우리도 한다, 실무에 당장 적용 가능한 개인화 마케팅

데이터를 기반으로 한 개인화 마케팅. 디지털 시대의 마케터라면 수없이 많이 들었을 이야기입니다. 지난 글에서는 디지털 세대의 화두로 떠오른 개인화 마케팅의 개념과 이점, 등장 배경, 그리고 성공 사례까지 알아보았습니다. 혹시 아직도 ‘우리와는 먼 이야기’라고 느껴지시나요? 그런 마케터분들을 위해 이번 글을 준비했습니다.

예고드렸던 것처럼 이번 글에서는 실무에 당장 활용할 개인화 마케팅 방안을 알려드리겠습니다. 고객 여정에 따라 개인화 마케팅의 스테이지를 크게 두 가지로 나누어봤습니다.

  1. 광고 효율 극대화하기
  2. 고객과의 관계를 돈독히 하기

각 스테이지의 타깃은 누구인지, 목표는 무엇인지, 실행 방법은 어떻게 되는지 살펴보겠습니다.

스테이지 1. 광고 효율 극대화를 위한 개인화 마케팅

첫 번째 스테이지는 개인화 마케팅으로 광고 효율을 극대화하는 단계입니다. 타깃은 우리 브랜드를 인지하지만 아직 구매는 하지 않은 고객들로서, 상대적으로 광범위합니다. 온라인상에서 이들을 찾고 리타기팅함으로써 재방문을 유도해보겠습니다.

리타기팅이란?

이커머스 사이트에서 상품을 조회하다가 종료했는데, 며칠 뒤 인터넷 신문 기사 또는 SNS 피드를 보던 중 같은 상품의 광고가 뜨는 경험을 하신 적이 있으신가요? 바로 이러한 광고 형태를 가리켜 ‘리타기팅’ 광고라고 합니다. 특정 웹사이트에 유입한 기록이 있는 유저에게 광고를 노출하고 재방문을 유도하는 방법입니다. 잘 알려진 예시로는 구글애즈, 페이스북 픽셀 광고 등이 있습니다.

하지만 과연 브랜드 사이트에 한 번 방문한 사람들이 인터넷 서핑 중 같은 브랜드의 광고를 본다고 다시 유입할까요? 더군다나 아래와 같이 매우 많은 디스플레이 광고 중 하나의 형태로 광고를 접하게 된다면, 반가운 마음으로 해당 광고를 통해 웹사이트에 다시 들어오는 고객보다 무시하고 지나가는 고객이 더 많을 것입니다.

리타기팅 광고 도식화.

개인화 마케팅을 활용해서, 고객의 반응을 이끌어내고 리타기팅 광고의 효과를 극대화할 방법은 무엇일까요? 타깃을 세분화해야 합니다. 그리고 그 고객에게 맞는 개인화된 메시지를 광고 소재로 활용해야 합니다. 불특정 다수가 아닌, 우리 상품에 관심을 가질 만한 고객을 찾고 각 타깃 그룹이 반응할 만한 광고 소재를 매치하는 것입니다.

두 단계가 제대로 이루어진다면, 광고에 반응하는 소비자 비율을 늘릴 수 있습니다. 즉, 광고 효율을 극대화할 수 있다는 점에서 매우 중요한 단계입니다. 이번 글에서는 아래 세 가지 기준으로 고객 데이터를 세분화해보겠습니다.

  • 진행 중인 이벤트
  • 키워드
  • 카테고리

이렇게 나눈 각각의 그룹이 관심을 가질 만한 광고 메시지를 설정하기 위한 여정을 함께 떠나보겠습니다. 잘 따라오시면 참 쉽습니다!

진행 중인 이벤트

첫 번째 기준, 이벤트 페이지의 조회 여부입니다. 이에 따라 타깃을 세분화할 수 있습니다. 특정 사이트의 이벤트 페이지를 조회하는 고객은, 이미 브랜드를 인지하거나 광고에 반응할 확률이 높은 잠재고객입니다. 따라서, 이벤트 페이지를 조회한 이력이 있는 사용자를 타깃으로 분류합니다.

