강의(聽): 이제는 데이터 기반 의사결정 시대
내가 생각하는게 옳은 것이 아닌 고객의 반응이 옳은 것이다
지난주에 외부 강사를 초빙한 마케팅 강의가 있었다. 회사에서 하는 강의라 이동이나 시간을 따로 내야 하는 부담도 없고 넓은 강의장이 꽉 찰 정도로 많은 사람들이 참석했다. 이번 주제는 대부분의 사람들이 관심을 갖고 있는 데이터를 활용한 마케팅 방법이었다.
강의는 최근 여러 마케팅 서밋에서 강연을 활발하게 하고 계신 마케팅 코리아 이진형 대표님이 단독으로 진행 하셨다. 핵심적인 내용과 실제 사례를 바탕으로 다양한 정보와 생각해볼 거리를 100장이 넘는 슬라이드를 지루하지 않게 1시간정도 강의해주셨다.
강의 내용과 관련 자료를 압축해서 정리해본다.
1.마케팅 목적
-Market에서 Noise 레벨을 어떻게 올릴 수 있는가의 싸움(특히 긍정적으로)
-이러한 활동들이 Earned Media를 통한 Fan 확보가 마케팅의 경쟁력을 결정하는 관건
https://www.onlinemarketinginstitute.org/blog/2013/11/integrating-paid-owned-earned-media/
2.MARTECH vs. ADTECH 시대: 마케팅 진화 방향이 기술 혁명과 연계해서 발전
- MARTECH 시장 2011년에 형성되어 2016년 2,874개 회사로 확산
https://martechtoday.com/martech-companies-double-113921
- 미국 MARTECH 행사 성황 및 국내 ADTECH Conference 흔한 이벤트가 됨
- 첨단 기술을 활용한 마케팅 사례
1)GPS: British Airways 'Magic of Flying' → 비행기가 날아갈 때 비행 정보를 옥외광고에 보여줌
https://www.dandad.org/en/d-ad-ba-magic-of-flying-case-study-insights/
2)Geo Fencing: Meat Pack "Hijack" 캠페인(2011, 과테말라) → 경쟁사 고객을 자사 스토어로 유입
https://www.youtube.com/watch?v=yH8Br_f3p9E
3)Coca Cola Personal Road 캠페인(이스라엘, 2013) → 코카콜라 톨게이트 설치, 미리 앱받아서 등록하면 이름이 디스플레이됨
https://www.youtube.com/watch?v=hiRQWhbw27k
3. Big Data 시대의 디지털마케팅 영역
- 전체 데이터의 크기가 Big Data가 아님
- 검색분석>홈페이지 분석>버즈 분석>SNS 분석>리테일 분석>콜센터 분석까지 다양하게 활용되어야 함
4. 컨텐츠의 시대 '어떤 컨텐츠를 만들어야 하는가?'
- 컨텐츠는 우선 잘만들어야 한다
- 방법은 자연스럽게 잘 숨기거나, 아니면 아예 대놓고 하거나
1)펩시 vs. 코카콜라: 단한장의 사진도 바이럴이 된다.
http://www.hongkiat.com/blog/battle-of-the-brands-pepsi-vs-coke-advertisements/
2)72초 TV: 73만명 팔로우 보유 -> 공감, 매우 짧고 중간에 PPL진행
https://www.youtube.com/watch?v=aJuGZAqECWE
3)여행에 미치다: 160만(하나투어 25만/모두투어 9만/노랑풍선 16만) 페이스북 고객 -> 네이티브 접근
https://www.youtube.com/watch?v=wzM2K0h1j4Y
4)스마트락: 대놓고 광고하기
https://www.youtube.com/watch?v=-b-BbLm6yl4
5. 데이터 기반의 디지털 마케팅 프로젝트 수행 사례
-나베글라비 탄산수 디지털 마케팅
1)이슈: 인지도 전무함→컨텐츠의 도달율 늘리는 프로젝트를 수업에 진행(학점기준)
2)컨셉잡기: 패션, 선물, 연애일기, All about, 실험, 대학생활/젊음, 글, 반려동물 등
3)방법: SNS에서 1,2차 컨텐츠 배포를 통해 소셜 스코어 추이 파악
4)결과: 예상했던 결과와 실제 퍼지는 컨텐츠는 다름
5)Insight: 내가 만든 컨텐츠가 가장 좋아보이지만 퍼지는 컨텐츠는 다르다
6. 데이터 기반의 신사업 진출전략
-사례 #1: 유진 홈데이
1)트랜드: 쿡방->집방으로 이어진 열풍 지속되고 있으며, 실내 인테리어 신사업 고민
2)키워드: 패스트 셀프 체인지/리모델링 키워드 관찰(블로그, 커뮤니티 등)
3)경쟁현황: 주방=한샘, 화장실=대림바스, 공부방=일룸, 소품=이케아, 마켓비 등
4)Insight: 실제 동네 영세업체와의 경쟁 / 인테리어에 돈을 쓰는 가구는 자녀 있는 가구
5)마케팅 방안: Consumer Decision Journey(CDJ) 통해서 마케팅 진행
-사례 #2: 풀무원 녹즙
1)고객 Profile: 주부, 여자, 직장인
2)키워드: 대용식은 건강, 영양은 기본, 다이어트 키워드 많음. 과일/채소 Buzz 높고 쉐이크 키워드 상승중
3)평판분석: 풀무원 녹즙 검색어 떨어지고 아플때 먹는것이라는 인식→젊은고객 대상의 트랜디한 음료 인식 부족
4)Comm. 메세지: 다이어트, 독소제거, 신선식품
5)적용결과: 용기모양 변경, 토마토맛 추가, 쉐이크 상품 출시
7. Q&A
Q1)마케팅 분석을 위한 데이터는 어떻게 모았나?
