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

퍼포먼스 마케팅이 그 어느 때보다도 중요한 이유

퍼포먼스 마케팅은 새로운 개념은 아니지만 최근 여러 사건으로 인해 그 어느 때보다 중요해졌다.

코로나 19는 여러 산업 분야에 악영향을 미쳤다. 전 세계의 기업들이 포스트 코로나 세계에서 회복할 방법을 찾기 시작했지만 대부분의 기업들이 아직은 조심스러운 태도를 유지하고 있는 것이 사실이다. 세계광고주협회(World Federation of Advertisers, WFA)는 2020년 상반기 전 세계 광고 예산이 36% 감소하고, 연간 예산은 31% 감소할 것으로 예상했다.

예산이 줄어든 경우 광고주는 광고비를 한 푼도 낭비하려 하지 않는다. 퍼포먼스 마케팅을 이용하면 적은 광고비라도 어디에 어떻게 사용되는지 정확하게 파악할 수 있어 최대의 효율을 낼 수 있다. 즉, 예산 낭비를 줄여 더 효율적인 마케팅을 할 수 있다.

퍼포먼스 마케팅이란 무엇인가?

퍼포먼스 마케팅이란 마케터가 목표로 하는 액션을 설정하고 소비자가 해당 액션을 행했을 때만 디지털 광고 플랫폼에 비용을 지불하면 되는 광고다. 여기서 소비자 액션에는 클릭, 구독, 구매 또는 다운로드 등이 해당된다.

퍼포먼스 마케팅에는 여러 형태가 있다. 미디어 웹사이트 플랫폼에 노출되는 네이티브 광고는 언론 기사와 유사한 형태의 어조와 스타일을 흉내내는 퍼포먼스 마케팅의 한 유형이다. 또 다른 예시로는 네이티브 광고보다 더 자연스러우며 홍보 기사 형태를 띠는 스폰서 광고도 있다.

일부 웹사이트 기사에 매우 깊게 녹아든 퍼포먼스 마케팅도 있다. 제휴 마케팅이라고도 불리는 이 유형에서는 광고주를 위해 소비자를 끌어들이고 소비자가 해당 광고주에게서 구매를 한 경우 수수료를 지급받는 형태로 운영된다. 예를 들어, 베스트 로드바이크를 모아서 소개하는 기사글에 자전거를 판매하는 제휴 업체의 링크를 포함할 수 있다.

소셜 미디어와 검색 엔진 같은 웹-네이티브 매체의 장점을 이용하는 퍼포먼스 마케팅도 있다. 소셜 미디어 플랫폼에 광고할 경우 클릭률(click-through rates, CTR), 클릭당 과금(cost-per-click, CPC)과 투자 수익률(ROI) 같은 핵심성과지표(KPI)를 손쉽게 측정할 수 있다. 동시에 고객이 검색할 가능성이 높은 용어를 파악할 수 있기 때문에 해당 키워드 옆에 광고를 배치할 수 있다.

퍼포먼스 마케팅의 장단점

예산이 빠듯한 경우에는 돈이 어디에 쓰이고 있는지 아는 것이 매우 중요하다. 퍼포먼스 마케팅의 가장 큰 장점 중 하나는 투자 수익률을 쉽게 측정할 수 있다는 점이다. 광고 데이터를 분석하면 광고가 효과적으로 전달되고 있는지 빠르게 확인할 수 있고 그에 따라 광고 비용을 최적화할 수 있다.

또한 광고 게시 전에 캠페인 비용을 추정할 수 있기 때문에 기회비용을 제거해준다. 결과적으로 위험을 감소시켜서 비효율적인 광고를 하지 않고 중단하게 되기 때문에 관련 비용이 줄어들게 되는 것이다.

