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확.실.한 타겟팅 하고 계신가요?
최근 광고 시장 패러다임 변화 중 하나인 오디언스바잉.
오늘은 오디언스바잉에 대해 알아보겠습니다-!
강연 소개 :
“오디언스바잉은 무엇인가요?”
01 기존 광고는 효율적일까요?
○ 기존 광고 : 타겟 고객 형상화한 매체 중심
○ 임의로 선정한 고객이 있을만한 곳에 광고 집행
○ 개인을 특정하지 않고 확률에 의지한 광고
02 효율적으로 광고할 수 있는 방안
○ 오디언스바잉
○ 연령과 성별 제한 없이, 사람 중심의 광고!
○ 확실한 고객 타겟팅 → 원하는 고객군에게만 광고를 보여줌
○ 광고 위치가 상관 X → 가장 저렴한 지면의 광고가 합리적
○ 즉, 모든 것을 사람 중심으로 하는 것
03 데이터가 많이 쌓여 가능해진 오디언스바잉
○ 모바일 발자취를 통해 많은 정보 기록
○ ex : 쿠키, AD 아이디, 디바이스 아이디
○ 수집된 대상자의 프로필 예측 가능
04 고려할 것
○ 어떻게 유저 중심으로 광고할지 중요
○ 효율적으로 광고하기 위한 유저 중심의 확실한 타겟팅
✻ 데이터마케팅 교육 문의 l [email protected]
✻ 인공지능 마케팅 솔루션, 마대리 l http://bit.ly/3i1TtCr
강연자 소개 :
이현채 (MOLOCO 아시아 사업총괄 담당)
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오디언스 타겟팅 (Audience Targeting)이란? : 네이버 블로그
오디언스 타겟팅 이란 “청중, 시청자”를 의미하는 오디언스(Audience)와 “목표, 대상”을 의미하는 타겟(Target)을 합친 단어입니다.
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 6/11/2021
View: 8053
고객을 콕 집는 ‘오디언스 타깃팅’이란? – 오픈애즈
오디언스 타깃팅은 ‘청중, 시청자’를 의미하는 ‘오디언스'(Audience)와 ‘목표, 대상’을 의미하는 ‘타깃'(target)을 합친 단어이다. 단어만 봐도 알 수 …
Source: www.openads.co.kr
Date Published: 8/9/2022
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더 효율적인 마케팅을 위한 분석과 활용, 오디언스타겟팅 – 브런치
더 효율적인 마케팅을 위한 분석과 활용, 오디언스타겟팅 … 해 높은 광고 효과를 끌어내는 오디언스 타깃팅(Audience Targeting)에 대해 알아보자.
Source: brunch.co.kr
Date Published: 2/19/2021
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오디언스 타겟팅이 광고 퍼포먼스를 높이는 이유 – 와이즈트래커
자사 데이터에서 특정 행동조건을 만족하는 사용자만 추출해 타겟팅하는 것을 오디언스 타겟팅이라고 합니다. 오디언스 타겟팅으로 추출된 타겟은 …
Source: www.wisetracker.co.kr
Date Published: 5/24/2021
View: 914
모바일 앱의 타겟 오디언스 정의 방법 | Adjust
또한 데이터를 수집하고 오디언스의 행동 트렌드를 분석하여, 타겟팅의 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 오디언스 세분화 툴을 통해 유사 오디언스 그룹을 생성 …
Source: www.adjust.com
Date Published: 2/21/2021
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오디언스 타겟팅: 디지털 광고를 위한 올바른 오디언스를 구축 …
eMarketer[i]에 따르면, 전 세계 마케터 중 80%가 지난 12개월 동안 캠페인 효과를 향상시키기 위해 오디언스 타겟팅 기술에 투자한 것으로 나타 …
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Date Published: 1/6/2021
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마이크로 오디언스 타겟팅&세분화 전략
해당 글은 디지털마케팅 뉴스레터, 디지큐에 발행된 글입니다 (구독하기) 직무별 적용 포인트 – 퍼포마: 마이크로 오디언스 별로 타겟팅 …
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Date Published: 8/19/2021
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모바일 마케터를 위한 오디언스 세그멘테이션 총정리 – AppsFlyer
때때로 이런 타겟팅 마케팅이 명중하여 전환율이 확 오를 수도 있습니다. 이렇게 나뉜 마케팅 타겟 고객 그룹을 오디언스 세그먼트라고 합니다. 마케터는 …
Source: www.appsflyer.com
Date Published: 2/14/2022
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고객을 콕 집는 ‘오디언스 타깃팅’이란? – 블로터
오디언스 타깃팅은 ‘청중, 시청자’를 의미하는 ‘오디언스'(Audience)와 ‘목표, 대상’을 의미하는 ‘타깃'(target)을 합친 단어이다. 단어만 봐도 알 수 …
Source: www.bloter.net
Date Published: 5/13/2021
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주제에 대한 기사 평가 오디언스 타겟팅
- Author: 데이터맛집
- Views: 조회수 1,482회
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- Date Published: 2021. 2. 15.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=EStgMY43msE
오디언스 타겟팅 (Audience Targeting)이란?
