February 3, 2025
지난 수 년간 CRM 마케팅이 디지털 마케팅의 주요 패러다임으로 자리 잡으면서, 해외의 CRM 자동화 솔루션들이 한국 시장에 진출했다. 또, 국내의 여러 CRM 자동화 솔루션들이 등장하여 적극적인 마케팅 활동을 펼치고 있다.
CRM 자동화 솔루션은 마테크 시장에서 점점 포화 상태에 이르고 있으며, 그만큼 솔루션을 구매해야 하는 마케터나 의사결정권자들의 결정도 어려워지고 있다.
이번 글에서는 CRM 솔루션들을 비교해보고, 우리 회사에 가장 적합한 CRM 솔루션을 찾기 위한 고려사항들을 이야기하려 한다.
[참고]
이 글은 아래의 CRM 자동화 솔루션들을 대상으로 합니다.
- 브레이즈 (Braze)
- 원시그널 (OneSignal)
- 인사이더 (Insider)
- 아이쿠아 (AIQUA)
첫 번째 고려사항은 내가 일하고 있는 자사 서비스의 특성이다.
비슷해보이는 CRM 툴들 사이에서도 다른 특성들이 있으며, 각 특성들이 우리 서비스의 특성과 얼마나 어울리는지 살펴봐야 한다.
판매하는 프로덕트의 관여도, 타겟 유저의 특성, 상품의 수량, 수익 모델, 매출을 내는 유저의 비중, 재구매율을 비롯한 주요 지표들이 서비스 특성에 포함될 수 있다.
고관여 제품은 유저 설득에 시간이 오래 걸리고, 설득을 위해 보내야 하는 메시지도 많다.
반면 저관여 제품을 유저 설득에 시간이 상대적으로 적게 소요되지만, 그 짧은 시간안에 설득해내야 한다는 다른 유형의 챌린지가 있다.
• 정보성 메시지
가격이 비싼 만큼 유저들은 자신의 결정이 가질 리스크를 낮추려 한다. 정보성 메시지를 통해 이런 리스크를 낮추는 것 만으로도 구매전환율을 높일 수 있다.
• 높은 수준의 개인화
높은 수준의 개인화를 통해 본인이 고려하고 있는 제품을 반복적으로 노출시켜야 한다. 소셜프루프, 가격 변동 정보 등을 활용하여 유저로 하여금 "구매하는 것이 올바른 선택인 것 같은 느낌"을 주어야 한다.
• 긴 고객 여정에 적합한 단계별 메시지
구매에 오랜 시간이 걸리는 만큼, CRM으로 터치할 시간도 많이 주어진다. 다양한 채널과 메시지를 활용하여 유저에게 단계별 메시지를 발송하여 전환율을 높일 수 있다.
• 꾸준한 쿠폰 플레이, 할인 등 프로모션
값이 저렴한 저관여 제품일수록 유저들이 오히려 가격에 더 민감하게 반응한다. 가전은 비싸도 좋은 걸 사서 오래쓰고자 하지만, 물이나 휴지는 그렇지 않다. 가격 경쟁력을 갖추기 위한 쿠폰 플레이와 할인을 꾸준히 진행해야 한다.
•프로모션 참여 유도: 게이미피케이션
"꾸준한 프로모션"을 진행하다보니, 프로모션을 진행해도 유저들의 참여율이 낮아질 때가 있다. 이 경우 게이미피케이션이나 프로모션의 한정성을 강조하여 프로모션의 참여율을 높여야 한다.
• 크로스세일
저관여 제품은 상대적으로 크로스세일이 용이하다. 마트 계산대에 껌이나 캔디 같은 제품이 놓여 있는 이유이기도 하다. 짧은 구매여정 속에서도 크로스세일을 유도하여 구매당 단가를 높일 수 있다.
상품이 많을 수록, 고객의 수가 많을 수록 할 수 있는 CRM 시나리오의 종류도 다양해지는 편이다.
상품이 많다면 여러 상품별 구매 데이터를 활용한 AI 상품추천(Recommendation), 크로스세일이 더욱 힘을 받는다. 상품이 많으니 카테고리, 브랜드 등의 부가적인 데이터도 활용하기 용이하며, 데이터가 많으니 기능의 성능도 올라간다.
고객이 많다면 유저 세그멘테이션(User Segmentation)이나 유저 클러스터링(User Clustering)을 적극적으로 활용할 수 있다. 유저가 많은만큼 유저 집단별 특성을 명확하게 확인할 수 있다.
반대의 경우엔 위와 같은 부가 기능들의 중요도가 상대적으로 떨어진다.
상품 추천 로직을 만들었는데, 추천하는 상품이 다 똑같은 상품들일 수 있고, 유저 세그멘테이션을 진행했는데 세그먼트 당 유저 모수가 몇 명 되지 않을 수도 있다.
상품의 수, 고객의 수가 많지 않다면 위와 같은 마케팅 전략들의 영향력이 줄어든다. 그리고 쿠폰, 혜택 등의 프로모션이 CRM 성과에 기여하는 비중이 커진다.
CRM 자동화 솔루션들이 프로모션을 짜주지는 않으니, 상대적으로 가벼운 솔루션을 찾는 것이 가성비를 높이는 것도 방법일 수 있다.
BM에 따라서도 취할 수 있는 전략이 달라진다.
여러 브랜드의 제품을 파는 이커머스 플랫폼의 경우, 플랫폼보다 내가 판매하는 '브랜드'의 충성도에 의해 서비스를 이용할 가능성이 크다.
극단적인 예시가 플랫폼과 나이키의 관계다. 대부분의 플랫폼에서 나이키 제품은 판매량 최상위권을 차지한다. 유저는 나이키를 살 건데, 여러 쇼핑몰을 찾아다니며 나이키를 제일 싸게 파는 곳을 찾을 뿐인 것이다.
(그래서 이런 브랜드들은 분석에서 제외하고 보기도 한다.)
이런 브랜드의 충성도를 활용하여, 메시지에 유저가 관심을 보인 브랜드를 개인화한다면 전환율을 높일 수 있다.
F&B의 경우 재구매가 용이하다. 가격이 저렴하기도하고, 업종 자체가 '먹는 것'이기 때문이다. 그러나 유저에겐 선택지가 너무 많다. 보편적인 재구매주기를 찾고, 재구매주기를 단축시키기 위한 메시지가 유효할 수 있다. 또, 주문 프로세스에서의 크로스세일 유도를 통해 판매액을 높일 수도 있다.
교육, 여행처럼 오랜 기간 지속되는 서비스를 제공하는 경우, 구매 이후의 유저 경험이 더욱 중요하다.
사실 이런 서비스는 고객이 니즈가 없으면 판매를 유도하기 어렵다. 유저는 영어를 배울 각오를 하고, 휴가를 내고 해외 여행을 갈 계획을 세워야지만 구매한다.
그래서 구매이후 이용/경험을 돕는 지속적인 메시지를 통해 유저에게 긍정적 구매 경험을 심어주어야 한다. 긍정적 경험을 통해 재구매 전환율을 높이는 것이다.
내가 처한 환경을 고려했으니, 이젠 각 솔루션별 특징을 확인해볼 차례다.
CRM 자동화 솔루션들은 CRM 메시지 자동화뿐만 아니라 성과를 높일 수 있는 다양한 기능들을 제공하고 있으며, 이런 기능들이 각 솔루션들에게 차이점을 준다.
브레이즈 (Braze)
Braze의 경우 강력한 개인화 기능을 가지고 있다. Liquid, Connected Content와 같은 높은 수준의 개인화를 사용할 수 있는 기능들이 있다. 그 밖에도 Canvas내 다양한 종류의 스텝들을 통해 유저와의 관계를 구축할 수 있으며, 범용적인 마테크 연동성, 다양한 AI 기능들도 장점으로 꼽을 수 있다.
기능들이 다양하고 파워풀한만큼, 실행할 수 있는 시나리오가 가장 많은 솔루션이 아닐까 싶다.
원시그널 (OneSignal)
OneSignal의 강점은 '가성비'라고 볼 수 있다. 기본 SDK설치에 10분이 채 걸리지 않는 가벼운 설치에 가격도 상대적으로 저렴한 편이며, 초심자가 사용하기에 난이도도 상대적으로 쉬운 편이다.
