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머신러닝 시대_똑똑한 데이터 활용 with Google

adzoom

2018.07.25 00:33 조회수 2223

머신러닝 시대_똑똑한 데이터 활용 with Google

머신러닝 시대의 도래,
똑똑한 데이터 활용 방법 with Google

마케터의 경험과 직관으로 마케팅 전략을 세우고 ‘감’을 능력으로 평가받던, 그리고 그 농익은 문제 해결 능력을 미디어가 따라오지 못하던 즉, 타겟별 플래닝 가능한 미디어가 제한적이던 때가 그리 오래되진 않은 것 같습니다. 그러던 어느때부터 ‘애드-테크’라는 용어가 사용되기 시작했고, 그 시점부터 미디어는 상세 타겟팅 기능을 갖추기 시작했습니다. 많은 마케터들은 이렇게 변화하는 미디어 환경에 적응하고 또 오디언스와 소통하기 위해 배우고, 테스트하는 등의 연구를 반복하느라 바쁜 나날을 보내고 있습니다. 

과거에는 똑똑함, 브랜드 및 광고에 대한 높은 이해도, 소비자 인사이트를 도출하는 능력 등이 마케터의 필수 역량으로 필요했다면, 그것은 기본 능력. 최근에는 다양한 솔루션 활용을 통해 데이터를 트래킹하고, 데이터를  축적, 축적된 데이터를 솔팅, 솔팅된 데이터의 가치를 분석, 분석된 데이터를 바탕으로 전략 수립  및 실행 등의 과정을 해낼 수 있어야 하고, 이를 위해 데이터 사이언티스트, 모바일 개발자 등이 갖춰야 할 기존에는 마케터 역량으로 분류되지 않던 직업군의 역량까지 오늘날 마케터들의 필수 역량이 된 것 같습니다.

이처럼 마케터라면 활용하고 있을 다양한 솔루션 중 어떤 솔루션을 사용 중에 계시나요? 본 고에서는 세계 어디서든 누구나 제약없이 무료로 이용 가능한 Google의 데이터 분석 툴과 그 툴의 활용 방법에 대해 소개하고자 합니다. Google이 보유한 7종류(Gmail, Google map, Youtube, Chrome, Play, Android, Google)의 각 서비스를 사용하는 사용자 수는 이미 매월 10억 명을 넘겼다고 합니다. 그 만큼 각 비즈니스의 소비자가 될 잠재 소비자들에 대한 각종 누적 데이터 역시 풍부하겠죠. 이를 활용해 소비자 인사이트를 도출하고, 미디어와 콘텐츠 전략은 자동화, 개인화, 최적화해나가는 모습이 익숙해질 것으로 보입니다.

두 차례에 걸쳐 소개될 이번 콘텐츠는 1차로 Google솔루션을 활용해 고려해볼 만한 마케팅 전략에는 어떤 것이 있을지에 대해, 최근 진행된 Google 세미나의 주요 내용 공유와 함께 다룰 예정입니다. 2차로는 Google 솔루션 중, Google Analytics를 활용한 데이터 분석방법과 그 외 마케팅 조사를 위해 필요한 Google의 히든 소스에 대해 소개합니다.  



Google, 아직도 어색한가요?
알면 알수록 매력적인 마케팅 with Google

지난 3월 14일 봄 내음이 물씬 나는 화창한 오후, 서울 장충체육관에 약 2500여 명의 마케터와 관계자들이 모였습니다. Google의 연중 최대 규모 행사인 think2018 with Google컨퍼런스가 진행되었기 때문인데요. ‘Rethinking Marketing in the Age of Machine Learning’라는 주제로 열린 이번 컨퍼런스에서는 빠르게 진화하는 머신 러닝 기술에 맞춰 소비자들의 라이프 스타일이 어떻게 빠르게 변화하고 있는지 소개했습니다. 또한 그 변화에 발맞추기 위해  준비해야 할 마케팅 전략은 무엇인지에 대해 함께 고민해볼 수 있는 자리였습니다.

