2016년 8월 25~26일 부산 벡스코에서 ad-tech 행사가 열렸다.
정식 행사명은 ad-tech@AD STAR.
부산 국제 광고제 기간 내 ad-tech 행사가 개최되었다.
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장내는 다양한 업종의 부스가 설치되어 있었는데,
광고관련 업체 뿐만 아니라 IoT, VR등 최근 이슈가 되는 기술을 전시한 부스들이 다양하게 배치되었다.
부스 중 기억에 남는 것은 달콤커피파티 부스였다.
달콤커피의 IoT이며 노래방 앱을 설치하고 달콤커피파티 지점을 찾아가 노래방에서 즐길 수 있다고한다.
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여러 부스 중 가장 큰 공간을 KT가 차지하였는데, 이들은 IoT와 VR을 결합한 다양한 서비스들을 선보였다.
그 중 헬스 바이크와 VR을 이용한 롤러코스터는 많은 관람객들의 참여를 이끌었다.
KT의 VR 롤러코스터
KT의 드론 아카데미
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행사장 내 부스는 꽤 규모가 있는 편이었으나, 오프닝 무대 및 세션이 열리는 공간은 생각보다 소규모였다.
하나의 행사장 내부를 간단하게 파티션으로 구분해놓은 바람에 옆 세션의 강연 뿐 아니라 각 부스의 행사 음향으로 인해 전반적으로 어수선한 분위기었다.
한국어 세션임에도 불구하고 이어폰을 끼고 강연을 들어야 했다.
강연장은 산만하고 산만하며 산만하였다.
이번 컨퍼런스를 키워드로 정리하자면 아래와 같다.
- 빅데이터
- 개인화 타겟팅
- 통합마케팅(마케팅 컨버전스)
- 기술 위에서의 크리에이티브 (브랜드 커뮤니케이션 문법)
광고플랫폼 기획자로서 빅데이터 기반의 개인화 타겟팅의 중요성은 이미 잘 알고 있었던 바이나
그로인한 파편화된 플랫폼 상에서의 브랜드 커뮤니케이션 및 광고 크리에이티브의 중요성에 대한 강조가 인상깊었다.
점심시간 이후 세션부터 참석하였으며, 그 중 인상깊었던 세션 위주로 정리를 하도록 하겠다.
위 슬라이드는 "빅데이터 시대의 광고의 미래"를 주제로 한 세션이다.
연사는 NHN D&T의 김유원 대표, Wider planet의 정수동 CTO, MicroAd의 와타나베 켄타로 대표이다.
방대한 양의 데이터를 수집할 수 있는 현재.
이제는 그 수집된 데이터를 어떻게 해석하여 사용하는가가 핵심이다.
최적의 대상에게 광고를 노출시킴으로서 광고의 비용은 낮추고 전환은 높이는 기울기의 그래프를 만드는 방법은 계속해서 연구중이다.
과거 디지털 광고는 낮은 광고비에 낮은 전환을 보였던 반면, tv 광고는 높은 비용에 높은 전환을 보였다 (이는 정량적으로 측정하기 어려움)
하지만 현재 tv와 디지털 광고가 격전을 하여 과거와 달리 디지털 광고가 tv광고에 비해 높은 광고비와 높은 전환률을 보이고 있다.
빅데이터는 오디언스 커버리지를 향상시키고 완벽성을 가함(오디언스를 정확하게 측정한다는 뜻으로 해석됨)으로서 전환당 비용을 낮추는데 기여하고 있다.
빅데이터는 사금을 채취하는 행위와 같다.
빅데이터를 활용한 마케팅이란 바다에서 금을 채취하는 것이다.
방대한 정보에서 마케팅 인사이트를 얻는것은 그만큼 어렵다는 것을 의미한다.
여기서 빅데이터 마이닝의 이점은 아래와 같다.
1. 클릭률을 예측하다.
2. 오디언스의 관심사를 분류하다.
3. 전환률을 예측하다.
4. 사용자의 데모그라픽 정보를 분류하다.
빅데이터를 활용한 클릭률 예측, 전환률 예측은 결과와 거의 일치한다.
빅데이터를 통한 알고리즘으로(관심사 타겟팅) CTR은 최대 다섯배까지 향상되었다.
