빅데이터, 소비자의 마음을 읽다
빅데이터는 말 그대로 큰 데이터이다. 단위를 떠올릴 수 없을 정도로 축적된 엄청난 용량(volume), 숫자-글자-사진-동영상과 같은 다양성(variety), 지금 이 순간에도 1초에 수천 기가바이트씩 쌓이고 있는 엄청난 속도(velocity). 흔히 3V로 요약되는 빅데이터는, 이미 많이 축적되어 있고, 앞으로는 그보다 훨씬 더 빨리 축적될 ‘생각을 넘어서는 큰 데이터’이다.
빅데이터가 이렇게 빠른 속도로 축적되는 이유는 그것이 우리의 모든 행동을 기록하고 있기 때문이다. 소셜네트워크서비스(SNS)에는 소비자들의 단편적인 정보나 그들의 일상, 그리고 특정 브랜드에 대한 의견이 기록되고 있으며, 포털사이트나 쇼핑몰 사이트에는 소비자들의 구매의사결정이 기록된다. 이처럼 소비자가 로그인을 하는 모든 사이트에서는 추적가능한 소비자들의 행동이 기록되고 있다.
이런 기록들은 개별 소비자의 단편적인 ‘사건’이기도 하지만, 전체 소비자들의 그것을 모으면 스토리가 있는 ‘역사’가 된다. 예를 들어, 인터넷 쇼핑몰에 전체 이용자의 5%가 ‘Wish List’에는 담아두지만, 구매되지 않거나 결제 페이지로 갔다가 취소되는 제품이 있다고 하자.
이 경우, 그런 행동을 보인 사람들이 해당 제품의 가격에 대해 부담을 느끼고 있을 것이라는 가설을 세울 수 있다. 그래서 이 정보를 접한 마케터가 할인쿠폰을 발행하여 구매율을 높였다면, 그 구매율의 증분은 판매촉진의 효과가 된다.
빅데이터의 특별한 점은 하나 더 있다. 200명을 대상으로 하는 설문에서는 위의 패턴을 보이는 5%의 이용자가 겨우 10명에 불과하다. 이는 너무도 작은 표본이기 때문에, 통계적인 고려대상이 아니며, 추가적으로 분석할 수 있는 대상으로 적절하지 않다. 그러나 100만 명을 대상으로 하는 빅데이터에는 그 5%가 5만 명에 이르기 때문에 충분한 분석대상이 된다.
이처럼 빅데이터는 인류의 정보처리능력이 한정되어 있던 시절, 표본을 중심으로 파악하고 판단하던 일련의 의사결정과정을 변화시키고 있다. 이는 광고의 기획과 집행에 있어서도 시사하는 바가 크다.
《마이너리티 리포트》의 한 장면을 떠올리며
영화 《마이너리티 리포트》에는 길을 걸어가는 존 앤더튼(톰 크루즈 분)의 주변에 홀로그램 광고가 떠오르는 장면이 나온다. 그 광고들은 현재 시간과 장소, 주인공 상태에 따른 맞춤광고들이다. 그러한 광고들이 소비자들에게 어필하기 위해서는 빅데이터의 손을 빌어야 한다. 빅데이터는 ‘소비자의 특징은 어떤지(who they are)’, ‘어떤 행동패턴을 가지고 있는지(where they go)’, ‘어떤 내용의 메시지를 전달받고 싶은지(what to show and tell)’, ‘어떤 채널을 활용해야 하는지(how to contact)’에 대한 정보를 우리에게 건네주기 때문이다. 이상의 관점에서 빅데이터와 광고마케팅이 어떤 연결고리를 가지고 있는지를 살펴보도록 하자.
‘소비자의 특징은 어떤지(who they are)’
영화 《마이너리티 리포트》에 나오는 존 앤더튼의 자동차는 소형 SUV이다. 그렇다면, 존 앤더튼은 어떻게 해서 이 차를 가지게 되었을까? 회사는 최근 6개월 이내에 인터넷에서 자동차와 관련된 페이지를 검색하거나, 페이스북에서 1개 이상의 자동차 브랜드를 ‘좋아요’ 하거나, 트위터에서 1개 이상의 자동차 브랜드를 언급한 소비자들에 대한 정보를 수집하였다. 그리고 유지비가 저렴한 차를 팔고자, ‘연비’나 ‘유지비’와 같은 비용과 관련된 언급을 한 소비자들을 추려내었다. 그 결과, 그러한 소비자들은 상대적으로 젊은 남성, 봉급이 적은 공무원, 자동차 이용빈도가 낮은 대도시 거주자, 실용적 이미지의 브랜드를 선호한다는 프로파일을 얻었다(profiling).