설치와 비용, 활용이 가볍다고 해서 기능이 부족한 것은 아니다. 개인화를 위한 Liquid를 제공하며, Braze의 Connected Content 기능과 유사한 Custom Data 기능도 있다.
CRM 마케팅이 익숙치 않거나, 서비스 특성상 진행할 수 있는 CRM 시나리오가 명확한 경우 적합하다.
인사이더 (Insider)
Insider는 웹 환경에서의 '높은 자유도'와 '상품추천'이 강점이다. 앱 내 웹뷰 영역도 포함이다.
웹 환경에서 다양한 배너, 소셜프루프, 게이미피케이션, 인브라우저 메시지 등을 사용할 수 있다. 템플릿도 굉장히 다양해서 노코드로 여러 CRM 시나리오를 구현할 수 있다.
자사 서비스에 웹 영역의 중요도가 높고, 커스터마이징의 자유도를 원한다면 좋은 선택지가 될 수 있다.
아이쿠아 (AIQUA)
AIQUA는 AI에 강점이 있다. AI를 개발한 애피어(Appier)는 자신들을 'AI 회사'라고 칭할 정도로 AI에 많은 투자를 하고 자신이 있다. AI를 활용한 카피라이팅, 상품추천, 이탈/구매 예측, 타겟팅뿐만 아니라, CRM 시나리오 제작까지 가능하다.
CRM 솔루션의 기본적인 기능들과 더불어, AI를 활용해 CRM 마케팅 효율을 강화하고 싶은 경우 적합하다.
그 밖에도 아래의 사항들을 함께 참고해보면 좋다.
• 타 솔루션과의 연동성
Product Analytics, MMP 등 다양한 마테크 솔루션과의 CRM 솔루션을 연계 활용하고자 한다면, 내가 사용하는 마테크 솔루션들과의 연동이 지원되는지 살펴보면 좋다.
• 고객지원 / 기술지원
처음부터 마테크 솔루션들의 기능을 100% 활용하기는 매우 어려운 일이다.
내가 원하는 수준의 고객지원 / 기술지원을 받을 수 있는지 체크해보아야 한다.
* 보통 마테크는 고객지원과 기술지원이 따로 구성되어 있다.
• 컨설팅, 대행 등의 도움을 받을 수 있는지
CRM 시나리오를 구현하고, 마케팅 목표를 달성하기엔 마테크 솔루션들의 지원 만으로는 부족할 수 있다. 솔루션 사용을 돕지만, 비즈니스 성장을 위한 마케팅을 지원하진 못하기 때문이다.
어떠한 형태든 마케팅에 어려움을 겪고 있다면, 비즈니스를 성공시키는 마케팅을 위한 컨설팅 / 대행 서비스를 통해 도움을 받는 것이 좋다.
마티니(Martinee)에서는 이 글에서 언급된 모든 솔루션들의 컨설팅 / 대행 서비스를 제공한다.
다들 알다시피 가성비는 가격대비 '성능'의 비율을 의미한다.
가격은 솔루션 가격을 의미할 것이고, '성능'은 무엇을 기준으로 판단해야할까?
앞서 설명한 솔루션별 기능과 장점들도 성능에 포함되지만, 솔루션을 사용하는 사용자의 영향이 더 크다고 본다.
결국 성능을 결정하는 가장 큰 요인은 파일럿인 것이다.
많은 회사들과의 미팅, 컨설팅을 통해 솔루션 없이도 높은 수준의 CRM을 실행하는 곳도 발견한 반면, 그냥 CRM 솔루션으로 무분별한 메시지만 발송하는, 소위 '앱푸시 발사대'로만 사용하는 경우도 많이 보았다.
자신의 도메인에 적합한 솔루션을 선택하고, CRM 마케팅을 꾸준히 개선시키고 학습하는 마케터가 CRM 마케팅 솔루션의 가성비를 결정하는 키를 쥐고 있다.
November 13, 2024
CRM 마케팅이 중요해지면서 많은 기업들이 Braze를 도입하고 있다.
대부분 앱 푸시 발송과 개인화 마케팅을 위해 Braze를 사용하지만, 다양한 기능을 활용해 마케팅을 고도화하는 경우는 많지 않다.
아직 Braze 관련 학습 자료나 강의가 부족해 공식 문서에만 의존해야 하다 보니, 많은 마케터들이 Braze의 기능을 제대로 활용하지 못하고 있다.
이 글에서는 Braze를 제대로 활용하고 있는지 점검하고, 놓치고 있는 유용한 기능들을 소개하려 한다.
아래 Braze 용어 중 내가 사용한 적이 있거나, 사용하지 않았더라도 들어본 용어가 있는지 확인해 보자.
(Braze 이용자라면 누구나 사용하는, 꼭 알아야 하는 기능은 빼두었다.)
3개 이상 사용해 봤다면 Braze를 잘 활용하고 있는 셈이다.
하나도 사용해 보지 않았더라도 걱정하지 말자. 지금부터 각 기능의 활용법을 자세히 설명할 예정이다.
Frequency Cappping이란 사용자가 받는 메시지 수를 제한해 피로감을 줄여주는 기능이다.
설정 예시
위와 같이 채널별로 기간과 수신 횟수를 설정할 수 있고, Campaign이나 Canvas에 Tag를 추가하면 특정 캠페인에만 제한을 걸 수도 있다.
예를 들어 이벤트 태그가 있는 캠페인은 하루 1개만 발송하는 식이다.
"푸시가 너무 많이 와요", "인앱메시지가 자주 떠서 불편해요" 같은 VOC를 자주 받는다면 Frequency Capping을 적극 활용해보자. 사용자 경험도 개선하고 고객 만족도도 높일 수 있다.
Braze에서 자주 쓰는 필터로 'X Custom Event Property In Y Days'와 'X Purchase Property In Y Days'가 있다. 실시간으로 반영된다는 장점이 있지만, 몇 가지 제한사항이 있다.
반면 Segment Extension은 아래와 같은 장점이 있다.
예를 들어 일반 필터로는 '지난 30일간 패딩 구매자'만 찾을 수 있지만, Extension으로는 '지난 1년간 패딩 구매자' 세그먼트를 만들 수 있다.
단, Extension은 실시간 업데이트가 아닌 정해진 주기로 업데이트된다. 기존에는 매일 오전 12시마다 업데이트 되었는데, 최근 Weekly, Monthly 옵션이 추가됐다.
Webhook으로 카카오톡, 문자 메시지를 보내는 것 뿐만 아니라 빈 웹훅인 Spacer를 발송하여 A/B Test를 진행하거나, 성과를 측정하는 것도 가능하다.
Spacer 활용 사례
또한 잘못 설정된 Conversion 지표를 보완할 때도 유용하다.
Connected Content는 API를 통해 외부 데이터를 실시간으로 가져와 메시지에 활용하는 기능이다.
활용 가능한 데이터:
이러한 데이터는 Braze에 저장되지 않아 보안성이 높고, 실시간 데이터로 더 정확한 개인화가 가능하다.
API Response 값을 메시지에 바로 사용하거나, Liquid 구문으로 메시지 발송 조건으로 활용할 수도 있다.
API 개발이 필요하지만, 활용하면 한층 더 다양한 개인화 메시지를 만들 수 있다.
Connected Content 사용 사례
1. Open API 활용 : 누구나 이용할 수 있는 Open API를 활용하여 다양한 캠페인을 진행할 수 있다.
2. 내부 API 활용 : 기개발된 API가 있다면 해당 API를 활용하여 다양한 캠페인 운영이 가능하다.
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Query Builder는 SQL Query를 사용해 데이터를 출력하는 기능이다.
Campaign Analytics와 Engagement Report를 통해 캠페인 발송 수와 전환 수는 확인할 수 있지만, 유저가 어떤 상품을 구매했는지, 혹은 다른 이벤트가 발생했는지는 알 수 없다.
유저 행동을 더 자세히 분석하고 싶다면 쿼리빌더를 활용해보자. SQL에 익숙하다면 직접 쿼리를 작성할 수 있고, 그렇지 않다면 Query Template이나, AI Query Builder를 통해 쿼리를 생성하여 사용하면 된다.
Query Builder를 통해 N Day Retention과 같은 데이터도 확인할 수 있다.
N Day Retention 활용 사례 보러가기
어트리뷰트 데이터 테이블은 지원하지 않지만, 캠페인, 캔버스, 이벤트, 세션 정보 같은 유용한 데이터는 쉽게 추출할 수 있다. 다양한 분석을 원한다면 Query Builder를 적극 활용하자.
