오랜시간 애드테크를 고민하며
애드테크 스타트업에게 ‘데이터’는 생존을 위한 핵심 무기다. 데이터를 기반으로 광고 효율을 높이고 고객 경험을 최적화하기 위한 가설을 세우고 검증하는 일은 기술개발의 중심이다. 하지만 여기엔 심각한 난제가 존재한다. 바로 ‘데이터의 함정’이다.
데이터의 함정이란 가설 설정과 검증 과정에서 사용하는 데이터 자체가 왜곡되거나 편향될 경우, 기술 개발의 목적과 결과가 본래의 의도를 벗어나게 되는 문제다. 특히 스타트업은 보유한 데이터의 양이 제한적이며, 때로는 외부 데이터에 의존하게 된다. 그러나 초기부터 왜곡된 데이터를 활용하면 개발된 기술과 실제 시장 사이에 심각한 격차가 발생한다.
해외의 많은 연구에서 이 문제를 지적하고 있다. Blake, Nosko, Tadelis(2015)는 데이터 자체의 편향성이 얼마나 심각하게 광고 성과를 왜곡할 수 있는지를 제시했다. 예컨대, 특정 사용자의 클릭이나 구매가 마치 광고 덕분인 것처럼 보이지만 실제로는 사용자의 기존 구매의도나 타 플랫폼 영향으로 인한 것일 수도 있다는 것이다.
때문에 스타트업이 애드테크 기술 개발을 진행할 때 가장 중요한 개념은 ‘의도(Intent)’의 명확성이다. 여기서 ‘의도’는 “우리가 해결하려는 문제는 무엇이며, 이를 통해 최종적으로 어떤 가치를 만들어낼 것인가?” 라는 기술적 목표의 본질적 정의다.
물론, 데이터의 함정으로 인해 의도는 쉽게 흔들릴 수 있다. 예를 들어, 광고 최적화 기술을 개발하면서 클릭률(CTR) 같은 단순 지표만 추구하면, 고객이 진짜로 원하는 콘텐츠나 광고 경험 대신 단기적으로 클릭만 잘 유도하는 자극적 소재를 만들게 된다. 이때 스타트업의 초기 기술 의도인 ‘소비자에게 의미 있는 광고 경험을 제공’한다는 본질은 쉽게 희석된다. AI나 머신러닝도 마찬가지.
이러한 함정을 극복하기 위해 스타트업은 데이터 투명성과 객관성을 확보하는 데 집중해야 한다. Lewis & Rao(2015)는 이 문제의 해법으로 엄격한 A/B 테스트, 외부 변수의 철저한 통제, 추가적인 질적 검증(qualitative validation)을 제안했다. 이는 단순히 ‘가용 데이터’에 만족하지 않고, 데이터의 유효성(validity)을 지속적으로 검증하고 편향을 제거하는 과정을 의미한다.
스타트업은 데이터를 수집할 때부터 다음과 같은 질문을 던져야 한다:
데이터는 편향되지 않았는가?
데이터의 원천은 신뢰할 만한가?
우리의 기술 개발 목표(의도)에 정확히 부합하는 데이터인가?
그런데 이걸로 충분할까?
최근 애드테크 시장은 데이터 수집의 차원을 단순히 소비자 개인 수준에서의 행동 패턴을 넘어 거시적 시점에서 문화를 바라보는 단계로 진화하고 있다. 특히 일본과 한국 같이 독특한 소비 문화를 지닌 시장에서는 소비자의 심리적 변화와 사회문화적 트렌드를 포괄적으로 이해할 수 있는 거시적 문화 데이터(macro-cultural data)에 주목한다.
일본인의 소비 관념은 과거와 비교해 매우 빠른 속도로 변하고 있으며, 이를 제대로 포착하지 못하는 기술과 마케팅 전략은 곧바로 도태될 수밖에 없는 환경이다. 예를 들어, 최근 일본 내에서는 ‘절약 중심의 가치 소비(価値消費)’ 라는 트렌드가 더더더더욱 x100 강력히 나타나고 있다. 전통적인 ‘브랜드 충성도’에 기반한 소비 형태가 쇠퇴하고, 가격 대비 실질적인 가치를 추구하는 소비 형태로 전환된 것이다. 동시에, ‘경험 중심 소비(体験消費)’ 역시 확산되면서, 단순히 상품의 기능이나 가격을 넘어 그 상품이 제공하는 문화적 경험, 감성적 가치까지 요구받고 있다.
