eMarketer[i]에 따르면, 전 세계 마케터 중 80%가 지난 12개월 동안 캠페인 효과를 향상시키기 위해 오디언스 타겟팅 기술에 투자한 것으로 나타났습니다. 그러나 올바른 오디언스에게 메시지를 전달할 수 있다고 생각하는 마케터는 34%에 불과했습니다.
기존의 오디언스 타겟팅은 보통 사회 인구학적 통계 정보, 광범위한 관심 그룹, 키워드 또는 과거 행동에 기반해 오디언스를 구축합니다. 그러나 이러한 데이터는 진정한 구매 의도를 반영하지 않기 때문에 비효율적이거나 관련성 없는 광고가 표시되어 노출이 허비되는 경우가 다반사입니다.
실제 소비자들은 만들어 놓은 깔끔한 틀에 껴맞춰지지 않습니다. 예를 들어보겠습니다.
자동차 마케터가 자동차와 스포츠에 관심이 많은 20~35세의 젊은 남성들을 타겟팅하고자 합니다. 암벽 등반과 하이킹을 즐기는 20세의 마르코에게 광고가 표시됩니다. 그러나 그는 친환경적인 이동 수단을 찾고 있는 중입니다. 기술적으로 마르코는 타겟팅 기준에 부합하지만, 그의 행동을 살펴보면 스포츠카 구입에 전혀 관심이 없음을 알 수 있습니다. 실제로, 그는 자동차가 아니라 자전거를 구입합니다.
의도 데이터는 타겟팅과 관련된 이러한 문제를 해결하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 의도 데이터는 특정 소비자가 어떤 사람이고 무엇에 관심이 있는지를 추측하는 대신, 관찰된 행동과 조치에 따라 오디언스에 도달할 수 있게 해줍니다. 높은 품질의 의도 데이터를 사용하면 가치가 높은 오디언스를 보다 효율적으로 타겟팅하여 궁극적으로 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 그 방법은 다음과 같습니다.
구매 의도 데이터란?
구매 의도 데이터는 특정 고객이 근 시일 내에 무언가를 구매할 가능성이 있음을 보여주는 모든 신호들로 구성됩니다. 여기에는 탐색, 장바구니에 담기, 상품 구매 등 실시간 및 이전 구매 행동이 포함됩니다. 다음과 같은 다양한 의도 신호를 관찰할 수 있습니다.
- 온라인 미디어와의 상호작용
- 웹사이트 방문 & 상품 검색
- 앱 설치
- 온라인 및 오프라인 거래
이상적으로, 구매 의도 데이터는 다양한 채널에서 수집되며 웹, 모바일 및 오프라인 매장에서 이루어진 상호작용들을 결합해 소비자의 여정에 대한 포괄적인 뷰를 제공합니다.
그러나 모든 의도 데이터가 같지는 않습니다. 고려해야 할 의도 데이터는 다음과 같습니다.
Facebook, Google 등의 폐쇄형 SNS 플랫폼, 트레이드 데스크, 수요측 플랫폼(DSP), 데이터 관리 플랫폼(DMP) 등 다양한 곳에서 구매 의도 데이터를 수집할 수 있습니다. 광고 성과는 기반이 되는 데이터의 품질에 달려 있으며, 의도 데이터라고 해서 다 같지는 않습니다. 구매 의도 데이터는 다음 사항을 충족해야 합니다.
- 폐쇄형 플랫폼과 검색을 넘어서 구매 의도에 대한 이해: 폐쇄형 플랫폼에는 많은 데이터가 존재하지만, 그러한 데이터는 폐쇄된 플랫폼 내에서 소비자의 여정을 이해할 뿐입니다. 또한 키워드 검색 데이터만으로 고객의 현재 의도를 잘 파악할 수 없습니다. 웹사이트, 앱, 매장 전반에서 이뤄지는 상호작용을 포함해, 그림 전체를 볼 수 있게 해주는 의도 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터는 고객들이 실제로 무엇을 구매하려고 하는지를 명확하게 보여줄 수 있습니다.