(단, Query Builder는 매월 사용할 수 있는 크레딧이 있으니, 쿼리 실행 시 크레딧이 줄어드는 점을 주의해야 한다!)
앞서 언급한 기능 외에도 Braze를 더 깊이 활용할 수 있는 방법은 많다.
실무로 바빠서 Braze를 자세히 살펴볼 시간이 없더라도, 틈틈이 다양한 기능을 활용해 보다 효율적이고 정교한 CRM 마케팅을 진행하길 바란다.
또한 기존 기능에 새로운 요소가 추가되거나 새로운 기능이 출시되니, 매월 업데이트되는 Braze Release Note를 확인하는 것을 추천한다.
*글의 원문은 최영아님의 브런치스토리 에서도 읽어보실 수 있습니다.
September 23, 2024
엑셀과 스프레드시트를 어느정도 다루시던 분들은 조건부 서식에 어느정도 익숙하실 겁니다.
조건부 서식은 데이터를 보다 효과적으로 표현하고 분석하는 강력한 기능입니다. 이는 특정 조건에 따라 셀의 모양(글자 색상, 셀 색상)을 자동으로 변경하여 중요한 정보를 시각적으로 돋보이게 만드는 기능입니다.
위의 이미지 예시를 보면 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 왼쪽은 아무런 설정을 하지 않은 차트라면 오른쪽은 숫자의 백분위수를 기준으로 색상을 표현하였습니다. 오른쪽의 표가 일자별 노출수의 차이를 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.
조건부 서식의 가장 큰 특징은 데이터에 기반한 동적인 시각화입니다. 사용자가 정의한 규칙에 따라 데이터가 변경될 때마다 서식도 자동으로 업데이트됩니다. 이는 단순히 정적인 색상이나 서식을 적용하는 것과는 다르게, 항상 최신 데이터를 반영한 시각적 표현을 제공합니다.
루커스튜디오와 같이 실시간으로 변하는 데이터 시각화 솔루션에서는 필수적으로 활용하면 좋을 기능입니다.
루커스튜디오에도 이러한 조건부 서식이 있으며 다른 엑셀과 Tableau와 같은 BI와 유사한 기능을 사용할 수 있습니다.
기본적으로 'Tablea' 차트와 'Score' 차트에서 활용가능합니다.
단색과 색상스케일에 따라 구분할 수 있습니다. KPI 달성이나 임계값 달성에 대한 강조를 원한다면 단색 유형이 유용합니다. 반면에 데이터의 양이 많고 데이터간 상대적 차이가 중요하다면 색상 스케일이 유용합니다.
규칙별로 하나의 조건만 가능하며 조건 형식은 셀 또는 전체 행에 적용할 수 있습니다.
June 19, 2024
소위 퍼포마 라고도 부르는 퍼포먼스마케팅에 대해서 얘기해보려고 합니다. 마케팅이라는 개념이 워낙 넓어서인지 다소 모호하게 느껴질 때가 많은데요.
현직 그로스마케터의 입장에서 퍼포먼스마케팅의 개요와 사례에 대해 최대한 구체적으로 소개해보겠습니다. 퍼포먼스마케터를 준비하시는 취준생 분들 혹은 이미 마케터로 일하는 분들께도 도움이 되었으면 합니다.
마케팅은 모든 곳에 있습니다. 출근 길, 지하철에서 본 스크린도어 광고도 마케팅이고요. 인스타그램 스토리를 넘기다보면 나오는 브랜드의 블랙프라이데이 할인 광고도 마케팅이죠.
거실 방에 틀어져있던 TV에서 본 TV CF도 마케팅, 핸드폰으로 뉴스를 볼 때 옆에따라다니는 이미지들도 마케팅입니다. 엊그제 무심코 온라인 커뮤니티 글에서 읽었던 글이 마케팅일 수도 있을겁니다.
Performance Marketing이란 '성과'에 초점을 맞춘 마케팅입니다. 위에 예시로 들었던 마케팅들 중에서 성과를 명확히 알 수 있는 마케팅은 무엇일까요?
1) 지하철 스크린도어
2) 인스타그램 스토리
3) TV CF
4) 온라인 뉴스 배너 광고
5) 온라인 커뮤니티 글
몇 명에게 보여졌을까요? 그리고 몇 명이 진짜로 '봤을까요?' 그리고 몇 명이 그냥 본 것 외에 (수동적 차원) 다음 행동을 했을까요? (적극적 차원)
1) 스크린도어, 3) TV CF, 5) 커뮤니티 글의 경우 광고 노출 = 광고 조회라고 보기 애매합니다.
1)의 경우는 지나쳤을 뿐 진짜 보지는 않았을 수 있으니까요.
3) 또한 마찬가지입니다. 광고가 틀어져있었을 뿐 시청자는 자리를 비웠을 수도 있고요.
5)의 경우는 글 내에 다음 행동을 유도하는 장치가 있냐 없냐에 따라 달라질 수 있겠네요.
2) 인스타그램 스토리, 4) 뉴스 배너 광고는 광고 노출수, 다음 행동을 유도하는 영역의 클릭수, 이후 전환수와 전환율 등 성과로 볼 수 있는 다양한 수치를 확인할 수 있습니다.
즉 여기서는 2) 인스타그램 스토리와 4) 뉴스 배너 광고를 퍼포먼스마케팅이라고 볼 수 있겠네요.
인스타그램 스토리나 뉴스 배너 광고의 경우 증명할 수 있습니다. 그 브랜드나 상품에 흥미가 생겼을 때, '클릭'하게 되니까요. CTA (Call To Action)이라고 하는 행동 유도 장치 버튼을 통해서요.
커머스를 예시로 들면 유입~가입~첫구매 혹은 유입~재구매를 위한 UA Marketing과 Retargeting Markteting이 있습니다.
1) 배너 광고는 불특정 다수에게 광고 콘텐츠를 노출시키는 것을 것입니다. 물론 대상의 타겟팅을 정교화할 수 있지만 (성별, 연령대 등의 인구통계학적 특징 외에 주요 관심사, 기타 행동) 최근에는 오픈 타겟이라고 하여 다른 조건 없이 광고의 모수로 삼는 경우가 많습니다. (광고 매체들의 머신 러닝이 정교화되어 알아서 타겟팅을 해주기 때문입니다.)
배너 광고 매체로는 페이스북/인스타그램(메타), 구글/유튜브, 네이버, 카카오 등이 있습니다. 페이스북 피드 광고, 인스타그램 스토리 광고, 구글/네이버/카카오의 배너 광고들이 그 예시입니다.
배너 광고는 목표에 따라 중요하게 여기는 지표 또한 달라지는데요. 목표에 따른 캠페인으로는 브랜드 인지도 향상, 유입(=트래픽) 증대를 위한 트래픽 캠페인과 가입/앱설치/매출 증대 등을 위한 전환 캠페인이 있습니다. 주요 지표로는 도달수, 노출수, 노출당비용, 클릭수, 클릭율, 클릭당비용, 전환수, 전환당비용, 전환율 등을 통해 성과를 측정할 수 있습니다.
2) 검색 광고는 배너 광고보다는 고관여자에게 광고 콘텐츠가 노출됩니다. 보통 배너 광고를 통해 상품을 인지하고 이후에 그 상품군이 필요할 때 키워드를 검색하여 구매하기 때문이죠.
즉 검색을 했을 때는 구매 직전일 가능성이 높습니다. 검색을 하는 것 자체가 이미 구매 의도가 있다는 것이니까요. 그러므로 검색 광고는 배너 광고보다 대상 모수는 적고 경쟁도가 치열하여 비용이 높지만, 상대적으로 구매로 이어지는 전환율이 높습니다.
제일 조심해야하는 점은 '숫자'입니다. 가장 중요한 만큼 가장 위험할 수 있는데요. 성과 측정에 초점을 맞추기 때문에 숫자에 현혹되기 쉽기 때문입니다. ROAS: Return On Ad Spend, 광고 수익률 - 가 주요 지표로 여겨지는 만큼 이 숫자'만을' 보게될 때를 주의해야합니다.
여기서 ROAS 1000%의 광고가 무조건 좋은 소재라고 판단할 수 없습니다. 기간과 비용 등 다른 수치들을 함께 봐야죠.
