전쟁 같은 모바일 게임 마케팅의 현실

게임 런칭 후, 규모가 큰 예산을 다양한 매체에 투입하여 빠른 최적화를 위해
MMP(Mobile Measurement Platform)와 광고비 데이터를 매칭하는 일은 게임 마케터들에게는 매일이 도전이다.

성과를 리포팅하기 위해 매일 오전에 엑셀로 기계적으로 해야만 하는 매칭 작업은 정말 번거롭다.

엑셀에서의 작업은 단순하지 않다.

굉장히 많은 시트를 참조하는 수식과 표들이 엄청나게 많다.

아래처럼 데이터가 정리되어 있다면 보는 사람도 힘들다.

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이 엑셀에 있는 수 많은 테이블들을 깔끔하게 시각화 대시보드를 만들어서 성과를 볼 수 있는 방법에 대해서 소개하려고 한다.
(다만 약간의 파이썬으로 데이터를 약간 다룰 수 있다면 가능한 수준)

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대시보드의 필요성과 구축 방법

대시보드는 만드는게 왜 중요할까?

시각화해서 보면 데이터 분석이 용이해져서? 편해서?

대시보드가 마케터에게 필요한 이유는 전체적인 상황을 빠르게 파악해서 문제 발생 시 빠르게 대응하는데 도움을 준다.

엑셀로 시각화 해서 볼 수 있겠지만..
아무래도 BI툴(Business Intelligence Tool)은 데이터가 많아졌을 때와 지표를 복합적으로 다양한 분석 단위와 엮어서 볼 때 힘을 발휘한다고 생각한다.

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마케터도 직접 구축 가능한 대시보드

Looker Studio(구) Data Studio와 빅쿼리(BigQuery)를 활용하여 속도와 효율성을 높일 수 있다.

특히 BI engine이 빅쿼리를 사용하면 빠른 속도로 대시보드를 사용 수 있다.
(대시보드도 데이터 양이 많거나 수식 등이 많아지면 당연히 느려지긴 하지만 엑셀처럼 '응답 없음' 이런 에러는 발생하지 않음)

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👉 BI engine 이란?

BigQuery BI Engine은 가장 자주 사용하는 데이터를 지능적으로 캐시하여 BigQuery의 여러 SQL 쿼리를 가속화하는 빠른 메모리 내 분석 서비스입니다.

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루커스튜디오에서 BI 엔진이 작동하는지 어떻게 알 수 있는지는 아래 이미지 캡쳐의 번개모양이 표시되고 있다면 지금 BI 엔진이 동작한다는 뜻이다.

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빅쿼리는 뭐냐? 데이터 웨어하우스 종류의 하나다. 쉽게 말해 데이터 저장소이다.

우리는 이걸 활용해서 엑셀에 데이터만 모아서 구글 저장소에 던져주면 우리는 데이터 해석만 하면 된다!

광고 데이터 분석에 시간을 더 투입할 수 있다.

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모바일 게임 성과에 중요한 지표

게임 성과에 중요한 지표는 ROAS, CPA, NRU, CPI, ROAS D+1, ROAS D+7 , LTV 등이 있다.

이해를 위해 쉽게 설명하면 내가 우리 게임을 위해 10억을 광고비에 투자했을 때, 이 돈이 한 명의 잠재 고객을 데려오기 위해 얼마나 효율적으로 쓰였는지?

신규 유저를 효율적인 단가에 잘 데려와서 우리 게임을 얼마나 오랫동안 즐기고 있는지를 파악하기 위해 숫자로 분석하는 지표다.

이 지표들은 트렌드들을 한눈에 볼 수 있어야 되고 특정 지표가 상승하거나 하락했을 때 원인을 분석 단위(광고 매체, 광고 캠페인, 광고 소재) 등에서 빠르게 찾아낼 수 있어야 한다.

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마케팅 데이터 대시보드 구축과정

여기 소개드리는 마케팅 대시보드 구축을 위한 데이터 파이프라인은 아래와 같다.

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게임 회사들은 대부분 모든 회사들이 MMP(AppsFlyer, Adjust, Airbridge 등)를 쓸 것이다.
(보통 대행사들은 광고주 측과 엑셀 파일에 성과를 정리하여 핑퐁 한다)

1. 엑셀 파일에 Raw Data를 수집한다. (MMP, 광고 채널별 데이터) - API를 활용해서 자동으로 데이터를 수집할 수 있지만, 개발자 없이 마케터 혼자 할 수 없다.
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2. 데이터 전처리 : 여러 데이터를 네이밍 컨벤션을 기준으로 엮어서(JOIN) 해서 MMP 데이터를 통한 지표와, 광고비, 클릭수와 같은 광고 성과 데이터를 하나의 테이블로 만들어낸다.
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3. 전처리한 데이터들을 구글 클라우드 스토리지(GCS)에 파일을 업로드한다.
(여기서 바로 그냥 스프레드시트와 데이터 혼합해서 사용해도 되지 않냐고 할 수 있지만 한 번 해보면 너무 느려서 대시보드를 사용할 수 없을 정도..)
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4. 파일을 업로드하면 자동으로 Google Cloud Functions 에서 GCS파일이 업데이트될 때마다 읽어서 빅쿼리에 기존 데이터를 업데이트한다.

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5. Looker Studio로 데이터 원본을 만들고 대시보드 구축을 시작한다.

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Conclusion

마케터들이 직접 수행 가능한 대시보드 구축 프로세스를 통해 모바일 게임 마케팅에서의 복잡한 데이터 작업을 효율적으로 해결할 수 있다.

Looker Sudio와 BigQuery를 활용해서 빠르게 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.

원래는 광고 데이터까지 API를 활용해서 자동으로 데이터를 소싱해서 전처리까지 자동화시킬 수 있으나 개발자와의 소통과 개발 리소스를 실무에서 획득하기가 쉽지 않을 것이다.

하지만 오늘 소개한 방법은 실제 퍼포먼스 마케터들도 충분히 활용 가능한 방법이고 엑셀 내 수많은 시트와 장표 지옥에서 해방되고 싶다면 무조건 시도를 해보면 많은 도움을 받을 수 있지 않을까 생각된다.

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원본 포스팅 링크

모바일 게임 마케터 야근 시간 줄여주는 마법같은 대시보드 구축기(무료) feat. python

DAU 및 MAU란?

• DAU (Daily Active Users, 일일 활성 사용자): 하루 동안 서비스를 이용한 고유 사용자 수

이 지표는 서비스의 일일 사용량과 참여도를 측정하는 데 유용합니다.

• MAU (Monthly Active Users, 월간 활성 사용자): 한 달 동안 서비스를 이용한 고유 사용자 수

이 지표는 장기적인 사용자 참여와 서비스의 월간 성장을 파악하는 데 도움이 됩니다.

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DAU와 MAU는 서비스의 성공과 성장을 측정하고, 전략적 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.

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DAU와 MAU를 확인해야 하는 이유

1. 사용자 참여도 파악

- DAU와 MAU를 통해 사용자들이 얼마나 자주 서비스를 이용하는지 파악할 수 있습니다.

