- 퍼포먼스 마케팅의 이해 (매드업, 이현림 본부장)
평소에 데이터를 기반으로 기업의 의사결정과 성장을 돕는 데이터 분석 직무에 매력을 느껴 데이터 분석가, 퍼포먼스 마케팅 등의 분야에 관심을 가져왔습니다. 이러한 이유로 이번 특강이 좋은 기회라고 생각했습니다.
그러나 데이터 기반 직무에 관심이 있으면서도 소비자 입장에서 접하는 광고들은 때로 부담스럽거나 신뢰성을 떨어뜨린다고 생각하는 모순적인 감정도 있습니다. 특히 링크 공유 리워드 광고나 검색 광고처럼 노출 빈도가 높은 광고 유형에 대해서 불호의 감정이 컸는데 공교롭게도 이 날 특강에서 관련된 이야기들을 해주셔서 그 부분들이 기억에 남습니다.
트래커의 역할 중 ‘연결고리’에 대해서는 알고 있었지만 ’기여 인정’ 기능은 이번 특강에서 처음 이해하게 된 개념이었습니다. 이 기능을 듣고 최근 쿠팡, 지그재그 등 쇼핑 플랫폼에서 활발하게 사용되는 링크 공유 리워드 마케팅이 떠올랐습니다. 링크 공유 리워드 마케팅은 사용자가 공유한 링크를 통해 구매가 발생할 경우 링크 공유자에게 보상이 지급되는 마케팅입니다. 제품을 구매한 사람이 누가 공유한 링크를 타고 진입했는가를 가려내는 특징이 트래커의 기여 인정 기능을 잘 살렸다고 생각했고 이는 타인의 추천을 신뢰하는 인간의 심리를 활용한 마케팅이라고 생각합니다. 제품을 사기 전에는 타인이 작성한 후기나 정보를 꼼꼼히 알아보고 신뢰하는 편이라 마케터의 관점에서 생각해보면 효과적인 마케팅인 것 같으면서도 소비자의 입장에서는 요즘 이러한 마케팅이 늘어나면서 오히려 추천의 신뢰를 약화시키는 역효과도 존재하는 것 같아 마케팅과 소비 심리의 균형이 중요함을 느꼈습니다.
또한, 검색 광고 관련 내용도 인상 깊었습니다. 연령대 별로 사용하는 검색 엔진 형태가 차이가 많이 나며, 검색 광고 자체가 쇠퇴하고 있다는 내용이었습니다. 특히 젊은 층에서는 검색엔진인 네이버의 비중이 적고 인스타그램, X, 틱톡 같은 SNS에서 검색을 하는 비중이 높았습니다. 저 역시 네이버 사용이 점점 줄어드는 이유가 네이버가 주요 사용자층에 맞춘 광고나 정보를 상단에 배치하다 보니 20대인 제 시각에서는 노출되는 컨텐츠가 다소 올드하게 느껴지기 때문입니다. 또한 요즘에는 정보량이 워낙 많아 단순한 검색 광고만으로는 구매로 이어질만큼의 신뢰를 얻기 어렵다고 판단하여 물건 구매 시 네이버에 검색하지 않게 되는 것 같습니다. 실제로 제가 곧 경주 여행을 앞두고 있어 특강을 듣고 나서 네이버에 먼저 ‘경주 여행’이라는 키워드를 검색을 해보았는데 광고로는 경주 패키지 여행, 자연과 가까운 숙소들이 노출되고 정보로는 한정식 추천과 전통유적지 중심의 여행 코스들이 주로 보였습니다. 반면 동일 키워드를 인스타그램에 검색했을 때는 ‘광고에 속지 마세요 현지인 추천 맛집’, ‘낭만 가득 경주 코스’, ‘불국사 석굴암 말고 가을 경주 여행지’ 등 20대 취향에 보다 가까운 게시물들이 나타났습니다. 이러한 이유로 젊은 층은 여행뿐 아니라 일상적 정보 탐색조차 검색엔진이 아닌 SNS에서 검색을 하게 되는 경우가 많아지고 중장년층의 네이버 사용 비중은 여전히 높다고 생각합니다.