마케팅은 비용을 많이 쓸수록 난이도가 높아지므로 ROAS 수치만으로 판단할 수는 없습니다.
퍼포먼스마케팅과 그로스마케팅의 가장 큰 공통점은 '숫자'로 대변되는 데이터를 근거로 한다는 것입니다. 메타 광고의 매출 증대를 목표 전환 캠페인에서는 광고 비용과 ROAS 등의 수치를 중요시할 것이고요.
그로스마케팅의 경우 리텐션(재방문율/재구매율)을 개선하고자 했을 때는 재방문수, 재구매수의 절대적인 수치와 전체 방문 중 재방문수의 비중, 전체 구매 중 재구매수의 비중 등 상대적인 수치를 봐야할 것입니다.
마케팅을 하는 경우는 크게 인하우스와 대행사(에이전시)로 나뉩니다. 인하우스에서 퍼포먼스마케터로 광고 매체를 직접 운영하거나 (self-serving이라고 많이들 표현합니다.) 대행사와 논의하며 일하는 경우가 있고요. 대행사에서 퍼포마를 한다면 여러 고객사들을 맡아서 다양한 광고매체를 경험할 수 있습니다.
보통 전자(인하우스)에서 퍼포먼스마케터로 일하는 경우 그로스마케터처럼 일하는 상황도 자주 발생합니다. 매출 성장에 필요한 모든 마케팅들을 도맡아서 하다보면 꼭 유상 광고 매체만 운영하는 것이 아닌, 인스타그램도 관리하고, 제휴 마케팅도 진행하고, 프로모션도 관리하고, 자사몰 상세페이지를 기획할 수도 있기 때문이죠.
데이터를 기반으로 한 의사결정과 마케팅을 하기 위해서 데이터 환경이 구축되어 있어야 합니다. 퍼포먼스마케팅에서 주로 다루는 광고 매체들의 성과의 명확한 분석을 위해서는 기여(Attribution)와 접점(Touchpoints)에 대한 결정과 설정이 필요하기 때문입니다.
이를 위해 MMP(Mobile Measurement Partner)인 에어브릿지(Airbridge)나 앱스팔라이어(Appsflyer), 애드저스트(Ajdust)를 활용하는 것이고요. CRM 마케팅과의 연계 캠페인을 운영하기 위해서 브레이즈(Braze)와의 연동을 구현하기도 합니다.
그리고 결국 궁극적인 전환 성과를 판단하기 위해서 DB Data (User Data)를 연동하여 비교하기도 하죠. 데이터 분석의 깊이에 따라 사용자에 대한 이해도가 달라지는 만큼 데이터 파이프라인 구축은 중요합니다.
데이터파이프라인 구축을 지원하는
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 18, 2024
정답은 둘 다입니다. 기업의 성장을 위해 어떠한 수단이든 동원한다는 해킹(Hacking)의 개념 하에 그로스 마케팅이 속하기 때문입니다. '성장'이라는 말이 모호하게 느껴지지만, 결국 성장은 기업의 수익을 올리는 것이라 볼 수 있습니다. (매출, MAU, 회원수, 앱설치수 등 대다수의 지표가 결국은 수익화를 위함이죠.)
전 지금이야 그로스마케터이지만 그전에는 그냥 마케터였고요. 매출을 올릴 수 있는 모든 활동이 마케팅이라고 생각했고요. 실제로 18년도 글을 보니 다양한 일을 한다고 써뒀네요.
지금 와서 보니 신생 브랜드의 브랜드 마케터라고 볼 수 있겠습니다.
크게는 MD와 콘텐츠 마케터, 그리고 광고 운영도 했으므로 퍼포먼스 마케터의 업무가 섞여있던 것으로...
즉 저는 경험적으로는 그로스마케팅이 성장을 위해 무엇이든 하는 마케팅이라고 생각하는데요! ( MD가 M:뭐든지 D:다한다로 해석된다는 것처럼요.) 신기하게도 그로스마케팅이 뭔지 몰랐어도 열심히 성장에 집착하며 살다 보니 진짜 그로스마케터가 되었습니다.
성장(Growth)과 해킹이 결합된 단어, 그로스 해킹에서 비롯된 마케팅 방법으로서 고객의 반응에 따라 제품 및 서비스를 수정해 나가는 방식으로 시장이 원하는 제품, 고객이 원하는 커뮤니케이션 채널을 찾아가는 것을 의미합니다. 이렇게 나오네요!
https://www.google.com/search?q=그로스마케팅
이외 광고 영역을 살펴보고 그 주체나 설명을 보면, 그로스마케팅과 퍼포먼스마케팅의 연관성도 엿볼 수 있네요.
그로스해킹이라는 개념은 Sean Ellis와 Andrew Chen에 의해 알려졌는데요. 전통적인 비즈니스(e.g. 제조업 등)에서 분리되어 있던 상품팀과 마케팅팀이 디지털 프로덕트(e.g. 페이스북과 같은 서비스)에서는 경계가 모호해졌고 프로덕트의 성장을 위해 이를 따로 구분하지 않은 그로스팀이 탄생합니다. (e.g. 2008년 페이스북의 그로스팀) 페이스북의 그로스팀이 이뤄낸 성과는 따로 다뤄 보도록 하겠습니다.
(참조) 페이스북 그로스팀의 탄생: 10억 명의 사용자를 확보하는 방법
https://gopractice.io/skills/growth_hacking/
위에서 '그로스'의 탄생이 전통적인 비즈니스에서 최근 디지털 프로덕트의 변화에 의한 것이라 언급했는데요. 그 부분을 비즈니스 프로세스로도 설명할 수 있겠습니다. 과거, 사업을 만드는 과정은 일방향에 가까웠습니다. 기획을 한 후, 그에 맞춰 생산을 하고, 판매를 했죠.
하지만 최근에는 선형이라고 보기 어렵습니다. 유통/판매 측면에서는 '크라우드펀딩'처럼 기획을 하고 판매를 한 뒤 수량에 맞춰 생산을 하는 경우도 있고요. 홈페이지에 썸네일을 여러 개 올려 클릭률을 확인한 후 반응이 제일 좋은 것으로 확정하는 것도 선형보다는 원형에 가깝다고 볼 수 있습니다.
예약구매, 클릭, 후기 등으로 소비자들의 피드백을 반영, 개선점을 보완하여 상품을 재생산하거나 서비스를 재배포하며 원형의 프로세스를 구성하죠.
애자일과 스프린트의 개념에 대해서 말하자면 또 하나의 글이 필요하겠지만, 실질적으로 그로스해킹/그로스마케팅 씬에서 해석되는 내용은 가볍고 빠르게 실험 하나 운영해 보자 - 에 가깝습니다. 이 그로스해킹 스프린트는 위의 원형 비즈니스 프로세스와도 매우 유사한데요.
문제를 정의하고 가설을 수립한 뒤 실험을 운영해서 결과를 도출하고 또 그 결과에서 문제를 정의하여... 계속해서 문제에서 개선점을 찾아 실험안을 운영하는 것이 그로스 스프린트입니다. 결국 모든 것은 맞닿아있죠!
개념만 얘기하면 모호하니 사례를 말씀드릴게요. 커머스 쿠폰 마케팅 관련 그로스 스프린트 제안 건인데요.
왼쪽의 앰플리튜드(Amplitude, Product Analytics)를 통해서 매출에 기여하고 있는 쿠폰 현황을 분석하고 오른쪽의 쿠폰을 통해 구매한 유저와 쿠폰 없이도 구매한 유저를 구분하여 재구매율을 확인해 보는 것입니다.
*하단의 예시 중에는 데이터 확인 부분에 속합니다.
제품의 기획-생산-판매 외에 우리에게 더 친숙하고 유명한 서비스들의 사례를 들어볼게요.
위의 그로스해킹의 대표적인 사례 중, 그로스마케팅에 가깝다고 할 수 있는 것이 바로 드롭박스의 '친구추천'입니다. 친구추천 꽤 자주 보고 계시지 않으신가요? '추천'이라는 기능을 활용하기 때문에 바이럴마케팅의 일환으로도 볼 수 있습니다. 마켓컬리에서도 무신사에서도 볼 수 있네요!
위에서 언급했던 스프린트 하나에도 필요한 직군이 5명이 필요합니다.
데이터를 보는 데이터 분석가, 서비스의 개선안을 기획하는 기획자, 이를 디자인해 주는 디자이너, 개발로 구현해 내는 개발자, 개선된 기능을 홍보해 주는 마케터까지... 최소 3개~5개의 직무가 협업하여하는 일이죠.
