디지털 마케팅의 효과 높이기

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아직 한국에서는 디지털 마케팅의 개념이 제대로 자리 잡지 못했지만, 북미나 유럽에서는 디지털 마케팅이 당연시되고 있다. 하지만 그곳에서도 만족스러운 효과를 얻기 힘들다고 한탄하는 담당자와 경영자는 존재하기 마련이다. 이에 대해 SAS Institute는 ‘수집한 데이터의 양과 분석 속도에 문제가 있기 때문’이라는 의견을 피력한 바 있다.

 디지털 마케팅은 이제 시작?

기업과 고객의 접점에서 데이터를 모으고 고객 행동을 분석해 최적의 마케팅 계획을 세우고 실행하는 ‘디지털 마케팅’은 북미와 유럽에서는 이미 많은 기업이 중요한 과제로 받아들이고 있다. Gartner의 조사에 따르면, 기업 마케팅 담당자의 98%는 디지털 마케팅을 업무에 도입하고 있다고 한다.

단순히 데이터를 기계적으로 처리하는 것만으로 우위에 설 수 없다면 결국 데이터 처리 방법, 즉 분석력의 차이가 부각되는 것은 당연한 흐름이다. 최근 디지털 마케팅이 분석 기능이나 AI(인공지능)를 부가적 가치로 삼고 있는 것도 납득할 수 있다. 그렇다면 어떤 방식으로 데이터를 분석하면 좋을까? 분석 SW 기업인 SAS Institute가 제시하는 ‘디지털 마케팅 성공을 위한 4가지 프로세스’를 살펴보자.

먼저 첫 번째 프로세스는 데이터를 수집해 고객의 목소리를 ‘듣는’ 것이다. 듣는다는 것은 매장이나 웹 사이트, 소셜미디어 등 모든 접점에서 데이터를 모으는 것을 의미한다.

두 번째 프로세스로 그 데이터를 ‘이해하는’ 작업으로 간다. 데이터 간의 관련성을 조사하고 고객 행동의 이유를 유추하는 분석 과정이다. 사실 SAS Institute는 이 분석 기술 분야에서 오랫동안 대기업의 신뢰를 얻어온 회사다.

세 번째 프로세스는 고객을 이해하고 그것을 비즈니스로 살리기 위해 ‘판단하는’ 것이다. 이것은 기계적으로 하는 게 아니다. 그 기업이 고객과 어떤 관계를 형성하고 싶은 지의 정책에 관한 부분이다.

마지막 네 번째 프로세스는 판단에 따라 ‘실행하는’ 것이다. 이 네 가지 프로세스를 반복해서 실행하고 고객 체험을 개선하는 것이 디지털 마케팅에서 요구된다.

어중간한 데이터 분석의 함정

많은 기업들이 이제 막 디지털 마케팅을 시작했지만 아직 충분한 성과는 내지 못하고 있다. 그 원인 중 하나가 분석에 이용하는 데이터를 부주의하게 추출하고 처리하기 때문이라고 한다.

SAS Institute는 이 가설을 확인하기 위해 실제로 빅데이터 분석 결과를 검증했다. 유럽의 한 통신사와 협력해 약 2,100만 유저, 초당 5만 건의 처리가 이뤄지는 실제 휴대폰 통신 트래픽을 분석하여 3가지 단계로 나눠 각각 기업의 수익에 미치는 영향을 조사했다.

구체적으로 설명하자면, 고객별 휴대폰 통신의 트래픽(통신 데이터량의 변화)을 분석해 패킷 통신의 사용 정도를 확인하고, 고객이 패킷 사용의 상한선에 근접하는 타이밍을 파악하여 추가 패킷의 할인 행사 메일 등을 보내는 마케팅을 실시했다.

이 통신사가 실시한 3가지 단계는 다음과 같다.

1단계 : 고객의 실시간 통신 데이터를 즉석에서 확보하도록 했다. 단 마케팅의 판단 기준은 미리 결정된 규칙에 따르는 것으로 하여 고객별로 세밀한 커스터마이즈는 하지 못 했다.

