제2장 데이터를 지배하는 자가 비즈니스를 지배한다(1)
데이터 확보 경쟁에서 도태되는 광고대행사
광고, 마케팅 영역에서 오디언스 데이터의 정비가 매우 중요하다. 하지만 광고대행사가 이 오디언스 데이터를 확보해나갈 것인지 심히 의문스럽다. 구매, 행동경험 데이터를 가리키는 오디언스 데이터는 구글과 아마존을 비롯해 수많은 유력 웹사이트가 보유하고 있다. 광고주 역시 고객 데이터베이스와 회원 데이터, 웹사이트 방문자 등의 오디언스 데이터를 가지고 있다. 이외 포인트카드, 신용카드 등의 외부 데이터도 존재한다.
'중개역'의 의미가 사라지다
원래 광고주와 미디어를 이어주는 것이 바로 광고대행사의 역할이다. 오디언스 데이터를 이용한 마케팅 시대에도 미디어가 보유한 오디언스 데이터와 광고주가 보유한 오디언스 데이터 간의 유통 중개역을 맡을 수도 있다. 다만, 중개에 의미와 가치가 있느냐다. 데이터 유통과 교환(Exchange)에 관여한다면, 자신만의 오디언스 데이터를 보유해야 한다. 독자적인 데이터를 가지고 광고주 또는 미디어가 지닌 데이터와 결합하여 가치있는 데이터를 만들 수 없다면 의미가 없다. '분석력'을 기업에 제안하는 것은 독창적인 오디언스 데이터를 보유하지 않은 상황에서 거의 불가능하다.
광고 집행 결과 데이터부터 확보하자
데이터 관리 시스템(DMP) 상에서 활용이 기대되는 4종류의 데이터이다.
*광고집행 결과 데이터(광고대행사가 현재 보유할 수 있는 영역)
*퍼스트 파티 데이터(자사 보유 데이터) - CRM 데이터, POS 데이터
*세컨드 파티 데이터(미디어가 보유한 오디언스 데이터)
*서드 파티 데이터(구매행동 데이터, 온라인/실시간 점포/구매의식 데이터, 소셜미디어 데이터, TV 시청 데이터 등)
미국, 유럽 광고대행사는 트레이딩 데스크 회사를 지주 회사 산하에 두고 산업을 전개하고 있다. 맞춤형 디지털 매체 구매 시스템(DSP) 또는 실시간 경매 방식(RTB) 등의 기술이 접목되자마자 이와 같은 움직임을 보이고 있다. 트레이딩을 통해 수익을 창출을 위한 것은 당연하며, 방대한 양의 광고를 집행하고 운용하여 광고효과과 높은 오디언스 데이터 및 게재면 등의 데이터를 입수할 수 있기 때문이다. 광고 집행 결과를 피드백하는 '결과 학습(Result Learning)'이 가능한 환경을 만드는데 가치가 있다.
기업 보유 데이터와 미디어 보유 데이터 간 융합이 먼저다
4종류의 데이터 중 일본에는 구매 행동 데이터 등을 가지고 있는 서드파티 데이터가 미국만큼 많지 않다. 블루카이(Bluekai)나 로타미(Lotame)와 같은 서드 파티 데이터 공급회사가 거의 존재하지 않는다. 결국 광고 집행 결과 데이터를 축적하여 최적으로 활용하는 방안도, 일부 맞춤형 디지털 구매 시스템 제공사가 내부적으로 운영하고 있을 뿐이다. 이러한 이유로 기업이 자체 보유한 퍼스트 파티 데이터와 미디어가 가진 오디언스 데이터, 세컨드 파티 데이터의 교환 및 결합이 선행되는 것이다. 이 작업을 광고대행사가 대행할 수도 있겠지만, 오디언스 데이터를 보유하지 않은 상황에서 어느 정도의 존재 의의를 보일 것인지는 의문이다.
광고 집행 결과 데이터로 부족한 미래
기업의 퍼스트 파티 데이터를 분석하기 위해서는 대행사는 퍼스트 파티 데이터와 통합하여 분석할 가치가 있는 서드 파티 데이터를 보유해야 한다. 광고대행사가 광고주의 마케팅을 지원하고자 한다면, '광고 집행 결과 데이터'만으로는 한계에 부딪힌다.
유용한 서드 파티 데이터
*구매 행동 데이터(온라인/오프라인 매장)/구매 의식 데이터
*소셜 미디어 데이터
*TV 시청을 중심으로 한 미디어 접촉 데이터
구매 행동 데이터, 구매 의식 데이터를 독자적으로 보유하여 광고주에게 제공할 수 있다면 높은 우위를 차지할 수 있다. 여기에 아마존, T포인트카드(다양한 가맹점에서 포인트 적립이 가능한 일본의 적립카드)와 같은 데이터 수집 장치를 지닐 수 있느냐가 관건이다.