<오디언스 타겟팅이란?>
오디언스 타겟팅 이란 “청중, 시청자”를 의미하는 오디언스(Audience)와 “목표, 대상”을 의미하는 타겟(Target)을 합친 단어입니다. 단어만 봐도 연상할 수 있듯이, 오디언스 타겟팅은 사람을 목표, 대상으로 하는 마케팅 기법을 말합니다. 광고주 입장에서 타겟팅 한 사용자를 대상으로 알맞은 광고를 노출시켜서 얻고자 하는 목적, 즉 KPI를 달성하는 과정에서 활용되는 기법입니다.
<오디언스 타겟팅의 필요성 증대>
기존의 디지털 미디어 구매의 기준은 미디어 중심이었습니다.
미디어의 인기, 즉 트래픽의 많고 적음에 따라 판단하여 미디어의 구매를 결정하고 가격이 결정됐습니다. 이런 과거와 달리 광고주의 니즈가 다양해지고, 요구하는 광고의 미디어 플랜 수준이 높아짐에 따라 오디언스 및 캠페인 목표 중심의 미디어 믹스 플랜이 필요해졌습니다. 더욱이, 우리는 TV와 같은 전통적인 미디어의 독점적이었던 영향력에서 벗어나 다양한 매체가 혼재하는 환경을 맞이했습니다. 한 명의 유저는 몇 개의 미디어가 아니라 수십, 혹은 수백 개의 미디어를 이용하는 시대가 도래했으며 이러한 상황에서 미디어마다 그 중요성을 판별하여 바잉 하는 것에 물리적, 인적 제한사항이 있었습니다. 때문에 미디어 중심의 구매 방식에서 오디언스 중심의 미디어 구매 방식으로 그 기준이 변화하고 있습니다.
<오디언스 타겟팅의 네 가지 분류>
그렇다면, 구체적으로 오디언스 타겟팅의 종류는 어떤 것이 있으며, 어떤 방식으로 전략에 활용할 수 있을까요?
현재 국내에서는 SKP, 글로벌로는 Bluekia와 같은 업체의 데이터를 활용 할 수 있으며 그 상세 내용에 대해 알아보겠습니다. 먼저, 인구통계학적인 요소를 담은 Demographic이 있습니다. 하지만 유저의 연령, 성별, 지역과 같은 인구통계학적인 요소로 오디언스를 구분하여 타겟팅 할 수 있습니다. Interest는 유저가 관심 있는 분야에 대한 데이터를 분석하여 타겟팅을 할 수 있는 기법입니다. 유저가 어떤 앱을 설치했는지, 어떤 웹사이트에 들어가서 어떤 것을 소비하는지 등의 관심사를 분석하여 타겟팅 할 수 있습니다. 또한, Retargeting 전략으로, 이미 광고주의 웹사이트를 방문했던 유저들을 대상으로 타겟팅 합니다. 이미 웹사이트를 방문했던 유저는 그 광고주에 대한 관심과 구매 가능성이 높은 유저이기 때문에 Retargeting을 시행할 경우 효과적입니다. Look-a-Like기능은 광고주의 웹사이트를 방문하지 않았던 유저를 대상으로 타겟팅 하는 기법입니다. 다만, 웹사이트에 방문했던 유저들의 행동 패턴 데이터를 분석하여 비슷한 관심사를 가졌지만 아직 광고주의 웹사이트에 방문하지 않은 유저가 광고주에게 관심이 있을 확률이 높기 때문에 유용하게 사용할 수 있습니다.
고객을 콕 집는 ‘오디언스 타깃팅’이란?
봄을 맞아 블라우스를 사려고 인터넷 쇼핑몰을 몇 군데 돌아다녔다. 새로운 쇼핑몰도 들어가 보고 단골 쇼핑몰도 돌아다녔다. 적당히 마음에 드는 게 없어 둘러보기를 멈췄다. 하루가 지난 다음 날 단골 쇼핑몰로부터 휴대폰으로 할인권 안내 메시지를 받았다. 페이스북에서는 신상 블라우스를 파는 쇼핑몰 페이지가 떴다. 내가 블라우스 찾는 줄은 어떻게 알고? 마침 눈이 가는 물건을 찾아 들어가서 신나게 쇼핑을 했다. ‘오디언스 타깃팅’으로 고객을 유인하고 결제까지 이어진 모습이다.
오디언스 타깃팅은 ‘청중, 시청자’를 의미하는 ‘오디언스'(Audience)와 ‘목표, 대상’을 의미하는 ‘타깃'(target)을 합친 단어이다. 단어만 봐도 알 수 있듯이, 오디언스 타깃팅은 사람을 목표·대상으로 하는 마케팅을 말한다. 광고주 입장에서 타깃팅한 사용자가 있으면 그 사용자에게만 해당하는 광고를 보여줘서 얻고자 하는 목적을 달성한다. 풀스택 애드테크 기업 아이지에이웍스의 윤거성 트레이딩웍스 사업팀 이사와 계승범 운영최적화팀 팀장을 만나 오디언스 타깃팅에 대해 이야기를 들어보았다.
(왼쪽부터) 계승범 팀장, 윤거성 이사
잠재적 고객을 빠르게 찾아 적용한다
“예전에 광고 시장은 무조건 노출 빈도가 높고 인벤토리(광고 영역)가 양적으로 많으면 좋다는 방식이 다수였습니다. 하지만 지금은 한 사람을 콕 집어 개개인에 특정되는 광고를 하는 것이 더 중요합니다.”