이러한 결과는 방대한 정보의 힘이다.
정보의 양이 방대할 수록 데이터의 정확성은 높아진다.
결국 빅 데이터는 광고 기술의 다이아몬드가 될 것이다.
글로벌 최고의 에이전시의 랭킹이 변하였다.
이는 전통적인 마케팅의 방법에서 벗어나 광고 기술을 얼마나 잘 이용하느냐에 따라 시장의 판도가 달라진다는 것을 의미한다.
기존의 마케팅은 가설로 세운 계획에 따라 타겟팅을 하여 마케팅을 진행하고 결과를 분석했다면, 새로운 마케팅은 결과를 이용하여 마케팅 계획에 착수할 것이다. 빅데이터의 분석을 통해 수많은 결과데이터에 기반하여 최적의 대상에게 광고를 타겟팅 할 것이다.
방대한 양의 데이터에서 어떻게 인사이트를 얻는가에 대한 고민은 모든 광고 플랫폼들이 고민하는 부분이다.
이에 따라 알고리즘이 만들어지고 거기에서 광고의 효율이 달라지기 때문이다.
어설픈 예측으로 인한 광고 집행은 안하느니만 못하다.
그러다 보니 발표중에 연사가 발표한 예측 데이터과 실제 결과의 정합성이 매우 인상깊었다.
다음은 "이제 모든 마케팅은 앱으로 통한다"를 주제로 한 세션을 소개하겠다.
연사는 신창섭 트위터 코리아 비즈니스 헤드, 김홍 벙글 코리아 지부장, 임준 App lift 부사장 이다.
모바일 세상에서 당신은 어떻게 당신의 소비자와 만나는가?
소비자들은 매일 150번 휴대전화를 unlock한다.
인간이 주의를 집중할 수 있는 시간은 금붕어의 9초보다도 적은 8초이다.
소비자들은 월 평균 27개의 앱을 사용하며, 전체 앱을 일 평균 75분 정도 사용한다.
모바일 앱 시장은 2016년 59조원에서 2020년 118조 매출로 예상된다.
성장세가 둔화되었다고 하나 여전히 20% 이상을 상회하는 높은 성장률이다.
2016년 6월 전세계 주요 앱스토어의 앱 개수는 570만개.
이렇게 방대한 앱 시장에서 우리는 어떻게 앱 마케팅을 해야하는가?
모바일 광고중 모바일 앱 설치에 들이는 광고비만 전체의 절반에 달한다. 그만큼 자신들의 앱을 설치하게 하는데 엄청난 마케팅 비용을 지불한다는 것이다.
우리는 어떻게 이렇게 중요한 앱 마케팅을 해야하는가? 벙글 지부장과 앱리프트 부사장을 통해 방법을 알아보자.
브랜딩&퍼포먼스 두 마리 토끼 잡기
동영상 광고의 마케팅 지표는 과거 도달(사용자에게 광고가 도달한 수), 시청자 수, 청취자 수 였다면 이제는 거기에 타겟팅, 퍼포먼스, 참여수가 추가되었다.
- 광고컨텐츠: 동영상 광고를 통한 브랜드 가치 상승
- 퍼포먼스: 데이터 분석으로 광고 효율 극대화
- 시청자 참여: 반응형 엔드카드를 통한 앱 경험 기회 제공
위 세가지 요소에 집중하여 앱 마케팅 지표 향상에 주력하고 있다.
사례
1) 미미박스: 시청자 반응형 광고
- 미미박스는 신규고객유입, 광고 시청완료율, 유입 사용자의 상품결제 등 세분화된 KPI를 설정하였음(퍼포먼스 최적화).
- 브랜딩 영상과 튜토리얼 영상으로 A/B 테스트를 진행하였고 반응률이 우수한 영상을 집중적으로 타겟팅 하여 캠페인을 진행하였음
(광고 컨텐츠 최적화)
- 주요 타겟인 20~40대 여성이 밀집되어 있는 퍼블리셔에 집중적으로 타겟팅(시청자 타겟팅 최적화)
- 엔드카드로 이용자의 체험 유도 및 구매 전환의 기회를 최대화
2) send anywhere: 타겟 국가별 현지화
- 타겟 국가의 문화 성향 반영
- 자막 활용
- 퍼포먼스 최대 +100%
3) googleplay music : 세로형 광고
- 세로형 앱에 가로 영상을 보여줄 경우 70% 이상 화면 손실이 발생한다는 것에 착안 -> 세로영상 제공으로 전환률 60% 상승
앞으로의 동영상 광고는 어떤 모습인가?
