마케팅의 2017년 트렌드에서 데이터를 활용한 마케팅 수단 또는 개념들의 비중이 더욱더 높아졌습니다. 실제로 데이터를 활용한 마케팅으로 기존 모호하였던 마케팅의 수행, 측정, 분석 단계를 정량적으로 접근할 수 있습니다.
미디어 매체 플랫폼, 광고 수단 등의 다양함과 사용자의 적극적인 참여와 홍보(인플루언서 마케팅), 인터랙션과 소통 등으로 마케팅의 의미가 점점 다양해지고 복잡해지고 있습니다.
예전에는 마케팅이 브랜드 노출, 상품 노출로 인지도를 넓히는 것에 주 목적을 두었다면, 이제는 실제 기업의 구매로 이어질 수 있는 순간까지가 마케팅의 범위로 더 넓어졌습니다. 또한 한정된 수단으로 무분별한 사람들에게 일방적으로 제공하는 마케팅이 아니라, 다양한 수단으로 각 사람들에게 맞춤형 마케팅을 제공하고, 유형별 사람들의 마케팅 효과를 각각 추적하여 관찰함으로써 더 많은 사용자들과 가까워지게 되었습니다. 서비스의 대표 타겟만을 고객으로 생각하는 것이 아니라, 더 세분화된 사용자들을 분석하여 분류하고, 잠재적인 고객까지 감안한 마케팅을 진행하기도 합니다.
이와 같이 마케팅의 매체나 수단이 다양해지고 수행과 분석 단계들의 역할이 세분화 되면서, 복잡한 정보들을 정밀하게 이해하여 관찰하고 분석해야 할 필요가 더 높아지게 되었습니다.
2017년 국내 마케팅 트렌드
실제로, 2017년의 마케팅 트렌드나 키워드를 보면 데이터의 비중이 높은 것을 확인할 수 있습니다. 광고 플랫폼 기업 DMC 미디어가 국내 마케터를 대상으로 한 설문 조사로 구성한 ‘2017년 디지털 마케팅 10대 키워드’를 확인하면, 데이터와 관련된 마케팅 키워드가 절반의 비중을 차지하는 모습을 볼 수 있습니다. 각 키워드는 다음과 같습니다.
DMC 미디어의 2017년 디지털 마케팅 10대 키워드
※ 표시된 부분은 데이터 관련 마케팅 키워드
※ 1. 데이터베이스 마케팅
기존 사용자의 정보들을 전산화하여, 통계적으로 이해하고 관찰할 수 있음을 뜻합니다. 점점 사용자가 증가하고, 사용자들의 다양한 정보들을 수집할 수 있음으로써 데이터 마이닝과 같은 빅데이터를 활용한 마케팅이 점점 늘어나고 있습니다.
※ 2. 마케팅 플랫폼 통합
다양한 플랫폼에서 발생하는 마케팅의 활동들을 효율적으로 관찰하고 분석할 수 있도록 설계된 시스템이나 프로세스를 갖춤을 뜻합니다.
※ 3. 개인화 마케팅
개별 소비자에 맞춤화된 메시지나 콘텐츠를 생성하고 전달하는 마케팅을 의미합니다. 맞춤형은 데이터를 기반으로 한 자동화 프로세스를 통하거나, 고객이 직접 관심 있는 사양을 선택하도록 하여 적용될 수 있습니다. 개인화 마케팅은 각 사용자가 원하는 정보를 제공함으로써, 마케팅 활동이 실제 구매 활동으로 전환될 수 있도록 이끌고 있습니다.
※ 4. 예측 마케팅
각 사용자 또는 서비스의 전체 사용자가 원하는 서비스가 무엇인지, 그리고 사용자의 미래 데이터가 어떻게 변화할 것인지 기존 데이터를 기반으로 분석하고 예측하는 마케팅 기법입니다.
※ 5. 커머스 in 소셜
SNS를 활용한 전자 상거래를 의미합니다. 기존에는 제품 제공자의 활동이 사용자들에게 전달되는 마케팅 활동으로 한정되었지만, SNS가 활발해지면서 제품 사용자들을 통한 홍보와 공유, 커뮤니티 활동들이 다른 사용자들에게 전달되는 마케팅 활동이 성립하게 되었습니다. 기업보다는 나와 가까운 SNS 관계에 놓인 사람들의 활동들이 더 높은 신뢰도와 관심도를 발생시키기 때문에 소셜 커머스라는 개념이 점점 활성화되었고, 마케팅에서도 중요한 플랫폼으로 자리 잡게 되었습니다.
6. 모바일 메시징 앱
휴대폰과 같은 모바일 수단을 이용한 커뮤니케이션 비중이 계속 높아지고 있습니다. 모바일 메시징은 오프라인을 기반으로 한 커뮤니케이션뿐 아니라 SNS와 같은 온라인 커뮤니티, 그리고 시리와 같은 커뮤니케이션과 같이 데스크탑에 비해 영역을 점차 확대해가고 있습니다. 이에 기업들은 고객들과 모바일로 쉽게 소통할 수 있는 커뮤니케이션 채널을 마련하고 있습니다 (예: 카카오/라인의 기업 계정으로 홍보나 문의 대응 활동).
※ 7. 애드테크
실제 구매로 이어질 수 있는 사람들에게만 많이 노출되는 광고를 원하는 광고주와, 수익을 최대화하기 위한 매체의 요구사항을 기술적으로 함께 만족시켜주는 것을 의미합니다.
