불확실성의-시대에-민첩하게-대응하는-기업들의-데이터-활용-사례

전례 없는 팬데믹 상황과 새로운 주요 소비자로 떠오르는 MZ 세대의 유입, 너무나도 다양해진 소비자들의 관심사 등의 변화에 대응하기 위해 소비자보다 늘 한 박자 더 빨리 움직여야 하는 브랜드들은 더욱 분주해졌습니다. 그 어느 때보다 소비자와 시장을 재빠르게 파악하는 것이 중요해진 지금, 데이터를 활용해 변화하는 환경에 민첩하게 대응하고 있는 기업들의 사례를 소개합니다.

빅데이터 행동 분석으로 숨겨진 ‘진짜 고객’을 파악

사람들의 라이프스타일과 관심사가 다양해지면서, 이제는 동일한 연령대나 성별, 브랜드가 속한 업종 등의 보편적인 기준으로 고객을 정의하기가 점점 어려워지고 있습니다.

45~64세의 중년 남성을 코어 타겟으로 하는 남성 패션 브랜드 칸투칸은 자사가 개발한 기능성 신발 및 의류의 강점과 카테고리 확장을 기반으로 종합 패션 이커머스 기업으로 성장하고 있습니다. 이를 위해 지속적으로 Google 디스플레이 광고에 집중 투자하여 신규 고객을 확보해왔지만, 빠르게 변화하는 소비자 환경 속에서 보다 더 효과적으로 신규 고객을 확보하고 매출을 극대화하기 위해서는 칸투칸의 주요 고객의 특성을 파악하는 것이 핵심이라고 판단하고 브랜드를 사랑해 주고 구매할 가능성이 높은 ‘진짜 고객’을 찾아 나섰습니다.

행동분석 클러스터링을 통한 코어 타겟 분석

칸투칸은 먼저 코어 타겟을 정의하기 위해 데이터 특성을 고려하여 유사한 데이터를 그룹화하는 ‘클러스터링(clustering)’ 기법을 활용하여 기존 고객의 행동 패턴을 세분화했습니다. 칸투칸 사이트 내의 고객들의 행동 패턴을 Google 애널리틱스를 통해 관심 항목별로 구분하여 상세히 분석하고, 이 중에서 서로 통계적 유사성을 가지는 관심 항목들을 클러스터로 유형화했습니다.

우선 Google 애널리틱스의 최하위 관심항목까지 세분화하여 심도 있게 분석한 후, 133개의 소분류 중에서 변별력이 낮은 항목들을 소거하여 72개의 관심 항목을 정리했습니다. 이와 같은 상세한 수준의 분석 작업을 통해 칸투칸 브랜드만의 클러스터를 그룹핑했으며 최종적으로는 6개의 그룹으로 전환했습니다. 특히 사람들의 관심사가 시간의 흐름에 따라 바뀌는 점에 주목하여, 관심사의 변화를 파악하는 방식으로 칸투칸의 주요 고객들이 어떤 특징을 가지고 있는지를 상세하게 파악했습니다.

칸투칸은 고객 유형에 대한 단순한 분석에 그치지 않고 이를 실질적인 매출로 잇기 위해서 도출한 6개의 클러스터 중에서 구매 전환 수의 변화와 대조하여 가장 전환 가능성이 높은 클러스터를 찾았습니다. 각각의 클러스터 내에서 2019년부터 2020년 9월까지 거래 수가 어떻게 변화했는지를 확인한 후, 6개의 클러스터 중 두 번째로 가장 큰 모수를 가지고 있으며 큰 구매 상승폭을 보였던 6번 클러스터를 가장 전환 가능성이 높은 주목해야 할 주요 타겟으로 선정했습니다. 또한 이 클러스터에 포함된 관심사를 분석하여 칸투칸의 코어 타겟에 대해 ‘YouTube로 트로트를 보는 것을 좋아하는 힙(hip)한 중년’이라는 구체적인 페르소나를 정립할 수 있었습니다.

칸투칸은 2020년 하반기의 겨울 성수기 시즌에 잠재 고객을 만날 새로운 접점으로 주요 고객층인 45~64세 남성의 이용률이 높아지고 있으며 많은 소비자들이 패션 정보를 얻고 있는 YouTube를 적극 활용했습니다. 이와 동시에 YouTube 플랫폼에서 이미지 광고를 통해 사이트 유입과 구매를 유도할 수 있는 디스커버리 광고를 운영하며 광고 효과를 높였습니다.