바로 playable ad.
- 사용자들이 동영상 광고 시청 중 실제 서비스를 미리 체험해볼 수 있는 광고일 것이다.
온라인에서 모바일로의 전환이 일어나고 있다.
모바일 시대의 광고 행태는 아래와 같다.
1) 광고의 소재는 공장에서 찍어내듯 계속해서 생성되고 있으며,
2) 이는 다양한 플랫폼과 다양한 서비스를 통해 불특정 다수에게 대량 유포된다.
3) 여기서 발생한 대량의 데이터는 각 종 분석 시스템을 통하여 분석되며,
4) 이 결과를 이용한 최적화 타겟팅이 신속하게 이루어진다.
(위 세션의 결과 데이터를 기반으로 마케팅 플랜을 짠다와 일맥 상통하는 내용)
슈퍼셀의 구인 광고를 봐도 현재의 마케팅이 어떻게 바뀌어가고 있는지 알 수 있다.
* 슈퍼셀 잡 포스팅:
- 구글 애널리틱스나 분석툴의 전문가여야 하며,
- 소셜 미디어 마케팅의 경험이 있어야 하며,
- 데이터의 인사이트 사례를 다수 가지고 있어야 하고,
- 현재의 데이터를 해석하여 팀에게 유포할 수 있어야 한다 등..
"모든 매체에 대한 Price discovery와 value discovery가 진행중이다"
이후 마케팅 업계의 지각 변동을 보여줌 (디스플레이 분야에 2013년 존재했던 아담은 2016년 없어짐 ㅜㅜ)
이용자의 가치는 어떻게 평가하는가?
단순히 노출, 클릭, 인스톨 뿐 아니라 이제 그 이후의 사용자의 액션을 추적 분석함. 이를 통하여 LTV를 분석
우리의 도전 과제는 아래와 같다
1. pc 웹과 모바일의 어트리뷰션의 통합 (식별자를 통합하기 어려워 현재는 pc,모바일웹, 모바일앱의 사용자 식별이 통합되지 못하고 있음)
2. 방대한 양의 데이터
3. 데이터의 불일치
4. 부족한 국내 리소스
슈퍼셀의 구인광고를 보면 단순히 아이디얼한 마케팅이 아닌 방대한 데이터를 분석하고 이를 기반한 정량적 마케팅을 중요시 한다는 것을 알 수 있다.
개인적으로 벙글의 동영상 광고 사례가 인상깊었는데,
컨텐츠 차별화로 앱 마케팅을 한 사례로 이 또한 데이터 인사이트를 통해 퍼포먼스를 최대화 하고 있다.
전체 강연자 중 명함을 받고싶었던 유일한 연사가 벙글 지부장. 국내 뿐 아니라 글로벌 시장에서의 경험도 꽤 많은 듯 질문자들의 글로벌 관련 질문에도 거침없이 답을하였다.
다음 주제는 "일본의 가장 파워풀한 다이렉트 마케팅"이다.
연사는 Kato Leo Koichi / Ureru Net 대표, 김홍수 Glad cube 대표, 오경수 Creators match 사장이다.
(솔직히 그들이 말하는 다이렉트 마케팅의 의미를 잘 이해하지 못했는데,
발표한 내용으로 봤을때 사용자에게 직접적으로 보여지는 지면에 대한 마케팅 방법론인 듯 하다)
광고에서의 크리에이티브는 매우 중요하다.
광고 배너의 개선으로 CTR이 10% 오른 사례, 121% 오른 사례, 28%가 오른 사례도 있다.