윤거성 아이지에이웍스 이사는 오디언스 타깃팅의 중요성을 강조한다. 오디언스 타깃팅은 각 사용자를 대상으로 해 그 사람이 어떤 것을 클릭하고 무엇에 관심이 있는지 등 개별 행동 패턴에 집중한다. 이를 바탕으로 모인 데이터를 분석해 차별화·개인화된 광고를 보낸다. 결과적으로 가장 적절한 광고를 가장 알맞은 사람에게 배정할 수 있다. 이렇듯 오디언스 타깃팅은 정해진 예산 안에서 효율적인 마케팅을 수행하게 한다.
윤 이사는 오디언스 타깃팅의 범주를 4가지로 나눴다.
“일반적으로 연령, 성별, 지역과 같이 통계학적 요소를 담는 ‘데모그래픽’, 그리고 사용자들이 관심 있게 쓰는 앱이 무엇이고 어떤 웹사이트에 들어가 어떤 것을 소비하는지 등 관심사를 보는 ‘페르소나’가 있습니다. 이어 한 웹사이트에 이미 방문했던 기존 사람들을 다시 불러들이는 ‘리타깃팅’, 마지막으로 웹사이트 방문자 데이터를 이용해 웹사이트에 방문한 적이 없는 3자를 목표로 하는 ‘룩어라이크(유사타깃팅)’가 있습니다.”
윤거성 이사
애드아이디를 이용한 개인화 마케팅
“아이지에에웍스는 2015년 페이스북에서 주최한 페이스북 해커톤 대회에서 오디언스 타깃팅 상품이란 주제로 개발을 해 최종 수상을 했습니다. 그 뒤 1년여 준비 과정을 통해 2016년 8월 페이스북의 7개의 배지 중 하나인 ‘애드 테크놀로지 배지’를 획득하면서 페이스북 마케팅 파트너가 됐습니다.”
계승범 팀장은 페이스북 마케팅 파트너로서 아이지에이웍스의 위상을 말했다. 아이지에이웍스는 페이스북에서 오디언스 타깃팅을 할 수 있는 솔루션 ‘트레이딩웍스 포 페이스북'(Tradingworks for Facebook, TF2)도 운영한다.
계 팀장은 아이지에이웍스가 가진 페이스북 내 ‘개인화된 오디언스 타깃팅’에 대해서 이야기했다.
“이미 페이스북 내 광고는 아이디라는 식별된 정보를 통해 명확한 타깃팅으로 송출되고 있습니다. 하지만 아이지에이웍스는 여기에 ‘애드아이디'(ADid)라는 모바일 광고식별 값을 적용해 좀 더 개인화된 오디언스 타깃팅을 합니다.”
애드아이디란 iOS나 안드로이드 각각의 OS에 고유하게 발급된 유일무이한 식별값이다. 모든 모바일 기기마다 다른 값을 가지고 있다. 이 애드아이디를 사용해 사용자의 행동을 파악하고 분석하고 이를 시작으로 여러 가지 타깃팅이 이뤄진다. 계 팀장은 “예컨대 매일매일 오는 사용자와 일주일 동안 오지 않은 사용자가 있다면, 단골에게는 할인권 전략을 쓰거나 일주일 동안 오지 않은 사용자에게는 그 사용자의 관심사를 파악해 관심있는 상품의 할인 행사 메시지 등을 띄울 수 있다”라며 “애드아이디가 속해 있는 상황에 따라 다른 창의적인 대안들을 보여줄 수 있는 것이 오디언스 타깃팅”이라고 말했다.
계승범 팀장
성과 측정은 시작이자 마무리
“오디언스 타깃팅의 목표는 성과를 높이기 위한 것입니다. 따라서 오디언스 타깃팅을 시행하는 데서 끝나는 것이 아니라 그 성과를 측정하고 측정할 수 있는 도구를 제대로 사용하는 것이 중요합니다.”
윤 이사는 데이터를 활용해 오디언스 타깃팅을 하고 그 타깃팅이 제대로 실행됐는지 아닌지를 위해 어트리뷰션과 트래킹이 중요하다고 강조했다. 어트리뷰션과 트래킹은 쉽게 말해 ‘성과를 측정하는 것’을 말한다. 사용자를 이어놓고 어떤 결과가 나왔다고 한들 그 부분에 대한 세밀한 분석이나 성과 측정이 없다면 정확한 결과를 얻는 것은 불가능하다.
제대로 된 깊은 성과 측정은 마케팅에서 허수(어뷰징)도 잡아낼 수 있다. 윤 이사는 “오디언스 타깃팅을 하다보면 성과를 과포장하기 위한 유저 봇이나 잘못된 클릭을 불러오는 사이트 봇과 같은 허수 사례들도 적잖이 발견된다”라며 “깊이 있는 성과 측정이 있다면 그런 비정상적인 움직임이나 행동도 발견해 광고비를 낭비하지 않으면서 허수 경우에서 벗어날 수 있다”라고 전했다.
정답 아닌 수단…꾸준한 노력이 필요
“오디언스 타깃팅이 무조건 좋은 결과가 나오는 정답지 또는 해답지 같은 것으로 생각하는 마케터분들이 많습니다. 하지만 오디언스 타깃팅은 목표인 퍼포먼스를 찾아가기 위한 수단입니다. 맹신보다는 다양한 방법을 생각해 보면서 알맞은 것을 찾아가려 노력하는 것이 중요합니다.”
