텐츠를 팬들이 정말로 좋아할까요? 콘텐츠를 제작할 때에도 Data를 활용할 수 있습니다.
여러 SNS 콘텐츠 중에서도 특히 KPI가 실제 매출을 견인하는 목표를 가진 콘텐츠라면 Data를 적극적으로 활용해야 합니다. 우리 고객들이 좋아하는 콘텐츠, 매출까지 연결되는 콘텐츠의 유형을 발견해야 하는데요.
우선 가장 먼저 할 수 있는 것은 소비자 데이터를 활용하는 것입니다. 기존에 갖고 있는 판매 데이터 등의 고객 데이터를 활용하여 콘텐츠를 제작하는 것이죠. 실제로 한 글로벌 패션몰의 경우 한국 소비자의 데이터를 분석하여 판매가 높았던 아이템들을 노출한 콘텐츠가 고객의 반응이 높았는데요. 데이터를 고려하지 않은 콘텐츠와 비교하였을 때, 고객 데이터를 활용한 콘텐츠가 약 103배 많은 링크 클릭수를 발생시켰습니다.
다음으로 Data를 콘텐츠에 적용할 수 있는 방법은 AB test를 진행하는 것입니다. 콘텐츠를 제작하다 보면 고객들이 반응하는 콘텐츠의 일정 패턴을 확인할 수 있는데요. 이 경우 패턴을 감으로 느끼는 것이 아니라, 가설을 세운 뒤 AB test를 진행해 볼 수 있습니다. 실제 반응이 좋았던 것 콘텐츠의 유형과 그렇지 않은 콘텐츠 유형의 고객 반응을 비교해보는 것이죠. 이때 중요한 것은 비교할 조건을 제외한 다른 조건들은 동일하게 둔 뒤 test를 진행해야 정확한 결과를 얻을 수 있다는 것입니다. 이렇게 AB test를 통하여 검증된 콘텐츠가 다른 유형의 콘텐츠보다 링크를 통한 매출을 더 많이 발생시키 것을 확인할 수 있었습니다.
이렇게 데이터를 활용한 콘텐츠를 업로드하여, 마케팅 이전 대비 소셜 채널을 통한 매출을 120배 증대 (Last Touch 기준)시키는 성과를 얻었습니다.
매출을 유도하는 콘텐츠뿐만 아니라, 제품의 론칭 캠페인 콘텐츠에도 데이터를 활용할 수 있습니다.
휴대폰 신제품 론칭 사례입니다. 이 캠페인의 경우 신제품 공개 이후 실제 론칭일 전까지 제품에 대한 기대감을 유지시키는 것이 목표였는데요. 이때에도 데이터가 활용되었습니다.
우선 타겟 고객의 라이프 스타일, 트렌드 키워드, 채널 내 고객 특성 등의 Data를 분석하여 메인 컨셉 키워드를 도출하였습니다. 이를 바탕으로 빅데이터 - 제품 슬로건 - 제품 특징을 연결한 콘텐츠 크리에이티브를 만들었고, 고객의 반응을 이끌어냈는데요. 9개 국가에서 1,600만 명 이상의 광고 조회, 170만 회 이상의 고객 참여를 이끌어내며 신제품 론칭일까지 기대감을 유지시킬 수 있었습니다.
음, 공개할 수 있는 자료가 너무 한정적이다 보니 사례 설명이 너무 러프했죠?
좀 더 자세히 알고 싶으시다면? >> 이 링크를 클릭해서 확인해주세요!
2. 그는 당신에게 반하지 않았다
Data 기반의 타겟팅 솔루션
이 영화 보셨나요? 사랑과 재채기는 숨길 수 없다고들 하죠. 눈빛과 말투, 그리고 미묘한 공기까지 내가 그 사람을 좋아하는 게 티가 나니깐요. 이 말인즉, 좋아하지 않는 것도 티가 바로 난다는 말이죠.
디지털은 더 냉정합니다. Like, Comment, Share, Click 등 관심과 반응이 숫자로 즉시 카운트되기 때문입니다. 하루에도 수없이 쏟아지는 브랜드 콘텐츠와 광고 사이에서 우리의 메시지를 좋아하게 만드는 건 참 어려운 일인 것 같아요. 내 콘텐츠, 나아나 내 브랜드를 사랑받기 위한 게 마케터의 일인데 말이죠.
하지만 어차피 모두에게 사랑받기란 불가능한 법. 포스트컴에서는 조금 더 우리를 사랑할 수 있는 타겟을 찾아 적합한 메시지를 꽂을 수 있는 방법에 대해 고민하고 있습니다. 바로 Data 기반의 타겟팅 솔루션을 찾아 적용하는 것이죠.
앞선 이야기에 타겟 인사이트를 활용한 크리에이티브 제작에 관해 논의했는데요, 잘 만든 타겟 지향형 콘텐츠도 정확히 그들에게 도달해야 의미가 있겠지요. 플랫폼에서 제공하는 다양한 타겟팅을 조합해 성과를 최적화하는 것, 바로 데이터 기반 마케팅의 핵심이라 할 수 있습니다.