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- DAU의 중요성

• 높은 DAU는 많은 사용자들이 매일 서비스를 이용하고 있다는 것을 의미합니다.
  • 이는 일(Day) 기반으로 높은 사용자 참여도를 나타내며, 사용자들이 서비스에 꾸준히 관심을 가지고 있음을 나타냅니다.

- MAU의 중요성

• 높은 MAU는 장기적인 사용자 관심과 충성도를 나타냅니다.
  • 한달동안 서비스를 사용하는 고유 사용자 수가 많다는 것은 사용자들이 일정 기간 동안 서비스에 꾸준히 참여하고 있음을 나타내며,
    이는 장기적인 관점에서 성공적으로 사용자를 유지하고 있음을 나타냅니다.

- 참고) DAU & MAU

• DAU와 MAU는 상호 보완적인 지표로서 작용할 수 있습니다.
  • 높은 DAU는 단기적인 사용자 참여도를 나타내는 반면, 높은 MAU는 사용자들이 장기간에 걸쳐 서비스를 계속해서 사용하고 있다는 것을 의미합니다.
  • 이 두 지표를 함께 분석함으로써, 서비스의 전반적인 사용자 참여 패턴을 더 정확하게 이해할 수 있습니다.

2. 성장 추세 분석

- DAU와 MAU를 시간에 따라 추적함으로써, 서비스의 성장 추세의 변화를 분석할 수 있습니다.

1. 시간 경과에 따른 변화 파악
   • 일정 기간 동안 DAU와 MAU를 추적함으로써, 사용자 기반의 성장이나 감소 추세를 파악할 수 있습니다.
   • 연속적인 기간 동안 DAU와 MAU가 증가한다면, 이는 서비스가 점점 더 많은 사용자를 유치하고 유지하고 있음을 나타냅니다.
2. 시즌별 변동성 이해
   • 특정 시즌이나 이벤트 기간 동안 사용자 참여도가 어떻게 변하는지 관찰할 수 있습니다.
3. 마케팅 및 프로모션의 영향 평가
   • DAU와 MAU를 통해 새로운 마케팅 캠페인이나 프로모션이 실행된 후에 이 지표들이 어떻게 변하는지를 분석하고, 이러한 활동들의 효과를 평가할 수 있습니다.
4. 장기적인 성장 전략 수립
   • 장기간에 걸친 데이터를 분석함으로써, 어떤 전략이 효과적이었는지를 이해하고, 향후 성장 전략을 수립할 수 있습니다.

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Amplitude에서 DAU 및 MAU를 확인하는 방법

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DAU

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1. Amplitude에서 New Chart > Segmentation을 클릭합니다.

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2. 이벤트 모듈에서 Amplitude 자동생성 이벤트인 Start Session를 선택합니다.

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"Start Session" Event 정의
A marker indicating the start of a user session.
A session is a period of time that a user has your app in the foreground.
By default, events within 5 minutes of each other are combined into a single session on a mobile app.
On web, events within 30 minutes of each other are combined into a single session.

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유저수를 확인하는 것이 목적이므로 Measure 기준을 Uniques로 선택합니다.

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3. 해당 방식을 통해 Amplitude에서 DAU를 확인할 수 있습니다. 추가로 메트릭 모듈에서 날짜 설정을 통해 원하는 기간을 설정하여 확인할 수 있습니다.

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MAU

1. Amplitude에서 New Chart > Segmentation을 클릭합니다.

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2. 이벤트 모듈에서 Amplitude 자동생성 이벤트인 Start Session를 선택합니다.

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3. 우측의 Advanced 버튼을 클릭해 Rolling Window를 클릭해줍니다.

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월 기준 확인을 위해 기준 day를 30일로 설정해줍니다.

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4. 해당 방식을 통해 Amplitude에서 MAU를 확인할 수 있습니다. 추가로 메트릭 모듈에서 날짜 설정을 통해 원하는 기간을 설정하여 확인할 수 있습니다.

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원본 포스팅 링크

[Amplitude] DAU, MAU를 Amplitude에서 확인하는 방법

첫 번째 브레이즈 부트캠프!

장소: 서초구 서초대로 38길 12 마제스타시티타워2, 12F

일시: 2023년 12월 6일 수요일, 저녁 7시

이런 분이 오면 좋아요!

- 우린 Braze잘 쓰고 있는 걸까? Braze의 사용 수준 점검이 필요한 분

- Braze를 활용한 CRM을 한 단계 레벨업하고 싶으신 분

- 깊이 있는 개인화 캠페인을 구축하고 싶으신 분

- CRM 성과 분석의 다양한 방법을 익히고 싶으신 분

- 사례/실습 기반의 실용적인 Braze 세션을 듣고 싶으신 분

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브레이즈 트렌드 인사이트

인트로 세션으로 브레이즈 연사자 민지님과 대환님의 세션이 진행되었습니다.

브레이즈의 2023년 트렌드 인사이트를 공유하는 민지님의 Braze Trend Insight 세션에서는 고객 참여(Customer Engagement) 트렌드를 발표하였습니다.

브랜드들이 점점 리텐션(Retention)에 집중하고 있고 결국 의미있는 메시지와 개인화가 중요하다는 내용과 효율적인 데이터 수집과 관리가 필요하다는 점이었습니다.

마지막으로 크로스 팀간의 긴밀한 협업을 강조하였는데요. 25% 정도가 고객 참여(Customer Engagement)에서 비마케팅팀이 관리한다고 설명하였습니다.

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브레이즈 로드맵

다음으로 대환님의 브레이즈 최신 업데이트를 소개 및 설명하는 Braze Roadmap 세션입니다.

랜딩 페이지(Landing Pages)와 기능 플래그(Feature Flags) 업데이트와 더불어 인-프로덕트(in-product) 메시지 템플릿을 사용할 수 있다는 점을 소개하였습니다.

또, 새롭게 추가된 AI 추천 기능과 개인화 최적 경로, 외부 데이터 연동, SQL 세그멘테이션(Segmentation) 업데이트까지 브레이즈의 다양한 기능들을 소개하는 시간이었습니다.

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마티니 세션

브레이즈의 활용도를 높여줄 마티니 CRM Lead 건희님의 세션에서는 브레이즈의 주요 기능 3가지인 자동화(Automation), 개인화(Personalization), 데이터 분석(Data Analytics)에 대한 설명을 진행하였습니다.

자동화 세션에서는 자동화 캠페인 구축을 위한 기반을 준비하는 방법 및 과정을 설명하고 Braze 언어로 직접 독해해보는 시간을 가졌습니다.

두 번째 개인화 세션에서는 개인화 메시지를 보내기 전 개인화의 3가지 레벨에 대해 설명하였습니다. 또, 각 단계에 해당하는 활용 사례를 공유하였습니다.

마지막 데이터 분석에서는 CRM 캠페인의 성과를 분석하는 방법으로 브레이즈가 제공하는 리포트를 알맞게 활용할 수 있는 Case들을 살펴보고 나아가 증분 분석(Incremental Analysis)에 대해서도 설명하였습니다.

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마티니와 함께 브레이즈의 각 기능들을 활용하여 나의 서비스에 최적화된 자동화, 개인화 CRM 캠페인을 구축해보세요.

이번에는 앰플리튜드와 함께!