이러한 정보를 토대로 회사는 40세 이하의 남성, 공무원, 대도시 거주자를 중심으로 표적광고를 보냈고, 그 결과, 존 앤더튼을 자사의 고객으로 만든 것이다. 물론 이상의 내용은 영화의 내용을 토대로 재구성해 본 것이다. 그러나 빅데이터를 통해 소비자의 프로파일을 얻거나 추정하는 것이 빅데이터를 통해 가능해진다.
‘어떤 행동패턴을 가지고 있는지(where they go)’
빅데이터의 분석을 통해서 소비자에 대한 다양한 이해를 할 수 있는데, 그 중 하나가 소비자의 의사결정여정(consumer decision journey)을 파악하는 것이다. 기존 방식에 의한 접근은 각 접점에서의 단편적 빈도 산정이나, 기억에 의존한 접점 영향도 파악에 국한되는 경우가 많았다.
그러나 빅데이터로부터 획득한 디지털 행동데이터를 기반으로 소비자의 행동 경로를 파악하고, 각 단계별로 주요접점을 규명할 수 있다. 예를 들어, 똑같은 온라인 쇼핑 사이트에서 화장품을 구매하더라도 20대 미혼여성과 40대 기혼여성의 정보 탐색의 길이와 경로는 다르게 나타난다. 특정 뉴스에 나온 배너를 통해 브랜드를 인지한 40대 기혼여성은, 몇 개의 쇼핑몰을 비교한 뒤에 바로 구매하는 짧은 경로를 가진다.반면, 20대 미혼여성은 화장품 전문사이트와 포털, 블로그를 서로 비교하거나 반복적으로 조회하는 복잡한 경로를 가진다. 다시 말해서, 20대 미혼여성 소비자가 의사결정 시 더 많은 요인을 고려하는 것으로 해석할 수 있다. 이를 통해, 단순한 검색경로 외에도 화장품에 대한 20대 미혼여성의 관여도를 간접적으로 알 수 있음과 동시에, 구매에 이르기까지 경험한 접점을 통해 매체전략을 수립하는 데에도 시사점을 얻을 수 있다.
‘어떤 내용의 메시지를 전달받고 싶은지(what to show and tell)’
‘냉장고 리뷰’, ‘냉장고 사양’, ‘최저가 냉장고’, ‘냉장고 비교’, ‘음식을 상하지 않게 하는 방법’… 이들 키워드는 냉장고에 대한 정보를 탐색하는 소비자들이 입력할 만한 검색 키워드들이다. 그러나 각 검색어에는 서로 다른 의도가 숨어있을 것이다. 예를 들어, ‘냉장고 리뷰’는 다소 많은 대안 중에서 냉장고를 검색하는 소비자에 의해서, ‘냉장고 사양’은 특정모델에 대한 세부 정보를 알고 싶어하는 소비자에 의해서, ‘최저가 냉장고’는 가격민감도가 높은 소비자에 의해서, ‘냉장고 비교’는 특정 브랜드를 좀 더 선호하지만, 고려 브랜드와 어떤 차이가 있는지 확인하고자 하는 소비자에 의해서, ‘음식을 상하지 않게 하는 방법’은 이미 구매한 냉장고를 보다 잘 활용하고자 하는 소비자에 의해서 발생할 수 있는 검색 키워드이다. 소비자들의 검색 키워드, 나아가 소비자들이 말하는 내용, 방문경로와 같은 것에는 이처럼 그들의 니즈가 잠재되어 있다.
빅데이터는 이런 니즈마저 분석대상으로 한다. 소비자들의 행동을 통해서 이들 니즈의 빈도를 분석하는 것은 물론, 행동과 관련된 주변 상황(시간, 장소, 이벤트 등)을 토대로 니즈에 부합하는 광고크리에이티브를 제시한다. 예를 들어, ‘냉장고 사양’을 통해 홈페이지에 접속한 소비자에게는 냉장고의 용량이나 특징을 설명하는 카피를, ‘냉장고 가격’을 통해 홈페이지에 접속한 소비자에게는 각 제품별 가격정보와 그 가격 프리미엄을 강조하는 카피를 제시하는 형태이다.
‘어떤 채널을 활용해야 하는지(how to contact)’
앞서 설명한 프로파일링, 의사결정여정의 분석, 최적 크리에이티브 도출과 같은 개념은 빅데이터를 표적광고의 제작에 활용한 예이다. 그렇다면 매체계획과 같은 광고의 집행에 있어, 빅데이터는 어떤 시사점을 줄 수 있을까?
현재는 TV시청률이나 사이트 접속자와 같이 도달범위(reach)에 의해서 가격이 책정된 매체를 통해 얼마나 많이 노출시킬 수 있는 중심으로 매체계획이 수립된다. 일부 인기 TV프로그램이나 인터넷 사이트에 대해서는 주요 방문자를 고려한 매체계획을 수립하기도 하지만, 이는 어디까지나 ‘사실’보다는 ‘통계적 추정’을 활용한 것이다.