윤 이사는 오디언스 타깃팅으로 저비용 고효율을 원하는 마케터들에게 전하는 조언 중 하나로 이와 같은 메시지를 전했다. 오디언스 타깃팅을 하다 보면 70-80% 정도는 같은 전략을 통해 성공하는 경우가 있지만, 나머지 30-40%는 새로운 방법을 찾아야 하는 경우가 있다. 실제로 계속되는 시도 끝에 적합한 전략을 찾는 경우도 많다. 윤 이사는 “오디언스 타깃팅에 대한 맹신을 바탕으로 하기보다 이를 도구로 적합한 마케팅 방법을 찾는 과정”이라고 말했다.
윤 이사는 또한 “자사 데이터를 막연히 내부에서 쌓고 있는 것보다 데이터를 활용해 처리·분석하고 그것을 통해 만들어진 로그를 가지는 게 중요하다”라며 “이를 위해 한시라도 빨리 오디언스 타깃팅을 시작하는 것이 중요하다”라고 말했다. 분석된 데이터는 그 사용 가치가 자연스럽게 올라가게 돼 있다. 윤 이사는 “이후 다른 경쟁사가 더 좋은 타깃팅 기법을 들고 오더라도 과거의 경험치와 데이터의 양은 질로 쉽게 넘어설 수 없다”라며 망설이는 마케터는 시작을 서두를 것을 조언한다.
‘군집별 차별화 전략’ 역시 필요하다고 말했다. “충성도가 높은 군집의 경우 마케터들이 이미 좋은 성과가 나오고 있다는 이유로 타깃팅을 그만 두는 경우가 있곤 합니다. 하지만 그 경우, 해당 군집에 더 엄격한 핵심성과지표(KPI)를 부여해 다른 집단과는 차별화된 타깃팅 기법을 적용해 계속해서 캠페인을 꾸준히 진행하는 것이 필요합니다.”
더 효율적인 마케팅을 위한 분석과 활용, 오디언스타겟팅
디지털 인사이트 전문지 DI매거진에 모바일 게임 마케팅을 주제로 연재한 원고를 옮깁니다.
이 글은 아이지에이웍스의 모바일 광고성과 추적·앱 분석 툴 애드브릭스 마케팅팀과 모바일 마케팅 대행을 진행하는 마케팅 기획실의 도움을 받아 작성했습니다.
지난 호에서는 기본적인 모바일 게임 마케팅 방법과 수단들을 알아봤다. 이번에는 그 다음 단계로 넘어가 더 효율적인 모바일 마케팅을 위해 필요한 분석, 그리고 분석한 데이터를 활용해 높은 광고 효과를 끌어내는 오디언스 타깃팅(Audience Targeting)에 대해 알아보자.
자료제공. IGAWorks 애드브릭스 마케팅팀, 마케팅기획실
정리·글. 정자영 IGAWorks PR Manager
모바일 앱 분석이란?
요새 앱 없는 서비스는 보기 드물다. 게임 등의 온라인 산업은 물론 오프라인 산업까지 모두 모바일 앱(이하 앱)을 가지고 있다. 그래서 앱은 서비스의 기반이 됨과 동시에 주요 마케팅 채널로 자리매김했고 앱 마케팅에 사용하는 비용도 늘었다. 따라서 마케팅 효율과 앱 안에서의 사용자 행동 방식 등을 분석하는 것이 중요해졌다. 분석한 데이터를 보면 더 효율적인 마케팅 진행과 앱 서비스 개선에 많은 도움이 되기 때문이다.
기존 PC 웹 환경에서는 ‘쿠키’를 바탕으로 분석을 진행했다. 쿠키는 인터넷 웹사이트의 방문기록을 남겨 사용자와 웹사이트 사이를 매개해 주는 정보를 말한다. 하지만 앱은 웹과 기술적 환경이 달라 같은 방법으로는 분석이 어려워 앱에 특화된 트래킹(Tracking, 추적)·분석 도구(Tool)가 필요해졌다. 이를 전문 용어로는 ‘어트리뷰션 툴(Attribution Tool, 성과에 대한 광고 기여도를 측정하는 도구)’이라 한다. 이 글에서는 가독성을 위해 ‘분석 툴’이라 총칭하겠다.
분석 툴 애드브릭스(Adbrix)의 New User Funnel, Revenue 지표 제공 화면
용어들이 다소 생소하지만, 앱 분석은 어려운 개념이 아니다. 앱 마케팅과 운영을 하다보면 응당 궁금해지는 점들을 알려주는 것이다. ‘이 사용자들은 어디서 들어왔을까?’, ‘지금 진짜 앱을 쓰고 있는 사용자는 얼마나 될까?’, ‘앱을 쓰다가 안 쓰는 사용자는 왜, 어느 단계가 마음에 안들어서 나간 걸까?’, ‘나간 사용자를 다시 돌아오게 할 수는 없을까?’ 등을 데이터로 한눈에 보여주고자 분석 툴은 다양한 지표를 제공한다. 주요 제공 지표는 DAU(Daily Active User, 하루 앱 사용자 수), MAU(Monthly Active User, 한 달 앱 사용자 수), 리텐션(Retention, 재접속률), 이탈 사용자 분석(Funnel Analysis), 수익 지표 등이다.