행사명: 앰플리튜드 X 마티니 VIP 네트워킹 세미나

장소: 서울 서초구 서초대로38길 12 마제스타시티 타워2 12충 에임드 (마티니)

일시: 2023년 11월 29일 수요일 오후 7시~9시

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어떤 순서로 진행되었나요?

행사 시작 전 참석 여부를 확인해주신 분들의 이름표를 미리 준비하였습니다.

유사 산업군끼리 색상 별로 구분 지어서 나누어 드렸습니다 🙂

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19:00 Opening

이번 행사에는 특별히 Amplitude에서 CMO를 맡고 있는 Tifenn Dano Kwan님이 방문해주셨습니다. 이외에도 최동훈 Amplitude 한국 비즈니스 총괄, 김민주 Storm Ventures 심사역, 마티니(Martinee) CEO 선규님이 자리해서 오프닝을 진행해주셨습니다.

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19:30 마티니 Session

마티니 세션에서는 마티니 그로스팀장 재철님의 발표가 있었습니다. Amplitude 기반 그로스마케팅을 주제로 Amplitude로 데이터와 프로덕트(Product)를 분석하는 방법에 대해 설명하였고 KPI 대시보드를 구축하는 방법과 더불어 데이터 파이프라인(Data Pipeline)으로 Amplitude를 활용하는 방법들에 대해서 설명하는 시간이었습니다.

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20:20 네트워킹

2월에 진행했던 앱스플라이어 행사처럼 이번에도 산업과 직군을 8개로 나누어 네트워킹을 진행하였습니다.

따라서 각 그룹 별로 편하게 네트워킹을 진행하며 보다 깊은 이야기들을 통해 유대감을 나누실 수 있었습니다.

이번 네트워킹 세미나에는 다음과 같은 카테고리로 구성하였고 여러 유명 기업에서 참여해주셨습니다.

서비스 - SK Telecom, 대한항공, 로카모빌리티, 사람인, 잡코리아

상품 - 샤넬코리아, 아디다스코리아, K Car

식품 - 대상주식회사, 미트박스글로벌, 비알코리아, 오아시스

콘텐츠/서비스 - 딜라이트룸, 미리디, 밀리의서재, 콘텐츠웨이브, 트레바리, 뮤직카우

상품/서비스 - 네이처앤네이처, 영림원소프트랩, 이노바인코리아, 마크애니, 티오더

패션 - W 컨셉, 무신사, 디지앤지, 번개장터, 딜리셔스

게임 - 카카오게임즈, 세가 퍼블리싱, 넥슨, 크래프톤

마케팅 - 애드저스트, AB180, Braze, CJ ONS, Moloco

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앞으로 진행될 VIP 세미나 헹사에서 마티니와 함께 마케팅 인사이트를 공유하며 네트워킹을 진행해보세요.

Martinee “마케팅하는데 개발이 왜 문제일까?”

23년 11월 28일, 솔루션 검토, 도입, 실제 운영과 고도화까지 우리에게 필요한 것이 정말 무엇인지 다양한 현장의 사례를 돌아보며 되짚어 봅니다.

마케팅하는데 개발이 ‘왜’ 문제일까? 개발’만’ 문제일까? 마테크 솔루션의 도입부터 고도화까지 업무 단계 별 마케터와 개발자의 커뮤니케이션 사례와 마티니의 역할에 대해 설명합니다.

‍01. 솔루션 검토: 기획자와 개발자의 커뮤니케이션

‍02. 솔루션 도입: 택소노미의 중요성

‍03. 솔루션 운영: UA 측면의 데이터 정합성

‍04. 고도화: 대시보드의 구축과 활용

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01 솔루션 검토

마테크 솔루션의 도입에 대해 기획자와 개발자의 입장 차이가 있습니다. 마케터(기획자)와 개발자의 언어도 다릅니다. 마케터는 사용자를 기준으로 이야기하고, 개발자는 컴퓨터와 소통하니까요. 차이를 인정한다고 솔루션 도입에 동의를 얻어내도 일이 쉬워지진 않습니다.

‍마티니가 마케터와 개발자의 원활한 협업을 위해 간극을 메우고, 소통의 다리가 되어줍니다.

과거에는 큰 규모의 일부 업체들이 여러 측면의 마케팅을 모두 포괄하며 구축부터 운영까지 담당하였습니다. 최근에는 마케팅이 쪼개지고 전문화되며 영역 별로 수많은 솔루션 업체가 존재하게 되었습니다. 비즈니스의 성과 측정과 개선을 위해 솔루션을 도입하고 운영하지만, 때로는 준비 단계에 너무 많은 비용이 소진됩니다.

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02 솔루션 도입

솔루션은 택소노미에서 시작합니다.

택소노미는 사용자의 행동과 속성값을 체계화하여 설계하는 것을 말합니다. 사용자 행동을 뜻하는 Event와 사용자 행동 관련 정보인 Event property, 사용자 관련 정보인 User property로 구분됩니다.

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택소노미의 완성도에 따라 분석의 깊이가 달라집니다.

(1) 이벤트만 수집했을 때, (2) 이벤트와 이벤트 프로퍼티를 수집했을 때, (3) 이벤트와 이벤트 프로퍼티, 유저 프로퍼티까지 수집했을 때의 예시입니다.
(1)에 의해서는 구매수가 20% 늘었다는 사실은 알 수 있으나, 그 원인은 알 수 없습니다. (3)에 의해서는 구매수 상승은 메타로 유입된 Nike의 신규 유저에 의한 것임을 파악할 수 있어, 이에 따라 meta 광고비 증대 등 적합한 실행방안까지 수립할 수 있습니다.

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이벤트와 이벤트 프로퍼티, 유저 프로퍼티는 마테크 솔루션과도 연계됩니다.

크게는 MMP, CRM Tool, PA로 나눌 수 있으며 솔루션 별로 중요한 영역이 다릅니다.

• 행동을 측정하고 분석하는 MMP
  • ex. 앱 설치, 앱 삭제 등
• 행동 관련 정보를 분석하고 푸시할 수 있는 CRM
  • ex. 유저가 장바구니에 상품을 담고 하루가 지나도 결제하지 않으면 앱 푸시(App Push)발송
• 사용자 관련 정보를 분석할 수 있는 MMP, CRM, PA (Prodcut Analytics)
  • ex. 메타 매체에 의해 유입된 34세 여성, 서울 거주, 아이폰을 쓰는 신규 사용자

여러 솔루션이 연계되는 만큼 택소노미의 기본 설계는 중요합니다.

일례로 Appsflyer - Amplitude - Braze를 사용하는 경우 서로의 데이터 활용을 위해 택소노미 정합성을 맞춰야 합니다. 마티니는 앱/웹 서비스 구조 분석을 통한 비즈니스 이해와 함께 기존 마케팅 현황 및 경쟁사를 분석하여 택소노미를 설계합니다.

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택소노미의 완성도가 낮으면 캠페인의 운영 또한 어려워집니다.

일례로 이커머스에서 특정 카테고리의 상품을 조회한 유저에게 그 카테고리 목록으로 랜딩시키는 시나리오를 계획하였을 때 category_id 가 수집되어 있지 않아 시나리오 운영이 불가하였습니다. 마티니에서는 카테고리별 별도 매핑하는 API Response를 만들어 해결하였습니다.