위 두가지를 통해 느낀 점은 데이터 분석의 정확도보다도 ‘타겟층 이해를 바탕으로 한 전략 설계’가 마케팅의 성패를 정한다는 점입니다. 링크 공유 리워드 광고와 검색 광고처럼 똑같은 노출을 통한 마케팅이더라도 광고 노출에 피로를 느끼는 젊은 층에게는 오히려 역효과가 나는 반면 중장년층에게는 네이버가 제 1의 검색엔진이듯 노출 광고가 효과적임을 알 수 있었습니다. 또한 데이터를 처리하는 능력은 기계를 이길 수 없지만 데이터를 해석하고 타겟층에 맞도록 전략을 세우는 ‘통찰력’은 결국 인간의 역할이기에 앞으로 데이터를 다루는 업무를 할 때 소비자 시각을 함께 고려하는 것이 중요함을 크게 느끼며 데이터 기반 의사결정 직무에 관심을 가져온 이유를 스스로 다시 확인하는 시간이 됐습니다.
Written by 홍윤진 (국민대학교 중국어문전공)
- 검색 데이터로 이해하는 소비자 여정 (어센트코리아 한초롱 매니저)
특강의 핵심은 ‘검색 데이터의 중요성‘이었다. 검색 데이터는 가공되지 않은 날 것의 데이터이므로, 고객의 니즈·의도·맥락을 파악하는 가장 좋은 데이터가 된다. 이런 이유로 최근에는 소비자 인사이트를 도출하기 위해 소셜 데이터가 아닌, 검색 데이터를 활용하고 있었다. 검색 데이터를 통해 기업들은 “소비자가 어떤 여정으로 우리 브랜드에 접근했는지, 만약 경쟁 브랜드로 이동했다면 어떤 정보를 검색했는지, 어떤 욕구와 의도로 검색했는지, 어떤 상황에서 접근하게 되었는지“와 같은 구체적인 인사이트를 얻을 수 있다. 이러한 여정 분석을 통해 페르소나를 도출하고 예상하지 못한 새로운 타겟층을 발견할 수 있다는 점은 검색 데이터의 중요성을 더 강조하였다.
또한 검색 데이터에 비해 소셜미디어 데이터는 가공된 표현이 많기 때문에, 소비자 분석 자료로 적절하지 못하다는 부분에서 큰 깨달음을 얻었다. 생각해 보면 나 역시도 SNS에 글을 쓸 때 타인의 시선을 신경 쓰면서, 기획서를 작성할 때는 인스타그램·유튜브·X 등의 댓글을 근거로 소비자를 분석해 왔기 때문이다. 앞으로 소비자 분석을 할 때, 네이버·다음의 연관 검색어를 중심으로 분석하고 스스로 페르소나가 되어 검색 경로를 재현하는 방식으로 인사이트를 도출하겠다는 다짐을 할 수 있었다.
특히 이번 강의 중에 가장 와닿았던 문장은 “고유한 이미지를 구축하는 것보다, 고유한 상황을 더 많이 점유하는 것이 중요하다”였는데, 실제로 많은 소비자들이 특정 브랜드가 아닌 특정 상황에서 가장 먼저 떠오르는 TOM 브랜드 제품을 소비하기 때문이다. 나도 화장품을 구매할 때 “A 제품을 사겠어”가 아닌, “미백 제품이 필요한데 어떤 브랜드가 있지? B 제품이 미백으로 유명하던데 구경해볼까?”와 같은 생각으로 브랜드를 구매하고 있었다. 이런 경험을 통해 브랜드 성장을 위해서는 최대한 많은 카테고리 엔트리 포인트(CEP: Category Entry Point)를 보유하는 게 중요하다는 점을 몸소 느낄 수 있었다.