내 앱에 맞는 분석 툴 고르기
전문 분석 툴을 사용하는 이유는 자체 개발이 쉽지 않기 때문이다. 또한 전문 분석 툴은 이미 수많은 광고 매체에 연동돼 트래픽이 유입되는 모든 채널의 객관적 통계 지표를 확인할 수 있음은 물론, 이를 실시간으로 분석하고 각 광고 매체에 최적화된 광고를 운영하는 것도 가능하다. 전문 분석 툴이 꼭 필요한 이유다.
앱 분석을 하려는 수요가 커진 만큼 여러 회사에서 분석 툴을 내놓고 있다. 외국 분석 업체가 국내에 지사를 두기도 한다. 이처럼 수많은 분석 툴 중, 내 앱에 맞는 툴은 어떻게 찾아야 할까? 분석 툴 선택을 위해 고려해야 할 몇 가지를 정리했다.
① 지금 내 앱에 필요한 분석 지표는 무엇인가?
분석 툴은 종류에 따라 제공하는 주요 지표가 다르고, 또 같은 종류의 분석 툴이라도 업체마다 제공하는 지표에 차이가 있다. 그래서 지금 내 앱에 필요한 지표가 무엇인지를 명확하게 정의해야 한다. 분석으로 사용자 앱 이용 현황을 알아야 하는지, 특정 광고 매체를 통한 광고 성과를 가늠해야 하는지 등을 알면 된다. 그리고 그에 맞는 분석 툴은 어떤 건지를 고민해야 한다. 이는 비용 책정을 위해서도 필수적이다.
② 분석에 쓸 수 있는 예산은 얼마인가?
비용 책정을 언급한 이유는 고급 기능을 제공하는 분석 툴이 모두 유료이고, 큰 비용이 들기 때문이다. 이 중 무료 분석 툴은 애드브릭스가 유일하다. 유료 분석 툴은 사용 전 미리 책정한 금액을 매월 정산하거나, 세부적인 이용 범위에 따라 비용을 책정한다. 주로 광고성과를 측정하는 툴에서 사용하는 방법으로 광고매체에서 유입한 사용자가 발생시키는 클릭 수, 신규 실행 수 등으로 과금한다.
그럼 돈을 얼마나 쓰게 될까? 유료 분석 툴을 활용하면 평균적으로 모바일 광고 비용의 10% 정도를 분석에 쓴다.마케팅 규모가 크고, 분석을 자세히 할수록 분석 비용은 증가한다. 클릭, 실행 등 앱 사용자의 모든 활동 측정에 비용이 들기 때문이다. 무료 분석 툴을 쓴다면 상관 없지만, 유료 분석 툴을 쓰려면 과금 기준이 다양하므로 꼭 필요한 지표와 이용 범위, 예상하는 사용자 수 등을 미리 파악해 예산을 짜는 것이 중요하다.
③ 쓰기 편한가? 필요할 때 도움을 받을 수 있는가?
‘얼마나 쓰기 편한지’도 중요한 문제다. 분석 툴을 주로 쓰는 이들은 데이터 분석 전문가가 아닌 마케터다. 따라서 분석 툴은 마케터에게 필요한 만큼의 분석 데이터를 빠르고 쉽게 전달하고, 다시 잘 활용할 수 있도록 도와주면 된다. 그러므로 기능이 똑같은 두 개의 분석 툴이 있다면 쓰기 쉬운 쪽을 택해야 좋다.
그리고 분석 툴 업체 담당자와 소통이 잘 되는 것도 중요하다. 초기 적용 단계에는 안내 문서만으로는 완벽한 적용이 어렵거나, 적용 후 이용하면서 어려운 문제가 생기기도 한다. 그러니 필요할 때 도움을 받을 수 있는 담당자가 있는지도 확인하자.
④ 데이터를 정확하게 분석할 수 있는가?
‘데이터의 정확성’은 가장 기본적이면서도 중요한 사항이다. ‘기술적 안정성’, ‘분석기준의 명확성’으로 구분해 살펴볼 수 있다. 분석툴이 수집한 데이터는 업체의 서버로 전송된 후, 분석과정을 거쳐 제공된다. 이 과정에서 수집된 데이터가 누락이나 오차 없이 제공돼야 ‘기술적 안정성’이 있다고 볼 수 있다. 이를 알아보려면 각 업체가 어떠한 기술적 기반을 구축하고 있는지 확인해야 한다. 블로그 안내 문서나 각종 세미나의 발표자료 등으로 확인할 수 있으나, 문서만으로 핵심적인 부분까지 알기는 어렵다. 각 업체가 가지고 있는 고객사 레퍼런스를 참고해 간접적으로 확인해보는 것이 효율적이다.
‘분석기준의 명확성’을 확인하려면 각 지표가 계산되는 방법을 파악해야 한다. 지표란, 사용자 이용현황을 다양한 기준으로 묶어서 표현하는 것이다. 예를 들어, 앱 이용빈도를 24시간 단위로 묶는다면 DAU, 월간 단위로 묶는다면 MAU가 된다. 그런데 만약 선택한 분석툴이나 광고성과 측정 툴의 DAU가 한국이 아닌 미국서부시간을 기준으로 한다면? 전혀 엉뚱한 지표를 보는 것과 다를 바가 없다. 따라서 각 업체가 제공하는 지표의 정의와 기준이 무엇인지도 미리 알고 있어야 한다.
