옥외광고, 데이터 기반의 전략 수립과 성과 보고가 필요합니다.
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- 한눈에 보는 핵심요약
- - 옥외광고는 높은 메시지 회상률과 신규 고객 도달 강점이 있으나 데이터 기반 인프라 부족이 문제였음 - 체류·이동 데이터 분석, 2만 개 매체DB 활용한 30분 미디어플래닝, 노출·도달·서베이 기반 성과보고가 가능
옥외광고는 오프라인에서 현실감 있는 메시지 노출이 가능하며, 메시지 회상률이 모든 매체 유형 중 가장 높습니다. 또 알고리즘 기반의 온라인 마케팅으로는 도달할 수 없는 신규 고객을 타겟할 수 있어, 신규 인지 퍼널을 확장하는 데 매우 효과적입니다. 넷플릭스, 애플 같은 글로벌 데이터 드리븐 기업들이 옥외광고에 적극 투자하는 이유도 여기에 있습니다.
그럼에도 많은 브랜드가 옥외광고를 망설였던 이유는 무엇이었을까요? 그것은 그동안 옥외광고 업계에서 "데이터 기반의 기획-집행-성과측정 인프라"가 부재했기 때문입니다. 단순 감에 의존한 광고 집행으로는 퀄리티 높은 타겟팅과 빠른 대응이 불가능했고, 광고 성과를 확인하는 기본적인 과정에서도 한계가 있었습니다.
Data-driven OOH 컴퍼니 애드타입(Adtype)은 바로 이 문제를 데이터로 해결하고 있습니다. 요즘 옥외광고, ① 오프라인 데이터 기반으로 소비자들의 위치와 동선을 분석하고, ② 서울 2만 개 매체DB로 구축한 미디어 믹스 솔루션으로 30분 내 빠른 미디어 플래닝이 가능하며, ③ 통신데이터 기반의 노출/도달 데이터 성과 보고, ④ 소비자 서베이 기반 브랜드 인지/광고 회상률 성과 보고까지 가능합니다.
오늘은 데이터 기반 옥외광고 솔루션이 어떻게 가동되는지 소개해 드립니다. 이제는 감에 의존한 옥외광고가 아닌, 데이터에 기반한 기획/집행/성과보고가 필요한 시점입니다.
요즘 옥외광고, 데이터 기반의 전략 수립과 성과 보고가 가능합니다.
데이터 기반의 오프라인 광고 전략 가이드
1. "타겟 밀집 지역" 분석 : 월 1,500만 건의 오프라인 체류 데이터로 도출합니다.
옥외광고의 첫 단계는 우리 브랜드의 고객이 어디에 모여 있는지를 아는 것에서 출발합니다. 하지만 우리 고객이 어디에 있는지를 어떻게 알 수 있을까요? 답은 통신 데이터에 있습니다.
이를 위해 월 1,500만 건 이상의 오프라인 체류 데이터를 연령·성별·시간대별로 분석하여, 우리 고객이 어디에 많이 밀집되어 있는지를 세밀하게 분석하고 있습니다. 예를 들어 같은 2030 여성이라도 20세~24세는 신촌·홍대, 대학동 같은 캠퍼스 지역에서 높은 체류를 보이지만, 30세~34세는 강남·여의도·종로 같은 오피스 지구에 집중됩니다. 따라서 단순히 “2030 여성”이라고 묶는 것에는 한계가 존재합니다. 연령대에 따라 주 체류지가 완전히 달라지는 것이죠.
이처럼 고객 세그먼트를 세밀하게 쪼개어, 마케터가 정확히 공략해야 할 타겟의 밀집지역을 도출하는 과정이 반드시 필요합니다.
2. "주요 이동 동선" 분석 : 일 1억 5,672만 건 이상의 이동 데이터로 주요 출퇴근 동선을 분석합니다.
고객이 머무는 공간을 알았다면, 이제는 고객이 이동하는 주요 이동 동선을 확인해야 합니다. 이에 하루 1억 5천만 건 이상의 이동 데이터를 분석하여, 소비자들이 반복적으로 오가는 주요 이동 동선을 정의하고 있습니다. 이 또한 통신 데이터를 직접 분석하면 답을 찾을 수 있습니다.
특히 성별/5세 연령별 출퇴근 동선 데이터에 기반해 '우리 브랜드의 소비자들이 공통적으로 지나는 이동 동선'이 어디인지 도출할 수 있습니다. 위는 20세-24세 여성, 25세-29세 여성, 30세-34세 여성의 평일 출근동선을 나타낸 결과입니다. 이러한 이동 동선 데이터에 입각하여, 우리 브랜드가 타겟해야 할 광고지역을 도출하는 과정이 필요합니다.
또한 각 출퇴근 동선을 잘게 쪼개어, A지점 -> B지점 -> C지점 등 특정 지점 간 동선이 겹치는 인원의 규모도 집계해볼 수도 있습니다. 위의 사진과 같이 2529 여성의 주요 강남 출근 동선을 살펴보면 2호선 신림~낙성대(거주지)에서 승차하여, 강남~삼성(근무지)에서 하차하는 동선의 비율이 매우 높게 나타납니다. 이에 해당 이동 패턴을 '주요 동선'으로 정의하고, 그 동선으로 이동하는 인원을 성/5세 연령별로 집계하고 있습니다.
