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계정을 잊어버리셨나요?

by 쥐군 Jun 22. 2020

머신러닝에 의존한
광고 실패와 한계

자동화 시스템의 한계

디지털 마케팅은 과거보다 쉽게 수행할 수 있지만, 과거보다 더 복잡해졌습니다. 더 섬세한 타깃 설정을 해야 하고, 고객을 붙잡기 위해 광고 크리에이티브는 더욱더 적극적으로 설득력을 갖출 수 있도록 고도화되고 있습니다. 과거처럼 단순히 배너를 등록하고 우리 서비스에 고객이 유입되는 것을 기다리는 것은 어려워졌고, 고객이 우리 서비스의 여정에 따른 타깃 카테고리를 만들고 관리해야 하는 등 점점 더 복잡해진 과정 속에서 다양한 업무를 수행합니다.

하지만 다행히도 디지털 마케팅에서 요구되는 많은 것들은 소위 말하는 "자동화 기술"에 따라 직접 매달릴 필요는 없어졌습니다. 광고 캠페인을 등록하면 광고 플랫폼 안에서 자동으로 최적의 입찰 가격을 찾아서 광고를 운영해주고, 광고의 목적을 선택해두면 자연스럽게 목적에 맞는 타깃에게 광고가 노출이 됩니다.

우리는 대부분의 캠페인은 머신러닝 또는 AI를 통한 자동화 시스템에 기대고 있는데, 어째서 기대한 만큼의 성과는 쉽게 나오지 않는 것일까요?

인공지능 시스템은 단편적 판단에 운영됩니다.

마케팅 도구를 보면 많은 것들이 자동으로 이루어진다는 점을 강조하고 있지만, 현실은 냉혹합니다. 인공지능 시스템은 절대로 복잡한 상황에 최적의 결과를 도출해주지 않는다는 점을 기억하세요.

만약 광고 캠페인이 진행된다고 하더라도 자동화 시스템은 "조건에 맞는 대상에게 입찰"이라는 조건에 대한 자동화가 이루어지는 것이지 실제 캠페인의 목적성에 정확하게 부합시켜주는 것은 한계가 있습니다.

예를 들어 최근 3개월간 광고 캠페인을 진행했을 때 과거 1년간의 구매전환율과 비교해서 하락세를 보이고 있다고 하더라도 실제 AI가 입찰하는 과정은 가장 최적의 상태일 것입니다.

전환율의 하락은 입찰 방법의 문제가 아닌 다른 곳에 있을 수가 있는데요. 여기서 검토해야 할 부분은 서비스 품질(디자인, UI 등), 광고 크리에이티브의 문제, Call To Action 전략, 타깃 전략 등 많은 부분들은 검토할 수 있어야 합니다.

광고 전략은 인공지능의 영역이 아닙니다.

우리가 디지털 마케팅에서 흔히 표현하는 AARRR 모델이나 퍼널 전략 등은 모두 광고 이전에 구성되어야 할 전략들입니다. 실제 고객이 어떤 시점에서 전환이 발생하는지를 확인하거나 서비스 이용 여정에서 고객이 이탈하는 지점에 어떤 이슈가 있는지, 우리의 가장 중요한 고객은 누구인지, 우리 서비스의 핵심가치는 무엇인지 등.. 고려해야 할 것들이 너무나도 많습니다.

이미 디지털 마케팅 시장은 엄청난 양의 광고 물량이 최종 사용자에게 쏟아지는 상황이기 때문에 보다 효과적으로 메시지를 전달하고, 설득할 수 있어야 하며, 유입된 고객을 잡아둘 수 있는 다양한 장치들이 필요합니다.

단순하게 머신러닝에 의존하는 순간 캠페인은 기대치 이하의 성적으로 마무리하게 될 가능성이 높아지는 것이죠.

광고 캠페인 이전에 준비해야 할 것들

실패한 광고를 피하기 위해서는 앞서 이야기한 것처럼 캠페인을 진행하기 전에 많은 준비를 해야 합니다. 먼저 우리 서비스 혹은 제품이 가진 핵심가치가 무엇인지를 명확하게 정립해야 하며 이를 바탕으로 한 설득력 있는 메시지를 준비해야 합니다.

시장은 복잡해졌고, 타깃은 더욱 세분화되어 있기 때문에 메시지는 한 가지로 국한되어서는 안 됩니다. 타깃의 조건에 따라 보여줄 수 있는 메시지를 잘게 쪼개야 하고, 이러한 메시지는 각각 누구에게 보여줄 것이며, 이들에게 어떻게 설득력을 가질 수 있을 것인지에 대한 충분한 검토가 이루어져야 할 것입니다.

메시지에 설득력이 갖춰진다면 타깃이 우리 고객이 될 수 있는 충분한 서비스 품질을 갖추었는지를 지속적으로 검토해야 합니다.

이는 광고 캠페인이 시작되기 전에 검토되어야 할 부분이지만, 캠페인 진행 중에도 서비스 여정을 지속적으로 관찰하면서 고객 이탈 지점을 확인하여 개선하는 작업이 이루어져야 합니다.