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주식회사 바름의 매거진

해외 마케팅, 국내 마케팅과 같은 접근방법 괜찮을까?

주식회사 바름

2023.09.18 07:55
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안녕하세요!

구글&메타 공식파트너사, 데이터바우처 공급기업& 수출바우처, 혁신바우처 수행기관 & 카드사(국민,롯데,하나,신한) 광고 실행사 바름입니다 :)

 

2023년 들어서 우리의 삶은 코로나19가 창궐하기 전으로 되돌아간 모습을 많이 볼 수 있습니다.

 

코로나19로 연기되거나 중단되었던 많은 국제 대회도 재개했고, 학교나 직장에서도 예전의 모습을 볼 수 있습니다. 

 

또한, 여름 여행으로 일본 / 싱가포르 / 유럽 등 해외를 가는 사람들도 많이 볼 수 있는데요.

 

코로나19로 막혔던 하늘길이 다시 열리자 설레는 마음을 감출 수가 없는 거 같습니다.

 

이렇게 코로나19가 어느 정도 끝남에 따라 해외 이동이 다시금 많아지고 있고, 해외 마케팅 문의가 바름으로도 많이 들어오고 있습니다.

그래서 오늘은 해외 마케팅을 어떻게 진행하면 좋을지에 대해 이야기해 보려고 합니다.

 

 


안녕하세요.

저희는 이온수기, 수소수기를 판매하는 C업체입니다.


해외 영업을 시작하면서 여러 가지 시도를 했지만

성과가 전혀 나오지 않아

전문적인 도움을 받고자 문의하게 되었습니다.”

 

 

B업체는 국내에서 이온수기, 전해수소수기 등을 판매하고 있었고 2021년부터 제품 수출을 위해 다양한 마케팅을 시도했다고 이야기했습니다.

하지만, 국내와 다르게 유의미한 성과가 나지 않았으며 계속해서 해외 판매 실적이 떨어지고 있었습니다.  

이를 해결하기 위해 바름으로 문의를 했으며 어떤 부분이 문제였는지 진단을 시작으로 방향을 잡아나가기로 했습니다. 

 

 

1. B업체의 해외 마케팅, 무엇이 문제였는가

 

C업체가 국내에서는 어느 정도 자리를 잡았고, 인지도도 확보한 상황이며 판매도 많이 이루어지고 있었습니다.

하지만, 해외 영업을 첫 시작인 "미국"을 타겟으로는 전혀 성과가 나지 않고 있었습니다.

기존의 내부에서는 "구글"을 활용해서 검색 / 디스플레이 / 유튜브 / 앱설치 캠페인 등 다양한 광고를 진행하고 있었습니다.

 

 

 

구글이 해외 마케팅을 진행할 때, 가장 많이 이용하고, 가장 먼저 떠오르는 매체는 맞지만 어떻게 활용하는지가 중요했고, B업체에서는 너무 많은 캠페인을 생성해 진행하고 있었습니다.

 

구글 머신러닝이 학습하고, 최적화하는데 최대 14일의 기간이 소요되고 이 기간에는 캠페인 내 수정사항을 반영하기보다는 일정시간 기다리며 데이터를 수집하는 것이 필요합니다.

하지만, B업체는 성과가 나지 않자 소재나 타겟 등을 너무 자주 교체하였고 이에 따라 머신러닝 학습이 제대로 마무리되지 않은 캠페인도 있는 것으로 확인했습니다.

 

다행인 점은 디스플레이 / 유튜브 광고 등을 통해 노출수와 클릭수 등은 어느 정도 확보해 둔 상황이었으며, 이를 토대로 B업체의 인지도는 어느 정도 확보한 것으로 바름은 판단했습니다.

 

 

 

이를 토대로, 디스플레이 광고와 유튜브 광고를 보완하기 위한 '검색 광고'에 조금 더 집중하기로 했습니다.

아무래도 이미지나 영상을 보고 한번 홈페이지에 유입하더라도 구매로 바로 이어지는 경우는 드물었던 바름의 사례가 다수 있었으며, 이후 검색엔진을 통해 관련 키워드를 검색하고 재유입해 구매로 이어지는 사례가 많았습니다.

 

또한, 제품의 가격대가 어느 정도 있는 편이기에 사람들이 고민하는 시간이 필요했으며 

결국, 검색 엔진에서 관련 키워드를 검색했을 때 B업체 광고가 한 번 더 노출된다면 성과 개선에 도움이 될 것으로 기대했습니다.

 

 

2. 캠페인 유형만 문제였을까?

 

단순하게 캠페인을 정리하고, 캠페인 유형을 선택한다고 해서 성과가 개선되는 것은 아닙니다.

대개 국내 광고를 진행하시는 분들을 보면 "대한민국"을 타겟팅하는 경우가 있고, 

특수한 케이스의 경우에 "부산광역시" / "서울특별시" 등으로 지리적인 타겟팅을 세밀하게 활용하고 있습니다.

 

하지만, 해외 마케팅 진행 시에도 해당 국가 전체를 타겟팅한다면 성과는 떨어질 수 있습니다.

 

특히, 마케팅 예산이 많지 않은 상황에서 국내보다 넓은 지역을 한 번에 타겟팅하는 것은 머신러닝 학습에도 무리가 있으며, KPI 달성에도 어려움이 있습니다.

 

B업체도 국내에서 하던 방식을 그대로 해외 마케팅에 적용하고 있었고, "미국" 전역을 타겟팅하고 있었습니다.