728x90

#02-1 디지털 타겟팅과 고객 페르소나

시장 세분화와 시장 리드

기본적으로 이미 우리가 마케팅을 통하여 익숙한 개념인 소위 STP(segmentation, targeting, positioning) 컨셉은 디지털 마케팅에서도 더 중요하다. 바뀐 것은 없다. 마케팅 전략의 기본은 '많이 확보하는 것'이 아니라 바로 '잘 버리는 것'이다. 디지털 마케팅은 데이타에 기반하여 더 잘 버리는 것이다. 즉, 모든 사람들을 우리의 고객이라고 생각하는 매스 마케팅(mass marketing)에서 벗어나 목표가 아닌 고객들을 추려내어 빼버리는 작업이다. 말은 쉽지만, 눈 앞의 고객 한명이 다 돈으로만 보일 때, 버리는 작업은 미션 임파서블이 된다. 그래서 망한다.

디지털 마케팅의 고객 관리 역시 버릴 분은 버리고 모실 분은 잘 모셔야 성공한다. 목표 고객만을 잘 추려내서 한 단계, 한 단계씩 최종 목표까지 인도해나가는 길잡이 역할을 해야 한다. 즉 고객의 여행(journey)을 도와주는 여행안내자와 같다. 디지털 마케팅에서는 잠재 고객을 종종 '리드(lead)'라는 다소 한국어로 번역하기 어려운 단어로 표현한다. 처음 실무에서 리드라는 단어를 들은 것은 과거 한 때 KT에서 소비재 마케팅을 하다 삼성전자로 옮겨서 B2B 마케팅을 하게 되었을 때로 기억한다. 리드 고객은 잠재고객과 동의어로 이해되기도 하지만, 보다 넓은 의미로는 구매 등 기업의 의도하는 최종적인 행동 단계에는 아직 들어가지는 않았지만, 기업의 제품이나 서비스에 상당한 관심을 가지고 있는 구매가능성이 있는 고객들이다. 협의로는 어떠한 형태이든 향후에 기업이 연락이 가능한 수단(contact point)이 확보된 고객을 의미한다. 즉, 리드 고객이란 우리 사이트를 방문하여 IP 등 방문기록이 남아있거나, 이메일, 전화번호 등 향후 접촉이 가능한 수단이 회원 가입이나 설문 응답 등을 통하여 확보된 미래의 고객을 통칭한다고 생각한다.

고객 페르소나의 이해

이들 리드 고객에 대하여 디지털 마케팅 전략에 반영할 수 있도록 보다 상세히 프로파일을 정리한 것이 바로 고객 페르소나(persona)라고 할 수 있다. 고객 페르소나는 종종 고객 아바타(avatar)로 불리기도 한다. 고객 페르소나를 잘 정리할 수 있다면, 우리는 목표가 되는 타겟 고객을 더욱 확실하게 이해할 수 있다. 

<고객 페르소나 정의하기>

디지털 마케팅에서 고객 페르소나를 정의하려면, 관련된 다양한 인구통계 및 행동관련 정보들이 필요하다. 인터넷 검색 시 브라우저에 은밀하게 삽입되는 쿠키(cookie)나 구글, 네이버 등 각 사이트의 트랙킹 방법들이 발전하면서, 이제 고객 페르소나에 필요한 정보들은 이들 사이트들에 의하여 자동적으로 수집되고 제공되고 있다. 물론 우수한 고객 페르소나를 작성하기 위해서는 여전히 전통적인 마케팅 리서치나 고객 관찰 등 질적인 방법들이 필요하다. 오프라인과 온라인의 장점을 모두 취하는 이른바 옴니(Omni) 접근법이 필요하다. 기업들마다 방법론에 차이는 있지만, 고객 페르소나를 잘 정리하기 위해서 포함될 내용은 어느정도 일정하게 요구된다. 즉,

1) 유입 경로(channel): 고객은 어떤 채널이나 웹사이트, 접속 기기들을 통하여 접근하는가? 일반적인 검색, 유료광고, 소셜 미디, 특정 블로그 등 고객들이 사용하는 접근 채널을 확인한다.

2) 이용 행동(behavior): 사이트에 방문한 고객은 어떤 방문 행동을 하는가? 자주 이용하는 웹 페이지나 검색어를 확인하고, 사이트 체류 시간과 전환 행동 등을 확인한다.

3) 가치(value)특정 고객들이 소비 행동을 통하여 달성하고자 하는 궁극적인 목적은 무엇이며, 구매 동기나 상품에 부여하는 가치는 무엇인가? 이들 정보는 심리적 정보로 데이터를 통하여 즉각적으로 이해되기 어려운 부분이기 때문에 소비자 관찰이나 직관을 사용하는 전통적인 마케팅 조사를 병행하여 파악한다.

4) 이탈(bounce): 특정 고객들이 자사의 제품 구매를 거부하거나 사이트 방문을 중단하고 회피하는 이유는 무엇인가? 때로는 구매 이유보다 거부 이유가 고객의 이해와 기업의 문제 해결에 직접적인 도움을 줄 수 있다.