대표 Googler(Google직원)들이 구성한 6가지 세션은 아래 각 소제목과 같이 요약되며, 마케터의 입장에서는 머신러닝 시대가 더 이상 다음 세대의 이야기가 아니라는 점을 더욱 체감하며 좀 더 긴장한 자세로 함께할 수 있던 내용 구성이었던 것 같습니다. 각 요약 내용과 함께 마케터로서 주제별로 좀 더 깊게 들여다보고 싶은 부분에 대한 내용을 추가해 함께 나눠보고자 합니다.


Think2018 with Google

1.     OK Google!

안드로이드와 아이폰 지원의 스마트폰에서 Google 크롬을 사용하고 계신다면, 크롬 앱을 여시고, “Ok Google”이라고 불러보세요. 키워드를 입력하지 않고, 음석으로 검색, 길 찾기, 알림 설정 등 다양한 음성 액션을 실행할 수 있습니다. 10년을 주기로 PC에서 웹 기반으로, 그리고 모바일 기반으로 디지털 시대의 패러다임이 변화해 왔고, 점 점 단축되고 있는 주기이지만 이번 주기에는 AI를 중심으로 큰 변화가 생길 것으로 모두들 예측합니다. 이번 컨퍼런스에서는 미키 킴 Google APAC 전무 님께서 직접 무대에서 요리를 하시며, Ok Google! 레시피 좀 알려줄래? 자! 고기를 넣었어~다음은 뭘 해야 해?라며 음성 검색 서비스를 능숙하게 사용하시는 모습을 보여주었습니다. 아쉽게도 아직 완벽한 한국어 지원이 되지 않아, 영어로 시연을 보여주셨는데요. 현재 국내에서도 다양하게 출시된 음성검색 서비스들과 경쟁을 하기엔 완벽한 한국어 서비스 지원이 제약점이지만 이 부분이 해결된다면, 다양한 산업 군에 어떠한 파급력을 보여줄지 또 이 데이터를 바탕으로 마케팅에 활용하게 될 가까운 앞날이 기대됩니다.


2.     머신러닝 시대의 소비자 인사이트와 마케팅 솔루션
Closer to Consumers & Smarter for Marketers in the Age of Machine Learning

불과 3년 전까지만 해도 4대 매체를 제외한 디지털 마케팅을 위한 매체를 ‘뉴미디어’라고 일컬었던 것으로 기억합니다. 디지털에서 집행되는 광고 규모는 압도적 1위 매체이던 TV 광고의 집행 규모를 넘어섰고, 더 이상 업계 안팎에서 ‘뉴미디어’란 용어를 사용하지 않는 것 같습니다. 디지털 마케팅 내에서도 초창기에는 검색과 배너형 디스플레이 광고에 집중되었던 마케팅 형태는 동영상 시대, 모바일 퍼스트 시대, 크로스 채널 시대 등 다양한 타이틀로 재정의되고 있습니다. 해당 세션에서는 2018년부터 2020년까지는 머신러닝 시대로 재정의 되지 않을까 하는 부분에 대해 Google의 셀럽 김태원 상무님께서 논리적으로 메시지를 전달해주셨고, 상당 부분 공감할 수 있었습니다. 두 가지 요약 포인트 중 첫 번째는 기술의 변화에 따라 각 시대가 빠르게 재정의 되더라도, 모든 비즈니스의 중심에는 소비자가 있고 그렇기 때문에 고민의 시작도 소비자를 제대로 파악하려는 노력부터 시작된다는 점. 두 번째는 기술 발달과 함께 소비자 데이터는 넘쳐나고, 고려해야 하는 변수가 너무 많아져 복잡하게만 느껴진다며 하소연하는 마케터들에게! 그래서 머신러닝이 필요해졌으니, 오히려 관점을 바꿔 새로운 기회로 생각하고 잡아야 한다는 점이 시사됩니다.  그럼 아래 첨부 이미지가 어떤 관점으로 머신러닝 시대를 맞이할지 감을 잡는데 도움이 되었으면 합니다.