상세한 클러스터링 분석을 통해 도출한 ‘진짜 고객’을 겨냥해 미사여구 없이 상품 자체에 집중하는 크리에이티브와 타겟 고객층이 매력을 느낄만한 메시지를 활용하여 캠페인을 진행한 결과, 신규 고객이 효과적으로 유입되면서 온라인 매출이 기존 대비 56% 성장했습니다.

머신 러닝과 자동화 기술로 광고 입찰을 자동화

여러 매체에서 수십개의 캠페인을 운영하는 브랜드가 수많은 변수를 고려해서 광고 입찰을 계속해서 변경해나가는 것은 매우 어려운 작업입니다. 그러나 머신 러닝을 통해 전체 캠페인 또는 입찰 포트폴리오 전반에서 전환수 및 전환 가치가 극대화되도록 입찰가를 최적화하는 방식을 사용한다면 많은 시간과 노력을 들이지 않고도 빠르게 변화하는 상황에 따라 광고 입찰을 효율적으로 변경하여 효과를 극대화할 수 있습니다.

국내 최대의 휴대전화 케이스 전문 쇼핑몰인 폰뿌는 검색 광고를 통한 온라인 비즈니스 운영에 주력하고 있습니다. 폰뿌는 비즈니스 성장을 보다 효율적으로 이끌어갈 수 있는 방법을 모색하면서 Google 검색 광고의 타겟 ROAS(비용 대비 매출) 스마트 입찰 전략에 주목했습니다. 타겟 ROAS 스마트 입찰을 통해 운영 중이었던 Google 검색 광고의 ROAS 성과를 향상시킬 수 있는지 시험했습니다.

완전히 자동화된 머신 러닝 기반 입찰로 비즈니스 목표를 더 효율적으로 달성

폰뿌는 Google Ads 실험 캠페인 기능을 활용해 기존 검색 광고와 동일한 형태에 입찰 전략만 변경한 실험 광고를 기존 광고와 같은 비율의 예산으로 4주 동안 운영하여 그 결과를 비교했습니다. 기존 광고는 클릭수 최대화 입찰 방식이었던 것에 비해 실험 광고는 타겟 ROAS 입찰 방식을 적용했습니다. 타겟 ROAS 입찰은 설정된 ROAS 목표를 기반으로 ROAS 성과에 캠페인을 집중하는 방식으로, 완전히 자동화된 머신 러닝을 통해 입찰이 최적화되었습니다.

특히 스마트 자동 입찰에는 머신 러닝 기능을 기반으로 하는 다음과 같은 3개의 주요 장점이 있습니다.

기기, 위치, 시간대, 리마케팅 목록, 브라우저, 언어 등의 다양한 시그널을 받아와 사용자의 고유한 상황에 맞게 입찰가를 자동으로 맞춤 설정합니다.
실적 타겟을 설정하여 입찰 단가를 자동으로 조정하고 기여 모델에 맞게 검색 입찰가를 최적화합니다.

스마트 입찰이 얼마나 효과적인지 테스트하고 입찰 전략의 실적을 속속들이 파악할 수 있는 투명한 보고 및 상태 업데이트가 가능합니다.

실험 결과, 폰뿌는 타겟 ROAS를 사용한 스마트 입찰 캠페인을 통해서 기존과 비슷한 예산으로 더 높은 전환 가치를 달성하면서도 전환당 단가를 낮춰 광고 효율을 높일 수 있었습니다. 동기간 유사한 수준의 예산을 투입해 클릭수 최대화 입찰 방식을 사용한 캠페인 대비 51% 더 높은 ROAS를 36% 더 낮은 CPA로 달성했습니다. 스마트 입찰로 비즈니스 목표에 알맞은 입찰 방식을 선택함으로써 목표로 하는 ROAS를 효율적으로 달성하기 위한 고민이 해결되었습니다.

시사점

위의 브랜드 사례에서 증명되었듯이 데이터를 효과적으로 활용한다면 변화하는 트렌드를 빠르게 포착하고 소비자에게 브랜드를 가장 매력적인 방식으로 노출시킬 수 있습니다.

빅데이터와 머신 러닝, 자동화 기술 등 데이터를 기반으로 한 기법은 빠르게 변화하는 시장 환경 속에서 이제 선택이 아닌 반드시 도입해야 할 요소입니다. 불확실성이 큰 지금과 같은 시기야말로 브랜드에 가장 필요한 접근법을 확인하여 민첩성을 높이고, 전환 성과와 광고 효율을 더 효과적으로 높일 수 있는 방법을 모색해야 될 때입니다.