그렇다면 '강남 출근' 젊은 직장인들을 타겟하기 위해서는 강남에 위치한 매체 이외에도 위와 같이 '관악구'~'강남구' 이동 동선을 타겟해볼 수 있다는 전략을 세울 수 있죠.
3. 데이터 기반 미디어플래닝 : 미디어 믹스 솔루션으로 30분만에
기존 옥외광고 업계에서는 담당자가 이곳저곳 흩어져 있는 매체 정보를 수집하여, 수기와 유선 전화로 미디어 플래닝을 진행해야 했습니다. 그렇기 때문에 미디어 플래닝 안을 제안드리는 데에만 영업일 기준 수 일이 필요했습니다.
이러한 비효율적인 매체 정보 수집 및 기획 단계를 혁신한다면, 보다 빠르고 정밀한 미디어플래닝이 가능합니다. 애드타입의 사례를 소개해드리면 서울 2만 개 매체DB를 기반으로 자체 미디어 믹스 솔루션을 구축하여, 이전 단계에서 도출된 타겟 밀집 지역과 주요 이동 동선을 반영한 플래닝안을 단 30분 만에 도출할 수 있게 되었습니다.
이에 미디어플래너는 예산 대비 최적의 노출 효과를 달성하는 매체 조합을 빠르게 도출한 후, 클라이언트의 브랜드 특성에 맞게 정교하게 다듬어 제안드리고 있습니다. 이제 반복적인 정보 수집 작업을 벗어나, 클라이언트의 브랜드 특성과 마케팅 목표에 집중하여 더욱 효과적인 기획이 가능해졌습니다.
4. 캠페인 성과 보고까지 : 노출/도달/빈도 지표와 서베이 데이터로 광고 효과를 증명합니다.
옥외광고 캠페인이 완료된 후에는, 통신데이터 기반 노출/도달 성과 지표와 소비자 서베이 기반 브랜드 인지·광고 회상률 지표까지 총동원하여, 온라인 광고처럼 오프라인 캠페인의 성과를 수치로 입증할 수 있어야 합니다. 감이 아닌, 데이터에 기반한 과학적 방법론을 거친다면 같은 비용을 들이더라도 보다 더 효율적이고 효과적인 광고 캠페인 집행이 가능할 것입니다.
노출/도달 등 지표 기반의 옥외광고 성과 보고 사례
과거의 옥외광고 보고서는 단순히 “광고 게첨 사진”이 전부였습니다. 그러나 위와 같이 통신 데이터를 활용한다면, 노출(Impression), 도달(Reach), 노출 빈도(Freqency) 데이터를 포함한 성과보고서까지 만들어낼 수 있습니다.
모바일 광고처럼 오프라인 캠페인도 정량적 지표로 성과를 입증할 수 있는 시대입니다. 이제는 "이 광고가 정말 효과가 있었는가?"라는 질문에 수치로 대답할 수 있으며, 내부 보고 시에도 훨씬 설득력을 높일 수 있습니다.
서베이 데이터 기반 성과 보고 사례
이와 더불어 각 캠페인을 대상으로 소비자 대상 서베이도 함께 진행한다면, 우리 타겟에 해당하는 소비자들이 실제로 우리 브랜드를 인지하고 있는지, 캠페인 광고 이미지를 본 경험이 있는지 및 그 효과 등을 측정할 수 있습니다. 인지도 측정은 물론, 캠페인 시 활용한 소재 크리에이티브 등에 대한 구체적인 반응까지 확인하여 전략을 세우는 데에 활용할 수 있죠.
이러한 노출도달 데이터 및 서베이 데이터를 종합한다면, 향후의 캠페인 전략까지 수립할 수 있습니다.
감이 아닌 데이터로 광고를 집행하세요.
옥외광고 캠페인을 감에 기대어 집행하는 시대는 지났습니다. 이제 옥외광고도 데이터 기반의 전략/기획/집행이 필요합니다. 타겟 밀집지 분석, 주요동선 도출, 30분만에 완성되는 미디어플래닝, 노출도달 및 서베이 데이터 기반 성과 측정까지 - 데이터로 설계하는 옥외광고 전략이 필수입니다.
브랜드의 고객이 어디에 있고, 어떤 동선을 따라 움직이며, 얼마나 많은 고객에게 도달했는지, 광고를 통해 인지도가 얼마나 높아졌는지에 대한 의문을 데이터로 증명해낸다면, 더욱 성공적인 옥외광고 기획/집행/보고가 가능할 것입니다.
이상 Data-driven OOH 컴퍼니 애드타입(Adtype)이었습니다.
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Data-driven OOH 컴퍼니 애드타입(Adtype)
데이터와 옥외매체를 활용한 인지 마케팅 전문성으로
브랜드의 성공적인 성장을 지원합니다.