A1)주부까페, 직장인 모여있는 곳을 찾아서 데이터를 모음(까페, 블로그)
A2)풀무원 까페 아님 + 내부 데이터도 상당히 유용해서 오프라인 엽서/콜센터 자료도 적극 활용
Q2)블로거나 까페에 광고나 어뷰징이 많은데 어떻게 양질의 데이터를 찾아낼 수 있나?
A1)중요한 문제이며, 전체 프로젝트 결과에 영향을 줄 수 있어 신중하게 접근
A2)해당 블로거들을 패턴화해서 필터링을 몇번 하고 실제 내용을 확인하면서 정리함
Q3)신사업이나 브랜딩 등의 작업을 할 때 어떤 방식으로 진행하는가? 특히 내부 관련 팀과의 협업 정도는?
A1)Case마다 다르긴 하나 현업 담당자와 붙어서 해야 결과가 좋게 나옴
A2)현업에서 적극적으로 Engage하지 않은 케이스는 Survey에 그침
강연과 질문 시간이 끝나고 남은 여운은 사람마다 다른 것 같다. 많은 사람들이 유익하고 공감되는 내용을 들었다고 했지만, 그냥 평이한 내용을 크게 부풀려서 이야기 하고 간 것 같다고 하는 사람들도 일부 있었다. 강의라는건 어차피 개개의 청자가 어떤 부분에서 어떤것을 얼마나 받아드리는것 따라 다른 법이니까.
회사 강의를 하기전에 이진형 대표님과 티타임을 할 기회가 있었다. 최근의 마케팅, 특히 디지털 마케팅에 대한 이야기를 하면서 가장 크게 공감하는 이야기가 있었다.
"많은 사람들이 디지털 마케팅이라고 하면 배너광고, 검색광고, SNS, 동영상 등 채널과 컨텐츠에 대한 믹스와 어떤 활동을 할 지에 고민을 이야기 합니다. 하지만 가장 중요한 건 기본을 탄탄히 가져가는 것이라고 생각합니다. 가령 네이버에 브랜드, 제품을 검색했을 때, 나오는 모든 영역에서 마케터들이 의도한 대로 일관된 메세지를 전달하고 있는가? 이런것들 부터 하나하나씩 쌓아나가야 고객에게 인지도를 쌓아나갈 수 있고 우리 제품에 대해 말을 걸 수 있는 기회가 생겨요"
그날 나눴던 이야기 중에 가장 인상적인 부분이었다.
대부분의 기업 내부에서는 전통적인 방법으로 직접방문, 광고채널, 제휴 채널이라는 구분으로 각각의 ROI, ROAS를 측정하고 있을 것이다. 게다가 매체별로 Tracking을 하다보니 어느 채널에서 얼마만큼의 유입이 들어왔고 구매 전환은 얼마나 되었는지를 내부 집계든 외부 Tool을 활용해서 관리하고 있을 것이다.
예를 들어 외부 매체에 광고/제휴를 한다면 아직까지 네이버를 통해 들어오는 유입과 전환보다 더 나은 매체를 찾기는 어렵다. 그래서 많은 사람들이 네이버에 SA의 ROAS 관리나, PC/Mobile DA의 퍼포먼스를 생각해보고 Booking을 할 것이다. 하지만 최근 네이버에서 상품이나 브랜드를 검색해 보면 검색광고, 블로그, 네이버쇼핑, 플레이스, 지식백과, 연관 등 많은 결과들이 나온다. 우리가 비용과 인력을 동원해 관리하고 있는 영역도 있지만 그렇지 않은 부분에 대해서는 잘 관리되지 않는 부분이 있다.
SNS 채널들도 마찬가지다. 포스팅하는 컨텐츠들의 개별개별 수치들은 관리하고 있으면서, 모바일/PC에서 각 SNS에서 노출할 수 있는 영역에 대한 고민이 충분치 않은 것도 있다. 그리고 제품에 대한 컨텐츠를 걸어 놓고도 하단에 제품 판매 링크를 붙여놓지 않는 경우도 허다하다.
이런 기본적인 활동들이 촘촘하고 제대로 진행되어야 회사의 데이타가 양질로 형성이 되고, 의사결정에 제대로 반영될 수 있지 않을까?
강의를 끝나고 생각해보니, 데이터 기반의 의사결정한다는 주제였는데, 비정형 데이터에 대한 활용만 다뤄진 것 같다. 살짝 SNS상에서의 소셜 스코어링이라고 표현하면서 도달율에 대한 언급이 있긴 했다. 아마도 청자들의 이해도가 달라 일반적인 부분만 다뤄진 것 같고, 여기서 Big Data를 논하면서 인공지능, 딥러닝, 머신러닝을 이야기 하기엔 무리가 있는 것도 사실이다.
대부분의 데이터 관련 강연을 듣다보면, 정형 데이터를 어떻게 잘 활용하고 있는지에 대한 사례를 듣기가 어렵다. 대부분 회사마다 결재정보는 잘 쌓여 있고 현업에서 정형 데이터가 주는 결과 지표와 이런 결과에 영향을 주고 있는 인과성을 찾아내기가 무척 어렵다(이때문에 직관이나 경험이 많은 영향을 끼친다). 이건 강연보다는 컨설팅이나 내부 프로젝트로 진행해봄직 한 듯 하다. 이건 내 숙제로 남겨본다.