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택소노미가 설계되어 있는 경우, 리뷰를 진행하며 과도한 데이터포인트 소진 지점이나 의도와 다르게 수집되고 있는 사항을 점검합니다. 택소노미가 설계가 필요한 경우, 계획하는 시나리오를 운영할 수 있는 이벤트와 프로퍼티를 수집합니다. 개발 관련 가이드 및 QA까지 지원합니다.

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택소노미의 완성도가 높아지면 개인화 캠페인, 사용자 행동에 따른 분기 노출 등이 가능합니다.

프로모션 관련 행동을 기반으로 개인화 요소를 활용, 인앱 메시지를 구현할 수 있습니다.

ex. 프로모션 시 조회했던/찜했던 상품 → 해당 상품명 및 할인율 활용 → 앱푸시를 포함한 마케팅 수신 동의 유도

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03 솔루션 운영

웹/앱 서비스의 유입 성과를 분석하는 것은 중요합니다.

다만 이제는 광고의 랜딩이 웹페이지, 앱스토어, 앱 내 특정 페이지 등으로 다양화되며 해당 성과를 정확하게 측정하기 위한 여러가지 솔루션이 필요합니다. (GA4, MMP, PA 등)

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특히 앱의 성과 측정을 위한 MMP (Mobile Measurement Partners)는 필수로 여겨집니다. 그러나 MMP의 도입과 활용을 위해서는 생각보다 다양한 범위의 세부 업무가 부과됩니다. 이미 솔루션이 도입된 경우 혹은 도입 예정인 경우 환경 점검은 꼭 필요합니다. 점검 필요한 항목에 대해 현황을 파악하며 개선이 필요한 건은 제안합니다.

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일례로, 마티니는 고객사 MMP의 주요 이벤트의 중복 집계 상황을 발견하여 리포팅하고 SDK 설계를 고도화한 후 API 방식을 추가 제안하여 데이터 정합성을 맞추고 미디어 믹스를 재설계하여 광고 효율을 높인 경험이 있습니다.

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QA를 통해 데이터 정합성을 맞추는 업무 또한 진행이 필수적입니다. 정합성을 맞추지 않는다면 이후 광고 성과 측정 및 DB 데이터와의 차이에 의해 곤란한 상황이 발생할 수 있습니다.

04 고도화

사용자를 특성별로 그룹화하여 상황을 바라보면 웹/앱 서비스를 이해하기 보다 쉬워집니다. 그 중 RFM 방법론을 많이들 활용하는데요.

최신성, 빈도, 구매액을 기준으로 점수화하여 사용자를 그룹화하는 것입니다.

• R: Recency 최신성
• F: Frequency 빈도
• M: Monetization 구매액

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RFM 데이터를 기반으로 사용자들을 그룹화하여 마케팅을 하면 정교한 타겟팅이 가능합니다. 이를 위한 RFM의 추출 및 가공, 대시보드 제작과 데이터 활용 사이에는 마케터와 개발자의 소통이 필수적입니다. 이 때, 마케터의 요청과 개발자의 이해에는 간극이 발생할 수 있습니다. 개발자의 일하기 방식을 이해하고 데이터의 기준과 정의를 명확히 해야 합니다.

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이를 위해서 데이터 스키마 정의, 데이터 조인, 데이터 아키텍처 구성 등이 필요하며, 마티니는 그로스 엔지니어와 그로스 매니저의 협업으로 해당 업무를 수행하고 있습니다.

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완성된 RFM 대시보드는 멤버십 구현 및 CRM 마케팅, 퍼포먼스 광고 매체의 타겟팅 고도화 등 여러 관점에서 활용될 수 있습니다.

유저 세그먼트 데이터에 기반해서 타겟 광고를 실행, 광고 소재를 최적화 했을때 일반적인 성과대비 4배 높은 전환 성과를 거둘 수 있었습니다.

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Outro

마티니는 데이터 파이프라인 구축부터, 마테크 솔루션의 검토~도입~운영~고도화 및 데이터 분석, 시각화 그리고 최적화의 업무까지 함께합니다. 이를 위해 그로스팀, CRM팀, 퍼포먼스 마케팅팀(Account Planning)이 &라는 연결고리로 묶여 긴밀히 협업합니다.

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주제였던 마케팅 하는데 왜 개발이 문제일까? 정확히는 개발이 문제인가 아니라

우리 목표에 맞는 솔루션을 잘 알고 고르는 것.

도메인 지식과 솔루션 지식을 배경으로 설계하는 것.

목표에 부합하는 기술적 스텝을 잘 이해하는 것.

올바른 인사이트와 데이터를 추출하는 것.

우리는 이것을 마케팅 인텔리전스라고 부릅니다.

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솔루션 도입부터 운영까지 마티니와 함께 하세요.

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성장을 향한 섬세한 산업엔 과열과 냉기가 공존한다

마케팅 산업은 섬세하다. 트렌드, 경제 활동 상태, 계절, 문화, 시간 등 다양한 요소와 이어져 있어서다. 마테크(Martech) 시장에 과열·정체·과냉 현상이 동시에 공존하는 것도 바로 이 때문이다. 트렌드를 반영하기 위해 하루가 다르게 성장하는 기술, 새로운 기술로 보다 높은 가치를 만들어 내고자 분주히 움직이는 마케터들, 계절의 흐름을 선도하기 위해 시간을 달리는 사람들 사이로 각종 규제들까지 빠르게 스며든다.

반면, 변화를 위해 오랜 시간이 필요한 경우도 있다. 마케팅 솔루션에 대한 전반적인 이해 그리고 필요성에 대한 확신이다. 새롭게 개발된 다양한 솔루션을 다루기 위해 익혀야 할 기술이 많아졌고, 기존 솔루션조차 익숙해지지 않은 상태에서 도입된 새로운 기술은 혼란을 가중시킨다. 그럼에도 필자는 앞으로의 비전이 더 큰 시장, 더 크게 성장할 파이가 많은 분야가 마케팅 산업이라 확신한다.

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마케팅 툴로만 모든 걸 해결할 수 없다

불과 몇 년 전만 해도 MMP(Mobile measurement partner, 모바일 측정 파트너) 솔루션의 필요 여부에 대한 설득조차 쉽지 않았다. 이해를 돕기 위해 나열된 여러 비교장표와 수많은 설득용 자료는 필수였다. 과거 필자가 속했던 조직에서도 같은 이유로 여러 난항을 겪었다. 우리의 솔루션이 ‘왜’ 필요한지부터 설명해야 했기 때문이다.

사실 아직까지도 좋은 툴만 있다면 마케팅을 성공할 수 있다고 생각하는 경우가 많다. 필자는 이에 대해 마테크 솔루션, 마케팅 툴은 ‘상황을 직시할 수 있도록 돕기 위해 존재’한다고 피력하고 싶다. 문제 본질에 대한 해결책 제시가 아닌 상황을 정확하게 분석하고 파악할 수 있도록 돕는 시스템이기 때문이다. 아무리 좋은 솔루션일지라도 모든 문제를 해결할 순 없기에 반드시 ‘정확한 이해’가 뒷받침돼야 한다.