목표는 소셜미디어 데이터와 TV 시청 관련 데이터
소셜미디어 데이터와 더불어 여전히 TV 시청 관련 데이터는 중요하다, TV광고에 거액의 예산을 할애하는 광고주는 물론, TV 방송국 또한 탐내는 정보다 그 이유는 오디언스 테이더를 이용하면 방송 프로그램의 마케팅이 가능하기 때문이다. 이 같은 영역에서는 대형 광고 대행사가 매우 유리하다. 광고 대행사의 현주소로 보면 해당 영역, 즉 소비자의 미디어 접촉 데이터를 기반으로 오디언스 데이터 플래닝이 가능하다는 점은 큰 우위성이라고 할 수 있다.
마케팅의 핵심은 오디언스 데이터
시청률을 모두 더해 산출하는 매우 기이한 수치인 GRP(총시청률, Gross Rating Point)를 통해 방송국이 규정한 시간 범위에 광고가 방송되는 스폿광고가 거래된다. 하지만, GRP획득을 지표로 삼는 모델에는 맹점이 있다. 가령 2034 남녀 등의 청년층 인구는 감소하고 있으므로 아무리 비율은 동일해도 예전보다 도달 인원수는 줄어들게 된다. 하지만 비용은 변함없거나 오르는 것이 현실이다. 이런 지표는 큰 의미를 갖지 못하는 것이 사실이다 앞으로는 TV 시청 상황을 포함한 오디언스 데이터가 유통될 것이다.
어느 프로그램에 투자하는냐를 정하는 판단 근거
TV 시청 데이터를 비롯한 오디언스 데이터를 보면 얼마나 시청되는지 파악할 수 있다. TV 광고에 접촉할 때 마다 발생하는 광고 및 브랜드 인지, 구매 의향 등을 조사할 수 있다. 상세한 TV 시청 데이터가 오디언스 데이터에 편입되면 구매 행동 및 브랜드에 대한 관심을 싱글소스로 통합하게 되어 광고주가 커뮤니케이션하려는 오디언스가 시청하는 TV 방송이 명확해진다.
오디언스 데이터를 사용한 온라인 광고 플래닝이 토대가 되어 매스미디어인 TV 플래닝도 포괄하는 것이다. 그리고 브랜드 인지를 중시하는 광고주를 중심으로 온라인 광고 효과 지표가 클릭수에서 인지로 전환되면, TV광고와 온라인 광고(특히 영상광고)는 동일한 조건에서 동일한 오디언스 데이터로 플래닝하게 된다.
오디언스 타깃팅의 진정한 가치
고액의 상품일 경우, '흥미 및 관심을 지닌 유저 대상 마케팅'만으로 효율적인 광고 투자가 불가능하다. 고액의 상품 영역에서 가장 주목할 대상은 '관심도 있고 구매력을 지닌 유저'이지만, 두번째는 '관심이 있지만 구매력이 없는 유저'가 아닌 '현재로서는 관심이 없지만 구매력을 지닌 유저'다. 구매력이 없는 유저에게 계속 광고를 노출시켜도 당연히 결과를 기대할 수 없다. 즉 고액의 상품 경우에는 관심을 목표로 하는 것은 충분하지 않다.
프로그램의 성패를 예상하다
오디언스 데이터에는 구매력과 구매의식 및 구매의사를 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 데이터를 보유하거나 광고주나 미디어에 제공할 수 았다면, 브랜드 커뮤니케이션 방식이 변하게 된다.
시청자의 오디언스 데이터를 분석하고 광고주가 요구하는 타깃 포함률(타깃 도달률)이 높은 프로그램을 만드는 것이 바로 광고 수입에 의존하는 TV 비즈니스의 미래가 될 것이다.
또한 시청 태도나 임프레션 효과(높은 인지 효과와 강한 인상을 남기는 것)에 무엇이 중요하며 그것을 어떻게 구성해야 하는 지 분석할 수 있다면, 높은 시청률뿐만 아니라 우량 소비자에게 강한 인상을 남기는 컨텐츠를 만들고 찾을 수 있다.
데이터로 콘텐츠를 마케팅하다
오디언스 데이터의 활용은 콘텐츠를 개발하는데 응용할 수 있다. 미디어의 생명인 콘텐츠 제작 과정에 오디언스 데이터 분석 과정을 도입하는 것이다. 우량 소비자를 더 많이 획득하기 위해 어떤 콘텐츠를 만들어야 하는 지 과학적으로 분석하는 미디어가 향후 속속 등장할 것이다. 그리고 광고 수입이 비즈니스 모델이라면 광고주가 원하는 오디언스 데이터를 획득할 수 있는 콘텐츠 마케팅도 필요하다. 유저를 다수 획득하면서 그 질적 측면을 높이고 싶다면, 어느 콘텐츠를 얼마나 유저가 시청하고, 그 시청자가 어떠한 사람들인지도 확인해야 할 필요성이 생긴다.
콘텐츠 제작에 오디언스 데이터를 사용하는 노하우는 이제부터 개발해야 겠지만, 미디어가 데이터를 관리하는 시스템을 사용하는 의미는 바로 콘텐츠 마케팅에 있다.
- 매스미디어/디지털/오프라인 3가지 영역을 포괄하다
* 이 포스트는 요코야마 류지 및 사카에다 히로후미의 공동저 "광고비즈니스 향후 10년" 요약한 글이다.
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