우리는 여러개의 소재들을 A/B 테스트를 통해 최적의 소재를 걸러낸다. (광고 소재의 A/B 테스트를 보다 편리하게 진행할 수 있는 구조로 플랫폼을 만들어야겠다 생각함)
크록스의 케이스는 4개의 소재로 A/B 테스트를 진행했으며, 그 중 하나의 소재가 CTR을 제외한 RPV, CVR, UPT, ADV 등의 모든 부분에서 가장 높은 효율을 보임
(크록스 광고에 주력 제품인 크록스 신발이 전혀 노출되지 않은 배너가 가장 높은 효율을 보임으로서 직관보다는 A/B 테스트를 통한 정량적 데이터를 크리에이티브에 적용하는 것이 중요하다는 것을 보여주는 사례)
인터넷 광고를 보다 효율적으로 만드는 100% 확실한 방법
성공적은 다이렉트 마케팅을 위한 기본 룰
1. 높은 응답률
2. 높은 구매전환률
3. 높은 반복률
이를 위하여 아래와 같은 기술이 있다.
1) 등록 형식을 랜딩페이지에 적용하라.
- 랜딩페이지에서 구매에 필요한 모든 정보 등록을 마칠 수 있도록 만들어 한 페이지 내에서 모든 과정을 마칠 수 있도록 하여 이탈을 막는다.
2) 업셀링(더 고가의 물품을 파는)을 위하여 확인페이지를 이용하라.
- 랜딩페이지에서 모든 구매정보를 입력 후 구매 완료 직전 확인페이지 제공은 필수다. 해당 해당페이지는 단순히 조회만 하기 때문에 사용자 거부감이 없는 단계로 자신이 기입한 정보를 확인하는 중간에 업셀링을 할 수 있는 제품 리스트를 제공한다. 이 방법으로 샘플을 구매하려던 사용자를 정품을 구매하게 하거나 하나의 상품을 구매하려던 사용자를 패키지 상품을 구매하게 만들 수 있다.
3) 각 단계의 목적에 따른 각 고객 전용 팔로우업 메일을 보내라.
- Response stage > sample-tp-purchase stage > repeat stage > crpss-sell
(상품에 대한 사용자의 각 단계별 최적화된 정보 메일을 발송하라는 의미인듯하다)
4) 팔로우업 이메일을 통해 단 한번의 클릭으로 고객 구매가 이루어질 수 있게하라.
크리에이티브에도 AI를 적용할 수 있다.
AI와 머신러닝의 컨셉은 아래와 같다.
- 인공신경망 > 딥러닝 > 머신러닝&자연어 처리 > AI+데이터마이닝 > 컴퓨터과학
방대한 데이터는 위와 같은 포함관계로 결국 컴퓨터 과학 내에서 이루어진다.
이를 위한 분석툴은 이미 시장에 많이 나와있다.
하지만 분석툴의 문제는 아래와 같다.
너무 복잡하고, 비싸며, 시간이 많이 든다는 것이다.
미래의 분석툴은 사용하기 쉽고, 비용을 줄여주며, AI와 머신러닝을 사용해야한다.
(이 강연 내용은 대부분 자신들의 분석 툴 홍보위주였지만 아래 사례 때문에 언급한다)
한 사이트에 고객의 목소리를 노출시키는데 4개의 패턴을 제공하였다.
A: 2명의 목소리
B: 4명의 목소리
C: 6명의 목소리
D: 8명의 목소리
어떤 패턴이 가장 높은 전환률을 보여줬을까?
정답은 B.
이는 AI를 통한 자동화 테스트를 통해 내놓은 결과였고 이를 근거로 고객의 사이트에 4개의 목소리를 적용하게 되었다.
페이지의 클릭 버튼 효과도 마찬가지로 AI 테스트를 통해 결정한 사례도 있었다.
이 툴로 인하여 과거 하나의 결정을 위해 13~21시간이 소요됐지만 자신들의 서비스(SiTest)로는 4~7시간 정도만 소요하면 된다.
AI는 인간과 협업이 가능하고, 인간이 자신들의 비즈니스를 위한 최고의 결정을 내리는데 도움을 줄것이다.
위 발표에서는 크리에이티브와 비즈니스 디시젼에 데이터 분석이 어떻게 사용될 수 있는지 사례를 보여준다.
ad-tech 첫째날의 강연은 데이터 인사이트로 시작하여 데이터 인사이트로 끝났다. (게임 세션은 어땠으려나..)
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