데이터 분석가를 예로 상황을 대입해 보면 다음과 같다. 데이터분석 전문가가 되기 위해 파이썬(Python, 간결하고 생산성 높은 프로그래밍 언어)과 SQL(Structured Query Language, S-Q-L, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 위한 프로그래밍 언어) 등 관련 기술을 배운 사람이 있다. 실무 경험 없이 오롯이 지식만 습득한 상태다. 이때 우리는 관련 기술에 대한 지식을 완벽하게 습득했더라도 ‘전문가’라 칭하지 않는다. ‘관련 기술을 익힌 사람’ 정도로 여길 것이다. ‘배움’을 ‘전문성’과 동일시할 수 없기 때문이다.

전문가로 인정받기 위해선 다양한 능력이 요구된다. 비즈니스와 도메인에 대한 정확한 이해가 필요하다. 문제에 대한 적절한 가설을 세울 창의력과 논리력도 요구된다. 여기서 끝이 아니다. 결과로 나온 데이터를 완벽하게 이해한 뒤 인사이트 도출을 위한 문해력과 분석력, 가설을 세우고 검증까지 이어지도록 하기 위한 기획력과 설득력, 이러한 과정을 이끌어 나가기 위한 추진력과 커뮤니케이션 능력까지 동반되어야 한다.

이제 마테크 분야로 돌아와보자. 이른바 현재 마케팅 분야에선 기초적인 스킬-셋(skill set)으로 분류되는 SQL, 파이썬, R(오픈 소스 빅데이터 분석 도구)부터 데이터 분석 프로그래밍 언어(SQL), 데이터 시각화 프로그램(MS Power BI, Tableau), 데이터 파이프라인 솔루션(AWS, Bigquery), CRM 솔루션(Braze, Insider, Bigin), 유입 분석 솔루션(Appsplyer, Airbridge) 등 다양한 기술과 솔루션들이 활용된다.

그리고 이러한 데이터 분석 도구들을 다룰 필요 없이 데이터 분석에 더 쉽고 빠르게 접근할 수 있는 방법도 있다. 바로 앰플리튜드(Amplitude), 믹스패널(Mixpanel)과 같은 제품 분석 솔루션이다.

그렇다면 길게 나열된 여러 기술을 실무로 익힌 전문가와 뛰어난 제품 분석 솔루션을 가진 초보자가 같은 상황에 놓였을 경우 어떤 결과가 초래될까. 필자는 전문가의 압승이라 확신한다.

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제품 분석 솔루션은 의료 기기와 같다

전문가와 비전문가의 예에서 한 가지 경우를 더 추가해보자. 바로 ‘제품 분석 솔루션을 가진 전문가’를 말이다. 제품 분석 솔루션을 단지 활용한다고 해서 좋은 결과로 이어지거나 저절로 분석과 이해도가 높아지지 않는다는 건 이미 인지했을 것이다. 제품 분석 솔루션에 대한 정확한 이해를 가지고 있어야만 툴이 가진 가치를 이끌어 낼 수 있기 때문이다. 다양한 접근법에 맞는 해결방법들을 고안할 수 있어야만 문제를 해결할 수 있다.

좀 더 쉽게 예를 들어보자. 우리는 다치거나 아프면 병원에 찾아가 의사로부터 진단을 받는다. 여기서 진단을 받은 것이 ‘문제 해결’이 아니다. 문제를 찾기 위한 과정에 지나지 않는다. 진단 이후 처방을 받게 되고, 받은 처방으로 나아지고 있는지 재점검이 필요하다. 때에 따라 지속적인 점검이 필요한 경우도 있다. 큰 병일 경우 한 번으로 해결되는 것이 아니라 꾸준히 지속적인 추적 관찰을 통해 다양한 방법을 시도하며 경과를 관찰해야 하기 때문이다.

다시 말해 제품 분석 솔루션은 환자를 진단하기 위한 ‘의료기’, 마케터는 고도화된 의료기로 환자를 검진 후 진단하는 의사에 해당한다. 의사가 의료기로 환자를 검진 후 처방을 내리고, 경과에 따라 처방을 달리하듯 마케터 역시 비즈니스를 정확하게 이해한 후 방법을 도출하고, 지속적으로 관찰하면서 문제가 없는지 확인해야 한다.  

한 가지 더 주의할 점이 있다. 하나의 의료기로 모든 병을 진단할 수 없는 것처럼 툴 하나로 모든 문제를 해결할 수 없다는 점이다. 환자의 상태에 따라 적절한 의료기를 사용하듯 기여도(광고)·인지도(유저)·모객을 위한 MMP 및 구글 애널리틱스(GA4, Google Analytics), 비즈니스 전반의 문제를 빠르게 진단하기 위한 분석 툴(R, SPSS), 시각화 툴(MS Power BI, Tableau) 등 마케팅 역시 문제에 적합한 툴을 활용해야 한다는 점이다.

마테크 툴의 가치는 담당자의 ‘이해도’와 직결된다. 툴을 다루는 담당자의 정확한 이해를 바탕으로 분석방법론, 통계적 해석 등 관련된 다양한 지식을 쌓아야만 효과적으로 활용될 수 있다. 툴은 그 자체만으로는 가치가 발현되지 않는다. 잘 활용할 수 있는 사람에 의해서만 가치가 발현된다. 의사라는 전문 지식을 가진 담당자 손에 쥐어졌을 때 의료기기라는 도구의 가치가 발현되듯 말이다.

완벽한 ‘이해’를 위해선 노력이 필요하다. 특히 직접 경험하며 많이 다뤄 보는 것이 가장 좋은 방법이다. 하지만 현실적으로 전문가가 아닌 이상 거의 불가능에 수렴한다. 대신 간접 경험을 통해 이해력을 높여야 한다. 제품 분석 솔루션 공식 페이지에 공유된 각종 문서들, 전문가들의 경험이 담긴 책, 현직 마케터들이 현장에서 쌓은 경험을 공유한 다양한 사례들을 접하며 익혀야 한다. 성공사례와 실패사례를 각각 분석하고, 비교하며 ‘왜 이러한 결과가 초래됐는지’ ‘왜 이러한 과정으로 진행됐는지’ 이유, 결과, 기획부터 마무리까지의 과정, 모든 것을 세세하게 체크해 자신의 경험으로 녹여야 한다. 마케터의 이해력이 툴의 가치를 결정하는 동시에 성공을 잇는 유일한 방법이기 때문이다.

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마테크 가치, 마케터의 숙련도에서 결정된다

Amplitude는 무엇일까요?

웹(Web)이나 앱(App) 서비스 내에서 사용자들의 행동을 분석할 수 있는 프로덕트 애널리틱스(Product Analytics) 서비스 분석 툴입니다.

앰플리튜드는 웹과 서비스 내에서 유저들의 행동 데이터를 세부적으로 확인하고 분석할 수 있는 마테크 솔루션입니다.

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어떤 내용들로 진행되었나요?

1회차는 Amplitude의 구조와 사용 목적에 대해 알아보는 세션을 가졌습니다. 첫 번째로 제품 분석과 데이터 드리븐 문화를 위한 환경을 구축하는 방법을 함께 살펴보았습니다. Amplitude를 시작하기 전 알아야 할 것들과 Amplitude를 활용하는 목적과 구조를 알아보았고 데이터 택소노미(Data Taxonomy) 템플릿과 사례들을 공유했습니다.

