기업에서 다년간 마케팅 관련 실무를 경험하였고, 이후 프리랜서로서 기업의 시장조사와 컨설팅을 매년 끊임없이 해온 입장에서 코틀러에 의해 정립되었고, 마케팅 공통어가 된 전통적인 마케팅 프레임워크에 대하여 자부심을 가지고 있다. 매우 단순해 보이지만STP 전략은 시장을 바로 이해하는 첫걸음으로서 부족함이 없었기 때문이다. 기업이 당면한 문제를 해결하고 시장을 들여다보기 위한 수단으로써,, 시장을 세분화하고 세분시장 내의 고객을 들여다보면 어느덧 새로운 전략이나 문제 해결방안이 떠오르고는 했다.
<전통적 STP, 여전히 유효한가?>
사실 이 과정은 그리 녹녹하지만은 않았다. 무엇보다도 시장세분화를 하기 위해서는 설문조사나 잡지, 보고서 등의 2차 자료를 수집하고, 수집한 자료를 다양한 통계 도구를 이용하여 분석하고, 시사점을 찾아내는 직관도 상당히 요구되기 때문이다. 동일한 데이터나 동일한 자료를 보더라도, 보는 사람의 식견과 수준에 따라서 도출되는 결과물이 다르기 때문에 마케팅 기획자의 역량이 중요한 역할을 수행한다.
네이버광고나 구글 애즈에서 이런 타기팅 기능을 자동화하여 제공한다는 것을 알았을 때도 그다지 이런 기능을 진지하게 받아들이지는 않았다. 자동화된 기능을 받아들이기보다는 직접 광고를 셋팅하는 것이 분명 더 효과가 높을 것이라고 막연히 생각하고 있었기 때문이다. 이미 알파고가 바둑의 최정상임을 증명한 세상이지만, 아직 광고나 마케팅은 인간의 창의성이 지배하는 영역이고 기계가 따라오려면 아직은 멀었다는 생각도 있었던 것 같다. 설문조사로 얻은 방대한 데이터를 SPSS로 분석하고 포지셔닝 맵을 그려보면서, 마케팅 관련 서적에서 보았던 트렌드 변화를 생각하면서 나름대로 최선의 타겟팅을 하고 있다고 생각하였다. 마케팅 자동화에 대한 논의나 연구가 점점 더 많이 부각되고 있었지만, 자동화는 게으름이라고 생각되었다.
최근에는 구글 광고를 셋팅할 때, 자동화를 선택하지 않으면 구글이 경고를 보내다. 좋은 성과를 기대하기 힘들다고.. 이런 경고를 접하는 순간들이 늘어나면서 차츰 자동화의 가능성에 대해서 인정하지 않을 수 없게 되었다.
<구글 광고 자동화. 수동입찰 권장하지 않음>
우리가 여전히 자동화된 광고, 마케팅에 대해서 거부감을 갖는 이유 중의 하나는 오랫동안 쌓아온 개인의 전문성이나 지식이 무용하게 될지도 모른다는 일종의 공포심도 있을 것이다. 그러나 이런 공포심이 커지던 말던 내일의 자동화는 오늘보다 더욱 정교하고 강력해질 것이며, 궁극적으로는 광고의 결과만을 놓고 보았을 때 인간보다 더 뛰어난 결과를 내놓을 것임을 의심하기는 어렵다. 공장에서 인간 작업공이 조립 로봇의 생산성을 따라갈 수 없는 것처럼 과정보다는 결과만을 중시하는 냉혹한 비즈니스 세계에서 그 일을 할 사람이 꼭 인간일 필요는 없을 것이다. 개인적 믿은 따위는 제쳐 놓고 우리가 자동화된 마케팅과 광고에 관심을 가져야만 하는 이유이다.
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 미디어, 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.
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■ 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 최적화’ 내역을 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.
시장 세분화는 전체 고객의 집합인 매스(mass) 시장을 마케팅 자극이나 활동에 동질적인 반응을 보이는 소규모 집단으로 구분하여 분화하는 작업이다. 시장 세분화를 통하여 기업은 매력적인 잠재 시장의 존재와 시장 규모를 확인할 수 있고, 이중에서 기업에 적합한 세분 시장을 타깃팅함으로서 마케팅 활동을 전개한다. 세분화를 통하여 제한된 마케팅 자원과 예산 내에서 마케팅 활동의 효과성을 극대화할 수 있다. GA에서는 성과에 기반하여 유용한 세분 시장을 확인할 수 있는 방법을 제공한다. GA 기반의 세분화 전략을 사용함으로서 다양한 유입 고객 중 누가 전환이 가장 쉽게 이루어지는지, 그리고 이들을 집중적으로 공략할 수 있는 채널은 무엇인지를 확인하게 된다.