양승화 님의 그로스해킹 책에서는 그로스해킹을 이처럼 정의합니다.
크로스펑셔널한 직군의 팀원들이 모여서
핵심지표를 중심으로 실험(스프린트)을 통해 배우고
이를 빠르게 반복하며 제품/서비스를 성장(Growth!)시키는 것
그로스매니저/그로스컨설턴트로 재직하면서 양승화 님의 '그로스해킹'책을 정말 인상 깊게 읽었습니다. 이를 PPT 자료로 만들어 회사 내부적으로 공유회를 열기도 했고요. 앞으로 브런치에 책 내용에 회사(마티니)의 업무, 제 개인적인 경험을 녹여서 계속해서 글을 써보도록 할게요!
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
June 18, 2024
데이터 분석 관련 강의를 하게 되면 항상 하는 질문 입니다. '분석이 뭔가요?'
아마 이 글을 보는 많은 분들은 각자의 경험으로 답변들을 생각 하셨을 겁니다. 분석은 딱 떨어지는 정의가 아닌 일 하기 방식과 관련이 있다 보니 다양한 답변이 등장할 수 있고 그 답변이 모두 정답이 됩니다.
그러다 보니 분석을 처음 시작하는 사람들 혹은 이제 분석을 한지 얼마 안 된 분들은 분석이 막막하고 거창해 보입니다. 저 역시도 분석을 시작하고 한참 동안이나 분석을 멋진 무언가로 생각했습니다.
물론 데이터 사이언스와 같이 어려운 지식들을 가지는 예측이나 고급 통계적 지식을 활용하는 분석도 있지만 우리 일상적 비즈니스의 분석은 생각보다 어렵지 않습니다.
분석은 나눌 (분)에 쪼갤 (석) 한자로 구성되어 있습니다.간단한 풀이는 나누고 쪼개는 걸 분석이라 정의하고 있습니다.좀 더 덧붙이자면, 복잡한 내용을 이해하기 위해 대상을 이루는 요소로 나누어서 생각하는 것을 '분석'이라고 합니다.
얼마전 패스트 푸드 서비스의 앱 구매 활성화를 목적으로 분석을 진행하였습니다. 먼저 특정 시간대 별 매출 차이가 있는지 확인했습니다. 앱 매출은 점심, 저녁 시간에 활발해지는 것을 확인했습니다.
앱의 어떤 주문이 활성화되는지 확인해보니,배달 주문과 원격 주문 모두에서 점심 저녁 시간대 활발해지는 것을 확인했습니다. 배달과 원격 주문은 지역과 연령에 따라 주문 형태가 달라질 수 있을 것 같았습니다. 지역별로 나누어서 분석을 해보니, 배달 주문은 직장인들이 모여있는 여의도, 강남, 구로, 종로 일대에서 주문이 더 많았고, 원격주문은 학생들이 많은 대학가 지역에서 높았습니다. 거기에 시간을 기준으로 다시 나누어 보니,배달 주문과 원격주문이 상승하는 시간대가 다른 것을 확인했습니다. 직장인들이 대상이 되는 배달 주문은 11시 주문이 높았고 원격주문은 12시가 높아졌습니다. 직장인과 대학생들이 주문 패턴이 높다면 주말 / 주중으로 나누어 보면 또 다른 패턴이 나올 것 같습니다.주말은 베드타운 위주에서 주문이 높아지는 것을 확인하였습니다. 이제 나누어진 조건을 조합하여 우리 고객의 특성을 분류하고 거기에 맞는 CRM 전략을 세울 수 있었습니다.
전체 고객
= 배달 주문 고객 + 원격 주문 고객
= 지열별 주문 고객
= 시간대별 주문 고객
= 요일별 주문 고객
+날씨별 고객, 쿠폰별 고객, 상품별 고객, 프로모션별 고객, 단품/세트 고객, 가격대별 고객, 주문횟수별 고객
앞서의 예시와 더해서 나누어서 분석해 볼 조건들은 무수히 많습니다.
특별히 대단한 분석을 진행한 건 아닙니다. 그저 전체 고객이라는 복잡한 내용을 적절한 기준으로 나누어서 생각해보니 고객 특성을 이해할 수 있었습니다.
June 17, 2024
왜 유니콘 스타트업에서는 앰플리튜드를 쓰는 그로스마케터를 구할까?
웹/앱 서비스 내에서 사용자들의 행동을 분석할 수 있는 프로덕트 애널리틱스(Product Analytics), 서비스 분석 툴입니다.
앰플리튜드는 프로덕트 애널리틱스(Product Analytics)입니다. 단어가 영어일 뿐, 직역하면 서비스 분석 솔루션/툴입니다. 온라인 비즈니스, 서비스, 프로덕트, 마케팅 서비스들을 도와주는 기능들을 솔루션(Solution)/툴(Tool)이라고 많이 지칭합니다. 특히, 마케팅 쪽에서는 마테크 솔루션(Mar-tech Solution), 마테크 툴(Mar-tech Tool)이라고도 하죠.
가장 유명한 마테크 솔루션으로는 구글 애널리틱스(Google Analytics)가 있습니다. 무료인 만큼 대중성이 높고 자사몰이 있는 웹 서비스를 하신다면 들어보셨을 것입니다. 이전에는 앱이 약하다는 단점이 있었지만, 최근 GA4는 앱까지 커버합니다.
GA4가 앱까지 커버한다 해도 아직 앱 분석의 디테일은 앰플리튜드가 강합니다. 즉 GA는 웹(Web)>앱(App), Amplitude는 앱(App)>웹(Web)의 순으로 장점이 있습니다.
또한 구글애널리틱스는 사용자를 서비스 웹/앱에 들어오게 하는 유입에 초점이 맞춰져있습니다. 사용자 획득이라고 하여, UA(User Acquisition)으로도 이야기하는데요. 모든 서비스의 첫 시작이라고 할 수 있습니다.
유튜브를 구독하기 위해서, 무신사에서 상품을 사기 위해서, 밀리의 서재에서 책을 읽기 위해서는 결국 유튜브, 무신사, 밀리의 서재에 유입되어야 하니까요. 즉 목표가 되는 전환을 위해서는 유입이 필수 요건입니다.
일례로 구글애널리틱스는 사용자의 유입을 만들어내는 채널(Organic, Paid, Refferal)의 데이터를 세부적으로 확인할 수 있습니다. (물론 앰플리튜드로도 확인할 수 있습니다.)
UA 관점 (User Acquisition) 이후로 언급되는 것은 리텐션 (Retention)인데요. 첫 방문, 첫구매로 사용자의 행동이 끝난다면 서비스가 장기적으로 살아남기는 어렵겠죠? 이에 따라 두 번, 세 번 방문하고 또 전환되는 재방문과 재구매가 중요합니다.
(*코호트: 동일 특성을 가진 사용자의 집단화) 충성 사용자들의 코호트를 분석하여 특성을 파악하고 다른 사용자들이 충성 사용자가 될 수 있도록 유도할 수 있습니다.
즉, 구글 애널리틱스가 UA에 강점이 있는 솔루션이라면 앰플리튜드는 리텐션에 강점이 있는 솔루션이라고도 이야기할 수 있겠습니다. (물론 GA도 Retention을 볼 수 있고, 앰플리튜드도 UA를 볼 수 있습니다.)
스타트업 쪽에서 데이터 분석 역량을 요하는 직군에게는 우대 사항 혹은 자격 요건이 됩니다. 오늘 기준 원티드에서 찾아본 채용 공고인데요.
채널톡의 마케팅 매니저 채용 공고 내에도 우대사항으로 세일즈포스(아마 태블로겠죠?), 앰플리튜드 등 데이터 솔루션을 통한 성과 측정이 언급됩니다.
왜 앱 데이터를 분석해야 할까요? 더 좋은 앱을 만들기 위해서겠죠. 앱 데이터는 무엇으로 구성될까요? 사용자들의 정보와 행동에 의해서 앱 데이터가 쌓입니다.
사용자들이 불편을 느끼는 지점이 사용자들이 이탈하는 지점일테고, 불편을 개선하면 이탈률이 낮아지고 잔존율이 높아지며, 잔존율이 높아지면 전환의 대상이 되는 모수가 많아지기 때문입니다. 즉 더 많은 전환을 유도할 수 있게되어 서비스가 목표하는 KPI - 매출이나 회원수 등 - 을 달성할 수 있게됩니다.