3.     소비자를 사로잡는 비디오 마케팅 전략
Capturing Consumer Attention & Driving Action with Online Video

 2018년 조사된 인간의 집중 시간은 금붕어의 9초보다 짧은 3-5초로 측정된다고 합니다. 관심을 쏟을 수 있는 시간 자체가 점차 줄어들고 있는 것인데요. 그럼 이렇게 빠르게 분산되는 소비자의 관심을 집중시키고, 액션으로 유도하기 위해 어떠한 전략들이 필요할까요? 마케터들에게 이 질문은 굉장히 근본적이고도 답을 내기 어려운 질문일 것 같습니다. ‘소비자의 Attention을 높이기 위한 비디오 마케팅 한 줄 전략: 소비자 의도를 파악하고, 그 소비자와의 관련성을 높여주고, 이를 바탕으로 소비자의 액션을 유도하라!’ 실행하긴 어렵겠으나, 해당 세션을 통해 위 질문에 대해서 명쾌하게 한 줄로 답변 정리가 가능했습니다. 우선 다행인 것은 과거 TV 채널에서 분당 시청률을 체크하던 시대에 타겟 소비자 분석에 어려움이 있었고, 데모 정보를 바탕으로 타겟을 추측하는데 그쳤다는 한계점이 있었다면, 디지털 영역에서는 광고 노출을 위해 소비자의 데모 데이터 정보뿐만 아니라 그들의 관심과 의도 역시 파악 가능해졌고, 타겟 소비자에게 전략적으로 다가가는 브랜드 역시 증가하고 있습니다. 하지만 비디오 마케팅의 아쉬운 점으로 늘 여겨지는 부분은 ‘유튜브’는 소비자 구매 여정의 첫 번째 단계인 인지도 확보만을 위한 캠페인이 아닌가? 재미는 줬는데…이러한 브랜딩이 퍼포먼스로, 즉 성과 지표로 이어지기 어렵다는 고민으로 나타납니다.

동영상이 막 주목받기 시작했을 시점에는 동영상 조회수로 캠페인 성과를 책정했습니다. 동영상이 시장에 진입한지 몇 년이 지난 지금, 더 이상 조회수란 지표가 캠페인의 성공을 의미하지는 않는다는 점을 우리 모두 알고 있습니다. 혹시 즉각적인 전환이 비즈니스의 KPI라면 퍼포먼스를 위한 텍스트 검색광고를 당장 해야 할 것입니다. 하지만 비즈니스 영역이 다양하듯 동영상을 통해 브랜드 메시지를 전달하고 광고 캠페인을 진행해야 하는 목적과 목표도 다양할 텐데요. 비디오 마케팅을 준비 중이라면, Google BrandLab에서 권장하는 아래 4가지 질문에 명확하고 구체적으로 답변할 수 있는지를 체크하시고, 만약 답변할 수 있다면 그 답변을 바탕으로 YouTube 초기 진입을 준비하셨으면 합니다.  

질문1. 캠페인의 기본 마케팅 목표가 무엇인가요? 브랜드 인지도와 구매 고려도를 높이고, 온라인&오프라인 매출을 늘리는 것 중 가장 우선순위가 높은 목표가 무엇인지 생각해 보실까요.

질문2. 귀사의 마케팅 목표에 적합한 KPI에는 어떤 것이 있나요?
BrandLab에서 제공하는 브랜드와 대행사가 마케팅 목표에 고민할 때, 적합한 KPI를 쉽게 선택할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 가이드 차트를 아래 공유합니다.



질문 3. KPI를 측정하기에 가장 적합한 동영상 분석 도구에는 어떤 것들이 있나요?
YouTube에서 동영상 캠페인을 진행한다면, 브랜드 광고효과, YouTube 분석, Google 애널리틱스, 애드워즈 보고서 등을 통해 캠페인 성과를 측정할 수 있고, 추가적으로 소비자 의견을 수집하고 싶다면, Google 소비자 조사를 이용하는 방법도 가능한 점 기억해주세요.