디지털에서는 상대적으로 적은 비용으로 타겟 대상 전방위 커뮤니케이션을 진행할 수 있습니다. 전통 미디어가 담당하던 ATL의 영역부터 브랜딩 캠페인, 세일즈 컨버전 유도 프로모션까지 모든 마케팅의 영역이 디지털, 특히 소셜미디어 상에서 이루어지고 있죠. 어떻게 사용하느냐에 따라 고객의 의사 결정 단계(Consumer Decision Journey)를 전방위로 커버할 수 있기 때문에 소셜미디어의 가치는 더 크다 할 수 있겠습니다. 이를 위해 우리 마케터들은 잠재 고객이 브랜드를 인지하고 로열티를 보유한 팬이 되기까지 일관된 메시지 라인을 구축해 지속적으로 노출시켜야 하겠죠.
타겟팅 없이 물량공세를 통해 모든 사람에게 광고를 노출시키고 인지할 때까지 빈도를 높인다면야 참 좋겠지만, 언제나 마케팅 예산은 제한적이고 우리는 한정된 버짓 안에서 최대한의 성과를 내야 하는 운명이지요. 그렇기에 아래의 프로세스를 꼭 거쳐야 합니다.
▶타겟 검증: 광고를 세팅하기 전에 브랜드에서 막연하게 추정하는 타겟이 정말 브랜드에 반응할만한 타겟인지를 살펴봅니다. 경우에 따라 디지털 내 반응도 높은 타겟과 실제 매출을 발생시키는 타겟을 의도적으로 복수 타겟팅하는 것도 가능합니다. 우호 군단을 브랜드 바이럴의 Big Mouth로 활용하기 위해서 말이죠. 브랜드 목적에 따라 다양한 타겟팅을 믹스해보고, 전략적으로 Drop 시켜보는 것도 추천합니다.
▶소재 검증: 실무단이 좋아하는 소재와 윗분들이 좋아하시는 소재는 대게 다르게 마련입니다. 브랜드 팀에서 미는 소재를 마케팅 팀에서는 소스라치게 싫어할 때도 많죠. 이럴 때는 A-B Test를 통해 소재의 성과를 검증하고 마케팅 예산의 분배 비율을 나누는 센스가 필요합니다. 명확한 데이터 앞에서는 모두들 납득할 수 밖엔 없으니까요.
▶플랫폼 검증: ‘요즘 인스타그램이 잘 나간다며?’, ‘영상은 유튜브가 최고지’ Who knows? 검증해봐야겠죠. 당연히 플랫폼에 따라 크리에이티브의 어법이 달라지겠지만, 최근 플랫폼 최적화 편집 능력이 발달하고 있기 때문에 하나의 콘셉트를 여러 플랫폼에 적용하게 될 기회는 늘어날 겁니다. 캠페인이나 내용에 따라 반응도 높은 플랫폼이 매번 다를 수 있기 때문에 이 역시 데이터를 통해 검증하신 뒤 비용을 증액하는 걸 추천합니다.
▶성과 검증: 모든 캠페인이 종료되고 난 뒤에는 타겟, 소재, 플랫폼에 따라 성과를 쭉 분석하신 뒤 브랜드 최종 결과(판매/가입/영상 조회수/클릭/반응 등)와 매칭 시키는 작업을 하실 거예요. 이 내용이 다음 브랜드 캠페인의 기본 활용 데이터가 될 겁니다. KPI를 얼만큼 초과 달성했는지 정리하는 것보다, 이 데이터를 다음 캠페인에 어떻게 적용시킬지를 고민하는 게 디지털 마케터의 몫이겠죠.
사람들은 광고를 싫어하지 않습니다. 잘 만든 광고 영상, 성공한 캠페인은 두고두고 회자되며 많은 아류작을 낳기도 합니다. 관심 없는 브랜드의 광고가 계속 노출되기 때문에 그 피로도가 브랜드에 대한 짜증으로 전환될 뿐입니다. Right Target을 찾고, Right Moment에 Right Message를 전달한다면 고객에게 성공적으로 브랜드를 인지시킬 수 있을 겁니다. Google이 소비자 디지털 사용 패턴 기반의 Intent 타겟팅을 강화하고 Facebook이 맞춤 타겟팅을 세분화시키고 유사 타겟팅을 확대하는 것도 이 맥락입니다.
곧 머신 러닝을 통해 모든 마케팅을 자동으로 최적화하는 시대가 올 거라고 이야기합니다. 이 말은 이 데이터를 분석해 다시 브랜드에 적용하는 마케터의 역할이 가장 중요해진다는 말과 같다고 생각됩니다. 전략 수립, 캠페인 운영, 매체 집행, 결과 분석, 다시 전략 수립…
사용자가 디지털 상 남기는 많은 ‘Signal’이 모두 우리에게 의미 있는 ‘Data’는 아닙니다. 가용할 만한 것을 찾아내고, 브랜드 needs에 따라 해석하고 적용하는 게 더 중요해질 겁니다. 그리고 이 모든 과정을 포괄하는 게 타겟팅 솔루션의 영역인 셈이죠. 진짜 데이터를 찾으려는 마케터들의 노력이 이 디지털 ‘판’을 더 재미있게 만들지 않을까요?
이 날 발제 중 개인적으로 가장 인상깊었던 장표로 마무리해봅니다글쓴이 : 포스트커뮤니케이션즈 이우리 AE, 임지연 AE