그러나, 여타 마케팅 전략과 마찬가지로 퍼포먼스 마케팅에도 단점이 있다. 퍼포먼스 마케팅은 데이터를 통해 엄청난 잠재력을 발휘할 수 있지만, 많은 마케터는 데이터를 가공해 소비자의 반응을 유도할 방법을 모르기 때문에 이러한 기회를 놓치거나 설령 방법을 알더라도 필요한 툴이 없어 기회를 놓치게 된다.

동시에, 사기성 광고(ad fraud)도 광고주의 지속적인 골칫거리다. 최근 진행된 한 조사에 따르면 사기성 광고로 인해 전 세계적으로 300억 달러에 달하는 비용이 낭비되고 있다. 사기성 광고에 맞서기 위한 적합한 툴이 없는 상황에서 광고가 실제 사용자에게 잘 도달하고 있는지 어떻게 알 수 있을까? 또한, 퍼포먼스 마케팅은 비용이 많이 들 수 있다는 단점이 있다. 클릭당 지불(pay-per-click, PPC)과 가망고객당 비용(cost-per-lead, CPL)과 같은 비교적 저렴한 지표는 낮은 고객 전환율을 의미한다. 사용자가 광고를 클릭했다고 해서 제품 구매로 이어진다는 것을 보장하진 않기 때문이다.  그러나, 양질의 지표는 그 가치만큼 비용이 많이 든다. 매출당 지불(pay-per-sale, PPS)같은 효과적인 지표를 사용하려면 더 많은 비용을 지불해야 한다.

퍼포먼스 마케팅을 최대한 잘 활용할 7가지 전략

이제 퍼포먼스 마케팅이 무엇이며 왜 중요한지 알았으니 퍼포먼스 마케팅을 효과적으로 활용할 수 있는 7가지 방법에 대해 소개하고자 한다.

1. 타겟 대상을 현명하게 선정하라

정확한 타겟팅을 위해서는 목표로 하는 액션을 실제로 행할 사용자가 누구인지 알아야 한다. 하지만 이를 어떻게 알 수 있을까?

우선, 예측 머신러닝 (machine learning, ML)을 사용하여 전환 가능성이 가장 높은 고객을 타겟팅해야 한다. 다층적 머신러닝 모델은 자체 데이터를 분석하여 어느 대상 그룹과 퍼블리셔가 최적의 ROI를 창출해 낼지 찾음으로써 광고비가 더 효율적으로 사용되게 한다.

그러나, 이는 첫 번째 단계일 뿐이다. 대상 그룹이 광고를 클릭하면 머신러닝은 어떤 사용자 프로필이 앱을 다운로드할지, 사이트를 방문할지, 구매 및 기타 인앱 또는 웹 내 활동을 할지 예측한다. 사용자가 사이트를 방문하거나 앱을 다운로드한 이력이 있으면, 해당 데이터는 어떤 사용자가 최종 구매를 할지 또는 이메일 뉴스레터 가입과 같은 추가의 참여 행동을 할지 예측하는데 사용될 수 있다.

이러한 행동 데이터는 각 모델을 추가적으로 훈련하는데 사용되기 때문에 시스템은 지속적으로 학습하고 개선되어 모든 모델이 최대 투자 수익률을 창출해내는 고객을 찾을 수 있도록 한다.

2. 사용자의 관심사를 활용하라

타겟 대상 그룹의 폭넓은 관심사를 파악하면 더 흥미 있는 마케팅 콘텐츠를 만들 수 있다. 이는 특히 이커머스에서 의미가 있다. 이커머스 사이트 또는 플랫폼에서는 추가 제품군에서 교차 판매(cross-cell)하는 역량을 통해 고객을 끌어들여, 마진율이 높은 제품군을 구매할 의도를 가진 사용자의 웹사이트 방문을 유도한다.

이를 어떻게 구현할 수 있을까? 인공지능(AI)을 사용하여 자사 및 타사 통합 데이터를 분석함으로써, 브랜드의 자체 소유 채널 외부에서 고객의 행동을 기반으로 고객이 관심을 가지는 주제와 키워드를 발견할 수 있다.

