결국 광고 성과는 ‘타겟팅’에 달려있다: 데이터 기반 타겟팅 전략 3가지

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취업을 준비하려 토익 인강을 몇 군데를 알아봅니다. 대학교 1학년 때 회원가입을 했던 해커스 어학원부터 새로운 토익 사이트인 YBM, 파고다 등 다양한 사이트를 들어가보죠. 그러나 이내 적당히 마음에 드는 사이트도 없고, 작심삼일의 다짐이 꺼져 둘러보기를 멈춥니다. 하루가 지난 다음 날 해커스로부터 카카오톡으로 할인 안내 메시지가 오네요. 또한, 인스타그램에서는 YBM과 파고다에서 토익 강의 완강시, 전액 환불해준다는 사이트 광고가 뜹니다. 어떻게 내가 토익 공부에 관심을 갖은 걸 알았을까요? 마침 마음에 드는 토익 수업을 찾아 수강신청을 합니다. 이것이 ‘고객 타겟팅’을 통해 고객을 유인하고 결제까지 이어진 모습입니다.

이전까지 광고는 무조건 노출 빈도가 높고, 광고 영역을 많이 확보하면 좋다는 생각이 많았어요. 그러기에 다수에게 동시에 노출되는 빈도가 압도적으로 높은 TV 광고의 위상이 높았죠. 하지만, 지금은 일상생활에서 스마트폰을 필수매체로 인식하는 비율이 67.2%로 29.5%를 기록한 TV와의 격차가 더욱 확대(방송매체 이용행태조사 (방송통신위원회, 2020))되고, 개별화된 알고리즘 등으로 획일화된 트렌드가 사라지면서 보다 차별화/개인화된 타겟 광고를 진행하는 게 중요해졌습니다.

그렇다면 데이터를 활용해서 우리는 어떻게 타겟팅을 할 수 있을까요? 크게 타겟팅의 범주는 3가지로 나눠지는데요. 기존 내 고객을 분석하여 몇 가지 페르소나를 생성하여 해당 페르소나에 맞춰 타깃팅을 진행하는 페르소나 타겟팅, 웹사이트에 이미 방문한 소비자에게 개인맞춤형 상품 추천을 진행하는 리타겟팅, 마지막으로 웹사이트 방문자 데이터를 활용해 타겟 고객을 추출하고 마케팅을 진행하는 유사고객 타겟팅이 있습니다.



1. 가장 기본 타겟팅 전략, 페르소나 타겟팅


많은 경우 마케팅 전략은 기존 고객 분석에서 출발한다고 해도 과언이 아닙니다. 통상적으로 고객 데이터를 통해서는, ‘연령’, ‘성별’과 같은 고객의 인구통계학적 데이터를 얻을 수 있는데요. 여기에 더해 요즘은 마케팅에 있어 내 고객의 ‘취향’을 파악하는 것이 중요하기에 고객의 취향을 유추하는 방법을 이전 콘텐츠 ‘데잘러의 일하는 방법 1편 :자료조사 단계 데이터 활용법’에서 말씀드렸죠.

이렇게 고객 분석을 진행했다면 내 고객이 슬슬 입체적으로 그려지기 시작합니다. 이렇게 고객을 구체적으로 그려서 하나의 인물로 표현하는 것을 고객 페르소나라고 하는데요. 실제로 많은 UX 디자이너, PM, 마케터 등 현업에서 고객을 선명하게 이해하고, 조직 내에서 고객 이해를 공통적으로 가져가기 위해 고객 페르소나를 만들고는 합니다.


<영국 디지털마케팅 대행사 HALLAM의 고객 분석 사례 중 일부>


고객데이터를 잘 분석한다면 우리 서비스의 페르소나를 몇 가지 만들 수 있을텐데요. 예를 들어, ‘애완동물을 사랑하는 20대 초반 여대생’, ‘OTT를 즐겨보는 30대 남자 직장인’과 같이 말이죠. 그렇다면 이러한 대상에게 어떻게 우리는 타겟 광고를 내보낼 수 있을까요?

