디지데이가 소개한 유용한 아티클을 크리테오 코리아 블로그에서 만나보세요!
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최근 디지데이(Digiday)에 커머스 오디언스(Commerce Audiences)에 대한 흥미로운 아티클이 소개되었습니다. 커머스 오디언스가 무엇인지, 어떻게 만들어지는지, 그리고 광고주들이 이를 활용해 효과적으로 잠재고객을 타겟팅하는 방법까지 자세히 다루고 있는데요. 크리테오 코리아 블로그에서도 이 유용한 사이트를 소개해드리고자 합니다. 지금부터 커머스 오디언스를 제대로 이해하고, 실무에서 어떻게 활용할 수 있을지 함께 살펴보겠습니다!
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마케터들이 온라인에 있는 잠재고객과 연결되는 과정은 마치 술래잡기와 같습니다. 소비자들의 구매 여정은 여전히 발견(Discovery) → 고려(Consideration) → 결정(Decision) → 구매(Purchase) 라는 기본 단계를 거치지만, 이제는 더 이상 이 과정이 직선적으로 진행 되지 않습니다. 소비자들은 제품을 장바구니에 담았다가 떠나기도 하고, 수많은 리뷰를 읽으며 고민하기도 하죠. 때로는 소셜미디어에서 본 쇼핑 가능한 광고 한 번으로 단 몇 초 만에 구매 결정을 내리기도 하고, 어떤 경우에는 웹사이트, 디바이스, 플랫폼을 넘나들며 천천히 구매 결정을 내리기도 합니다. 즉, 마케터들은 이 복잡한 구매 여정 속에서 소비자와 효과적으로 연결될 수 있는 전략을 고민해야 하는 것이죠!
이커머스 시장은 빠르게 변화하며, 마케팅 기회도 순식간에 지나가는 환경입니다. 그럼에도 불구하고 많은 광고주들은 여전히 전통적인 인구통계 데이터(연령, 성별 등)나 고정된 특성을 기반으로 소비자를 타겟팅하고 있습니다. 하지만 이런 방식은 소비자가 현재 무엇을 하고 있는지, 구매 여정에서 어느 단계에 있는지 알 수 없다는 한계가 있습니다. 이 때문에 광고가 소비자가 이미 제품을 구매한 후에도 노출되는 등 비효율적인 예산 집행과 기회 손실이 발생하기도 합니다.
그러나, 매일 수백만 건의 온라인 거래가 이루어지며 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 이 데이터를 올바르게 분석하면, 소비자의 쇼핑 행동을 예측할 수 있는 커머스 오디언스(Commerce Audiences)를 구축할 수 있습니다. 이는 팬데믹 이후, 기술에 익숙하고 어디서든 구매하는 소비자들을 효과적으로 공략할 수 있는 새로운 마케팅 기회를 제공합니다.
이번 아티클에서는 디지데이(Digiday)와 크리테오(Criteo)가 함께 커머스 오디언스의 개념, 생성 방식, 그리고 이를 활용한 새로운 마케팅 기회를 소개합니다!
커머스 오디언스란 무엇일까요? 핵심만 짚어봅시다!
커머스 오디언스를 이해하려면 가장 먼저 커머스 데이터를 알아야 합니다. 커머스 데이터란 소비자가 제품을 검색하고, 비교하고, 탐색하며 구매 결정을 내릴 때 생성되는 모든 데이터 신호를 의미합니다.
매일 수백만 건의 온라인 거래가 이루어지며, 각 거래는 방대한 데이터 흔적을 남깁니다. 이 데이터는 오픈 웹에서의 다양한 소비자 행동을 반영하며, 대표적으로 다음과 같은 곳에서 생성됩니다 : 리테일 사이트, 검색 엔진, 온라인 커뮤니티 및 리뷰, 멤버십 프로그램, 제품 상세 페이지 이 모든 데이터를 모아 분석한 것이 바로 커머스 데이터이며, 이를 활용해 소비자의 구매 여정을 반영한 정확한 타겟팅 전략을 세울 수 있습니다.
