거시경제학의 아버지 존 메이너드 케인스가 '장기적으로 시장이 모든 것을 해결해 줄 것'이라고 주장한 고전경제학자들의 낙관론을 비판하며 나온 말입니다.
퍼포먼스마케팅과 백만 년쯤 떨어져 있을 것만 같은 이 말은 우리가 매일 마주하는 일상적인 문제와 맞닿아 있습니다.아래와 같이 단어를 아주 살짝 바꿔보면 더욱 와닿는 느낌입니다.
"장기적으로 성과는 모두 죽는다."
갖은 노력에도 불구하고 매체 성과는 종종 우하향 곡선을 그리거나, 성과의 등락폭이 커지곤 합니다.
잘 학습된(혹은 학습되었다고 믿고 있는) 캠페인에서 조차 이런 현상이 발생할 때마다 퍼포먼스마케터는 '머신러닝이 다 만들어 주고 있는 성과도 못 지키고 있는 거 아니야?'라는 의심과 오해를 삽니다.
의심을 타개하기 위한 답은 케인스가 강조하였던 '적절한 개입'에 있지 않을까 싶습니다. 그리고 개입이 효과를 발할 수 있는 '구조화'가 선행되어야 한다고 생각합니다. 구조화가 되어 있지 않은 상황에서의 개입은 단기 처방에 그칠 뿐만 아니라 장기적인 관점에서의 성과 관리 또한 어렵게 만들기 때문입니다.
아래에서 개인적으로 효과가 있다고 느꼈던 구조화 프레임워크의 3가지 핵심 요소를 공유해보고자 합니다.
1. 「Baseline」
문자 그대로 성과의 토대가 되는 캠페인입니다. 베이스라인 캠페인이 다양하게 믹스되어 탄탄하게 운영될수록 성과의 안정성이 증대되는 효과가 있습니다.
베이스라인으로 분류하여 관리할 수 있는 기준은 자동화입니다. 자사 상품과 외부 노출 양면에서 넓은 커버리지를 가져갈 수 있는 매체(e.g. DSP, Self-Serve 매체의 카탈로그형 캠페인, Google 캠페인 등)를 활용해 볼 수 있습니다.
이들은 프로그래머틱하게 운영되어 공수를 덜어주면서도 성과를 안정적으로 창출해 내는 장점이 있는 한편, 서비스 내/외부 호조의 즉각적인 반영과 의도된 액션을 통한 러닝 확보에 있어 다소 부족할 수 있다는 단점을 가지고 있습니다.
2.「Incremental」
앞서 말한 베이스라인 캠페인의 단점을 보완하기 위해 구성되는 캠페인입니다. 증분을 위한 캠페인이 적절하게 조합될수록 캠페인 성과의 평균치가 높아지는 효과가 있습니다.
증분을 위한 캠페인으로 분류하여 관리할 수 있는 기준은 즉각성과의도성입니다. 마케터의 판단으로 내/외부의 호조를 반영하여 대응할 수 있는 매체(e.g. Self-Serve 매체의 배너형 캠페인 등)를 활용할 수 있습니다.
이들은 베이스라인 캠페인에 비해 대체적으로 운영 공수가 추가로 투입되지만 이슈, 수요, 계절성 등의 변동성에 따라 창출되는 기회요인을 레버리지 할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. 따라서 베이스라인 캠페인과 필수적으로 조합되어야 합니다.
3.「Experiment」
Baseline과 Incremental 캠페인을 유지보수하는 차원을 넘어 장기적인 관점에서의 성장을 위해 구성되는 캠페인입니다. 다양한 실험이 진행될수록 주요 캠페인들의 액션이 고도화되는 효과가 있습니다.
실험은 올바른 가설 설정과 실행의 횟수에 따른 함수입니다. 작게는 소재 A/B 테스트, 랜딩 페이지 등의 실험에서부터 크게는 매체사와의 협업을 통한 신규 캠페인 실험에 이르기까지 다양할 실행을 통해 얻어진 유의미한 러닝들을 각각의 캠페인에 반영함으로써 건강한 성장을 도모할 수 있습니다.
머신러닝이 모든 것을 해결해 줄 것만 같은 현재의 매체 환경에서, 퍼포먼스마케터가 해야 할 고민은 결국, '머신러닝 기반의 최적화라는 틀안에서 마케터의 전략적 개입이 어떻게 효과를 발하게 할 것인가'라고 생각합니다.
상기한 3요소는 이러한 고민에 대한 실무적인 해답이기도 합니다.
앞으로 더욱 도전적이게 될 것 같은 현재의 환경 속에서 이 글을 마중물 삼아 퍼포먼스마케터들의 전략적 개입과 구조화에 대한 논의와 고민이 이어졌으면 하는 바람입니다.
John Maynard Keynes(1883-1946)