적은 비용으로 큰 광고 효과를 얻는 ‘앱 사용자 세분화’
이렇게 열심히 앱을 분석하는 목적은 결국 수익을 올리기 위해서다. 분석한 데이터를 활용해 앱 콘텐츠나 운영 방식을 개선하면, 앱에 기존 사용자는 머무르게 하면서 신규 사용자를 끌어들이는 데에 도움이 된다. 이 개선 방향은 앱을 이용하는 사용자에게서 찾을 수 있다. 앱 사용자를 행동 방식 등으로 세분화하고 그룹별로 묶어 보는 작업이 중요한 이유다.
앱 사용자 그룹을 다양하게 설정하면, 앱 이용율을 높이기가 한층 수월하다. 각 그룹 사용자의 특성을 정확히 알고 그들에게 적합한, 즉 도움이 되거나 관심을 가질 만한 콘텐츠를 골라 보여주면 스팸성 메시지를 받는 피로도는 줄고 호응도는 높아지기 마련이다.
만약 DAU가 하향곡선을 그리는 사용자 그룹을 설정했다면, 이 그룹의 사용자가 관심을 갖고 앱에 다시 접속할만한 메시지를 구성해 광고나 푸시 메시지(Push Message)로 발송하면 된다. 또, 일부 콘텐츠만 반복적으로 소비하는 사용자 그룹에는 앱이 제공하는 다른 콘텐츠를 알리면 사용성 확대 효과를 기대할 수 있다. 이처럼 수신자를 고려한 적절한 메시지 구성은 적은 비용으로 큰 광고 효과를 얻는 방법이다.
앱 분석은 앱 운영·광고와 함께해야 한다
분석 툴에 분석 기능과 함께 있으면 상승효과를 내는 기능들이 있다. 바로 ‘액션(Action)’에 해당하는 운영과 광고 기능이다.
이유는 단순하다. 분석 결과를 광고나 운영에 빠르게 적용하기 편하기 때문이다. 보통 분석 툴은 액션 영역의 기능은 제공하지 않으므로 각기 다른 업체의 툴을 써야 한다. 분석 툴 따로, 운영 툴 따로, 광고 툴 따로 이런 식이다. 당연히 개발이나 의사소통에 큰 비용과 공수가 들고, 기술적 안정성도 담보하기 어렵다. 하지만 이 기능들이 하나의 툴에 합쳐지면 문제는 해결된다.
서비스 이용에 필요한 지원을 일원화하고, 체계적인 컨설팅을 받아 더 효율적인 앱 운영이 가능하다. 그래서 최근에는 분석 기능과 함께 많은 액션 기능을 제공하는 분석 툴을 선호하는 경향이 두드러진다. 애드브릭스는 하나의 SDK를 설치하면 분석 기능과 함께 푸시 메시지 발송이나 공지 팝업 등의 기능을 모두 무료로 제공한다. 광고 집행 기능도 연동돼 있어 이용이 수월하다.
취향저격 마케팅, ‘모바일 오디언스 타깃팅’
위에서 앱 운영에 활용해야 한다고 말한 ‘앱 사용자를 세분화한 데이터’는 마케팅에도 효과적으로 쓰인다. 사용자 그룹별 특성에 맞춰 마케팅을 진행하는 타깃팅 광고(Targeting AD) 방식이 있는데, 이는 ‘오디언스 타깃팅(Audience Targeting)’이라 일컫는다. 생겨난 배경은 이렇다. 앱마다 수명이 길어지고 시장이 성장하면서 광고주들은 단순히 광고를 많이 집행하거나 앱 사용자 모두에게 같은 메시지를 보내는 것에서 나아가, 더 효율적인 마케팅이 필요해졌다.
‘오디언스 타깃팅’이라는 광고 기술은 그래서 등장했다. 용어는 새롭지만 개념은 새롭지 않다. 앞서 말했듯 사용자의 특성을 정확히 알고 맞춤형 메시지를 보내는 것이다. 다만 메시지가 광고의 형태라는 것이 다를 뿐이다. 한 번 생각해보자. 의도치 않게 본 광고라도 재밌거나 유용해서 집중했던 경험이 한 번쯤은 있을 것이다. 그렇다. 사용자의 눈길을 끄는 광고는 긍정적인 반응을 유발하고, 광고 효과 극대화로 이어진다.
사용자가 무엇을 원할지 예상해 그에 맞는 광고를 띄우면 된다. 그래서 오디언스 타깃팅은 사용자의 앱 이탈을 방지하거나 핵심 사용자의 재접속을 유도하고, 처음부터 광고에 관심을 가질 만한 사용자에게만 집중적인 마케팅도 가능하다. 오디언스 타깃팅이 계속해서 모바일 업계에서 주목을 받는 이유는 바로 그것이다. 그렇다면 실제로 얼마나 효과가 있고, 진행은 어떻게 하면 좋을까?
모바일 오디언스 타깃팅, 그 효과는?
결과부터 보자. 모바일 오디언스 타깃팅의 효과는 어느 정도일까? 아래는 아이지에이웍스 마케팅기획실에서 진행한 모바일 오디언스 타깃팅의 사례들이다.