크리테오의 에이전시 개발 담당 부사장 마이크 발라바노프(Mike Balabanov)는 이렇게 말합니다. “팬데믹 이후 커머스 환경은 급격히 변화했고, 유입되는 데이터의 양도 폭발적으로 증가했습니다. AI의 발전 덕분에 우리는 흩어져 있던 소비자들의 모든 신호와 행동을 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다” 즉, AI 기반의 정교한 분석을 통해 커머스 데이터의 가치를 극대화 할 수 있으며, 이를 바탕으로 마케터들은 고객에게 보다 개인화된 광고 경험을 제공할 수 있게 된 것입니다.
커머스 데이터가 커머스 오디언스의 핵심 요소일까요?
정답은 “그렇다” 입니다! 하지만 중요한 점은 커머스 데이터 자체만으로는 광고 타겟팅에 직접적인 도움을 주지 못한다는 것입니다. 커머스 데이터는 항상 체계적으로 정리되어 있거나, 모든 광고주에게 동일하게 적용될 수 있는 일괄적인 데이터가 아닙니다. 하지만, 광고 캠페인의 목표에 따라 다음의 세가지 주요 데이터 유형을 활용하여 커머스 오디언스를 구축할 수 있습니다 : 1. 콘텐츠 데이터 2. 상품 데이터 3. 사용자 속성 데이터
첫번째로, 콘텐츠 데이터는 관심사와 관련성을 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 한 사용자가 헤드폰에 관한 인터넷 기사를 읽고 있다고 가정 해 보겠습니다. 보통 전자기기 제조업체가 이 데이터를 활용해서 광고 타겟팅을 할 것입니다. 하지만, 다른 맥락에서 분석하면 더 많은 의미를 발견할 수도 있습니다. 이 사용자가 라이브 음악이나 스트리밍 서비스에 관심이 많아서 방문을 한 것일 수도 있고, 덜 분명하긴 하지만 여행이나 운동 중에 음악을 듣기 위한 제품을 찾고 있을 수도 있습니다.
두번째로, 상품 데이터는 방대한 범주에 속하며, 개별 SKU(Stock Keeping Unit, 상품관리 코드)의 다양한 속성을 포함합니다. 이 속성은 각 리테일러가 추적하는 상품 정보에 따라 다를 수 있습니다. 또한 상품 데이터에는 다음과 같은 정보가 포함 됩니다 : 구매, 검색, 재고, 브라우징 데이터
앞서 예로 들었던 소비자는 헤드폰을 구매하기 위해 다음과 같은 과정을 거칠 것입니다. 온라인 리테일러 사이트 방문 → 헤드폰 검색 → 브라우징 및 비교 → 리뷰 및 제품 정보 확인 → 구매 결정. 이 때, 검색된 제품의 특징 (예: 브랜드, 사용성, 스타일, 색상, 가격 등)모두 커머스 오디언스를 구축하는 데 활용 될 수 있습니다.
세번째로, 사용자 속성 데이터에는 위치 정보, 인구 통계학적 정보, 구매력 등 많은 마케터들에게 익숙한 기본적인 속성이 포함됩니다. 하지만, 이렇게 단순한 사용자 데이터 속성은 구매 행동과 결합되지 않으면 의도를 파악하기 어렵습니다. 즉, 사용자의 정체성만으로 구매의도를 판단하는 것은 한계가 있으며, 쇼핑 행동 데이터 (검색, 브라우징, 구매 기록)과 결합해야 더욱 정밀한 타겟팅이 가능 해 집니다.
커머스 오디언스가 어떻게 구축되는지 알았다면, 이제 어떻게 활용할 수 있을까요?
커머스 오디언스는 소비자의 쇼핑 행동을 기반으로 구축되기 때문에, 브랜드는 이를 구매 여정의 각 단계에 맞춰 최적의 타이밍에 맞게 마케팅을 진행할 수 있습니다. 즉, 소비자가 제품을 탐색하고(Discovery) → 고려하고(Consideration) → 구매를 결정하는 과정에서 커머스 오디언스는 그들의 관심사와 행동을 예측하여, 마케터가 각 구매 단계에 맞춘 맞춤형 캠페인을 실행할 수 있도록 도와줍니다.뿐만 아니라, 소비자가 아직 구매를 시작하지 않았더라도 구매 가능성이 높은 제품을 예측하여 먼저 노출할 수 있다는 점이 기존 타겟팅과 차별화되는 요소입니다. 즉, 커머스 오디언스는 “사람에게 제품을 맞추는” 방식으로 작동하는 것이 아니라, “제품을 사람에게 맞추는” 방식으로 더 정밀한 타겟팅을 가능하게 합니다.