이용 고객 정보를 바탕으로 한 심층적 이해를 위해서는 메뉴의 잠재고객 → 인구통계를 선택한다. 방문자의 연령과 성별에 관한 기본적인 보고서를 이용할 수 있다. GA 데모계정의 정보를 살펴보면 연령 및 성별 방문자 분포를 보여주고 있다. 각 도표의 우 상단에는 '전체 사용자의 %' 정보가 제공되고 있는데, 이는 GA가 방문고객에 대한 실제 정보가 있는 방문자의 비율이다. 즉 연령 정보의 통계를 산출할 때 응답자의 41.69%는 구글이 gmail 등의 가입 정보를 바탕으로 정확한 값을 알고 제시하였지만, 그 나머지 58.31%는 통계적으로 추정한 값이라는 의미이다. 구글은 2008년 더블클릭(DoubleClick)이라는 기업을 인수한 바 있다. 더블클릭은 수집된 고객 데이터를 기반으로 자동화된 광고를 집행하는 전문기업이었으며, 이후에도 구글은 지속적으로 고객 정보를 수집하여 왔으며, 전 세계 인터넷 사용자 상당수의 개인 정보를 수집하는데 성공하였다. 이런 개인정보들이 GA에 반영되고 있는 것이다.
<GA 잠재고객 보고서의 인구통계 개요>
고객을 이해하기 위해서 이들이 우리 사이트에 들어올 때 어떤 연관 검색어를 사용하는지, 그리고 사이트 내에 유입된 이후에는 어떤 검색어를 이용하여 정보를 찾는지를 확인할 필요가 있다. 네이버나 구글 등 검색엔진을 통해 유입된 방문객이 사용한 검색 키워드를 확인하기 위해서는 유료(paid search) 키워드와 자연(organic search) 키워드를 확인하여야 한다. 유료 키워드는 네이버 파워링크 광고와 같은 유료 검색 서비스를 통하여 들어온 경우이며, 자연 키워드는 일반 검색을 통하여 광고없이 들어온 경우이다. 이를 확인하기 위해서는 보고서의 획득 → 캠페인 → 유료키워드의 순으로 들어오면된다. 다만 외부 검색 검색어 중 자연검색 키워드는 검색 어뷰징을 우려한 구글이 대부분의 정보를 제공하지 않는 상태인 ‘not provided’인 점은 유의할 필요가 있다.
일반적으로 유입되는 자연검색 키워드의 비중이 상당히 높은만큼 소비자의 이용행동을 이해하기 위하여 ‘not provided’로 감춰진 검색어를 확인해야 할 필요성이 적지 않다. 이런 목적을 위해서는 구글이 제공하는 웹마스터 도구인 ‘구글 서치 콘솔(search.google.com/search-console)’을 별도로 등록한 후 사용하여야 한다. 구글 서치 콘솔은 실시간은 아니지만 2~3일 경과된 이후 유입된 자연검색 키워드들을 확인할 수 있다.
또한 일단 유입된 고객이 사이트 내에서 어떤 내부키워드를 검색하는지 살펴보기 위해서는 보고서의 행동 → 사이트검색 → 검색어의 순으로 들어간 후 확인이 가능하다. 다만 내부 키워드는 보기 설정의 하위 메뉴중 '사이트 검색(site search) 추적'을 사전에 미리 활성화시킨 경우에만 이용이 가능하다. 검색어 분석을 통하여 고객이 원하는 니즈(needs)나 구체적인 원츠(wants), 상품명 등을 이해하고 마케팅 전략이나 판매 활동에 반영할 수 있다. 만일 온라인 서점에 유입된 고객들이 검색어로 '디지털마케팅'을 자주 사용한다면 해당 책에 대한 재고 수준을 늘리고, 베스트셀러 추천이나 적극적인 마케팅 활동이 필요하다는 의미로 해석될 수 있을 것이다.
<유료검색 키워드 분석>
■ GA 시장세분화 보고서
시장 세분화를 위해서는 전체 보고서보다는 세분화 기준을 이용한 추가 보고서를 확인하는 것이 필요하다. 주요한 세분화 기준인 연령과 성별로 검색할 경우 연령 및 성별대로 세분화된 ABC 교차 표를 확인할 수 있다. 보다 구체적으로 독특한 세분 시장을 찾기 위해서 세분화의 투입 변수들을 추가할 있다.이를 위해서는 위해서는 설정된 전환 목표를 기준으로 설정한 후, 연령과 성별이외에 다양한 변수들을 '보조측정 기준' 변수로 투입함으로서 복합층을 가진 교차표를 작성할 수 있다. 보조측정 기준변수는 연령, 성별 이외에 관심도 케테고리, 국가, 도시, 브라우저 종류, 언어, 검색어 검색 유형, 키워드, 휴대폰 브랜드, 통화코드, 방문 페이지, 매체 등 수십가지 중에서 세분화 목적에 따라 선택할 수 있다. 성별을 기준으로 연령대를 추가 투입한 교차 표를 보면 보면 65세 이상 남성이 전자상거래 전환률이 가장 높은 세분집단임을 확인할 수 있다. 전환 목표(goal)을 조정함으로서 각각이 목표 달성에 적합한 세분 시장의 확인 기능도 제공한다.