질문4. KPI를 높이기 위해 어떠한 최적화 방법을 사용하고자 하나요?
보통 브랜드 마케터들은 업계의 전반적인 현황과 경쟁 업체의 실적을 기반으로 최적화 방법을 고려하는 경향이 있습니다. 다만, 키워드나 배너 등의 광고 소재도 A/B 테스트를 거쳐 최적화를 하듯, 동영상 광고의 경우는 그 소재별 요소가 더욱 달라 단순 경쟁사 별 비교가 쉽지 않습니다. 경쟁 업체와 KPI, 타겟팅, 예산이 완전히 같다고 해도 쉽지는 않은 결정입니다. 때문에 각 브랜드는 기존에 진행한 캠페인과 현재 캠페인의 광고 소재 변수, KPI, 타겟팅, 예산 등을 내부 기준 데이터와 비교하고, 비교 값을 바탕으로 캠페인 운영 조정에 반영할 것을 권장합니다. Google BrandLab페이지를 통해서 관련해 보다 상세한 내용과 실제 브랜드 적용 사례도 확인하실 수 있으니 참고해주세요.

만약 위 4가지 질문에 구체적으로 답변할 수 있다면, 즉 목표, 예산, 기한을 결정하고, 동영상 캠페인을 위한 기획서가 어느 정도 마련되었다고 생각됩니다. 그렇다면 이제 동영상 광고의 장점을 200% 활용할 수 있도록, 1회성 캠페인 영상이 아닌 소비자가 시간을 쓸 가치가 있는 ‘콘텐츠’를 만드는데 집중할 단계입니다. 구매 여정 중 다양한 단계에 놓인 시청자들이 캠페인 집행 기간 이후에도 지속적으로 광고에 쓰인 소재를 콘텐츠로써 즐길 수 있도록. 이런 행동이 장기적으로는 브랜드 선호도와 미래 구매 가능성에 영향을 미칠 수 있도록 설계하고, 측정 데이터를 통해 성과 분석으로 이어집니다. 동영상 별 소재 베리에이션과 실시간 타겟팅, 타겟별 맞춤 크리에이티브 노출에 어려움이 있는 마케터들을 위해 마련된, Google의 솔루션 Director Mix Tool (국내 2018년 하반기 업그레이드 예정)을 꼭 활용해보시길 추천합니다.  또한 동영상과 함께 액션 유도를 직접적으로 하고자 한다면, 비디오 시청 중 특가 확인하기, 이벤트 참여하기, 지금 예약하기 등 즉각적인 액션을 TrueView 영상에 녹여보세요. 실제로 전환당 비용 감소와 전환율 증대에 좋은 효과를 줄 수 있다고 합니다.


| 중간 마디 소식지1
-       YouTube 동영상 시청자 약 3천만 명 (93% 커버리지)
-       적용 가능 New 솔루션 및 서비스 기능 3가지

①      Video Ads Sequencing 소비자가 놓일 수 있는 인지 단계부터 구매 액션 전환까지 모든 단계에서 발생할 수 있는 액션을 예상해 초기 전략을 세울 때부터, 일련의 광고 캠페인으로 그림을 그립니다. 각 타겟에게 개별화된 메시지와 콘텐츠를 적시에 노출시킴으로써 LTV(Life Time Value)와 ROAS(Return on Ad Spending)을 높일 수 있는 전략으로 해당 서비스를 요약할 수 있습니다. (진행 사례 비교 결과: 일반 트루뷰 인스트림 대비 조회율 25% 증가, 리마케팅 대비 조회수 68% 증가, 스킵 한 유저 중 19%를 조회 액션 유저로 전환시킴)

②      Director Mix 동영상 별 소재 베리에이션과 실시간 타겟팅, 타겟별 맞춤 크리에이티브 지원이 가능한 플랫폼 (적용 사례: 삼성전자 갤럭시 9 론칭 캠페인의 디렉터 믹스 활용해 25개 베이스 영상, 100개 카피 메시지, 6가지 기능 이미지, 3가지 컬러 디자인으로 수천 개의 소재 베리에이션을 만들고 이를 통해 관심사에 따른 개인화된 맞춤 영상광고 제작 지원)

③      맞춤 관심사 타겟팅 업그레이드: 기존에 키워드와 URL을 통해 소비자의 의도를 파악해 데이터를 추출했다면, 올해부터는 Google 지도 데이터와 안드로이드 앱 ID 데이터를 바탕으로 한 데이터 활용까지 가능해졌다고 합니다. 키워드를 통해 소비자의 라이프에 어떤 이벤트가 있을지(결혼, 이사, 졸업) 확인하고, 지도 데이터를 통해 소비자가 저녁에 자주 외식을 하는 편인지, 백화점이 아닌 보세만 고집하는 편인지, 카페 단골인지 등의 소비자 패턴을 확인하는 업그레이된 타겟팅이 가능해집니다.