앰플리튜드를 사용하면
대시보드는 여러 차트의 구성으로 이루어져있는데요.
예를 들어 UA 대시보드라고 하면, 첫방문수 추이(차트1), 가입수 추이(차트2), 첫구매수 추이(차트3), 첫방문을 광고 매체 별로 쪼갠 것(차트1-1) 등으로 구성될 수 있겠습니다.
이외 데이터에 대한 접근성을 높여서 회사 구성원들의 데이터 기반 의사 결정 (data-driven) 의사결정을 돕습니다. 데이터를 sql, python으로만 추출하는 경우 이 데이터 스킬셋이 있는 사람들만 데이터를 추출할 수 있는데요. Amplitude는 한 번 도입해두면 차트를 그리는 것이 훨씬 쉬워, 원하는 것을 보기도 쉽습니다.
마지막으로 데이터의 연동이 빠르다는 것 또한 장점입니다. 어제의 매출 데이터도, 오늘 오전의 유입 데이터도 바로 확인할 수 있습니다.
마케터와 서비스기획자(PM/PO), 데이터 분석가(Data Analyst), UIUX 디자이너 등 여러 직군에서 활용할 수 있습니다.
전체 구성원들이 함께 확인할 수 있는 KPI 대시보드
마케터가 사용하는 마케팅 대시보드
서비스기획자(PM)이 사용하는 프로덕트 대시보드
디자이너가 사용하는 디자인 대시보드 등이 있습니다.
무료 버전이나 구독 모델을 사용해볼 수 있습니다.
앰플리튜드 정규 도입은 한국 공식 리셀러인 AB180/CJ맥소노미를 통해 진행할 수 있습니다. 이후 기획자들의 택소노미 설계와 개발자들의 구현을 통해 도입이 완료됩니다.
앰플리튜드를 한 번 사용하면 없는 것을 상상하기 어렵습니다. 앰플리튜드의 효능을 체감하는 곳들은 많습니다. 29CM, 무신사, SSG, 올리브영 등 '앱'이 중요한 주요 커머스들은 많이들 사용합니다!
(참조) 29CM의 데이터 그로스팀의 데이터 분석가 분이 쓰신 글
앰플리튜드의 한국 공식 판권은 AB180과 CJMaxonomy(CJ맥소노미)가 가지고 있습니다. 제가 재직 중인 마티니아이오(martinee.io)는 컨설팅펌입니다.
마티니의 그로스팀은 Amplitude를 도입할 때 택소노미 설계를 도와주고 데이터 파이프라인을 구축을 지원하며, 대시보드의 기획과 제작을 돕습니다. 즉 앰플리튜드가 '참고서'라고 했을 때 이를 판매하는 서점은 AB180과 CJ맥소노라면, 마티니는 과외 선생님입니다. 어떤 식으로 과외가 진행되는지, 시연을 원하시는 분들은 연락주세요!
June 17, 2024
지표에 관해 경험한 여러 이야기를 가져와 봤습니다.
인간의 욕심은 끝이 없습니다. 돈은 많이 벌고 싶지만 여유로워지고 싶고, 좋은 지위와 명예도 가지길 원합니다. 하지만 이 모든 것들을 한 번에 이룰 수 없습니다. 차근차근 하나씩 달성 계획을 세워야 합니다. 하물며 개인의 관점에서도 한 번에 할 수 없는데 더 복잡한 비즈니스에서 어떻게 모든 지표가 좋아지길 바랄 수 있을까요. 분명 모든 지표가 중요한 건 맞지만 비즈니스가 처한 상황과 목표에 따라 적절한 지표를 정하는 것이 필요합니다.
'고객들에게 만족을 주는 서비스 만들기'는 좋은 목표이지만 데이터화 하기 어려운 목표입니다. 만족이라는 기준은 매출이 될 수도 회원 수가 될 수도 트래픽이 될 수도 있습니다.
앞의 단계에서 비즈니스의 상황과 목표가 정해졌다면 목표들을 지표화 할 수 있습니다.
지표를 나누는 방법은 많지만 주로 '집계'와 '비율'로 표현할 수 있습니다.추가로 광고 비용에 대한 효과 관점의 '비용' 지표와 지표의 구성 요소로 나누는 '파생' 지표로 구분할 수 있습니다.
예를 들어
- 오늘 방문한 유저 수 : 집계
- 방문 유저 대비 구매 수 : 비율
- 오늘 방문한 유저의 획득 단가 : 비용
- 방문한 유저는 광고 유저와 자연 방문 유저로 구분 : 파생
역시나 상황에 따라 어떤 형태의 지표를 세우고 바라볼지 정해야 합니다.
서비스를 사용하는 사람도 서비스가 있는 세상도 매일 변화하는데 서비스라고 고정적일 수가 없습니다. 그렇기 때문에 데이터 분석과 지표는 닭과 달걀의 관계입니다. 데이터 분석은 지표의 변화로부터 상황을 이해하는 것이고, 데이터 분석의 결과로 우리 서비스에 적절한 지표의 기준들이 다시 수립되어야 합니다.
메타도 구글도 모두 목표 지표가 있습니다. 그렇다면 해당 지표를 우리 서비스에 가져온다면 좋은 지표가 될 수 있을까요?좀 더 이해를 편하게 하기 위해 축구팀의 지표는 골, 슈팅 성공율, 패스 성공율, 점유율 등이 있습니다. 이를 우리 서비스에 가지고 오면 되나요?축구팀과 메타 처럼 다른 서비스의 좋아 보이는 지표도 우리 서비스에 맞지 않을 수 있습니다. 우리 서비스에 맞는 지표를 찾아야 합니다. 토스가 MAU로 비즈니스 성장을 기사에서 표현했다고 하더라도, 우리도 MAU를 쓴다면 [린 분석]에서 얘기하는 허상 지표가 될 뿐입니다.
June 14, 2024
좋은 소재 만드는 방법이 있어요?
“아니, 없어요.”
없었어요?
“없어요!!!”
아~ 있었는데?
“아니, 그냥 없어요!!!”
맞아요. 없어요.
아니, 좋은 소재 만드는 방법을 논하기 전에 근본적인 물음을 하나 던져 볼까요? 퍼포먼스 마케팅이 뭐죠?
저마다의 정의가 조금씩은 다를 수 있겠지만 ‘광고의 성과를 고도화하기 위한 끊임없는 테스트와 검증의 반복’이라 할 수 있을 것 같아요.
소재를 게재하고, 성과를 분석하고, 성과에 따라 즉각적으로 대응하고, 새로운 매체를 끊임없이 발굴하고, 타게팅을 변경하고, 예산을 다시 분배하는 등의 총체적인 업무의 반복이 퍼포먼스 마케팅이라고 할 수 있겠지요.
물론 요즘은 많은매체들이 머신 러닝으로 자동으로 최적화합니다. 하지만 데이터를 해석하고, 다음 방향성을 제시하고, 이슈에 대응하는 건 여전히 퍼포먼스 마케터와기획자의 몫입니다. 그렇기에 광고 소재의 성과는 마냥 머신이 열일 하기를 바라는 기도 메타가 아닌 사람, 즉 우리 광고쟁이들의 몫이죠.
그렇기에 우리는모든 방법을 동원해서 모객 단가를 낮추고, 더 많은 타겟에게 도달하고,더 많은 전환을 일으키고, 더 많은 매출을 올리기 위해 노력합니다. 바꿔 말해 KPI라는 데이터를 달성하기 위함이죠. 그렇다면 좋은 소재는 어떤 소재일까요? 당연히 좋은 성과, 즉 목표하는 데이터를 달성하는 소재겠죠?
그래서 우리는좋은 소재와 나쁜 소재를 성과, 즉 데이터에 기반을 두고 구분합니다.
정량적인 구분은 명확하지만, 정성적인 판단은 어려운 상황이죠. 과거 전통적인 마케팅이나 성과를 측정할 수 없는 브랜딩 목적의 광고 소재는 비교적 좋고 나쁨을 구분하기에 용이했다면 지금의 퍼포먼스 마케팅에서의 좋은 소재를 구분하는 건 참 어려운 일입니다.
