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– 국내 기업 마케터들을 대상으로 한 설문조사 토대로 온라인 광고 활용 현황 및 효율성 분석
– 리타게팅 광고, 2017년 진행된 온라인 광고 중 가장 효율적인 것으로 나타나
[크리테오 보도자료=2018.01.29] 글로벌 커머스 마케팅 전문기업 크리테오(한국지사 대표 고민호)가 한국 IDG와 함께 ‘한국 온라인 광고 효율 평가’ 보고서를 발표했다. 이번 보고서는 마케터들을 대상으로 한 설문 조사[1]를 바탕으로 국내 기업들의 온라인 광고 활용 현황과 유형별 온라인 광고들의 효율성에 대한 평가를 분석, 최적의 효율적인 온라인 광고 전략을 제시하는데 그 목적이 있다.
보고서에 따르면 2017년 마케터들이 활용한 온라인 광고 중 리타게팅 광고가 투자 대비 수익률(ROI)이 가장 높은 것으로 나타났다. 온라인 광고 유형별 효율성을 평가한 결과, 리타게팅 광고가 가장 효율이 높은 광고(56%)로 꼽혔으며, 디스플레이 광고(53%), 동영상 광고(50%), 소셜 미디어 광고(47%), 검색 광고(45%), 이메일 광고(32%)가 뒤를 이었다. (표 1 참조)
<표 1. 2017년 활용한 온라인 광고 유형별 효율성 평가>
리타게팅 광고는 소비자들의 제품 구매 여정 속에서 정교하게 맞춤화한 상품 및 브랜드 메시지를 지속적으로 노출하는 광고 기법이다. 잠재 고객이 웹사이트나 모바일 앱 등을 둘러볼 때 남겨지는 ‘구매 의도 신호(Intent Data)’, 예를 들면 장바구니에 상품을 담은 기록 등을 토대로, 해당 고객과 관련 있는 적합한 메시지로 변환해 웹, 모바일 앱, 소셜 미디어 등에 광고를 노출시키는 것이 리타게팅 광고의 핵심 원리다.
관심이 높은 소비자에게 광고비를 집중할 수 있고 구매 가능성이 가장 높은 순간에, 구매 확률이 높은 광고를 노출하기 때문에 매출과 직결된다는 점이 효율성에서 높은 평가를 받은 이유다.
2018년 기업들의 광고 예산 변화 부분에 있어서도 리타게팅 광고 비용이 전반적으로 증가할 것으로 전망됐다. 2017년 리타게팅 광고 집행 경험이 있는 기업 중 96%가 리타게팅 광고 예산이 2017년과 유사하거나 조금 더 늘어날 것이라고 답했으며, 5~10% 늘어날 것이라고 답한 비율이 34%, 10% 이상 늘어난다고 답한 기업도 22%에 달했다. (표 2 참조)
<표 2. 2018년 리타게팅 광고 예산 변화>
리타게팅 광고 예산이 10% 이상 늘어난다고 답한 기업 중 63%는 ‘상품 및 서비스 판매’를 위해, 47%는 ‘신규 고객 유치 및 휴면 고객 전환’을 목적으로 리타게팅 광고를 활용한다고 답해 리타게팅 광고가 매출 증대에 기여함을 엿볼 수 있다. 이 밖에도 지속적으로 브랜드나 상품을 노출해 상기시키는 수단으로 활용하기 위한 ‘브랜드 인지도 제고(27%)’, ‘사이트 및 브랜드 인게이지먼트 강화(27%)’ 등 브랜딩의 관점에서도 리타게팅 광고를 활용하는 것으로 나타났다.
특히 리타게팅 광고 활용 경험이 있을수록 2018년에 관련 예산을 늘리겠다고 한 비율이 검색, 디스플레이 등 타 광고에 비해 높은 것으로 나타나, 데이터와 노하우가 누적될수록 더 정교한 타게팅과 적절한 광고 메시지 활용이 가능한 리타게팅 광고의 특성이 엿보였다.
한편 2017년 한 해 동안 마케터들은 검색 광고, 디스플레이 광고, 리타게팅 광고, 소셜 미디어 광고, 동영상 광고, 이메일 광고 등 여러 유형의 광고들을 조합(평균 2.7개)해 활용 중이며, 리타게팅 광고는 특히 검색 광고와 결합했을 때 가장 효율이 높은 것으로 나타났다.
크리테오 코리아의 고민호 대표는 “소비자가 상품 정보를 검색하고, 구매에 이르기까지의 고객 여정이 날로 복잡해지는 만큼, 이 모든 단계에서 수집되는 사용자 데이터를 실제 마케팅에 적용하는 기술과 전략이 무엇보다 중요한 시대가 되었다”라며 “이번 보고서를 통해 국내 마케터들에게 유용한 인사이트를 제공하고, 마케터들이 매출과 수익 퍼포먼스를 극대화할 수 있는 최적의 온라인 광고 전략을 수립하는데 도움이 되길 바란다”라고 전했다.
[1] 2017년 11월 16일부터 29일까지 ITWorld 테크서베이를 통해 진행, 총 557명이 설문에 참여했으며, 그 중 마케팅 및 연관 업무를 하는 404명의 유효 응답자의 답변을 기준으로 분석, 복수 응답형 질문으로 구성됨