본격적으로 Amplitude의 기능 3가지에 대해서 알아보았습니다.

세그멘테이션(Segmentation), 퍼널(Funnel), 리텐션(Retention) 3가지 기능이고 세그멘테이션(Segmentation)을 통해서는 비즈니스 KPI 수립을 위한 지표를 설정하는 방법, 퍼널(Funnel)을 통해서는 프로덕트 개선을 위한 유저의 이탈과 전환 지점을 분석하는 방법, 마지막으로 리텐션(Retention)으로는 성장 핵심 지표 ‘리텐션’을 정의하고 비즈니스 현황을 점검하는 시간을 가졌습니다.

2회차는 1회차에 알아보았던 Amplitude 기능에서 나아가 Amplitude로 직접 마케팅 성과를 개선하는 시간을 가졌습니다. 먼저 UTM과 Amplitude Analytics 기반으로 마케팅 분석을 진행했고 UTM 추적에 대해 알아보았습니다. UTM 추적은 추적 파라미터를 수집하고 추적 항목과 추적 방식에 대해 배워보는 시간이었습니다. 애드 네트워크 통합(Ad-Network Integrations)과 획득 채널(Acquisition Channel)뿐만 아니라 유저 여정에서 발생한 각각의 터치포인트들에 대해 가치를 부여하는 모델인 멀티 터치(Multi-touch) 즉, 싱글 터치 어트리뷰션 모델처럼 한 개의 터치 포인트에만 모든 기여를 부여하는 것이 아닌, 최종 결과에 영향을 미친 많은 다양한 터치 포인트들에게 기여를 부여하는 모델에 관해서도 알아보았습니다.

마지막으로 Amplitude 대시보드(Dashboard)를 지표와 분석, 프레임워크 기반으로 직접 기획하고 제작하는 실습을 진행했습니다.

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누가 참여하면 좋을까요?

GA4와 Amplitude의 차이점이 궁금하신 분들!

마케팅팀과 프로덕트팀, MD팀과의 협업이 필요하신 분들!

Amplitude로 코호트를 생성해서 유저를 분석하고 싶으신 분들!

Amplitude로 KPI, 매출, 마케팅 대시보드를 만들고 싶으신 분들! 등 Amplitude 활용법을 배우고 싶은 사람이라면 누구나 참여할 수 있습니다.

마티니의 앰플리튜드 부트캠프에는 김과외, 당근마켓, 맘시터, 사람인, 잡코리아, 현대홈쇼핑, 비소나이, 타이어픽, 티빙, CJ올리브영, CJ ENM 등의 회사에서 브랜드마케터, 그로스마케터, 개발자, 서비스기획자, 퍼포먼스마케터, CRM마케터 등 다채로운 직무의 실무자들과 함께 했습니다.

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참여자 후기!

1회차

• "상급 난이도는 비용을 지불하고라도 듣고 싶습니다."
• "기능 전반 설명과 구체적인 케이스가 좋았습니다."
• "실제 데이터 분석 예시를 볼 수 있었습니다."
• "현업에서 분석 시 적용해볼 수 있는 기능 및 방식을 소개해주셨습니다."

2회차

• "지표와 분석이 다르다는 부분이 인상 깊었고 서비스 기획자로서 지표를 수립하는 데 게을러질 수 없겠다고 생각했습니다."
• "다양한 활용법과 앰플리튜드 실제 화면을 보여주셔서 직접 못해보는 환경에서도 이해가 잘 됐어요."
• "리텐션 및 바이럴 계수 로직 설명이 인상적이었습니다." "데이터 설계가 어려운데 설계의 기준을 알려주시고 성과 지표를 어떻게 고민해야 하는지 알 수 있었습니다.”

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개요

장소 서울시 서초구 서초대로 38길 12, 12층(서초동, 마제스타시티, 힐스테이트 서리풀)

진행 일자

1기

2023년 8월 17일, 2023년 8월 31일

2기

2023년 10월 11일, 2023년 10월 25일

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네임드 기업에서도 참여하는 마티니의 Amplitude 부트캠프, 24년 4월에 진행하는 마티니 그로스 캠프에서 더욱 세부적으로 배울 수 있습니다!

그로스 캠프 1기 상세보기 👉 https://lnkd.in/g2TC6HCj

지금 바로 마티니와 함께 Amplitude를 정복해보세요.

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성공적인 마케팅의 ‘다음’은 무엇일까. ‘CRM(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리)’ ‘그로스(Growth, 데이터 기반 전략)’ 등 다양한 의견이 술회될 것이다. 마케터의 시각에서 토로하자면 ‘더 나은 성과를 내기 위한 역량’, 고객사에겐 ‘도약의 발판이자 성공을 지속하기 위한 방법’이라 생각된다.

필자는 조금 더 넓은 시각에서 마케팅의 다음을 ‘격차’라 표현하고 싶다. 여기서 격차는 ‘역량 차이’다. 빠르게 변화하는 마케팅 시장에서 성공은 찰나에 불과하다. 따라서 변화를 빠르게 수용하고, 트렌드에 민첩하게 대응하는 등 철저한 대비가 필요하다. 역량 제고를 통해 실력의 격차를 넓혀야만 다음을 기약할 수 있기 때문이다. 이에 ‘퍼포먼스 마케팅의 성공을 향한 다음의 역할론’에 대해 현직 마케터 관점으로 조명해보고자 한다.

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퍼포먼스 마케터가 정의하는 퍼포먼스 마케터

최근 많은 퍼포먼스 마케터가 그로스 혹은 CRM 전문가로의 전직을 원하고 있다. 하지만 그 이유에 대해 필자와 같은 견해를 가진 경우는 많지 않다. 물론 전직을 위한 준비나 용기에 대한 가치를 비틀고자 함은 아니다. 전직 전, 퍼포먼스 마케터로서 다음에 대해 진지하게 도전해볼 가치가 있다는 것을 피력하고 싶을 뿐이다.

우선 그로스 마케터의 역할은 ‘다양한 전략과 방법을 활용해 기업의 성장을 돕는 것’이다. 출시된 제품을 더욱 성장시키기 위한 전략 수립과 다양한 채널을 활용한 기존 고객 유지, 신규 모객으로 더 많은 사용자 확보를 목표로 한다. 기업의 성장을 위한 모든 활동이 그로스 마케팅인 셈이다.

CRM 마케터의 역할은 ‘기업이 보유한 데이터를 분석해 마케팅 전략을 수립하는 것’이다. 이를 위해서는 고객과의 관계 유지가 최우선이다. 따라서 기존 고객과의 유대 관계 강화를 목표로 맞춤형 전략을 선보이는 것이 특징이다. 기업의 데이터로 고객 개개인의 취향에 최적화된 맞춤형 전략을 수립한다고 볼 수 있다.

그렇다면 퍼포먼스 마케팅은 어떨까. 한 문장으로 표현하자면 ‘마케팅의 시작부터 끝까지 전 과정을 전략적으로 기획하고 진행하는 것’이다. 퍼포먼스 마케터는 조금 더 넓은 범위를 포괄하는 ‘전략가’이자 유려하고 빠른 판단을 섬세하게 이행하는 ‘지휘자’인 셈이다.

