Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter

인공지능(AI)을 통한 광고 품질 개선으로 마케팅 효과 극대화

잠재고객에게 광고가 효과를 발휘하려면 몇 번이나 보여주어야 할까? 이것은 수 십년 전부터 이어져 내려온 마케팅 업계의 딜레마이다. 그리고 이 문제는 디지털의 등장과 함께 한편으로는 관리가 쉬워졌으면서 다른 한편으로는 관리가 더 어려워진 두 측면을 모두 지니고 있다.

이 광고 효과와 관련된 문제는 단순히 수량에 국한되지 않고, 광고의 품질과도 관련이 있다. 높은 품질의 광고란 최적의 예상 고객군을 찾아내고 이들을 정확히 타겟팅하는 것을 의미한다. 이러한 작업이 바로 인공지능(AI)이 활약할 수 있는 영역이다.

프리퀀시 캐핑(Frequency Capping)만으로는 충분하지 않은 이유

프리퀀시 캐핑 기능은 확실히 특정 개인과 광고 캠페인의 접촉 횟수를 제한하여 광고 노출을 통제하는 데 도움이 된다. 하지만 과연 몇 번이 최적의 횟수인지를 판단하는 것은 여전히 난제로 남아 있다.

노출 횟수가 너무 적으면 잠재고객이 광고를 알아 차리지 못하거나 충분한 정도로 알아차리지 못할 수가 있다. 반면, 노출 빈도가 너무 높으면 기억에 남는 수준을 넘어 성가시게 느껴질 수 있다. 이로 인해 캠페인 참여는 낮고 심지어 브랜드 이미지에 타격을 줄 수도 있다.

그 동안 이 문제에 대한 해답을 찾기 위한 많은 연구가 있었다. P&G(Procter & Gamble) 처럼 디지털 광고 노출 횟수를 월 3회로 제한하는 브랜드가 있는 반면, 페이스북(Facebook)은 주 1-2회 정도의 빈도로 최소 10주간 노출해야 최고의 캠페인 효과를 발휘한다고 주장하고 있다.

최적의 광고 노출 횟수는 광고 매체, 범주, 목적, 형태에 따라 각기 달라질 수 있기 때문에 정답을 찾는 일은 지푸라기 속에서 바늘을 찾는 것과 같다.

그럼에도 광고의 이상적인 노출 횟수를 정하는 것은 중요하다. 노출 횟수를 잘못 책정할 경우 CPL(cost per lead), CPA(cost per action) 및 광고 예산에 막대한 손실이 발생할 수 있다. 광고 효과는 단지 노출로만 결정되지 않는다. 이보다 더 중요한 것은 바로 최적의 타이밍에 최적의 채널을 통해 최고로 정밀하게 선정된 타겟 고객군에게 도달하는 것이다.

따라서 “잠재고객에게 광고를 몇 번 보여줄 것인가?”에 대해 고민하기 전에, 먼저 “최적의 잠재고객 그룹을 어떻게 찾고 타겟팅 할 것인가?”를 질문해야 한다.

정밀한 타겟팅

보다 정밀한 잠재고객 타겟팅이란 가치가 높은 고객을 찾는 것을 의미한다. 즉, 상품 및 서비스를 구매할 가능성이 가장 높은 개인이나 고객 범주를 파악하는 한편, 그들이 광고를 볼 확률을 극대화함을 의미한다.

과거에는 이렇게 가치가 높은 고객을 찾아내려면 상당한 금액을 시장 조사와 데이터 분석, 그리고 인건비에 투자해야 했다. 이는 효율성이나 확장성 측면에서 결코 바람직하지 못할 뿐 아니라 양질의 타겟팅을 어렵게 했다.

오늘날에는 인공지능(AI)을 활용하여 마케터와 광고주 모두 고가치 고객군을 발견해내고, 이를 바탕으로 효과적인 개인맞춤형 캠페인을 실현하는 것이 훨씬 더 쉬워졌다. 인공지능(AI)은 회사가 보유한 자체 데이터와 제3자 데이터를 동시에 이용함으로써 방대한 양의 고객 행태 및 관심사, 검색어, 구매 패턴 자료를 통해 한층 더 효과적인 타겟 고객 세그먼트를 만들어 낼 수 있다. 그런 다음 인공지능 기반의 예측 기능을 통해 다량의 규칙에 근거하여 최적의 고객군을 추려내고, 각 고객군이 가진 가치에 따라 순위를 매겨 높은 가치를 갖는 고객군을 타겟팅한다. 이런 방식으로 더 정밀한 타겟팅이 가능해진다.

 CrossX와 같은 인공지능(AI) 광고 솔루션에는 ‘크로스 스크린(cross screen)’ 기능도 있다. 이 기능은 동일한 사용자가 여러 기기에서 보이는 최종 구매 까지의 과정을 통합 관찰하고 알아내는 기능이다. 예를 들어, 영미라는 고객이 있다고 하자. 영미는 먼저 모바일에서 브라우징을 시작한 다음, 태블릿을 통해 가격을 비교하고, 최종 구매는 노트북을 통해 진행할 수 있다.