- 상품 카테고리에 대한 세부 목록: 관심을 가진 상품 카테고리가 세부적일수록, 광고가 더 정교하게 매치될 수 있습니다. 1, 2차 카테고리 이외의 카테고리에서 의도 데이터를 봐야 합니다. 예를 들면, 피트니스나 요가에 관심이 있는 고객이 아니라 고가의 요가 매트와 블록에 관심이 있는 고객을 타겟팅해야 합니다.
- 상품 카테고리 이외의 추가적인 정보 고려: 상품 정보에만 안주하면 안됩니다. 구매 의도 데이터는 또한 고객이 좋아하는 브랜드, 구매력(고가 또는 저가의 상품을 선호하는지 여부), 여성 또는 남성 상품을 더 많이 구매하는지 등을 말해줄 수 있습니다. 위에서 언급한 요가의 예를 다시 들어 보면, Adidas, Puma 등의 브랜드에 관심이 있고 요가 매트와 블록을 구매하려는, 구매력이 높은 여성들을 집중적으로 타겟팅하는 것입니다.
- 결정적 매칭에 의존한 기반: 여러 디바이스에서 소비자를 매칭시키는 가장 정확한 방법이자 표준으로 받아들여지고 있는 결정적 매칭(deterministic matching)은 오탐률이 적습니다.
- 방대한 아이덴티티 그래프: 그래프에서 고객이 많을수록, 더 많은 패턴과 행동을 파악할 수 있고 더 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다.
의도 데이터를 어떻게 오디언스로 연결시킬 수 있을까요?
디지털 광고 캠페인의 최고 오디언스는 이러한 모든 의도 신호들로 구축된 인마켓(in-market) 오디언스입니다. 인마켓 오디언스는 자사가 제공하는 것과 유사한 상품이나 서비스를 적극적으로 구매하는 소비자 그룹을 말합니다. 가까운 시일 내에 구매할 것이라는 의도 신호를 보이는 이들은 가치와 수익성이 높은 오디언스입니다.
의도 데이터를 오디언스로 전환하려면 인공 지능(AI)이 필요합니다. 정교한 AI는 수십 억 건의 소비자 이벤트를 분석하고 구매 행동들의 상관관계와 패턴을 파악할 수 있습니다. 이러한 상관관계와 패턴을 사용해 여러 다른 오디언스 세그먼트가 생성됩니다.
어떤 세그먼트가 생성될 수 있는지는 기술 공급업체마다 다르지만, 더 세부적일수록 더 효과적이기 때문에, 비즈니스에 꼭 맞는 고객을 정확하게 집어낼 수 있습니다. 구매 의도 데이터로 구축할 수 있는 인마켓 오디언스 예시:
홈트족: 주요 스포츠 브랜드를 구매하고 최근에 운동 및 피트니스 제품을 탐색 또는 구매한 고객.
하이엔드 홈 개조자: 다양한 홈 데코 웹사이트를 방문했고, 최근 고급 가구를 둘러보았거나 구매한 고객.
재택 근무자: 홈 오피스를 꾸미고 있으며 최근 웹캠과 모니터 같은 사무용 가구 및/또는 전자 제품을 검색 또는 구매한 고객.
크리테오는 올바른 오디언스에 도달하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
크리테오는 인터넷을 적극 검색하고 있는 25억 명 이상의 온라인 사용자들의 탐색 및 구매 행동을 관찰합니다. 수백 만 건의 이벤트가 수집되기 때문에, 상품에 대한 관심, 브랜드에 대한 연계감, 구매력 등에 기반해 이상적인 오디언스를 타겟팅할 수 있습니다.
크리테오의 셀프 서비스 플랫폼을 사용해 쉽게 오디언스를 구축하고 디지털 광고 캠페인을 진행할 수 있습니다. 수천 가지의 인마켓 세그먼트에서 선택해 잠재적으로 도달할 수 있는 고객들을 확인하고 실시간으로 선택을 변경할 수 있습니다.
지금 크리테오의 오디언스 타겟팅 옵션에 대해 보다 자세히 알아보시거나, 크리테오 플랫폼에 등록해 비즈니스에 가장 적합한 오디언스를 타겟팅하시기 바랍니다.
[i] 출처: Customer Experience 2019, Jun 6, 2019