첫 번째 사례는 구글플레이 매출 순위 100위권 내에 있는 일본의 RPG 앱이다. 이 게임 사용자 중 30일 이상 게임에 접속하지 않은 이탈 사용자를 대상으로, 아이지에이웍스의 모바일 오디언스 타깃팅 플랫폼 ‘트레이딩웍스’(TradingWorks)를 통해 타깃팅 광고를 진행했다.
일본 RPG 앱의 트레이딩웍스 오디언스 타깃팅 광고 집행 사례
위 그래프는 트레이딩웍스를 통해 유입된 사용자와 기존에 유입된 오가닉 사용자(Organic User, 자연 방문한 사용자로 광고로 유입된 사용자보다 앱 사용도가 높다)의 ARPU(Average Revenue per User, 가입자 한명 당 특정 기간 지급한 평균 금액)를 비교한 것이다. 기존 오가닉 사용자의 누적 평균 ARPU는 16.6엔이지만, 트레이딩웍스에서 유입된 사용자의 누적 평균 ARPU는 23.3엔으로 더 높았다. 오디언스 타깃팅으로 매출에 더 큰 영향을 미치는 사용자를 선별적으로 앱에 유입시켰다.
한국 S급 RPG 앱의 트레이딩웍스 오디언스 타깃팅 광고 집행 사례
두 번째 사례는 국내 게임이다. 구글 플레이 매출 순위 10위권을 유지하고 있는 RPG 앱이다. 역시 해당 게임 사용자 중 30일 이상 게임에 접속하지 않은 이탈 사용자를 대상으로 오디언스 타깃팅을 진행했다. 9일간 진행한 결과, UAC(User Acquisition Cost, 사용자 획득 단가)는 평균 105원을 기록했다. 기존 디스플레이 광고 UAC가 3~4천 원을 상회하는 것과 비교하면 훨씬 효율적인 결과다.
세 번째 사례는 지난 2년 이상 구글 플레이 매출 순위 100위권을 유지하고 있는 고포류 게임 앱이다.
역시 해당 게임을 사용했던 사용자 중 30일 이상 게임에 접속하지 않은 이탈 사용자를 대상으로 오디언스 타깃팅 광고를 9일간 진행했다. 그 결과 UAC는 평균 228원을 기록했는데, 마찬가지로 기존의 디스플레이 광고 UAC가 3~4천 원을 큰 폭으로 웃돌았던 것과 비교하면 훨씬 효과적이었던 것으로 해석된다.
국내 1위 고포류 게임 앱의 트레이딩웍스 오디언스 타깃팅 광고 집행 사례
오디언스 타깃팅은 게임뿐만 아니라 커머스와 같은 다양한 카테고리 앱에서도 빛을 발한다. 마지막 사례는 국내에서 예약 서비스를 제공하는 업체의 앱이다. 앱 설치 후 구매한 사용자, 최근 30일 이내에 앱에 접속한 사용자, 그리고 구매 경험이 전혀 없는 사용자를 각각 그룹으로 나누어 오디언스 타깃팅을 진행했다. 광고 집행 후 12일간의 평균 ROAS(Returns On Ads Spending, 광고비 대비 매출)는 812.7%를 기록해서 해당 업체의 기존 ROAS를 큰 폭으로 웃돌았다.
국내 예매 서비스 앱의 트레이딩웍스 오디언스 타깃팅 광고 집행 사례
오디언스 타깃팅으로 ‘매체’가 아닌 ‘사람’에게 직접 광고
광고를 노출해야 할 사용자가 많이 접속할 것으로 예상하는 광고매체를 선별해 광고를 진행하는 것이 이전의 방식이었다면, 이제 오디언스 타깃팅을 활용해 광고 매체에 상관없이 광고에 관심이 있으리라 예상되는 사용자 단위로 광고를 노출한다.
광고 집행 대상이 ‘매체’에서 ‘사람’으로 옮겨짐에 따라 광고가 정보에 조금 더 가까워졌다는 것이 오디언스 타깃팅 광고의 핵심이다. 남성들이 주로 사용하는 매체라도, 오디언스 타깃팅으로 20대 여성을 찾아 그에 맞는 광고를 보여줄 수 있게 됐다.
모바일에서의 오디언스 타깃팅 광고는 어떻게 해야 할까? 우선 광고를 노출할 그룹을 선별해야 한다. 분석 결과를 바탕으로 사용자를 특성에 따라 그룹으로 나누고, 각 그룹에 맞는 각각 메시지를 준비하는 것이다.
여기까지는 계속 말했던 개념이니 구체적인 예를 들어보겠다. 게임 앱에서 상점에 자주 접속하지만, 구매 이력은 없는 사용자에게는 할인 쿠폰을 보내면 구매를 유도할 수 있다. 또, 게임을 매일 하다가 언제부턴가 접속하지 않는 이탈 사용자에게는 강력한 아이템이나 혜택 등을 보내면 매력을 느껴 다시 접속할 것이다. 그러니 마케터는 사용자 그룹을 어떻게 나눌지, 그룹별로 가장 큰 반응을 보일 메시지는 무엇일지를 고민해야 한다.
그리고 광고를 운영하면서는 불필요한 리소스 지출을 최소화하고 효율을 높여야 한다. 이미 광고에 참여한 사용자에게 같은 광고가 반복적으로 노출되고 있지는 않은지, 초기에 설정한 메시지에 해당 그룹이 잘 반응하고 있는지 등을 지속해서 관리해야 한다. 이렇게 여러 가지 요인을 고려해서 전략을 세워야 하는 오디언스 타깃팅은, 누가 운영하는가에 따라 성과가 다르기에 전문가의 도움을 받는 것이 좋다.