진행 중인 이벤트는 광고 소재로 많이 활용되기도 하고, 효율이 좋은 소재 중 하나입니다. 분류한 타깃 그룹(이벤트 페이지를 조회한 사용자들)에게 이벤트 광고를 노출한다면, 불특정 다수의 사람에게 노출하는 것보다 높은 비율로 반응을 유도할 수 있습니다.

여기서 Tip! 타깃을 누구로 설정할지는 알았는데, 이를 어떻게 광고에 적용할까요? GA와 Google Ads는 연동이 가능합니다. Google Ads에서 진행하는 키워드/리타기팅 광고에 대한 잠재고객 목록을 GA 세그먼트를 통해 추출해 리타기팅 모수로 활용할 수 있습니다.

카테고리

두 번째 기준은 카테고리입니다. 여러 카테고리 중에서도 특정 카테고리만을 조회한 사용자들의 관심사를 파악해 고객을 분류하고, 각 그룹이 관심을 보일 만한 광고를 노출하는 것입니다. 예시를 보여드리겠습니다. 한 화장품 기업의 이커머스 사이트 카테고리입니다.

카테고리별 데이터 세분화 사례.

하나의 사이트일지라도 각 카테고리를 조회한 사용자 각각의 관심사는 서로 다릅니다. 수집된 고객 데이터를 카테고리별로 분류한다면, 관심사를 기준으로 타깃을 세분화할 수 있습니다. 그리고 파악한 관심사에 따라 각 카테고리를 조회한 사용자들에게 노출되는 광고를 서로 다르게 설정합니다.

위 예시에서 스킨케어 카테고리를 조회한 사용자들에게는 스킨, 로션 등 같은 카테고리의 상품 광고를 노출함으로써 재방문 및 반응을 유도하는 방법입니다.

키워드

마지막으로 확인할 사항은 유입 키워드입니다. 유입 키워드에 광고 소재 및 메시지를 일치시키는 방법인데요. 키워드를 확인하는 것은, 고객들이 웹사이트에 접속한 명확한 목적을 알 방법입니다. 분명한 니즈를 가진 고객들이라는 점에서 가장 효과적이며 광고 비용 또한 높은 채널입니다. 가장 효과적인 방법인 만큼, 두 단계로 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.

1단계: 타깃 세분화

키워드를 기준으로 타깃을 세분화하는 방법은 특정 키워드로 웹사이트에 유입된 고객을 찾는 것입니다. 고객들이 어떤 키워드로 유입되었는지는 어떻게 확인할까요? 구글 애널리틱스(GA)에서 획득 → 전체 트래픽 → 소스/매체 보고서에서, 보조 측정 기준을 키워드로 설정해줍니다. 해당 보고서에서, 각 매체를 통해 들어온 유입자들이 어떤 키워드를 검색했는지 확인이 가능합니다.

GA 획득 보고서에서 유입 키워드 확인하는 법.

실제 한 이커머스 사이트의 GA 보고서입니다. 미니 빔프로젝터라는 키워드로 유입된 사용자가 상당수 존재함을 알 수 있습니다. 그럼 이제, 이 타깃들에게는 어떤 광고 소재를 노출할지 정해보겠습니다.

2단계: 광고 소재 매칭

메인 광고 소재는 예상하셨듯 미니 빔프로젝터 광고입니다. 구체적인 키워드로 유입이 된 고객들인 만큼 빔프로젝터에 관심이 많을 것이기 때문입니다. 따라서 이들에게 보일 메인 광고 소재를 빔프로젝터로 세팅한다면, 웹사이트를 한번 방문했던 사용자들에 비해 높은 반응을 이끌어낼 수 있습니다. 내가 찾던 상품의 광고이기 때문입니다.