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정확한 판단이 곧 퍼포먼스 마케터의 실력

그로스 컨설턴트, CRM 마케터, MD, 고객사, 상위 결정권자, 매체, 디자이너, 기획자, 커뮤니케이션까지 이 모든 것이 퍼포먼스 마케팅과 밀접하게 연결돼 있다. 실제로 마케터의 업무 범위를 살펴보면 진행 중인 프로젝트, 운영 중인 미디어의 처음과 끝(ON/OFF) 전체를 관장한다. 시작부터 마무리까지 전 단계를 이해하는 것은 물론, 최적의 전략을 이행하기 위한 데이터 수집과 이해, 분석이 기본이다. 즉, CRM과 그로스를 포함한 마케팅의 전 영역에 대한 이해가 필요한 것이다.

특히 퍼스트 파티(1st party) 데이터, 제품 및 서비스, 매체 데이터 등의 ‘정량적 분석’과 트렌드, 상품, 프로덕트 오너(PO, Project Owner)와의 협업, 타깃층, 표적집단면접(FGI, Focus Group Interview)과 같은 ‘정성적 설정과 이해’를 완벽하게 숙지하고 있어야 한다. 전문성은 깊이의 차이, 즉 실력 격차에서 결정되기 때문이다.

모든 캠페인의 맥락을 이해하고 결정하는 ‘판단의 차이’와 ‘정확성’이 전문성의 깊이를 좌우한다. 제품에 대한 이해도, 타깃, 이해관계자와의 공감, 설계, 전략, 실행, 과정에서의 결정이 모두 정확해야 하기 때문이다.

‘정확한 판단을 할 수 있는 퍼포먼스 마케터’라면 언제나 다음을 준비해야 한다. 마티니에는 필자와 같이 다음 여정을 위해 노력하는 전문 인재가 함께하고 있다. 15년 이상 경력의 전문가부터 이제 막 마케팅 업계에 발을 내딛은 새내기 마케터까지, 모두가 탄탄한 실력을 갖춘 전문가로 다음 여정을 성공으로 이끌기 위해 노력 중이다.

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마티니로 살펴본 다음을 위한 마케터의 여정

필자는 현재 마티니에서 ▲PA(제품 분석 및 고객 분석) ▲CRM 마케팅과의 연계 리마케팅 ▲퍼스트 파티 데이터 분석을 통한 최적 오디언스 및 타깃 도출 ▲대시보드 자동화 구축 등의 시도와 역할을 지원해주는 그로스 팀과의 협업을 바탕으로 퍼포먼스 마케팅 서비스를 리드 중이다.

필자가 속한 조직의 차별점을 논해보자면 그로스 팀을 대표적인 예로 꼽을 수 있다. 팀에는 그로스 매니저와 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 등 그로스를 위한 세분화된 전문가가 포진해 있다. 대부분의 마케팅 전문 기업이 저마다의 장점을 중심으로 차이를 강조하는데, 마티니는 각 분야 전문가를 잇는 ‘유기적 구조’와 ‘공유 문화’가 돋보이는 조직임을 피력하고 싶다.

특히 구성원의 발전을 넘어 산업 전체의 발전을 위해 다양한 방법으로 마케팅 트렌드와 툴, 역량 등을 열정적으로 공유하는 건 마티니가 가진 또 다른 장점이다. 구성원 모두가 산업 전체의 발전이 곧 마티니의 성장이자 성공을 이끌 수 있는 탄탄한 시장을 만든다고 생각하기 때문이다.

실제로 내부에서는 정기적으로 ‘어떻게 잘 사용할까’에 대한 방법론을 공유하는 시간을 갖는다. 이때 서로 간의 지식 공유, 실제 캠페인 협업의 경험 등 ‘좋은 결정’을 위한 협업 부서의 지식까지 넓고 다양한 경험을 공유하며 익힌다. 더 좋은 결과와 시너지 창출을 위해 다양함을 이해하고 체험할 수 있는 경험의 공유가 이뤄지는 것이다.

어쩌면 ‘깊은 이해’와는 다른 개념일 수 있다. 그러나 우리는 ‘얕지만 결코 가볍지 않은 지식’ ‘다양성을 이해할 수 있는 넓은 지식’ 공유로 표현하며 매우 진지하게 임하며, 이 시간을 통해 그로스 마케팅, CRM 마케팅 등 풀퍼널 마케팅에 대한 체계적인 지식을 쌓고 있다.

실패담에 대한 공유로 가설, 새로운 시각, 전문성, 새로운 의견 등을 생성해내며 성공에 더 가까이 가기 위한 전략을 쌓기도 한다. 물론 모든 것을 공유하고, 많은 것을 이해해야 하는 과정이기에 결코 쉽지는 않다. 세밀하고도 철저한 계획을 바탕으로 한 준비 과정이 존재해야 하고, 실현으로 이어져야만 전문성으로 승화될 수 있다. 배려와 존중을 기본으로 한 구성원 간의 화합도 필수다.

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복잡해 보이는 프로그램 연산 과정을 살펴보면 단순하게 1과 0으로만 이루어진 것을 알 수 있다. 하지만 1과 0이 만나 섬세하고도 복잡한 또 다른 언어나 프로그램, 세상을 만들 듯 ‘다음 단계의 퍼포먼스 마케터’가 되기 위해선 차근차근 단계를 밟아 확실하게 자신의 것을 쌓아가야 한다. 그래야만 정확한 ‘ON과 OFF’가 가능하다. 전문 지식을 갖춘 우수한 마케터로 인해 올바른 마케팅 시장이 구축되길, 그리고 그 선두에 마티니가 함께하길 기원한다.

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퍼포먼스 마케팅, 역할론에 대한 고찰

데이터 환경 변화가 이끈 유저획득 만능시대의 종말

지난 7년은 ‘퍼포먼스 마케팅 전성기’였다. 경제 호불황에 관계없이 ‘효율을 위한 경쟁이 가장 치열했던 시기’로 표현할 수 있다. ‘멈추지 않는 산업’이라 불리는 마케팅 업계. 트렌드 변화에 매우 밀접한 만큼 수많은 변곡점을 거치며 고객, 경쟁사, 기술 그리고 산업 지형까지 많은 요소들이 빠르게 변화된다.

필자는 퍼포먼스 마케팅의 시작부터 지금까지 트렌드를 선도하기 위해 수많은 변곡점을 마주하고 뛰어넘으며 새로운 패러다임을 제시해 왔다. 디지털 네이티브 비즈니스 웹/앱 서비스의 폭발적인 성장과 함께 트렌드를 이끄는 전문가로 변화 중심에서 시대를 이끌 패러다임을 톺아봤다고 자부할 수 있다.

하지만 끊임없는 변화를 거듭하며 성숙 단계에 들어섰음에도 마케팅 산업엔 여전히 개선해야 할 고질적 문제들이 여전히 존재한다. 이에 필자는 고질적 문제들의 임계점을 타파할 해결책으로 ‘마케팅 인텔리전스(Intelligence)’를 제시하려고 한다.