예를 들어, 신디(Cindy)는 특정 사이트에서 정기적으로 옷을 구매하지만, 해당 사이트에서 신디가 캠핑에 관심이 있다는 점을 파악한다면 그 정보를 이용해 캠핑 웹사이트에 광고하거나 해당 주제와 관련된 키워드 옆에 브랜드 광고를 게재할 수 있다.

이 정보를 사용하여 신디와 같은 사이트 충성도가 높은 유사 고객(lookalikes)을 찾을 수 있고 같은 방식으로 고객의 주요 관심사에 어필하여 참여를 끌어낼 수 있다.

3. 리타겟팅을 활용하라

고객 데이터를 분석하면 사이트를 방문했지만 구매는 진행하지 않은 고객을 파악할 수 있으므로 다른 사이트에서 맞춤화된 광고로 해당 고객을 리타겟팅 할 수 있다. 가령, 준연이라는 고객이 재킷을 봤지만 구매하지 않은 경우, 준연이 사이트를 나간 후에 준연에게 동일한 재킷을 광고로 보여줄 수 있다.

4. 크로스 스크린 타겟팅을 제대로 구현하라

한 기기만 사용하는 소비자는 거의 없다. 여러 기기에서 고객을 타겟팅함으로써 적절한 시기에 적절한 디바이스를 통해 고객에게 도달할 수 있고, 다양한 접점에 맞게 마케팅 메시지를 바꿀 수 있다.

그러나, 마케터 입장에서 여러 기기의 사용자가 동일한 사용자라는 것을 확인하는 일은 어려운 일이다. 어떻게 이를 해결할 수 있을까? AI를 활용하면 여러 기기의 사용자 데이터를 분석하고 통합 고객 프로필(single customer view)을 구축하여 소비자가 사용하고 있는 여러 디바이스를 찾아낼 수 있다.

프랑스의 대형 슈퍼마켓 체인 까르푸(Carrefour)는 대만에서 온라인 매점을 개장했을 때 애피어의 CrossX 광고 솔루션을 사용하여 크로스 스크린 마케팅을 시행했다. 해당 솔루션은 동일한 고객이 사용하는 기기를 식별해서 맞춤화된 상품 추천을 제공했다. 그 결과, 월간 온라인 구매와 매출 모두 25% 증가했다.

5. 광고 피로도를 줄여라

프리퀀시 캡(frequency cap)은 타겟 대상 그룹이 광고에 노출되는 빈도를 조절하는 장치이다. 너무 적게 노출하면 고객들이 눈치채지 못할 수 있고, 너무 많이 노출되면 피로를 느끼게 된다.

통합 고객 프로필을 구축하여 더 정확한 타겟팅을 구현할 수 있는 한편, AI는 보다 정확한 광고 노출 횟수를 측정하여 어느 정도의 광고 노출이 적합한지도 정의해 준다.

또한 광고 노출 횟수가 변경될 경우 AI를 사용해서 최상의 입찰 가격을 정할 수 있고 클릭률이 가장 높은 최적의 캡(capping)을 예측할 수 있다.

6. 사기성 광고(ad fraud)를 최소화하라

사기성 광고 기법이 그 어느 때보다 정교해졌기 때문에 마케터들은 기술을 이용해서 오늘날의 사기성 광고 기술에 뒤처지지 않도록 해야 한다. 이는 단순하고, 고정된 규칙 기반 기준을 뛰어넘어 새로운 프로드 패턴을 학습하고 스스로 규칙을 개선할 수 있는 AI 기반 솔루션으로 나아가는 것을 의미한다.

사기성 광고는 사람의 행동을 모방하는 데 더 능숙해질 수 있지만, AI 알고리즘은 사람의 눈으로 확실하게 판명하기 어려운 사기 광고 행위도 찾아낼 수 있다.