마케터는 많은 경우, 페이스북의 맞춤 타겟팅을 활용하거나, 카카오의 카테고리 타겟팅 등을 통해 마케팅을 진행하는데요. 여기서 ‘관심사: 애완동물, 연령: 20~25세, 성별: 여성’과 같이 지정하여 타겟 광고를 진행하는 거죠. 페이스북과 카카오는 어떻게 내 관심사까지 추측을 하냐고요? 이러한 과정은 유튜브 알고리즘에서 내가 어떤 사람인지 파악하고, 콘텐츠를 추천해주는 것과 유사하게 이뤄지는데요. 실제로 내가 구글이나 카카오에서 한 검색, 클릭 등 행동을 기반으로 추측을 진행합니다.

하지만 이렇게 추측한 알고리즘을 통해 추측된 세그먼트는 잘못된 모수를 형성할 때도 있어요. 구글은 제가 놀러 온 사촌동생을 위해 ‘헬로카봇’을 3일간 틀어주니 저를 구글은 ‘5~7세의 아이를 둔 기혼남’으로 분류했고😂, 페이스북은 이전에 대학교 정보를 삽입해 놓고, 직장을 최신화하지 않았더니 저를 늘 대학생 추천 광고 대상으로 삼아주는 것처럼 말이죠.

그래서 퍼포먼스 잘 한다는 마케터들은 알고리즘 추측을 통한 세그먼트 선정이 아닌 설치 앱 유저를 대상의 타겟팅을 주로 하고 있습니다. 다이티는 2천 8백 만 안드로이드 유저를 대상으로 앱 타겟팅을 할 수 있게끔 ‘오디언스 공유’ 서비스를 제공하고 있는데요. 다이티 오디언스 공유는 이렇게 활용할 수 있습니다. 만약, 이번 내 마케팅 타겟이 “배달음식 주문에 진심인 3040층의 직장인”이라면 배달음식 앱을 2개 이상 설치하고, 직장인 커뮤니티 앱 혹은 업무용 메신저 앱을 설치한 3040 연령층의 유저로 잡으면 되겠죠?



2. 살 때까지 따라다니는 광고? 리타겟팅


최근 몇 년간 가장 높은 관심을 받은 기술은 자사 사이트에 이미 방문했거나 관심을 보였던 사용자들만 대상으로 광고가 노출되는 리타겟팅입니다. 리타겟팅이 수많은 타겟팅 기술들을 제치고 관심을 독차지한 데에는 높은 효율과 함께 발상의 전환이 담겨 있어요. 위에서 보여준 것과 같은 기존의 타겟팅은 광고주가 자신의 제품에 관심 있을 것으로 ‘예상’하는 사용자를 목표로 하는 타겟팅이었다면 리타겟팅은 자신의 제품에 ‘이미’ 관심을 보인 사람들을 다시 데려오는 개념이기 때문이죠.

하지만, 이러한 기존의 리타겟팅 전략에는 새로운 문제가 발생했습니다. 리타겟팅이 통상 애드테크 회사들이 심어놓은 서드파티 쿠키를 통해 고객의 행동을 수집해서 진행이 되었다는 점인데요. 이게 무슨 문제냐고요? 국내 브라우저 점유율 54.25%를 차지하는 구글의 크롬이 더 이상 서드파티 수집 및 활용이 안되게끔 중단한다고 밝혔거든요. 게다가 이미 애플은 3사 쿠키를 통한 개인정보 수집 금지 옵션을 앱의 기본 값으로 제공하고 있습니다. 그러기에 마케팅 업계에서는 리타겟팅 자체가 불가능해진 것 아니냐는 말이 나오고 있어요.

하지만, 크롬을 통한 리타겟팅은 어려워졌지만, 내 웹사이트에서 소유한 퍼스트 파티 쿠키는 활용이 가능한데요. 페이스북 , 카카오 등 배너광고 매체에서 제공하는 픽셀을 웹사이트에 삽입하고, 여기서 고객 행동(상품 배너 클릭, 장바구니 넣기 등)에 따라서 리타겟팅을 진행할 수 있습니다. 다이티 오디언스 매니저를 통해서는 이러한 과정이 더욱 쉬워지는데요. 마케터가 리타겟팅을 하고자 하는 고객 세그먼트의 조건에 맞춰 고객을 추출할 수 있고, 2022년부터는 페이스북과 다이티의 오디언스 매니저와의 연동이 더욱 쉬워져 다이티 오디언스 매니저에서 바로 페이스북을 통한 맞춤 타겟팅도 가능해졌습니다.



