마케팅 예산 활용을 극대화하는 3가지 전략

글로벌 마케팅 비용이 대부분의 시장에서 증가할 것으로 예상된다. 특히, 2023년까지 전세계 광고 시장의 3분의 1을 차지하게 될 아시아태평양 시장에서의 마케팅 지출이 크게 증가할 것으로 보인다.

그러나 마케팅 비용을 많이 쓴다고 해서 투자수익률(ROI)이 높아지는 것은 아니다. 라쿠텐 마케팅(Rakuten Marketing)에서 전세계 마케터를 대상으로 진행한 최근 설문조사에 따르면, 응답자들은 평균 예산의 26%를 효과가 없는 채널과 전략에 낭비하고 있으며, 응답자의 절반은 예산의 20% 이상을 낭비하고 있다고 답했다.

마케팅 기술의 활용이 증가하면서 점점 더 많은 마케터들이 인공지능(AI)에 의지하여 마케팅 및 고객 참여 활동을 운영하고 있다. 한 연구 결과에 따르면 인공지능 기반 마케팅 캠페인이 인공지능의 지원을 받지 않은 캠페인에 비해 고객 참여는 7배, 수익은 3배 증가한 것으로 나타났다.

인공지능을 활용하여 적은 비용으로 효율적인 마케팅 활동을 전개함으로써 예산 활용을 극대화할 수 있는 3가지 방법을 알아보자.

  1. 프리미엄 유저 정밀 타겟팅을 위한 마이크로 세그먼트(Micro-Segment) 생성

인구통계학적 분류 정보와 고객이 전반적으로 둘러본 제품 유형만으로는 잠재고객을 정확하게 공략할 수 없다. 정밀 타겟팅을 위해서는 심도 있는 분석으로 사용자들의 구체적인 관심 분야를 파악해야 한다. 인공지능을 활용하면 사람이 하는 분석과는 비교할 수 없는 수준의 규모와 속도로 자체 채널 뿐만 아니라 외부 웹사이트에서의 복잡한 소비자 데이터를 통합하고 분석할 수 있다. 인공지능을 통해 확보한 이런 인사이트로 캠페인 목표를 달성하는 데 가장 유리한 프리미엄 유저 세그먼트를 만들어낼 수 있다.

예를 들면, 인공지능은 ‘스포츠’와 같이 광범위한 관심사가 아니라 ‘축구화’, ‘야구 경기’ 또는 ‘올림픽 기념품’처럼 관심사를 구체적으로 식별해낼 수 있다. 이런 구체적인 관심사는 고객의 의도에 따라 다양한 의미를 갖는다. 스포츠 용품 리테일러는 주로 ‘축구화’에 관심 있는 소비자를 타겟팅하는 반면, 행사 기획자는 야구 팬을 적극적으로 타겟팅할 것이다.

또한 자연어 처리(NLP)를 통한 키워드 및 감정 분석(sentiment analysis)을 기반으로 고객이 캠페인에 어떻게 반응할지 예상할 수 있다. 그러면 블로그 포스트, 인앱(in-app) 메시지 또는 EDM에 이르는 다양한 유형의 마케팅 캠페인에 대한 고객의 잠재적인 참여율을 예측할 수 있게 된다.

이처럼 인공지능은 마케팅 캠페인에서 불가피했던 일부 불확실성을 제거해주고 각 잠재고객 세그먼트별 가장 연관성 높은 메시지로 캠페인을 기획하여 마케팅 효율을 높일 수 있도록 지원한다.

  1. 고객 행동 기반 개인 맞춤형 다이나믹 메시지로 고객 참여 확대

각 고객 맞춤 메시지로 실시간 인게이지먼트가 가능하다면 마케팅에서 앞서갈 수밖에 없다.

먼저, 인공지능을 통한 고객 행동 및 관심사 분석으로 고객의 검색 의도를 예측한다. 그러면 상품이나 쿠폰 등을 고객 행동 기반 개인 맞춤형 다이나믹 배너 형태로 다양하게 제안하여 구매 가능성을 높일 수 있다.

예를 들면, 쉽게 마음을 결정하지 못하는 고객 현조와 곧 이탈하려는 고객 신디를 대할 때는 그 방식이 달라야 할 것이다. 현조는 지난 24시간 내에 많은 품목을 장바구니에 담고 결제는 하지 않고 있다. 이럴 경우 AIQUA와 같은 인공지능 기반 고객 참여 유도 플랫폼을 사용하여 “오늘 구매에 한해 무료 증정 혜택” 또는 “선택하신 상품 품절 임박”과 같은 맞춤형 메시지를 보냄으로써 긴박감을 조성하여 현조가 결제를 빨리 진행하도록 유도할 수 있다.

한편, 사이트를 둘러보는 중에 30초 이상 아무런 활동 없이 이탈 신호를 보내고 있는 신디의 경우, 이탈 의사를 묻는 팝업 창 또는 사이트 방문 배경 관련 이메일과 같이 보다 설득력 있는 접근이 필요하다. 이탈 신호가 포착됐을 때 “사이트를 정말로 떠나시겠습니까?”와 같은 일반적인 팝업 창 대신, “다음 구매 시 20% 할인 혜택을 받으세요”와 같은 맞춤형 메시지를 전달함으로써 신디가 구매를 재고려하도록 유도할 수 있다.

고객의 관심사 및 행동에 기반한 개인 맞춤형 추천은 평균 구매 금액을 높이는 효과도 있다. 카메라를 구매한 고객에게 카메라 케이스, 보조 배터리 또는 메모리 카드와 같은 카메라 액세서리를 추천하면 고객은 유용하고 도움되는 제안으로 받아들이고 추가 구매를 진행할 확률이 높아진다.

  1. 지속적인 최적화

캠페인 운영이 시작됐다고 해서 마케터의 임무가 완료되는 것은 아니다. 핵심 성과 지표에 기반하여 실제 캠페인 성과를 추적 및 검토한 후, 마케팅 전략과 향후 활동을 최적화해야 한다.

인공지능을 활용하여 기존 고객 데이터와 캠페인 결과 관련 데이터를 모두 분석하고, 그 분석 결과 도출한 인사이트를 토대로 향후 캠페인에서 가장 큰 효과를 낼 크리에이티브, 이미지, 리치 미디어, 콜투액션 메시지 등을 개발하고 구성할 수 있다.

오래지 않아 인공지능은 마케팅 캠페인 성과도 예측할 수 있게 된다. 따라서 특정 캠페인 ‘추진’ 여부를 결정하기 전에 캠페인을 다듬고 수정하여 최적의 고객 참여와 최대치의 효과를 달성할 수 있게 될 것이다.

인공지능을 통해 복잡한 고객 행동을 이해하고, 이들의 향후 행동을 예측하고, 개인 맞춤형 접근 방식을 취할 수 있게 되면, 마케팅 활동에서 많은 위험 요소를 제거하고 높은 효율성과 확실한 ROI를 기대할 수 있다.