7. 적절한 타이밍에 집행하라

코미디가 그렇듯 광고에서도 타이밍은 전부라고 할 수 있다. 하루 중 광고 클릭률이 가장 높은 시간대가 언제인지를 알면 입찰 승수(bid multiplier)를 이용해 해당 시간대를 구매함으로써 잠재 고객이 구매 고객으로 전환될 확률을 높일 수 있다.

퍼포먼스 마케팅을 통해 광고 지출을 더 면밀히 모니터링하고 적절하게 재배정 할 수 있다. 데이터 활용에 적합한 노하우와 툴을 갖추고 제대로 사용한다면 퍼포먼스 마케팅은 요즘 같은 불확실한 시기에 당신의 비즈니스에 안정성을 줄 수 있을 것이다.

 

* 인공지능(AI)과 데이터를 활용하여 퍼포먼스 마케팅을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 알아보고자 하시면, 문의를 남겨주세요. 애피어의 전문가가 독점 상담을 제공해드립니다.

 

애피어에 문의하세요!

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

다른 최신 포스트도 둘러보세요!

애피어는 다양성과 포용의 가치를 존중합니다

매년 3월 8일은 세계 여성의 날(International Women’s Day, IWD)입니다. 정부 기관, 기업 및 여성들 자신 등 모든 주체가 여성이 사회에서 이룬 성공과 사회의 발전에 기여한 공로를 기리는 날입니다. 여성을 지지하는 태도는 매우 중요합니다. 애피어(Appier) 또한 앞으로 나아가고 있는 기술 기업으로서 업계의 다른 주체들과 마찬가지로 책임의 일부를 나누어 지고 있다 확신합니다. 하지만 여성이든 다른 어떤 사회 그룹이든 일 년에 단 하루만 지지를 표명해서는 안 될 것입니다. 애피어를 포함한 모든 기업이 조직 차원에서 매일같이 다양성과 포용이라는 가치를 돌아봐야 하며, 채용부터 팀 구성 및 성과 인정에 이르기까지 비즈니스의 모든 영역에서 그러한 가치를 고려해야 합니다. 다양하고 포용적인 팀이 비즈니스 문제를 더욱 빨리 해결하고, 나아가 매사를 더 신속하게 완수할 수 있으며 직원의 행복과 생산성 개선에 도움된다는 것은 이미 입증된 사실입니다. 그렇다면 누구든 환영하고 모든 사람이 각자 조직을 위해 기여하고 실험할 수 있는 기회를 허용하는 사내 문화를 조성하려면 어떻게 해야 할까요? 시작점은 당연히 채용입니다. 애피어는 업무 능력 기반 채용에 비중을 두고 있습니다. 인종이나 성별을 포함한 개인을 특정 짓는 그 어떤 요소보다 주어진 직무를 수행하기에 가장 적합한 인재를 찾는 데 집중합니다. 사내 문화적인 적합성 또한 무척 중요합니다. 애피어는 스타트업 기업이기 때문에 여러 부서에 걸쳐 경계를 두지 않고 원활하게 협업하는 것이 성공에 무엇보다 중요하며, 이에 적합한 태도를 갖춘 인재를 필요로합니다. 업무 프로세스를 정립하는 과정에 있는 신생 기업으로서 유연성을

[기고] AI는 의료·유통·금융·교육 어떻게 바꿀까?