5) 데모그래픽(demographic) 정보: 고객의 인구 통계적 배경은 어떠한가? 보통 성별, 나이, 직업, 거주 지역 등의 정보를 활용한다. 이들 정보는 쿠키나 회원 가입 시의 정보를 통하여 직접 확보하기도 하지만, 최근에는 머쉰 러닝으로 학습된 인공지능(AI)을 통하여 통계적으로 추정된 정보로 없는 정보들을 대체하기도 한다. 구글의 수집하여 제공하는 인구통계정보의 상당 부분은 추정된 정보지만. 그 정확성은 증가하고 있다.

적절한 고객 페르소나의 이해는 디지털 마케팅의 거의 전 분야에 레버리지(=지렛대) 를 제공한다. 일 예로, 검색 마케팅의 경우 고객들은 자신들이 가진 어떤 문제점들을 해결하려고 검색하는가? 이는 키워드 최적화(SEO)에 대한 답을 제공한다. 유튜브 마케팅의 경우 어떤 콘텐츠를 제공할 경우 고객들이 반응하는가? 인스타그램 같은 소셜 미디어에서 고객이 이탈하지 않고 방문하는 사진은 어떤 장면을 담아야 하는가? 블로그 마케팅에서 방문자를 후킹(hooking)하는 강렬한 캣치프레이즈는 어떤 내용이 되어야 하는가? 이처럼 디지털 마케팅에서 접하게 되는 많은 질문들은 고객 페르소나를 확정한 이후에, 즉 타겟 고객이 누구인가가 명확하게 머릿 속에 그려진 이후에야 가능한 일이다.

728x90

■ 인공지능이 정의한 페르소나

  과거 페르소나의 정의는 경험이 많은 마케터의 임무였지만, 최근의 인공지능과 마케팅 자동화는 이 영역을 점차 자동화시키고 있다. 일 예로, 구글의 마케팅 자동화를 위한 인공지능(AI)이 소비자 개개인의 개별적인 페르소나(persona) 혹은 아바타(avatar)를 어떻게 정의내리고 있는지는 구글 계정에서 확인할 수 있다. 구글 계정관리 페이지(myaccount.goggle.com)에 접속한 이후 데이터 및 맞춤설정 광고 개인 최적화 광고설정을 차례로 선택하면, 구글의 마케팅 인공지능이 설정한 개인별 광고 개인 최적화내역을 살펴볼 수 있다. 이는 구글의 키워드 광고, 제휴사 광고, 그리고 구글의 자회사인 유튜브(Youtube)의 동영상 광고를 송출할 때, 소비자 개인에게 맞춰진 최적의 맞춤 광고가 표시될 수 있도록 타깃팅 하기 위한 용도로 사용된다. 저자 본인을 대상으로 구글이 정의한 페르소나를 보면 전반적으로 특성과 라이프스타일을 잘 파악하고 있는 것으로 보인다. 나이는 정확하지 않았지만 평소 좋아하던 취미나 자주 가는 웹사이트와 관련된 키워드로 페르소나가 정의도고 있다. 다만, 일반적으로 좋아하는 스포츠는 별로 없는데 미식축구를 페르소나 특성의 하나로 제시한 것은 아마도 직접적인 데이터가 아니라 동년배의 미국 이용자 특성을 유추한 것으로 보인다.

<구글이 정의한 저자의 관심사와 페르소나>

타깃팅의 기본이 되는 정보는 크게 1) 데모그래픽 정보, 2) 활동 정보, 3) 기타 정보로 구분되며, 구글에 의하여 지속적으로 수집되고 있는 정보들이다. 이들 정보들은 크게 두 가지 경로를 통하여 확보되는데, 첫 번째 경로는 고객이 직접 입력하거나 발생시키는 정보들이다. 사용자들이 구글, 유튜브 등 구글의 서비스에 가입할 경우 연령, 지역 등 개인 정보를 입력하는 경우에 반영되며, 모바일 기기와 PC로 유튜브나 다양한 웹사이트를 이용하면서 발생시키는 활동정보들이 직접적으로 반영된다. 두 번째 경로는 고객과 직접적인 관련이 없는 타인의 이용정보나 인구통계정보를 바탕으로 추정하는 정보들이다. 이는 흔히 콜라보레이션 필터링(collaboration filtering)으로 알려진 다양한 추정기법들을 활용하여 분석이 가능하다. 정보 항목에 따라서 직접 입력받은 실제 데이터와 추정 데이터의 비율은 상이하나, 보통 추정 정보가 더 많이 사용된다. 향후 인공지능의 발전에 따라 고객 페르소나 정의와 타깃팅은 더욱 정교해질 것이다.

<구글이 자동수집하는 페르소나 정보 목록>

: 이 원준(meetme77@naver.com)

* 본 2장(2.1~2.5)의 내용을 강의에 활용하시려는 분은 아래 요약된 강의용 프리젠테이션(pdf파일)을 참조하시기 바랍니다.

2장_퍼포먼스의 관리.pdf
0.72MB

728x90

+ Recent posts