이 같은 정보에 근거해 적시에 적절한 채널을 통해 최적의 고객군을 타겟팅하고, 각각의 기기에 맞추어 캠페인 메시지를 최적화할 수도 있다. 이렇게 하면 단순한 관심 수준에 머무르던 잠재고객으로 하여금 액션을 취하고 구매로 전환할 수 있도록 유도할 수 있다.

인공지능(AI)통한 최적 프리퀀시 캐핑 예측

“잠재고객에게 광고를 몇 번 보여주어야 하는가?”에 대한 정해진 답안이 존재하는 것은 아니다. 하지만 CrossX와 같은 인공지능 솔루션은 정확한 노출 횟수를 계산하는 데 도움이 될 수 있다. 인공지능(AI)은 동일한 소유자가 사용하고 있는 다양한 기기를 매핑하여 특정 사용자에 대한 통합고객관점(CSV)을 제공하고 적절한 노출 빈도를 정확하게 예측할 수 있다.

또한 인공지능(AI)은 노출 횟수가 변화하는 즉시 최적의 입찰 가격을 결정할 수도 있으며, 머신러닝 기술 활용으로 최고의 CTR을 달성할 수 있는 최적의 캡을 예측할 수 있도록 지원한다.

오늘날과 같은 고객 중심의 시장 환경에서, 고도의 정밀성에 기반한 개인맞춤형 타겟팅에 따라 광고 캠페인을 진행할 수 있는 능력은 매우 커다란 차별화 요인이다. 이를 통해 CPA 및 CPL을 낮추고 ROI를 높여 다른 경쟁사에 비해 한 발 앞서 나갈 수 있다.

인공지능(AI)은 공략하려는 대상 고객이 무엇에 흥미가 있고, 언제, 어디서, 무엇을 구매할 확률이 가장 높은지도 파악할 수 있도록 도와준다. 인공지능(AI)이 얼마나 많은 횟수로 광고를 노출해야 하는지에 대한 질문 자체의 필요성을 없애 주지는 못한다. 하지만 단순히 양적인 부분 뿐만 아니라, 광고의 질적인 부분에도 집중할 수 있도록 함으로써 보다 높은 수준의 광고 효과를 달성할 수 있도록 지원하는 것은 반박할 수 없는 사실이다.

애피어에 문의하세요!

문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선할 수 있는 방법을 찾을 수 있도록 안내해드리겠습니다.

다른 최신 포스트도 둘러보세요!

인공지능(AI) 기반 개인맞춤화로 전자상거래 사이트의 고객점유율 확대

전자상거래 기업들의 고객 점유율 확대 경쟁이 더욱 치열해지면서 인공지능(Artificial Intelligence)을 활용하여 개인맞춤화를 강화하고 기존 고객들과의 상호작용을 향상시키려는 기업들이 늘어나고 있다. 전자상거래 기업에게 성공이란 단순히 인터넷을 검색하다가 자사의 사이트에서 상품을 구매하는 신규 고객을 확보하는 것만을 의미하지 않는다. 기존 고객들이 더 많은 상품을 구매할 수 있도록 유도하여 고객점유율을 확대하는 것 또한 중요한 성공 기준이다. 물론 잠재고객을 발견하고 신규 고객 베이스를 확대하기 위한 투자는 온라인 스토어의 트래픽 증가에 도움이 되겠지만, 고객평생가치(LTV)를 높이기 위해서는 포괄적인 고객 참여 및 유지 전략이 필요하다. 고객평생가치 향상이 높은 투자수익률(ROI)과 지속가능한 성장에 핵심적인 역할을 하기 때문이다. 전자상거래 기업이 고객의 높은 참여도와 충성도를 구축할 수 있는 한 가지 방법은 상품 추천을 통해서다. 상품 추천 엔진은 웹사이트에서 일어났던 고객의 과거 구매 행태를 분석하고, 그 데이터를 기반으로 유사하거나 관련된 상품을 추천한다. 온라인 리테일 강자 아마존(Amazon) 수익의 35%는 추천 상품 구매에서 발생하고 있다. 하지만, 이러한 상품 추천은 해당 사용자 개인맞춤형으로 제공될 때에만 높은 수익을 보장한다. 보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group)에 따르면, 고객들에게 개인맞춤 사용자 경험을 제공하는 브랜드는 수익이 6~10% 가량 상승하여 그렇지 않은 브랜드에 비해 두 세 배 빠른 성장 속도를 보인다고 한다. 시장조사 기관 가트너(Gartner) 또한, 메시지 개인화에 성공하는 디지털 기업은 2020년까지 수익을 15% 증가할 것으로 예측한다. 인공지능을 통한 상품 추천 개인맞춤화 인공지능이 이와 같은 개인맞춤 상품 추천 엔진을 구축하는 데 도움이 된다. 인공지능은