2021년 AI 전망과 트렌드 전문가 칼럼 | 민선, 애피어 최고 AI 과학자  컴퓨터공학 분야의 뒷단에 물러나 있던 기술인 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 전면으로 치고 나와 이제 주류의 자리를 차지하고 있다. 일상적인 쇼핑에서부터 금융 거래, 의료 서비스에 이르기까지 모든 분야에서 그 영향력이 감지되고 있다. 지금까지 대규모 모델은 분야마다 별도로 훈련돼 왔다. 예를 들어 GPT-3(비영리 AI 개발재단인 오픈AI가 최근 공개한 대규모 자연어처리 AI 모델인 생성적 사전학습 Generative Pre-trained Transformer의 세 번째 버전)은 자연어처리(NLP)를 위한 최초의 1천억 파라미터 모델이다. 최근에는 1조 파라미터 모델(T5-XXL)도 훈련됐다. 이런 모델들은 기사를 쓰고, 텍스트를 분석하고, 번역을 하고, 심지어 시를 쓰는 데도 사용될 수 있다. 그와 별개로 이미지 인식 및 생성에 사용되는 모델 또한 더 많은 데이터 세트로 훈련되면서 성능이 크게 향상됐다. 이제는 이런 큰 모델을 바꾸지 않고 두 개 이상의 AI 모델을 결합하는 것이 가능해지고 있다. 이처럼 큰 모델의 결합이 보다 용이해짐에 따라 앞으로는 AI를 활용해 텍스트를 해석하고 완전히 새로운 이미지를 생성할 수 있게 될 것이다. 2021년 AI 예측(제공=애피어) 한 모델의 아키텍처를 개조해 다른 분야의 문제를 해결하는 것도 가능해지고 있다. NLP 모델 아키텍처를 생명과학 연구에 활용하는 것이 대표적이다. 생명과학 분야에서는 DNA나 아미노산 같은 코드의 서열이 흔히 사용된다. 코드 서열은 구조가 알려지지 않은 일종의 언어로 볼 수 있기 때문에 NLP 모델에 사용된 아키텍처가 생명과학 분야에서도 코드 서열을 이해하고 생성하는 데 활용될

추천 엔진 도입 효과 및 작동 원리

요즘 추천 엔진을 사용하지 않는 브랜드는 거의 없다. 실제로 넷플릭스(Netflix), 아마존(Amazon), 구글(Google) 및 글로벌 도서 리뷰 사이트 굿리즈(Goodreads)를 포함하여 우리가 매일 사용하는 사이트들은 모두 추천 엔진을 적극 활용하고 있다. 아마존 구매의 35%는 상품 추천을 통해 이루어진다. 추천 엔진이란 무엇이며, 어떤 효과가 있고, 어떻게 작동하는지 알아보자.   추천 엔진이란 무엇인가? 추천 엔진은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 특정 사용자나 고객에게 가장 관련성이 높은 아이템을 추천하는 일종의 데이터 필터링 도구이다. 암시적 또는 명시적으로 수집할 수 있는 소비자 행동 데이터에서 패턴을 찾는 것이 그 기본 원리라고 할 수 있다. 넷플릭스는 추천 엔진을 사용하여 시청자에게 영화 또는 다양한 콘텐츠 프로그램을 제안하고, 아마존은 추천 엔진을 사용하여 고객에게 맞는 상품을 추천한다. 두 회사의 추천 엔진 활용 방식은 조금 다르지만, 판매 진작, 참여도 및 유지율 향상, 보다 개인화된 고객 경험 제공이라는 목표는 동일하다. 과거에는 매장 직원이나 친구, 가족 등 지인으로부터 추천을 받았다. 오늘날은 이 역할이 알고리즘에게로 넘어간 것이다. 알고리즘은 마케팅 도구로서 상향 판매 및 교차 판매 기술에 능하도록 잘 훈련되어 있다고 할 수 있다.   추천 엔진의 종류 추천 엔진에는 크게 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 그리고 이 둘의 혼합 버전인 하이브리드의 세 가지 종류가 있다. 1. 협업 필터링(Collaborative filtering) 협업 필터링은 사용자 행동, 활동 및 선호도에 대한 데이터를 수집 및 분석하여 다른 사용자와의 유사성을 기반으로 어떤 사람이 무엇을

    저희가 도와드리겠습니다

    문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선하는 데 도움될 AI 솔루션을 자세히 안내드리겠습니다