2단계 : 수집한 데이터를 일단 데이터 웨어하우스에 저장하고 모든 데이터의 관련성을 조사하여 그 결과를 토대로 커스터마이즈한 시책을 시행하기로 했다. 분석의 정밀도는 크게 향상됐지만 판단에 시간이 걸려 데이터를 모은 후 하루 늦게 마케팅을 실시할 수밖에 없었다.

결과적으로, 1단계와 2단계에서는 두 가지 모두 고객의 반응률이 아무것도 하지 않은 때에 비해 최대 약 5%밖에 개선되지 않았다.

3단계 : 그래서 이 기업은 1단계와 2단계의 장점을 살려서 모든 고객 데이터의 관련성을 실시간으로 조사하고 그 자리에서 고객마다 커스터마이즈된 마케팅을 할 수 있도록 시스템을 변경했다. 그 결과, 반응률은 최대 24%까지 개선되었고 금액으로 환산하면 1,000만 유로나 되는 수익을 올리는 데 성공했다고 한다.

3단계 시점에서야 디지털 마케팅의 힘이 발휘되었다고 할 수 있을 것이다. 이 결과에 대해 SAS Institute는 “어떠한 방식으로 추출한 데이터를 분석 엔진으로 돌리거나, 또는 분석만을 자동화 구조에서 분리해 다른 시스템에서 하는 경우가 있다. 실제로 현재 디지털 마케팅은 대부분 그런 환경에서 효과가 측정되고 있다. 이번 우리의 검증에서는 그런 방법으로는 충분한 효과를 얻을 수 없음을 확인할 수 있었다.”고 언급했다.

부분적인 데이터 활용으로는 개선이 제한적이고 활용이 진행되면 진행될수록 투자 효과가 한계에 이르게 된다는 것이다.

SAS Institute가 가장 중요하게 보는 것은 여러 데이터 간의 관련성에서 얻을 수 있는 ‘통찰’이다. 앞서 예에서는 고객이 통신을 하고 있을 때 그것이 어떤 상황에서 어떤 타입의 통신인지 관련된 데이터를 분석 엔진으로 분석할 필요가 있었던 것이다.

무미건조한 ‘추천’을 반복하면 고객은 떠난다

대량의 데이터를 자동으로 처리하는 마케팅 시책도 중요하지만, 또 한 가지 SAS Institute가 중요시하는 것은 분석 데이터를 직원이 처리하는 인터페이스다.

예를 들어 ‘옴니채널’에 의해 매장을 방문한 고객의 과거 구매 이력 등을 참조하여 커스터마이즈한 상품을 안내하는 구조가 실용화되고 있다. 그런데 매장에서 고객 체험이 점점 자동화되면 아무리 커스터마이즈되었다고 해도 ‘자동판매기’처럼 무미건조하게 변질되고 말 것이다. 그렇다면 고객은 그 매장을 다시 방문하고 싶지 않을 수도 있다.

사람들 간의 커뮤니케이션을 뒤에서 데이터 분석으로 지원한다는 것이 SAS Institute의 주장이다. 예를 들어 은행에서는 방문 고객 데이터를 빠르게 불러내고 대응을 위한 조언을 창구 담당자의 단말에 보내는 식이다. 창구 담당자는 그것을 참고하여 고객에 대응한다. 말하자면 ‘1등 세일즈맨의 수첩’ 같은 것이라고 할 수 있겠다. 성적이 우수한 세일즈맨은 인품이나 추진력뿐 아니라 독자적으로 모은 고객 정보인 ‘비밀 데이터’를 갖고 있기 마련이다. 이것이야말로 SAS Institute가 말하는 ‘관련 데이터에서 유도된 깊은 통찰’이 아닐까?

아날로그 시대에는 일부 우수한 직원의 손안에만 있었던 비밀 데이터. 디지털의 힘은 그것을 모든 직원이 활용할 수 있도록 해준다. 하지만 그렇게 되었을 때 기업의 마케팅은 크게 비약할 가능성을 가짐과 동시에 진정한 의미의 영업 능력과 서비스 능력은 더 많이 요구된다.

앞서 Gartner의 조사 결과에 대해 SAS Institute는 ‘모든 기업이 디지털 마케팅을 하게 되었을 때 디지털은 마케팅 활동의 일부에 지나지 않게 된다’고 언급했다. 데이터를 살리는 것은 결국 사람의 힘이다.

 

 

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