이에 반해, 빅데이터를 활용한 매체계획은 좀 더 다른 형태를 보이게 된다. 빅데이터를 활용하여 소비자의 특징을 정확하게 분석한다면, 기존의 ‘추정된 소비자의 특징’보다 정확한 소비자의 특징을 파악할 수 있다. 심지어 특정 프로파일을 가진 소비자들이 이용하는 채널을 파악하여 개인 단위의 접근도 가능해진다. 실제로 광고업계에서는 표적소비자에 따라 매체를 세분화하여 판매하려는 매체사와 표적소비자의 특징에 맞는 매체를 구매하고자 하는 광고대행사가 각각의 미디어플랫폼(media platform)을 개발하고 있다. 이 플랫폼이 완성되면, 선물시장과 같은 형태로 표적소비자에 따라 세분화된 매체를 거래하게 된다. 빅데이터는 이러한 형태의 시장 발생을 촉진하고, 운영하는 도구가 될 것이다.
이상에서 언급한 바와 같이, 빅데이터를 통해 소비자의 특징, 행동패턴, 메시지, 채널을 파악하고, 홀로그램 기술이 일반화되면, 《마이너리티 리포트》에서 볼 수 있던 형태의 광고가 가능해질 수 있다. 하지만, 동시에 불가능할 수도 있다. 모든 소비자들이 이와 같은 광고를 싫어한다는 정보가 빅데이터에서 도출된다면 말이다.
빅데이터를 활용하고자 하는 광고인들에게
빅데이터를 활용하고자 하는 광고인들에게 다음을 조언한다.
첫째, 빅데이터의 성패는 ‘성공적인 스몰데이터化’에 있다. 소형화(스몰데이터化)는 데이터의 수집과 활용의 범위를 활용성이 높은 대상으로 한정하는 물리적인 소형화에 그치는 것만이 아니다. 빅데이터에 압도되지 않고 적극적으로 활용하려고 하는 심리적인 소형화도 포함된다. 다시 말해, 빅데이터라는 말로 인해 많은 데이터를 축적하는 것을 목적으로 하지 말고, 실제 현상을 잘 반영하는 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 빅데이터 솔루션을 구축하고 운영해야 할 것이다.
둘째, 빅데이터의 활용에 대한 전사적 기능조직의 협업이 필요하다. 일련의 마케팅 데이터를 활용함에 있어, 데이터에 기반하여 광고마케팅 계획을 수립하는 것에 대한 조직의 공감대가 형성되어야 한다. 실무자가 원하는 데이터를 중심으로 한 솔루션이 구축되어야 함은 물론, 전문가가 도출한 정보에 대해서 실무자가 이를 신뢰하고 활용하는 순환구조도 만들어 가야 할 것이다.
셋째, 빅데이터의 성패를 측정할 수 있는 KPI(key performance index; 핵심성과지표)의 선정 혹은 빅데이터의 활용에 따른 ROI를 산출하여, 빅데이터 시스템에 대한 피드백 과정을 두어야 한다. 아직도 빅데이터 시스템을 구축하거나 활용하는 데에는 기존의 조사과정보다 높은 비용이 드는 경우가 많다. 따라서, 광고주의 시장점유율이나 브랜드의 인지도/이미지와 같은 KPI를 선정하고, 빅데이터 활용에 따른 이들 수치의 변화를 측정하여, 빅데이터 솔루션의 활동이 실제 광고마케팅의 성과에 얼마나 많은 기여를 했는지를 평가할 수 있어야 한다. 더불어, 다른 조사방법을 사용하는 경우에 대비하여 매출과 원가의 증분을 평가하여, 빅데이터 ROI가 0에 수렴하는 것은 아닌지 검증해야 할 것이다.
빅데이터 시대를 대비하라
시간이 지나면, 아무리 튼튼한 집도 허물어져 간다. 그런 집을 원형 그대로 보존하면서, ‘유적[遺跡]’으로 남겨둘 수도 있겠지만, 리모델링이나 재건축을 통해서 ‘살아있는 집’으로 만들 수도 있다. 오늘날의 광고 마케팅도 그러하다. 분명 빅데이터는 전통적인 조사기법에 기반하는 현재의 광고마케팅에 닥치는 비바람이다. 이 비바람을 버티기 위해서 광고마케팅은 그 뼈대를 바꾸는 재건축을 할 수도 있고, 일정한 부분 변화를 수용하는 리모델링을 할 수도 있다. 그러나 마냥 무시함으로써, 광고마케팅을 ‘유허[遺墟]’로 만드는 우를 범해서는 안 되겠다. 인터넷의 확대에 따라 인터넷 광고가 광고의 일부분으로 자리잡았듯이, 빅데이터도 광고의 제작과 집행의 한 축으로 자리잡게 될 것임을 잊지 말아야 할 것이다.
[글. 황성섭 프로 / 조웅현 프로]