새로운 게이밍 콘솔을 판매하는 전자제품 리테일러를 예로 들어보겠습니다. 이 리테일러는 게이머와 어린 자녀를 둔 부모를 주요 타겟으로 설정하고 싶어 합니다. 기존 타겟팅 방식을 이용한다면 인구 통계 데이터를 사용해 타겟 오디언스를 파악할 것입니다. 그러나 커머스 오디언스는 실제로 게임 콘솔을 검색하거나 관련 상품을 활발하게 탐색하고 있는 고객들 뿐만 아니라 비디오 게임과 관련된 콘텐츠를 찾아보고 있는 고객들의 행동 데이터를 바탕으로 구매 가능성이 높은 잠재고객을 정확하게 식별할 수 있습니다.
오늘날 마케팅 환경에서는 고도화된 데이터 분석, 방대한 데이터 세트, AI 기술이 결합되면서 소비자들이 구매 여정을 이동하는 과정에서 더욱 정밀한 타겟팅이 가능해지고 있습니다. AI는 사용자, 제품, 구매 패턴 간의 상관관계를 찾아내고, 이러한 유사성을 기반으로 오픈 웹(광범위한 디지털 환경)에서 높은 전환 가능성을 가진 쇼핑 패턴을 식별합니다.
크리테오의 제품 담당 부사장인 크러슈나 머천트(Krushna Merchant)는 “데이터 자산, 파트너십, AI가 함께 작용해 항상 존재해왔던 것들을 이해할 수 있게 해준다”며 “커머스 오디언스는 소음 속에서 신호를 찾는 것이 아니라, 한때 소음으로 간주되었던 것을 실행 가능한 신호로 전환하는 것”이라고 설명합니다.
기존 오디언스 타겟팅 방법과는 어떻게 다를까요?
커머스 오디언스는 실시간 쇼핑 행동을 기반으로 타겟팅할 수 있다는 점에서 기존 방식과 차별화됩니다. 이것이 중요한 이유는 두 가지입니다.
첫째, 커머스 오디언스는 고객의 특성보다 고객이 무엇을 하고 있는지, 행동에 더 많은 중점을 두기 때문입니다. 기존의 오디언스 타겟팅은 이상적인 고객 프로필(Ideal Customer Profile)이나 인구통계학적 데이터를 기반으로 합니다. 하지만 이러한 방식은 구매를 이미 마쳤거나 관심이 없는 소비자에게 광고가 표시될 수 있다는 한계가 있으며, 단순한 나이, 성별 정보만으로는 소비자의 관심사나 구매 의도를 제대로 반영할 수 없습니다.
두번째, 더 유연한 쇼핑 여정에 최적화된 접근 방식이기 때문입니다. 오늘날 소비자들은 한 환경에서 제품을 탐색(Discovery)하고, 다른 환경에서 구매(Purchase)를 완료하는 등 비선형적인 쇼핑 패턴을 보이고 있습니다. 이는 상품과 상품을 둘러싼 활동이 점점 더 중요해지고 있다는 것을 의미합니다. 커머스 오디언스는 특정 플랫폼에서의 개별 행동만 보는 것이 아니라 제품과 관련된 전체 쇼핑 여정을 분석하여 최적의 타겟에게 광고를 노출합니다.