4.     머신러닝 시대, 퍼포먼스 마케팅의 재정의
Machine Learning Changes the Game for Performance Marketing

앞서 인간의 집중 가능 시간이 점차적으로 짧아지고 있다고 소개했습니다. 그만큼 소비자들이 즉흥적이고, 또 모든 순간에 변화를 유도하고자 함을 유추할 수 있습니다. Google과 한 연구기관의 공동 조사 결과에 따르면 소비자는 하루에 150회 정도 모바일을 확인하고, 1040회 정도 쇼핑과 관련한 디지털 접점을 가진다고 합니다. 아이디어에 대해 모바일에서 발생하는 검색량과 유튜브 시청 시간, 브랜드에 대한 모바일 검색량과 탑 브랜드에 대한 모바일 검색량 역시 매우 높다고 하는데요. 소비자의 수많은 시그널들이 있으면 이를 얼마나 잘 이해하고 활용하느냐가 결국 마케팅 성과의 승패를 결정할 것입니다. Google에서도 소개하듯, Google뿐만 아니라 각 디지털 매체는 머신러닝 기반으로 진화하고 있는데요.

이제 우리에겐 방대한 소비자 데이터가 주워졌고, 머신 러닝을 통해 소비자를 이해하고 분류할 수 있습니다. 마케터들은 머신러닝을 활용해 데이터 기반의 자동 최적화로 최대 결과치를 내야 하는 것이 앞으로의 과제가 되었습니다.  새롭게 소개될 Video Ad Sequencing 시스템 로직에서도 확인할 수 있듯  단순 인지 – 고려/선호 – 구매 단계 중 최종 단계인 ‘구매’에 특히 집중했던 과거의 마케팅 플래닝 방식 대신, 모든 소비자 의사 결정 접점에 있는 각 단계별로 집중해야 예측이 가능해졌고, 비용 효율적인 설계된 결과가 나올 수 있음으로 머신러닝 시대의 퍼포먼스 마케팅에 대해 정리해 봅니다. 아래 이미지는 발표자료에서 발췌한 표인데요. 소비자 각 단계에 모든 접점을 가지는 Google의 각 상품 유형에 대해 소개한 부분입니다. 나의 캠페인 목표가 무엇인지, 나의 소비자는 어디에 있는지 혹은 어디에 있게 될 것인지 고려해보고 참고하시면 좋겠죠.

| 중간 마디 소식지2
- 머신러닝을 통해 자동화 가능해진 New 광고 상품 2 가지

①      쇼핑 광고 콘텐츠: 아직 국내에서는 활성화되지 않았지만, 네이버 쇼핑검색광고 상품과 카카오 쇼핑플러스베타 상품을 통해 많은 쇼핑 업계 마케터들에게 익숙한 형태의 상품일 것 같습니다. 현재까지는 전 세계 42개의 국가에서만 지원 가능한 상태이나, 쇼핑 광고 콘텐츠 상품이 국내에도 소개될 예정이라고 하니 참고해주세요. 추후 업데이트되는 시점에 adzoom에서 상세히 상품별 분석 자료를 공유해보겠습니다.


②      스마트 디스플레이 캠페인: Google을 통해 퍼포먼스 마케팅을 고민해본 마케터라면 사용하고 계실 스마트 디스플레이 캠페인입니다. 배너 광고를 통해 잠재 소비자의 전화번호나 연락처를 확보할 수도 있고 여러 유형의 리드를 유도가 가능합니다.