CEP 확장과 관련하여 실제로 경험한 적이 있는데, 바로 “궁중비책”이라는 스킨케어 브랜드 사례이다. 피부가 건조하고 민감한 시기에 시중에 있는 민감성 제품을 사용하자 오히려 트러블이 난 적이 있었다. 그래서 유튜브에 “민감성 크림”을 검색하였고 “베이비 전용 크림이라 성분이 순한 제품”으로 궁중비책을 추천하는 영상을 보게 되었다. 더 많은 검색을 통해 이미 많은 성인이 해당 제품을 사용하고 있음을 알 수 있었고 그렇게 구매까지 이어졌다. “베이비 전용 스킨케어”로 자리잡았던 궁중비책은 이후에 “순한 제품을 찾는 성인 고객”을 타겟으로 한 라인을 출시하기도 했다. 이 경험을 돌이켜 보면, 궁중비책이 검색 데이터를 통해 “순한 제품을 찾는 성인 고객”이라는 새로운 타겟층을 발견했고 이를 기반으로 CEP를 확장했음을 추측할 수 있다. 즉, 베이버 전용 스킨케어 브랜드로 시작했으나, “순한 제품을 찾는 상황(CEP: Category Entry Point)”을 점유하는 브랜드로 확장된 셈이다. 이렇듯, 소비자 검색 데이터는 CEP 확대의 중요한 기반이었다.
이번 특강은 여러 공모전에 참여하는 입장에서 “소비자 분석에 대한 새로운 시각”을 배울 수 있어 매우 뜻깊은 시간이었다. 그동안 소비자 분석을 해도 명확한 인사이트가 나오지 않은 이유가 보유한 데이터의 한계 때문임을 알게 되었으며, 이 특강을 통해 앞으로의 소비자 분석 방향을 명확히 할 수 있었다. 또한 새롭게 알게 된 CEP가 일상 생활에 얼마나 깊게 스며들었는지 알 수 있었으며, 마케팅의 흐름이 어떻게 변하고 있는지 다시금 생각해 볼 수 있었다.
Written by 김민희 (국민대학교 경영대학)
- 검색 데이터로 이해하는 소비자 여정 (어센트코리아 한초롱 매니저)
두 번째 특강이 나에겐 더 인상 깊었다. 실제로 검색 데이터를 기반으로 인텐트 분석을 수행하는 기업이 구체적인 사례를 통해 설명해주니, 이론을 훨씬 실감 있게 배울 수 있었던 거 같다. 특히 AI 툴을 활용해 검색 데이터 속에 숨겨진 고객의 의도를 찾아내는 방식은 내가 전공하고 있는 데이터 분석 분야와도 밀접하게 연결되어 있었다. 요즘 데이터 분석은 생성형 AI와 떼려야 뗼 수 없는 관계가 되었고, AI를 활용해 코딩을 짜 데이터 분석을 진행하는 “바이브 코딩”능력은 앞으로의 변화하는 AI시장에서 꼭 필요한 역량이라는 것을 느꼈다.
매니저님은 고객의 진짜 니즈는 설문조사나, 소셜 미디어가 아닌 검색 데이터에 가장 솔직하게 드러난다는 점을 반복적으로 설명하셨다. 기업이 경쟁에서 살아남기 위해서는 고객의 검색 여정을 반드시 데이터 기반으로 이해해야 한다고 주장하셨다. 특히, 소비자의 검색 행위는 단일 행동이 아니라, A->B->C로 이어지는 여정이기 때문에, 브랜드는 초기 탐색(논브랜드 단계)에서 후기,구매 단계까지 어떤 지점에서 고객과 마주칠지는 전략적으로 설계해야 한다고 하셨다. 또, CEP(Category Entry Point) 개념을 통해, 특정 상황에서 자동적으로 떠오르는 브랜드가 시장에서 장기적으로 강점을 가진다고 했다. 예를 들어 피자에는 콜라가 자연스럽게 떠오르듯, 브랜드는 특정 상황을 선점해야 고객의 머릿속을 차지할 수 있다는 것이다. 이 모든 분석은 검색 데이터를 AI가 빠르게 분류하고 시각화 함으로써, 과거라면 3~6개월 걸릴 작업을 단 몇분만에 수행할 수 있는 시대가 되었다는 점이 아주 인상적이었다. 현업에서 현재 AI가 이렇게 스며들었다는 사실이 아주 흥미로웠다.