서비스형 소프트웨어(SaaS)의 장단점 및 비즈니스에 가져다 주는 혜택

서비스형 소프트웨어(Software as a service, SaaS)는 최종 사용자에게 클라우드 기반 소프트웨어를 제공하는 데 현재 가장 많이 쓰이고 있는 주된 방식이다. 기업이 비즈니스를 혁신 전환하고, 고객에게 서비스를 제공하는 능력을 향상시키는 데 도움을 준다.   서비스형 소프트웨어란 무엇인가? 서비스형 소프트웨어는 클라우드 기반 소프트웨어를 인터넷을 통해 최종 사용자에게 배포하는 한 방식이다. 이 모델은 독립 소프트웨어 벤더가 서드파티(third party) 클라우드 공급사와 계약을 통해 애플리케이션을 호스팅하는 형태다. 그러나 마이크로소프트(Microsoft) 및 구글(Google)과 같은 대기업의 경우 클라우드 제공사와 소프트웨어 공급사의 두 역할을 모두 맡을 수 있다. 클라우드 기반 캘린더 앱 및 이메일 프로그램, CRM, 청구서 및 급여 처리, 클라우드 기반 워드 프로세싱 및 스프레드시트 프로그램과 같은 협업 도구, 음악 및 비디오 스트리밍 서비스와 같은 엔터테인먼트 제품 등 SaaS 프로그램의 예는 매우 많다. SaaS는 이처럼 넓은 범위의 서비스를 포함하기 때문에 거대한 시장을 형성한다. 인터넷 연결 속도와 신뢰도가 높아지고, 저렴한 스마트 기기의 등장, 그리고 재택근무의 증가 덕분에, SaaS 시장은 향후 몇 년 동안 더욱 크게 성장할 것으로 예상된다. 한 예측에 따르면, 2020년부터 6년 동안 그 규모가 두 배로 증가하여, 2026년에는 3천73억 달러에 달할 것이라고 한다. 아시아태평양 지역은 지역 내 주요 클라우드 컴퓨팅 서비스 도입을 촉진하려는 정부 정책에 힘입어 2019년에서 2023년 사이 가장 높은 증가율을 보일 것으로 기대된다.   SaaS, PaaS 그리고 IaaS 사이의 차이점 온라인에서 이용할 수 있는 비즈니스

인공지능(AI) 기반 고객 여정 지도 제작을 통한 최적의 온라인 경험 제공

고객 경험을 효과적으로 향상시키기 위해 고객의 전체 여정을 지도로 제작(mapping)하는 전략이 많이 사용되고 있다. 데이터와 인공지능(AI)을 활용함으로써 고객의 여정을 보다 정확하게 파악하고 각 단계별 맞는 전략으로 여정 전반에서 온라인 경험을 혁신할 수 있다. 고객이 브랜드와 어떻게 상호작용하고 있는지 이해하려면 고객 여정 지도를 만드는 것이 필수적이다. 고객 여정 지도는 고객이 브랜드와의 소통 과정에서 겪는 각 단계를 도식화하여 보여주는 표라고 할 수 있다. 여기서 중요한 지표가 되는 고객 여정 단계에는 구매만 포함되는 것이 아니라, 웹사이트 탐색, 소셜미디어 채널에서의 후기 조회, 영업 팀과의 상호작용 또는 이 모든 것들의 조합을 다 포함한다. 이와 같은 고객 여정 단계를 이해하는 일은 특히 디지털 공간에서 더욱 유용하다. 여정 지도를 제작함으로써 고객이 거쳐가는 접점들을 발견하고 전환을 막는 장벽을 식별할 수 있다. 가령 온라인 장바구니에 물건을 추가했으나 결제 단계에서 어려움을 겪는 것이 발견된다면 결제 과정 단순화를 고려해야 한다. 또한 고객 여정 지도가 있으면 마케팅 캠페인을 완전히 자동화할 수 있다. 사용자 여정 단계마다 트리거를 설정하여 온보딩에서 채택, 갱신, 업그레이드 및 전환에 이르는 모든 단계에서 어떻게 반응하는지 알 수 있으며, 서로 연결된 다양한 채널들을 통해 필요한 시점에 서비스를 제공할 수 있다. 이는 기업 실적 향상에 실질적인 도움을 제공한다. 가트너(Gartner)에 따르면 고객 여정 지도를 만들어 활용하고 있는 기업은 그렇지 않은 경쟁업체들보다 더 나은 실적을 낼 가능성이 두 배 이상 높은 것으로 나타났다.

    저희가 도와드리겠습니다

    문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선하는 데 도움될 AI 솔루션을 자세히 안내드리겠습니다