크리테오의 제품 부문 부사장인 Krushna Merchant는 이렇게 설명합니다. “현대 소비자의 구매 여정은 수많은 데이터 포인트를 생성하며, AI는 이를 대규모로 분석해 숨겨진 패턴과 상관관계를 찾아냅니다.” 예를 들어, 러닝화를 구매하려는 소비자는 스마트 피트니스 트래커, 마라톤 훈련 기어에도 관심을 가질 가능성이 높습니다. 이 때, AI는 단순한 검색기록을 넘어서 숨겨진 패턴을 기반으로 동일한 광고에 관심을 가질 수 있지만 연관성이 없어 보이는 고객 (예: 가벼운 산책을 주로 하는 사람)과의 상관 관계를 발견할 수 있습니다. 이렇듯 커머스 인사이트는 기존의 단순한 타겟팅 방식에서 벗어나, 데이터 속 숨겨진 연관성을 찾아내서 더욱 정밀하고 효과적인 마케팅을 가능하게 합니다.
광고주는 어떤 준비가 필요할까요?
커머스 오디언스를 활용하기 위해 광고주가 특별히 준비해야 할 것은 많지 않습니다. 가장 중요한 것은 명확한 마케팅 및 세일즈 목표를 설정하는 것입니다. 브랜드가 보유하고 있는 퍼스트파티 CRM 데이터가 도움이 될 수 있지만, 고객 프로필, 상품 정보, 타겟 지역 등 RFP (제안서) 에 포함되는 기본적인 정보들 만으로도 쉽게 구축할 수 있습니다.
크리테오의 Mike Balabanov(마이크 발라바노프) 부사장은 이렇게 설명합니다. “브랜드는 자체 보유한 퍼스트 파티 데이터와 판매 데이터를 결합하여 커머스 데이터를 보완하고 판매하는 제품에 가장 관련성이 높은 커머스 오디언스를 찾을 수 있습니다. 퍼스트 파티 데이터는 캠페인이 관련된 오디언스를 더 잘 타겟팅하고 광고 노출을 최적화하며 궁극적으로 캠페인 목표를 달성하는 데 도움이 되는 귀중한 인사이트를 제공하기 때문에 항상 권장됩니다”
커머스 오디언스를 활용하기 위한 적절한 파트너를 찾는 방법은 무엇일까요?
커머스 오디언스를 효과적으로 활용하려면 올바른 기술 파트너를 찾는 것이 중요합니다.
첫 번째로 고려해야 할 요소는 데이터 규모와 활용 능력입니다. 커머스 오디언스의 정확성과 정교함은 데이터의 양과 질에 따라 달라지므로, 다양한 산업군의 리테일러 및 퍼블리셔와 강력한 파트너십을 구축한 기업을 선택하는 것이 중요합니다. 데이터 규모가 클수록 더욱 정교한 인사이트 도출과 효과적인 타겟팅이 가능해집니다.
두 번째 요소는 유연한 미디어 운영 및 캠페인 최적화 역량입니다. 디지털 광고 캠페인은 시간이 지남에 따라 목표와 타겟팅 전략이 변경될 수 있기 때문에, 브랜드의 니즈에 맞춰 다양한 데이터 신호, 패키징, 딜 구조 등을 맞춤형으로 조정할 수 있는 파트너를 선택해야 합니다. 특히 광고 구매 방식과 성과 측정 방식에 맞춰 유연하게 대응할 수 있는 기업이 적합합니다.
세 번째 요소는 개인정보 보호 및 데이터 보안 역량입니다. 개인정보 보호 및 투명한 데이터 활용이 점점 더 중요해지는 가운데, 광고주는 데이터가 합법적으로 수집되고 소비자의 동의 하에 투명하게 운영되는지 확인해야 합니다. 데이터 보호 역량을 갖춘 파트너와 협력해야 규제에 대한 리스크를 최소화할 수 있습니다.
크리테오의 Krushna Merchant 부사장은 “전통적인 오디언스 타겟팅은 ‘누가 구매하는가’에 초점을 맞추고, 소비자 프로파일이 곧 구매 의도라고 가정하지만, 커머스 데이터를 체계적으로 활용하는 파트너와 협력하면 ‘사람’이 아니라 ‘구매 이유’에 집중한 전략을 펼칠 수 있다”고 설명했습니다. 즉, 커머스 오디언스는 단순한 소비자 프로파일을 넘어 실제 쇼핑 행동과 제품과의 상호작용을 기반으로 보다 정밀한 타겟팅을 가능하게 합니다.
Originally published in English by Digiday.