자, A라는 소재가 있다고 가정해 봅시다. 미적으로 보기 좋고, 디자인이 세련되고, 브랜드의USP를 잘 담고 있는 소재가 있습니다. 광고주께서도 만족스러워합니다. 그런데 막상 이 소재의 데이터를 까봤더니 노출도, 단가도, ROAS도 아주 엉망이네요? 그렇다면 이 소재가 정말 좋은 소재가 맞을까요?
그럼, 반대의 경우,B 소재를 가정해 볼게요. 일정이 너무 촉박한 나머지 퀄리티도 떨어지고, 카피도 뭔가 애매하고, 브랜드 톤 앤 매너와도 어울리지 않는 소재를어쩔 수 없이 게재하게 됐습니다. (실제로 현업에서는 이런 일은 없습니다. ㅎㅎ 적어도 마티니 내에서는 말이죠) 그런데 이게 웬일인가요? 성과가 너무 잘 나오고 있는데요? 그럼 이건 좋은 소재일까요? 나쁜 소재일까요?
참 애매해 보여도 답은 간단합니다.
모로 가도 서울만 가면 된다는 말이 있듯이, 뭐가 됐든 좋은 성과를 기록한 B 소재가 더 좋은 소재가 되겠습니다. 물론 원론적인 말이기 때문에 정답이 명확합니다. 하지만, 이 정답을 달성할 수 있는 명확한 방법은 없는데요. 그렇기 때문에 우리는 ‘정답에 가까울 수 있도록’ 여러 조건을 갖춘 소재를 제작해야 합니다. 그 조건을 하나씩 파볼게요.
아무리 멋진 카피를 작성하더라도, 아무리 멋지고 예쁜 디자인을 하더라도 광고는 결코 예술이나 작품이 아닙니다. 철저히 상업이고 판매를 촉진하기 위한 수단이죠. 그렇기 때문에 우리는 ‘세일즈’라는 명확한 목적을 담아 광고 소재를 기획해야 합니다.
우리가 목적을 담지 않으면 고객의 입장에서는 “그래서 하고 싶은 말이 뭐야?”라는 느낌이 들겠죠? 쉽게 말해 고객이 우리의 제품이나 서비스를 구매해야만 하는 명분, 그 알맹이가 있어야만 온전히 광고의 기능을 할 수 있고, 나아가 구매까지 연결될 수 있습니다.
퍼포먼스 마케팅의 플랫폼은 디지털 채널이죠. 디지털 채널의 특성은 과거 전통 매체와는 다르게 휘발성이 강하고, 빠르게 지나가는 경우가 많습니다.
따라서 광고 소재에 집중할 시간적 여유도 적을 뿐더러 타겟 유저의 이목을 끌기도 쉽지 않죠. 그렇기 때문에 되도록 한눈에 잘 읽히도록 간결하게 커뮤니케이션하는 게 유리합니다. 내가 쓴 카피를 소리 내 읽어보고, 비율을 축소해서 작은 지면에서도 한 눈에 읽히는지 스스로 체크해보세요. 별거 아닌 것 같아도 꽤 도움이 된답니다.
고객은 생각보다 우리에게 관심이 많지 않습니다. 안타깝지만 사실이죠. 그렇기에 우리는 한 마디를 던지더라도 값지게, 알뜰하게 써야 합니다. 다행히 우리의 광고가 고객에게 도달했다고 생각해 봅시다. 그런데 의미가 불분명해요.
고객은 우리가 전하려는 의미를 탐구하고, 해석하고, 유추하지 않아요. 그냥 빠르게 지나갈 뿐이죠. 그렇기에 우리는 가급적 오인지의 요소 없이, 여러 방면으로 해석될 일 없이 분명하고 정확하게 커뮤니케이션하는 게 중요해요.
디지털 플랫폼 뿐만 아니라 어떤 미디어도 오직 ‘광고만을 위한’ 지면은 많지 않습니다. 브라우저 내에도, 옥외 광고판 주변에도, 우리집 거실에 놓인 TV에도 모두 시선을 분산시킬 수 있는 것들것 산재해 있죠.
그렇기에 광고 소재는 가독성과 가시성이 정말 중요합니다. 그래서 소재를 기획할 때도 되도록 노출 지면을 미리 확인하고 해당 지면에 잘 노출되기 위해서는 어떠한 컬러와 레이아웃, 어떤 컨셉으로 노출될지를 예측하고 기획해야 더 나은 성과를 기대할 수가 있습니다. 광고주의 가이드와 매체의 가이드를 해치지 않는 선에서 여러분의 기획력을 마음껏 펼쳐보세요.
잘 보이게, 간결하고 정확하게 커뮤니케이션 하더라도 고객의 입장에서는 광고는 그저 광고일 뿐입니다. 그렇기 때문에 그들의 이목을 끌 수 있는 방법은 그들이 듣고 싶어 하는 이야기를 해주는 것이죠.
게임 광고 소재를 예로 들어 볼게요.
‘새로 출시한 우리 게임이 엄청 재미있으니 다운받아보세요!’ 와 ‘우리의 신상 게임을 다운받으면 어마어마한 보상을 드려요!’ 중에 어떤 메시지가 더 높은 성과를 기록할까요?
당연히 팩트의 나열인 전자보다는 유저 입장에서 베네핏이 강조된 후자의 메시지가 더 반응률이 높겠죠? (물론, 이건 단적인 예시일 뿐 모든 상황에서 적용되는 건 아닌 점은 참고해 주세요)
사실 이건 퍼포먼스 마케팅뿐만 아니라 브랜딩 캠페인을 포함한 모든 광고 홍보에 적용이 되는 부분이지요. 하지만 우리는 이 부분을 놓치는 경우가 굉장히 많아서 여러 번 강조해도 지나침이 없답니다.
만들어진 광고 소재를 광고주께 제안하기 전에 한 번 더 체크해보세요. 내가 고객의 입장이라면, 이 광고가 과연 매력적으로 보일까를 말이죠.
물론 이 외에도 갖춰야 할 것들을 꼽자면 여러 가지가 있을 수 있겠지만 기본적으로는 위의 내용들에 충실하면 적어도 정답은 맞히진 못하더라도 실패할 확률은 많이 줄어들 수 있을 거예요.
광고 기획자든, 퍼포먼스 마케터든 누구도 감히 마케팅의 정답을 말할 수는 없을 겁니다. 항상 입버릇처럼 하는 말이지만 우리 광고쟁이들은 정답을 말하는 사람이 아닙니다. 정답이 아닌 것을 정답으로만들어가는 사람들이지요. 데이터를 해석하고, 테스트의 구조를 계획하고, 인사이트를 도출해서 끊임없이 캠페인의 성과를 개선하는 게 우리가 할 수 있는 최선의 노력이자 방법이 될 겁니다.
이 짧은 글이 여러분의 광고 여정에서 조금의 도움이 되길 바랄게요. 고맙습니다.
June 14, 2024
왜 다들 데이터드리븐을 이야기할까요?
데이터드리븐의 중요성을 논하기 전에, 어제 회의를 떠올려 보면... 회의 때 다들 어떤 이야기를 하고 계신가요?
눈치채셨나요?
같은 상황(가입 과정, UI, 상품 매출, 체류시간)에 대해서 이야기하고 있는데 숫자가 더해진 것만으로 내용이 구체적이 되었습니다.
As-is의 상황은 상황 설명과 추측으로만 이루어져 특정 팀을 탓하는 것처럼 들리기도 하네요. (마케팅팀, UIUX팀, 상품팀, 프로덕트팀...에게 잘못을 전가하는 느낌이 묘하게 들죠.) 이에 반해 To-be의 상황은 상황 설명에 숫자가 붙고 비교군이 명확해지면서 문제를 정확히 직시하게 해줍니다.
✅ 카카오로 간편 가입하면 핸드폰 인증은 필요 없으니, UI에서 카카오를 좀 더 강조한 A/B 테스트해보시죠!
✅ 개선안 내에서 어떤 영역의 클릭률이 가장 높고 어느 영역에서 이탈하는지 추가 분석해볼까요?
✅ 클릭률이 높은 상품들의 썸네일들을 모아서 다른 점이 있는지 인사이트 찾고, 이미지 A/B 테스트 운영해보죠!
✅ 신규 캠페인에 의해서 유입 채널별 비중이 달라졌는지 확인해보고 사용자 특성 및 체류시간 점검해보죠.