※ 8. 모바일 앱 성과 측정
모바일 고객이 증가하고 다양해지면서, 모바일의 사용자의 정보를 이용해 마케팅 성과를 측정하고 극대화하는 방안을 의미합니다.
9. MCN(다중 채널 네트워크)
유튜브 생태계에서 발생한 개념입니다. 기업뿐 아니라 개인의 콘텐츠 생성 및 마케팅 활동이 활성화되어, 많은 창작자를 지원하고 관리하는 네트워크를 의미합니다.
10. VR/AR
VR은 Virtual reality, 가상 현실을 의미하고, AR은 Augmented Reality 증강 현실(현실과 가상의 융합)을 의미합니다. VR과 AR을 이용한 다양한 콘텐츠, 기술들이 생산되었고 이를 활용한 마케팅 활동 또한 증가하고 있습니다.
2017년 해외 마케팅 트렌드
국내 트렌드 뿐 아니라, 해외에서 선정한 마케팅 트렌드에서도 데이터와 관련된 이슈를 찾을 수 있습니다. 스마트 인사이트에서 선정한 2017의 다음 트렌드를 확인할 수 있습니다.
Smartinsights에서 선정한 2017년 마케팅 트렌드 중 데이터 관련 이슈
- 개인화 인터랙티브 콘텐츠 마케팅
- 빅데이터
- CRM 마케팅 자동화
- 데이터 중심의 접근법으로 전환율을 최적화하고 웹사이트의 경험 개선
- SEO
데이터를 활용할 수 있는 실제 방안
데이터와 관련된 마케팅 이슈를 살펴보면, 결국 ‘사용자의 데이터’를 분류하고 이해하여 분석하고 활용하는 것으로 귀결됩니다.
사용자 분류 및 파악
1. 데이터 베이스마케팅 / 개인화 마케팅
서비스의 다양한 사용자들을 이해하여 페르소나로 활용할 수 있습니다. 여기에서 사용자는 막연한 타겟으로 이해되는 것이 아니라, 사용자의 환경 또는 행동 데이터를 기반으로 구체적으로 이해됩니다. 주 고객을 대표하는 페르소나만 이해하는 것이 아니라, 존재하는 모든 페르소나를 이해함으로써 잠재 고객에 대한 가능성을 극대화하고 개인화 마케팅을 위한 정보로 활용할 수 있습니다.
사용자가 갖고 있는 데이터를 기반으로 페르소나를 설정할 때, 실제로 다음과 같은 정보를 기준으로 사용자를 관찰해본 뒤 내 서비스의 타겟이 될 수 있는 사용자들이 구체적으로 누구인지 확인할 수 있습니다.
2. 유입 경로의 세분화
서비스에 접근하는 사용자들이 사전에 어떤 수단을 통해서 어떻게 접근했는지 관찰하고 구분하는 것은 매우 중요합니다. 크게 SNS와 같은 커뮤니티, 검색 포털 페이지, 기타 외부 사이트 등이 있을 수 있습니다. 유입 경로에 어떤 분류가 있고, 각 분류별로 행동이나 성과의 특징을 분석하여 각 수단에 맞는 마케팅을 효율적으로 진행할 수 있습니다.
3. 사용자의 환경 세분화(기기, 운영체제, 브라우저, 해상도)
사용자의 환경에 따라 서비스를 방문했을 때 겪게 되는 경험에는 차이가 발생하게 됩니다. 데스크탑, 태블릿, 폰 환경에서는 각 기기 사용 방식에 따른 차이와 기기에 따라 다르게 보일 수 있는 서비스에 따라 각각 다른 경험을 겪게 됩니다.
사용자의 행동으로 성과 파악하기
1. 예측 마케팅 / 마케팅 성과 측정
수익 지표 외에도, 사용자의 행동을 마케팅 성과의 지표로 활용할 수 있습니다. 실제 수익으로 전환되지 않을지라도 수익에 가까운 정도를 측정한 뒤 수익으로 전환되지 않은 상세 원인을 관찰하고 분석할 수 있습니다.
2. 전환율과 이탈율(funnel)
페이지의 탐색 단계 중 CTA와 같은 콘텐츠로 전환되거나 탐색이 종료되는 이탈 등을 관찰한다면 페이지의 각 콘텐츠 구성이 성과로 이어지는 데 있어 어떤 영향을 끼치는지 파악할 수 있을 것입니다.
단발적인 페이지뿐 아니라, 마케팅에서 의도한 서비스의 페이지 탐색 경로에서 각 단계의 전환율과 이탈율을 관찰할 수 있습니다. 각 단계에서 이탈과 전환이 발생한 수치를 확인하는 것은, 다음 마케팅의 성과를 예측하거나 이탈율을 개선할 수 있는 문제점을 찾는데 참고할 수 있을 것입니다.
3. 재방문율
마케팅은 단발적으로 수익을 내는 것만으로 목적이 끝나는 것이 아닙니다. 브랜드를 사용자에게 인지시키고 지속적인 방문이 발생하여 구매로 이어질 수 있도록 하는 것이 궁극적인 목적입니다. 따라서 마케팅 기간 동안 방문한 사용자들의 재 방문율을 관찰하는 것으로, 해당 기간의 첫 방문으로 인해 서비스가 각인된 사용자의 규모를 측정해볼 수 있을 것입니다.