저번 학기 학회에서 데이터 분석 EDA과제를 하나 했었는데, 그때 야구 관중 데이터를 분석한 적이 있었다. 그때 나는 당연하게 남성 팬들은 선수 성적,스탯 중심의 키워드를 검색하고, 여성 팬들은 굿즈, 직관정보를 위주로 찾을 것 이라고 가정해 모델을 설계한 적이 있었다. 그래서 남성 타깃에는 ‘WAR’/’OPS’/신인왕 후보 같은 키워드를 중심으로, 여성 타깃에는 ‘유니폼 추천’/’홈경기 일정’/’좌석 후기’ 같은 키워드를 중요 변수로 설정하고 진행하였다. 그런데 실제 검색량 데이터 / 연관 검색어 데이터로 분석을 진행해보니, 결과는 완전히 달랐다. 여성팬 / 남성팬 둘다 굿즈 / 직관 정보 / 경기 일정 위주의 검색 키워드 비율이 압도적으로 높았다. 즉, 나는 고객(팬)을 상상하며, 남자는 실용적 ! 여자는 팬심/굿즈 ! 와 같은 키워드를 검색할거야! 라는 편견을 가지고 있었던 것이다. 이번 특강을 들으며 그때의 사례가 생각나며, 내 가설이 틀렸던 사례가 생각나면서 내용이 자연스레 이해가 되었다. “고객을 상상하지 말고 데이터로 확인하라”라는 매니저님이 말씀하신 말이 크게 와닿았다.
그러나 강의 내용중에서 다르게 생각한 지점도 있었다. 강연에서는 “검색 데이터”가 핵심이다! 가장 솔직하고 신뢰도가 높은 고객 의도 데이터! 라고 강조했지만, 나는 이 점을 절대적인 기준으로 보기 어렵다고 느꼈다. 검색이 물론 강력한 데이터인건 동조하지만, “검색을 하지 않는 고객군”도 분명히 존재한다. 게다가 최근엔 이러한 고객군이 많이 증가하고 있다. 예를 들어 Z세대는 틱톡이나 인스타 릴스에서 바로 정보를 보고 구매를 결정하는 경우가 많다. 나 역시 어떤 제품은 검색 없이 추천 영상, 릴스, 쇼츠를 구매한 적도 있고, 주변 친구들도 요즘 네이버 검색 누가하냐? 라는 말을 한다. 첫번째 퍼포먼스 특강 강연자분도 요즘은 검색광고에서 zero-click 현상(검색 후 클릭 없이 AI 요약만 보고 끝)이 일어나고 있다고 하셨고, AI 시대에 검색 시장 변화가 일어나, 구글 / 네이버 검색 광고가 위축되고, GPT와 대화하며 정보를 찾는 대화형 검색, 문장형 검색으로 패러다임이 이동할 것이라고 하셨다. 즉, 검색데이터도 중요하지만 검색조차 생략하는 소비 패턴도 증가하고 있어, 이 부분에 대한 대비책도 생각해보는 것이 좋을거같다,
이번 특강으로, 데이터 분석이 단순한 기술을 넘어, 실제 고객의 언어와 행동을 읽어내는 과정인 것을 알았다. 앞으로도 생성형 AI와 데이터를 결합해 더 깊이있는 인사이트를 만들수 있는 분석가가 되고싶다.
Written by 박중현 (국민대학교 경영대학)