너무 당연한 이야기 아니냐고요? 맞습니다. 하지만 실무에서는 이 정도의 데이터도 보지 못하고 활용하지 못하는 경우가 허다합니다. 내친김에 서브 광고 소재까지 정해보겠습니다. 빔프로젝트에 관심이 있는 고객들은 또 어떤 광고 소재에 관심을 보일까요?

1인 가구가 증가하는 환경적 요인과 접목해본다면, 소형 빔프로젝터에 관심이 많은 고객은 1인 가전 또는 소품에도 관심이 많을 것이라는 가정을 세울 수 있습니다. 즉, 서브 광고 소재는 원룸 가전이나 가구, 또는 인테리어 소품 등으로 세팅함으로써 서브 반응을 유도할 수 있습니다.

빔프로젝터 키워드로 유입된 고객 세분화 사례.

개인화 마케팅을 통해 광고 효과를 극대화하기 위해, 타깃을 분류하고 각 관심사에 맞는 광고 소재를 매치하는 방법에 대해 알아보았습니다. 신규 고객 유치는 기업의 성장에 있어서 필수적인 단계입니다. 하지만 계속해서 신규 고객만 유입된다면, 어느 순간부터는 성장에 한계가 있을 수밖에 없습니다.

지속적인 매출을 내기 위해서는 신규 고객을 충성고객으로 만들고 회원과의 관계를 돈독히 해야 합니다. 비즈니스의 지속 가능한 성장을 위해, 다음 스테이지가 필수적인 이유입니다.

스테이지 2. 고객과의 관계를 돈독히 하기 위한 개인화 마케팅

개인화 마케팅의 두 번째 스테이지, 고객과의 관계를 돈독히 하는 단계입니다. 리타기팅 광고로 웹사이트 유입이 많아지고 신규 가입자가 많이 발생하더라도, 사용자가 유지되지 않는다면 성장의 한계에 다다를 수밖에 없겠죠? 어떻게 하면 회원으로 가입한 사용자에게 지속적인 재방문과 구매를 유도하고, 우리 브랜드의 충성 고객으로 만들 수 있을까요?

Right Person, Right Time, Right Message.

오랜 기간 마케팅의 진리로 여겨지는 말이 있습니다. 적절한 타깃에게, 적절한 타이밍에, 적절한 메시지를 전달할 때 목표를 달성할 수 있다는 뜻인데요. 회원이 된 고객 중 적절한 타깃에게 적시에 적절한 메시지를 보낼 방법을 알려드리겠습니다.

적절한 타깃에게, 적절한 시기에, 적절한 메시지를 보내야 사용자가 반응합니다.

가입 고객을 대상으로 마케팅을 한다면, CRM을 활용하거나 쇼핑몰 솔루션 및 DB의 회원 주문 내역 등을 활용해 캠페인을 진행할 수 있을 것입니다.

더욱 간편하면서도 확실한 방법으로는 빅인 애널리틱스(bigin Analytics, 앰플리튜드(Amplitude), 믹스패널(Mixpanel) 등 고객 행동 분석에 특화된 애널리틱스를 이용하는 방법이 있습니다. 데이터 분석 툴을 사용한다면, 구매 가능성이 높은 고객을 편하게 찾고 분석에 의한 결과로 얻어진 사용자를 대상으로 구매를 유도할 수 있습니다.

다소 생소한 고객 행동 분석 애널리틱스 중 빅인 애널리틱스에 대해서 간략히 설명해 드리겠습니다. 빅인은 이커머스 사이트 내의 사용자 행동을 분석하고, 그 행동의 주체를 찾아내는 애널리틱스입니다. 빅인을 이용해 적절한 타깃과 적절한 시점, 그리고 적절한 메시지를 보내는 방법을 알아보겠습니다.

적절한 타깃

빅인은 웹사이트 내에서 유사한 행동을 한 회원들의 리스트를 도출합니다. 기존 웹로그 분석 툴은 구매 전환이 이루어지기 이전까지, 특정 행동을 한 사용자의 정보는 알 수 없다는 한계가 있었습니다. 하지만 빅인 애널리틱스에서는 특정 행동을 한 고객들의 정보를 목록으로 추출하고, 이들을 그룹화해 관리할 수 있습니다.