구성원 별로 한 상황에 대해 여러 측면의 추측을 하는 것이 아닌, 동일한 시야를 가질 수 있게 되어 의견 교환이 훨씬 원활하고 빠르게 같은 결론에 도달할 수 있죠. 결국 데이터드리븐은 내 머릿속 드리븐이 아닌, 팀장님 머릿속 드리븐도 아닌, 사장님 머릿속 드리븐(....!)도 아닌
데이터드리븐의 중요성은 인지했다면 그 다음은 무엇일까요?
데이터드리븐 의사결정과 그것이 가능해지는 환경을 구축하는 것이겠죠.
보통은 엑셀, 구글 스프레드시트, PPT등으로 데이터를 봅니다. 엑셀/스프레드 시트의 단점은 숫자의 나열이기에 표를 해석하기가 쉽지 않다는 것이고 (물론 엑셀로 그래프를 구현할 수 있지만요!) 엑셀/시트를 raw data로 그래프를 그려 PPT에 얹으면 보기는 좋아지만 수작업이 필요하다는 것이 단점입니다.
특히 마케터들은 다수의 광고 매체와 MMP, 내부 DB의 데이터를 함께 봐야하므로 아무리 pivot을 돌린다고 해도 재가공해야하는 rawdata가 꽤나 많고 일간/주간 성과를 정리하는 것이 결국 시간을 왕창 잡아먹는 업무가 되죠.
결국 대시보드의 가장 좋은 점은 '자동화' 입니다. 직접 다운로드 받던 데이터들은 API로 호출해서 받아내고, 직접 정제하던 데이터들 또한 미리 정의해둔 데이터 스키마에 의해 분류되어 적재됩니다. 그래프, 필터, 전일/전주/전월 추이 등 형식을 미리 정해두면 데이터가 자동 업데이트되며 값은 채워집니다.
태블로 대시보드를 제작하기 위해는 4단계의 프로세스가 필요합니다.
환경 점검 > 데이터 수집 > 데이터 저장 > 데이터 시각화인데요.
자세한 내용은 다음 번 글에서 다뤄보도록 하겠습니다!
June 14, 2024
데이터 분석에 있어 좋은 지표를 수립하는 건 필수적입니다.
다만 문제는 봐야 할 지표가 많기 때문에 어떤 지표부터 봐야 할지 막막한 경우가 많습니다.상황에 적절한 지표를 세우기만 해도 비즈니스 분석 문제는 훨씬 간단해지고 쉬워집니다. 지표가 없다는 것은 고장 난 나침반으로 북쪽을 찾아간다는 것과 똑같습니다.
이러한 관점에서 AARRR 프레임워크는 하나의 가이드가 될 수 있습니다.AARRR은 서비스를 사용하는 유저의 행동 관점으로 나누어 비즈니스 상황을 점검할 수 있게 도와줍니다.
다만, AARRR에는 유입 관점의 광고 지표 단계가 없다 보니 Awareness(인지) 단계를 추가하여 A+AARRR 프레임워크로 각 단계별 주요하게 활용하는 지표, 그리고 지표들의 관계를 아래의 그림처럼 표현하였습니다.
페이드, 바이럴, 인플루언서 등 다양한 광고를 통해 유저는 서비스를 인지합니다. 고객은 인지에 대한 결과를 검색이나 클릭과 같은 행동으로 표현합니다.
- 광고비 + ROAS
- 노출 + CPM
- 클릭 + CTR, CPC, CVR
유저가 서비스에 들어오는 순간을 나타냅니다. 유저 획득 관점의 효과를 분석하기 위해 아래와 같은 지표들을 살펴볼 수 있습니다.
- 유저수 + DAU, MAU
- 앱 다운로드 + CPI
- 세션수 + 세션 시간
유저가 서비스를 탐색 하고 서비스를 이해하는 순간을 나타냅니다.
- 페이지뷰 + 이탈율, 종료율
- 회원가입 + 전환율
- 아이템뷰 + 전환율
비즈니스의 최종 목적인 매출을 달성하는 단계를 나타냅니다.구매에 영향을 주거나 비즈니스 건전성 지표들을 활용합니다.
- 거래수 + 거래유저
- 매출 + ARPU, LTV
유저가 서비스를 다시 사용하는 단계를 나타냅니다.상품의 가격이나 특성에 따라 방문이나 구매 주기가 달라질 수 있습니다.
- 리텐션율 + 방문리텐션, 구매리텐션
- 사용주기
서비스가 건강하게 성장하기 위해서는 바이럴을 통한 자연유저의 유입이 필수적입니다.바이럴이 잘 되고 있는지 혹은 친구 추천 등의 기능 성과를 판단할 수 있습니다.
- NPS
- WoM
- Viral coefficient
June 13, 2024
처음 코호트라는 용어를 들었을 때 생소한 용어만큼 개념도 그렇게 와닿지 않았습니다. '유사한 특성을 공유한 집단'이라는 개념이 언뜻 보면 명료해 보이지만 그래서 그걸로 '어떻게?' '왜?' 라는 물음은 쉽게 답을 얻기 어려웠습니다. 돌이켜보니 Cohort라는 분석을 새로운 개념으로 접근하다 보니 어려웠던 것 같습니다. 사실은 그냥 분석의 개념을 그대로 담고 있었는데 말이죠.
분석은 나눌(분) + 쪼갤(석)으로, 현상을 쪼개서 분석 가능하고 이해 가능한 수준으로 만들어 나가는 것을 의미합니다. 집단을 쪼개는 코호트와 유사하지 않나요?
예를 들어 전체 유저의 구매 전환율이 10%인 '재철 커머스'가 있다고 하겠습니다. 이를 신규 고객과 기존 고객으로 나누면 아래와 같이 전체 전환율로는 알 수 없었던 정보가 드러나게 됩니다.
✅ 전체 구매 전환율 : 10%
→ 신규고객 구매 전환율 : 5%
→ 기존고객 구매 전환율 : 15%
그럼 쪼개면 뭘 할 수 있을까요?
위의 예시를 이어서 보겠습니다.
'재철 커머스'에서 여름맞이 프로모션을 진행했습니다. 프로모션을 통해 매출이 늘어나고 구매 전환율이 10% -> 15% 증가하였습니다.
성공적인 프로모션으로 모두가 자축했습니다. 그러나 코호트 분석을 배웠던 마케터는 현상을 신규/기존 고객으로 쪼개보기로 했습니다.
✅ 기존 전환율
-> 프로모션 전환율
→ 신규고객 : 5% -> 6%
→ 기존고객 : 15% -> 22%
놀랍게도 신규고객과 기존고객에서 동일한 효과가 나타나지 않았습니다.
기존고객의 전환율과 매출이 훨씬 개선된 것을 알 수 있었습니다. 확인해 보니 이번에 준비한 프로모션 상품이 기존고객들에게는 매력적이었지만 신규 고객들은 해당 상품의 가격측면에 유인이 되지 않았습니다. 프로모션은 묶음 상품 위주의 객단가 플레이를 했기 때문입니다. 또한 신규고객 향 광고에서도 문제가 있었습니다. 프로모션 페이지로의 유입이 아닌 앞서 언급했던 묶음 상품으로 랜딩이 되다 보니 랜딩 후 이탈이 높아졌습니다.
다음에 동일한 프로모션을 준비했다면 아마 높은 확률로 유사한 매출을 만들지 못했을 겁니다. '재철 커머스'는 신규고객 향 상품과 광고를 통해서 이후의 프로모션 매출을 더 높여 나갈 수 있을 것입니다.
앞서 언급한 프로모션의 성과 쪼개기는 흔히 보는 Cohort 분석의 예시입니다. 코호트 분석은 고객을 나누는 분석 방법을 의미하는 것으로, 우리가 아는 리텐션분석, 세그먼트 분석, 퍼널분석 모두 코호트 분석으로 이해할 수 있습니다. 가장 대표적인 예시로 날짜별로 들어오는 고객들을 나누어서 보는 아래의 그래프를 많이 보셨을 겁니다!
코호트 분석을 한다는 건 거창하고 대단한 분석 방법을 하겠다는 것이 아닙니다. 그저 분석의 기초적 방법인 현상을 쪼개는 원리를 따르겠다는 것입니다. 사실 그렇다고 코호트 분석이 쉬운 건 아니지만, 코호트 분석을 잘하는 방법은 딱 하나 있습니다. 어떻게 쪼갤지 더 많이 고민하는 것입니다.