<성별*연령을 활용한 교차 표>
또한 GA가 제공하는 세그먼트(segment) 기능을 이용하여 새로운 고객 세분집단을 정의하여 사용할 수 있다. 새로운 세그먼트 정의는 주요 보고서 상단에 위치한 '세그먼트(+)' 버튼을 클릭하거나, 관리 메뉴의 보기 설정에서 세그먼트를 추가하여 적용할 수 있다. 세그먼트는 GA가 기본 값으로 제공하는 시스템 값을 사용하거나, 자신의 마케팅 목표에 적합하도록 기술사용자 연령, 성별, 언어, 관심사, 세션 시간, 전자상거래 과거 기록 등을 활용하여 직접 적용할 수 있다. 생성된 세그먼트는 이후 GA가 제공하는 다양한 보고서에 적용하는 방식으로 세분집단별 보고서 이용이 가능하다.
■ GA를 활용한 리마케팅 설정
특히 구글 애즈(Google Ads)를 이용하여 배너나 유튜브 광고를 시행하고 있다면, 구글 애즈 계정과 GA 계정을 연동하여 리마케팅(remarketing=retargeting)을 진행하여 퍼포먼스를 극대화 할 수 있다. 리마케팅은 게시된 콘텐츠에 관심을 보이거나 구매를 고려하는 등 긍정적 행동이나 전환에 관심을 보인 방문객들만을 타깃으로 다시 광고를 보내는 등 마케팅을 전개하는 활동이다. 즉 사용자의 방문행동의 트랙킹을 바탕으로 집요한 광고활동을 통하여 전환을 촉진하고자 한다. 리마케팅이 효과적인 경우는 다양하다. 일 예로 특정한 상품을 구매하기 위하여 장바구니까지 도달하였으나 경제적, 시간적 요인 혹은 단순 변심으로 구매를 지연한 고객은 처음 방문한 고객보다 상품을 구매할 가능성이 비교할 수 없을 정도로 크다. 이 때 이들 장바구니 고객만을 대상으로 집중적인 광고를 보내거나, 약간의 추가적인 할인이나 사은품을 제공함으로서 손쉽게 구매 성과로 이어질 수 있다.
리마케팅을 진행하기 위해서는 우선 구글 애즈와 구글 GA가 동일 계정으로 가입되어 있어야 하며, 상호 연동이 되어 있어야 한다. 연동을 위해서는 연습용 GA데모 계정이 아니라 자신이 운영하는 GA계정의 관리자 설정 메뉴를 클릭한 후속성 → 구글애즈 연결에서 설정이 가능하다. 이후 GA의 설정 메뉴에서속성 → 잠재고객 정의로 이동하여 새로운 잠재고객을 지정하거나 추천 잠재고객을 선택하여 향후 리마케팅에 사용될 고객 집단(모수)을 사전에 정의해야만 한다. 이후 리마케팅 고객 집단은 구글 애즈에 자동으로 연동되게 된다.
연동된 고객 집단은 구글애즈 전문가 버전의 초기화면인 커스텀으로 새캠페인 만들기를 선택한 이후에 광고 그룹의 '타깃 잠재고객 선택' → '비지니스와 상호작용한 방식'에서 '리마케팅 고객집단'을 선택함으로서 한층 더 정교한 타깃 광고의 집행이 가능해진다.
이와 같은 과정을 통하여 시장 세분화나 리마케팅을 진행할 때 주의할 점은 지나치게 전환율 등이 제시하는 숫자에만 매몰되어서는 안된다는 점이다. 좋은 세분시장은 1) 시장 규모성, 2) 접근성, 3) 차별성, 4) 경쟁 정도 등의 부대적인 기타 조건도 충분히 충족하여야 한다. 시장 규모는 기업이 목표 시장으로 삼을 만큼 충분한 수요, 잠재고객이 풍부하게 존재하여야 한다는 점이다. 만일 전환율은 높지만 그 세분시장안에 극소수의 고객만이 존재한다면 기업의 별도로 마케팅 캠페인을 전개하여 기대할 수 있는 수익은 제한될 것이다. 접근성은 실제 기업이 해당 세분시장을 대상으로 마케팅 활동을 할 수 있는가의 문제이다. 일 예로 군인들이 특정한 브랜드의 주류를 선호한다고 하더라고 이들을 대상으로 마케팅 활동을 전개하는 것은 제약이 크다. 차별성은 그 세분시장안에서 우리 기업의 상품이 충분히 차별적 가치, 즉 품질이나 디자인, 성능 등에서 만족을 줄 수 있는지를 판단하여야 한다. 또한 너무 많은 경쟁자의 수는 시장의 매력성을 떨어트릴 것이다. GA가 제공하는 세분 시장에 대한 정보는 의사결정에 필요한 데이터를 제공하지만 이런 추가적인 고려 요인들에 대한 판단은 마케터의 몫이다.