빅인 애널리틱스의 사용자 보고서 화면.

위의 화면은 장바구니에 담은 수량이 1개 이상이지만, 거래 수는 없는 고객들을 목록으로 추출한 화면입니다. 오른쪽 아래의 ‘사용자 그룹 생성’ 버튼을 누르면 그룹이 생성됩니다. 이런 사용자들에게 혜택을 제공함으로써 반응을 유도할 수 있습니다. 무작위로 배포하는 쿠폰보다 적절한 타깃을 상대로 배포하는 쿠폰이 훨씬 더 높은 사용률 및 구매 전환율을 불러일으킬 수 있기에 효과적인 방법입니다.

적절한 시기

빅인은 상품이 구매되기까지 걸리는 시간을 분석합니다. 각 상품별로 고객이 처음 조회한 시점부터 구매까지 걸린 시간을 분석합니다. 분석된 데이터를 바탕으로, 상품 구매 시점에 가까워진 고객들을 찾고 목록으로 제공합니다.

빅인 애널리틱스의 구매 시점 인사이트 화면.

위 화면처럼 최소 구매 가능성을 선택하고 도출된 잠재고객의 목록을 이용해 리마인드와 혜택 이메일을 발송한다면, 구매를 고려 중인 고객의 전환을 끌어낼 수 있습니다.

적절한 메시지

빅인은 상품별 구매 가능성이 높은 고객을 찾아냅니다. 적절한 메시지란 ‘소비자가 구매하기를 원하는 상품의 정보’입니다. 우리 웹사이트의 회원들이 구매할 가능성이 높은 상품을 찾기 위해 빅인 애널리틱스를 사용해보겠습니다. 빅인 애널리틱스의 인사이트는 수집된 고객 데이터를 전통 통계 모델로 분석합니다. 장바구니 분석 결과를 통해 함께 구매되는 비율이 높은 상품들을 도출하고, 상품별 구매 가능성이 높은 잠재고객을 리스트로 제공합니다.

빅인 애널리틱스의 객단가 인사이트 화면.

위처럼 상품별 구매 가능성이 높은 고객들의 정보를 조회할 수 있습니다. 이미 상품을 구매한 고객들이 구매할 가능성이 높은 또 다른 상품을 추천해줌으로써, 고객 한 명당 객단가를 높일 수 있습니다. 마케팅 실무자는 어떤 고객에게 어떤 상품을 광고해야 하나 추측하고 구상하는 시간에, 똑똑한 빅인 애널리틱스가 찾아주는 잠재고객에게 상품을 광고하는 마케팅을 시행함으로써 시간도 아끼고 광고 효율도 극대화할 수 있습니다.

이처럼 빅인 애널리틱스를 이용한다면 높은 수준의 개인화 마케팅을 실현하고 고객별 맞춤화 경험을 선사할 수 있습니다. 고객의 충성도를 높이는 동시에 브랜드 이미지를 제고할 수 있는, 일석이조의 방법이 아닐 수 없습니다.

글을 마치며

고객 여정에 따라 개인화 마케팅의 스테이지를 광고 효율 극대화, 고객과의 관계 강화로 나누고 각 단계에서 실행할 수 있는 개인화 마케팅 방안을 살펴보았습니다. 신규 고객 유입, 그리고 고객과의 관계를 쌓는 일. 어느 하나 놓쳐서는 안 될 중요한 마케팅입니다.

GA를 포함한 시중의 데이터 분석 도구와 빅인 애널리틱스를 함께 활용한다면, 디지털 환경에서 비즈니스의 지속적인 성장도 이룰 수 있습니다. 데이터 시스템을 들이지 않은 우리와는 관련이 없는 이야기라고만 생각하셨다면, 이번 기회를 계기로 조금씩이라도 실천하며 목표를 달성해 나가는 즐거움도 느껴보시는 게 어떨까요?