5.     비즈니스 지속 성장을 위한 데이터 기반의 소비자 분석 및 성과 측정
Marketing Beyond the Average to Drive Growth



비즈니스 지속 성장을 위한 데이터 기반의 소비자 분석 및 성과 측정의 수단으로써, Google이 새롭게 소개할 Google Attribution Tool에 대해 소개하는 세션이 진행되었습니다. 마케팅 성과를 측정하는 방식이 위의 그래프와 같이 진화하고 있다고 하는데요. 동의하시나요? 성과 측정에 있어 복잡한 정도가 높아질수록, 마케팅 담당자는 장기적 관점에서 비즈니스 성장에 영향을 줄 수 있는 성과 지표에 대해 더 깊게 고려하게 되는 것 같습니다. 그럼 이 복잡한 데이터를 명료하게 정리해야 하는 마케터들에게 도움이 될 Google의 Attribution이 어떤 것인지 또 어떤 프로세스로 작동하는지 간단히 살펴보겠습니다.



Google Attribution은 소비자 구매 여정에서 실행되는 각각 다른 마케팅 전략 실행이 미치는 기여도와 역할을 측정하고 평가할 수 있는 Google의 새로운 Tool이라고 하는데요. 물론 무료입니다. 도구 이용 프로세스는 이미지와 같이 3Steps을 거칩니다. 우선 별도의 태깅 작업 없이, 현재 많이 사용하고 계실, Google 애드워즈, Google 애널리틱스, 그리고 DoubleClick의 데이터를 가져와 통합합니다. 두 번째로 통합된 데이터를 바탕으로 각 디바이스와 채널에서 어떠한 기여 모델 구성이 적합한지 분석합니다. 마지막으로 Google Attribution은 분석된 각 기여도를 자동적으로 리포팅하고, 어떤 예산 전략이 적절한지 혹은 어떤 의사 결정이 이뤄져야 하는지에 대한 다음 액션에 대한 정보를 주는 형태로, 마케터들의 의사 결정에 도움을 줄 것으로 기대됩니다. 기존 데이터 측정 도구들과 비교시 가장 큰 특징은, 지금까지 측정 도구들이 마지막 발생된 클릭(Last Click)을 통한 전환 값을 보여주고, 이 값에 집중한 성과 측정을 하던 방식에서, 소비자의 전 구매 여정에 걸친 이해에 중점을 두고 철저히 데이터 기반의 측정과 고려하면 좋을 결정 방향을 보여준다는데 있습니다. (Google Attribution의 국내 출시는 2분기 내에, 본격 시장 활성화는 2018년 연말로 예정되어있다고 합니다.)


6.     OK Google, What’s Next?

사람의 조종 없이 거리를 활보하는 자율 주행 무인자동차, 공상 과학 영화에서나 보던 것들이 현실화된 예시 중 하나입니다. California MountainView에 위치한 Google Campus에서는 지속적으로 테스트 주행에 있다고 하는데요. Googler(Google에 근무하는 직원들)은 무인자동차에 대한 거부감 없는 모습을 보인다고 합니다. 운전자가 주행 중 속도를 증속하고 감속하는데에 대한 염려 없이 자율주행 자동차인 것을 확인했다면 안심하고 길을 건너는 등 발전된 기술에 이미 익숙해진 모습을 보입니다. 마지막 세션에서는 조용민 부장님께서 여전히 기술은 빠른 속도로 발전되고 있으며, 이 발전이 우리 생활에 많은 변화를 줄 것이라는 점에 대해 말씀해주셨는데요. 중요한 시사점은 이 발전되는 기술을 우리가 얼마나 익숙하게 받아들일 준비가 되었는가가 더욱 중요한 부분이라는 점입니다. 간단하게는 이 발전된 기술에 대해 익숙해진 우리의 미래 모습을 Googler들의 자율 주행을 대하는 모습을 보고 대략 상상해볼 수 있었고, 발전된 기술에 따라 마케터들의 역할과 마케터들이 익숙하게 받아들이고 똑똑하게 활용해야 할 장치도 다양해질 것이라는 점을 상상하며 마무리 지을 수 있을 것 같습니다.

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본 고를 통해서 Google이 어떤 새로운 서비스와 솔루션, 광고 상품을 준비하고 있고, 또 향후 소개될 것인지에 대해 전반적으로 살펴보셨으리라 생각됩니다. 이어지는 adzoom컬럼에서는 Google 분석 도구들에 대해 조금 더 깊게 다뤄보고자 하니 많은 기대해주세요.

 



감사합니다 :)

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