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마케터라면 ‘데이터 분석’ ‘통합적 사고’ ‘사람’에 집중할 것

최근 마케팅 시장은 자본경색으로 더욱 빠르게 변화하고 있다. 이전의 마케팅이 신규 유저 모객이나 회원 수 증가에 초점을 뒀다면, 현재는 재구매율 향상, 트래픽 퀄리티 분석에 대한 중요성이 심화됐다. 많은 대행사들이 유저획득의 중요성을 강조해 왔으나 이제는 구매 희망 유저의 취향을 바탕으로 한 ‘매체 최적화’ ‘퍼포먼스 마케팅’이 점점 더 무의미해지고 있음을 인지해야 할 때다.

실제 ‘개인정보보호법 강화’와 ‘ios14’는 시장 변화를 더욱 촉진했다. 소비자 ‘개개인의 취향 분석’에 난항을 초래했고, 사용자들의 로데이터(Raw data) 접근, 미디어들이 수신한 수 있는 포스트백(Postback)에 제동이 걸렸다. 시장이 성숙해짐에 따라 유저획득 단가 또한 함께 상승하였고, 데이터 환경 변화를 거치며 살 것 같은 유저를 정확하게 타기팅하던 핀셋 마케팅은 비효율적인 방법으로 전락하게 했다. 이로 인해 유저획득 만능시대의 저변이 무너진 것이다.

이는 단순히 유저에게 보여지는 것을 넘어 구매율을 높이기 위한 기술 ‘CRM(customer relationship management)’과 개인의 취향이 반영된 제품을 노출시키는 ‘자사 데이터(1st data)’ 인사이트가 점점 더 중요해짐을 의미한다. 유저 취향을 고려하기 위해 ‘어떤 데이터를 어떻게 수집하고 분석해야 하는지’, 미성숙한 구조적 문제점을 타파하기 위해 ‘어떻게 마케팅 인텔리전스를 활용할 것인지’에 대해 정확하게 판단할 수 있는 통합적 사고가 마케터의 필수 역량이 된 것이다.

즉, 마케터라면 마케팅 인텔리전스에 대해 반드시 정확하게 이해하고 분석할 수 있어야 한다. 그리고 이를 위해 필요한 건 ‘데이터 분석력’ ‘통합적 사고’ 그리고 ‘실행 역량’이다.

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분석 환경의 구축과 정확한 데이터 수집이 마케팅 가치 높여

‘가치 없는 데이터는 무의미한 결과를 초래한다(Garbage in, garbage out)’는 표현처럼 마케터는 의미 있는 데이터를 수집하고 정확하게 분석할 수 있는 역량이 필수다. 데이터는 넘쳐나지만 옥석을 가릴 수 있어야 한다. 이를 위해서는 올바른 데이터를 기록(로깅)하고 판별할 수 있는 환경 구축이 선행되어야 한다.

이렇게 쌓인 데이터를 바탕으로 업셀(Upsell, 평소보다 비싼 상품, 서비스를 구매하도록 유도하는 것), 크로스셀(Cross-sell, 구매 상품과 연관된 상품을 추가 구매하도록 유도하는 것), 할인, 타깃층을 정확하게 분석·분리·그룹화 해야만 숨어있는 잠재력을 발굴할 수 있다. 이후 정확한 데이터를 토대로 다시 한번 가설과 목적을 세우기 위한 세밀한 분석이 시행돼야 한다.

여기서 분석은 ‘나누고 풀어냄’의 사전적 의미만이 아니다. 사람과 사람, 사람과 기술, 기술과 기술 간의 관계까지 파악해야 함도 내포하고 있다. 단순히 프로그램을 다룰 줄 아는 사람이 아닌 결국 우리의 환경에 적합한 SaaS, 이를 적재적소에 사용할 수 있는 능숙한 전문인력의 필요성이 점점 더 커지고 있음을 의미한다.

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문제 해결 서비스 SaaS, 고성능 도구라도 모든 것을 해결할 순 없다

소수정예로 문제를 해결할 때 빛을 발하는 SaaS, 세상의 어려움을 해결할 수 있도록 돕는 기술이자 도구다. 소수 인원이 다수를 대신할 수 있어 서비스 도입 자체를 ‘문제 해결’로 보는 경우가 많다. 하지만 SaaS의 활용률을 높이기 위해선 경험과 시간이 필요하다. 사용자의 역량에 따라 가치가 달라지는 만큼 기술 도입과 더불어 잘 활용할 수 있는 전문가 필요하다.

최근 10년 간 많은 마테크(marketing tech solution) 기업이 생겨나고 사라짐을 반복하며, 누적 ‘1만 개’를 넘어섰다. 이미 시장에 필요한 기술이 충분히 공급되고 있는 것이다. 하지만 SaaS 사용자 중 기능 전체를 활용할 수 있는 전문가는 턱없이 부족하다. 이는 좋은 기술의 도입 자체가 결코 전문 인력을 대신할 수 없다는 걸 방증한다. 그렇기에 풍부한 경험을 토대로 역량을 실행할 수 있는 전문 인력, 인재 양성의 필요성이 강조되는 것이다.

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마케팅의 시작과 끝은 결국 ‘사람’ 그리고 ‘함께’

SaaS는 크게 두 가지 방식으로 나뉜다. 단일 공급기업의 번들링(bundling, 두 개 이상 서비스를 하나로 묶은 방식)과 전문 서비스를 영역별로 세분화해서 받는 전략(BOB, Best of breed)이다.

대다수 디지털 네이티브 기업들은 후자를 택하고 있는데 주의해야 할 점이 있다. 세분화된 SaaS를 잘 조합·연결·구축할 수 있는 전문조직과 함께 해야 한다는 것이다. 하지만 분석과 데이터를 활용한 마케팅이 중요시된 건 불과 최근 1-2년 밖엔 되지 않았다. 아직은 인프라, 자본력, 기술력을 서로 연결해 역량을 키워온 조직이 드물다.

마케팅, CRM, 그로스 해킹(Growth hacking) 모두 파편화 된 시각으로는 올바른 방향 설정도 통합된 결과를 창출하기 위한 실행도 매우 어렵다. 단순히 사용 여부 자체가 ‘구축’이나 ‘연결’ 경험과 이어지지 않기 때문이다. 퍼포먼스 마케팅 전문 대행사의 경우 단기간 내 다수 캠페인을 운영하며 양적인 성장에 집중하는 경우가 대부분이다. 인하우스는 대행사에 비해 다양한 환경에서의 시행착오 경험이 물리적으로 적을 수밖에 없다. 경험과 경력을 성장시켜 역량 강화에 힘쓴 전문가가 드물 수밖에 없는 구조다.

그렇기에 정확한 분석에 따른 의사결정 능력, 적절한 분야에 적정 기술을 활용할 수 있는 역량, 이 모든 것을 갖춘 마케팅 인텔리전스, 화합과 유대를 바탕으로 탄탄한 파트너십을 갖춘 전문조직이 필요하다. 다분야에서의 자체적인 서비스 구축 경험과 수많은 시행착오 경험들이 쌓이고 쌓여 서로 연결되고, 유기적인 협업을 토대로 유연하게 묶여야만 비로소 전문조직으로 거듭날 수 있다. 파트너십을 갖춘 전문조직을 찾아 낼 수 있는 눈을 갖추는 것, 그리고 그 전문조직과 함께 하는 것이 바로 마케팅 효율의 성패를 좌우한다.

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유저획득 만능시대의 종말… ‘마케팅 인텔리전스’가 필요한 때