이러한 변화의 원인은 일본 사회의 거시적 변화와 밀접하게 연결되어 있다. 저출산과 고령화의 심화, Z세대 중심의 가치 변화, 경기 침체로 인한 소비 심리 위축, 코로나 팬데믹 이후 변화된 삶의 방식 등 수많은 사회적 요인이 일본 소비자들의 가치관 자체를 재구성하고 있다. 즉, 개별 소비자들의 행동 데이터를 미시적으로 분석하는 전통적 방식만(일본은 원래 그래~라는)으로는 일본 소비자를 제대로 이해할 수 없으며, 이를 기술로 구현하는 데에도 한계가 있을 수밖에 없다.
애드테크가 거시적 문화 데이터를 효과적으로 활용하려면?
첫째, ‘문화적 맥락 분석(Cultural Context Analysis)’을 기술적으로 체계화하는 접근법을 택해야 한다. 이는 일본인의 소비 행동과 태도가 단지 개인적 선호에 그치는 것이 아니라, 더 큰 사회적 담론과 집단적 가치관의 변화 속에서 이루어진다는 점을 기술적 알고리즘 안에서 명확하게 구현하는 것이다. 예를 들어 최근 일본 소비자들의 미니멀리즘, 지속가능성(sustainability)에 대한 관심 증가는 데이터 분석의 범위를 사회적 담론 수준으로 확대했을 때에만 제대로 이해될 수 있다. 소비하고자 하는 행동은 특수한 요인에서 작용되고 있으며, 일정한 패턴을 유지한다.
둘째, 장기적 소비자 경험(CX) 데이터에 대한 관심이다. 일본 시장에서는 단기적이고 자극적인 광고가 점차 효과를 잃고 있으며, 장기적으로 소비자의 감정적, 정서적 연결(emotional connection)을 형성하는 브랜드 전략이 중요해지고 있다. 이를 데이터로 구체화하려면 소비자 만족도, 브랜드 애착(brand attachment), 문화적 공감(cultural empathy)과 같은 질적 데이터 수집과 분석이 기술개발 과정에서 함께 이루어져야 한다.
셋째, 데이터의 융합과 기술적 혁신이다. 전통적 광고 성과 지표인 CTR, CVR과 같은 지표를 넘어, 빅데이터 분석, 자연어 처리(NLP), 감성 분석(Sentiment Analysis), 그리고 사회적 담론을 분석하는 트렌드 마이닝(Trend Mining) 기술이 결합되어야 한다. 이를 통해 일본 소비자들의 복합적이고 변화하는 소비 관념을 더욱 정교하고 명확하게 읽어낼 수 있다.
결국 스타트업이 애드테크 기술을 통해 일본 시장에서 성공하기 위해서는 미시적 데이터를 넘어 ‘거시적 문화 데이터’를 적극 활용하는 기술적 역량이 필요하다고 본다. 데이터의 함정은 미시적이고 제한적인 데이터에서 자주 발생하지만, 거시적 문화 데이터는 더 넓은 시야와 맥락을 통해 이 함정에서 벗어날 수 있게 해준다. 소비자들의 문화적 맥락을 데이터로 명확히 읽어낼 때 비로소 소비자의 진정한 의도를 파악할 수 있고, 광고의 메시지가 소비자와 더 깊이 연결될 수 있는 가능성이 열린다.
aix에게 있어서 이러한 ‘문화적 데이터 중심의 애드테크 기술개발’은 앞으로 일본뿐 아니라 글로벌 시장에서도 경쟁력을 가질 수 있는 새로운 성장 동력이 될 것이라 보고 있다. 결국 데이터가 곧 문화를 담고, 문화가 다시 소비자를 이끄는 선순환이 되는 새로운 기술 전략의 핵심이 될 것이다.