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3. 광고 커버리지와 효율성을 함께 잡은, 유사타겟팅


리타겟팅은 분명히 효과가 높은 타겟팅 방법이라는 데는 이견이 없습니다. 하지만, 치명적인 약점을 하나 갖고 있는데요. 바로 광고 커버리지의 한계입니다. 광고 효율이 잘 나와서 예산을 크게 느릴고 싶지만, 리타겟팅의 대상은 한정되어 있기 때문에 캠페인 규모를 키울 수 가 없는 한계에 봉착하게 됩니다.

그래서 이러한 리타겟팅의 한계를 극복하고자 유사 타겟팅이 떠오르기 시작했는데요. 유사 타겟팅은 내가 광고하고자 하는 타겟 모수와 유사한 타겟을 끌고 오는 방법입니다. 예를 들어, A 마케터의 목표가 ‘브랜드 구매 전환 확보’라면, 내 사이트에 방문한 고객 중에 구매 빈도가 높은 고객의 데이터를 씨드 고객(맞춤타겟(페이스북), 고객파일(카카오) 등 이름은 플랫폼 별 상이)으로 선정하고, 플랫폼이 알아서 이와 유사한 고객에게 광고를 보여주는 것입니다.

이러한 유사타겟 대상은 모수는 리타겟팅 대상에 비해 상대적으로 많기 때문에 CPM이 상대적으로 낮다는 장점과 일반적인 연령, 성별, 관심사 등의 정보에 따른 페르소나 타겟팅보다는 성과가 평균적으로 높다는 장점이 있습니다.

이러한 씨드 고객을 추출을 해서 타겟팅을 진행하는 유사타겟팅은 어떤 씨앗이 가장 우리에게 높은 효과를 가져다 줄 지에 대해 고민하는 것이 선행되어야 하는데요. 이러한 고민은 매주 고객 데이터를 분석하여 필요한 마케팅을 제공하고 있는 다이티 AI 딜리버리를 통해 쉽게 해결책을 찾을 수 있습니다. 다이티 AI는 고객데이터를 분석하여 ‘지금 광고했을 때 구매 가능성이 큰 오디언스’, ‘향후 12개월 간 구매력이 높을 것으로 예측되는 오디언스’, ‘최근 구매 확률이 확 높아진 오디언스’ 등 섬세하게 마케팅에 지금 당장 도움이 될 수 있는 타겟을 추출하는데요. 이런 다양한 씨드 고객 중에서도 이번 주에 가장 마케팅 대상으로 적합한 고객 오디언스를 다이티 AI 딜리버리는 제공하고 있습니다.



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데이터는 분석하는 것도 중요하지만, 잘 활용하는 것도 중요해요. 고객분석, 시장분석 등 분석에서 멈추는 것이 아닌 이제는 고객 데이터를 통해 실제 마케팅까지 진행해본다면 이제는 진짜 데이터 마케터로서 한 발자국 더 가까이 갈 수 있을 겁니다.

다이티가 오늘은 데이터를 통해 타겟 마케팅을 하는 방법을 알려드렸는데요. 데이터는 사실 비즈니스 곳곳에 활용될 수 있는 곳이 많습니다. 앞으로도 실무에서 도움이 되는 데이터 활용방법과 노하우로 찾아오도록 하겠습니다! 혹시 상품과 서비스에는 자신있지만, 비즈니스를 어떻게 운영해야 할 지 고민이 된다면 다이티에게 언제든지 연락주세요. 데이터를 통해 비즈니스를 어떻게 발전시킬 수 있을지에 대해 다이티가 가장 쉬운 언어로, 친절하게 안내드릴게요.


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