효과적인 오디언스 타깃팅을 돕는 ‘트레이딩웍스’
이렇게 모바일 오디언스 타깃팅 수요는 점점 늘어가는데, 국내에는 그 수요를 충분히 만족하게 할 기술과 전문가가 부족하다.
해외의 광고성과 추적 솔루션을 활용해 오디언스 타깃팅을 진행하려면 마케터는 다음과 같은 고생을 해야 한다.
우선, 사용자 데이터를 추출하는 단계에서부터 상당한 공수와 비용이 든다. 힘들게 추출한 데이터는 다시 분석해야 한다. 끝이 아니다. 분석하더라도 오디언스 타깃팅에 필요한 식별값을 다시 각각의 매체에 업로드하는 상당히 번거로운 작업을 해야 한다. 결과를 보기도 쉽지 않다. 개별 매체에 적용된 내용을 기반으로 통합된 리포트를 확인하는 것은 불가능하기 때문이다.
이 모든 단계를 하나로 압축하면 문제는 해결된다. 그리고 다행히도 문제를 해결한 플랫폼이 있다. 아이지에이웍스가 작년에 공개한 모바일 오디언스 타깃팅 플랫폼 ‘트레이딩웍스’다. 트레이딩웍스는 가장 낮은 비용과 적은 시간으로 모바일 오디언스 타깃팅 광고를 진행할 수 있는 원스톱 솔루션이다. 트레이딩웍스는 위에서 언급한 모든 단계를 하나로 압축하는데, 오디언스 타깃팅을 집행하기 위한 사용자 그룹 설정, 그룹별 광고물 세팅, 매체 선택, 그리고 결과를 실시간으로 확인하는 리포팅 등의 모든 과정을 통합해 제공한다.
트레이딩웍스 광고 진행 절차
아울러 분석 툴 ‘애드브릭스’를 사용한다면 트레이딩웍스와 연계해 즉시, 원하는 사용자 그룹에 오디언스 타깃팅을 집행할 수 있다. 같은 방법으로 페이스북 광고도 가능하다. 트레이딩웍스에 포함된 페이스북 광고 전문 운영 툴 ‘TF2(Tradingworks For Facebook)’를 활용하면 페이스북에도 오디언스 타깃팅을 진행하고 운영할 수 있다. 국내 최대 규모라는 것도 장점이다.
사용자 그룹을 세분화하기 시작하면, 광고 노출이 가능한 사용자 수가 줄어들 수 있다. 오디언스 타깃팅을 잘 진행하기 위해서 충분한 사용자 모수를 확보하는 것이 중요한 이유다. 트레이딩웍스는 국내외 대표적인 모바일 광고 네트워크들과 제휴를 맺어 현재 4,000만 명의 사용자에게 도달할 수 있는 광고 인벤토리를 확보했으며, 그 수를 점점 더 확대하고 있다.
여기까지 분석과 오디언스 타깃팅에 대해 알아봤다. 더 궁금한 내용은 [email protected]으로 문의하면 자세한 답변을 받을 수 있다. 다음 편에서는 ‘해외에서의 모바일게임 마케팅’을 다룰 예정이다.
»다음 글 ‘해외에서의 모바일 게임 마케팅’ 보기
오디언스 타겟팅이 광고 퍼포먼스를 높이는 이유
오디언스 타겟팅이
광고 퍼포먼스를 높이는 이유
페이스북을 통한 타겟팅 광고
지금도 셀 수 없는 피드가 올라오는 페이스북은 타겟팅 광고를 위한 최적의 채널 중 하나입니다. 일상과 취향을 공유하는 공간이다 보니 페이스북에선 타인이 어떤 사람인지 쉽게 짐작할 수 있으며 반대로 내가 어떤 사람인지도 공개합니다. 페이스북은 이런 데이터를 바탕으로 사용자가 ‘관심을 가질만한 내용’을 타임라인에 노출하는데, 여기에는 광고도 포함됩니다.
(페이스북 광고 타겟팅 설정 화면)
위 그림은 페이스북이 제공하는 광고 타겟팅 옵션 중 하나인 ‘저장된 타겟’ 기능입니다. 하루 10억명 페이스북 사용자의 행동 데이터를 근거로 관심사별 타겟팅 옵션을 제공합니다. 올바른 대상을 쉽게, 그리고 상세하게 지정할 수 있도록 함으로써 사용자가 ‘관심을 가질만한 내용’의 광고를 내보내 광고의 맥락적 효과를 높이려는 의도가 있습니다.
하지만 위에서 생성한 타겟이 완전하다고 할 수는 없습니다. 위 타겟팅을 통해 페이스북이 제시한 것은 ‘광고주의 서비스에 관심이 있을 것 같은 사용자’입니다. 달리 말하면 ‘서비스를 구매할 확률이 높은 사용자’라고 할 수 있는데, 이 ‘확률’을 더욱 높이기 위한 방법은 여전히 밀린 고지서처럼 남아 있습니다. 어떤 해결책이 있을까요?
데이터 기반의 타겟팅 푸시 메시지
화장품 회사의 멤버십 앱을 사용하며 겪었던 일로, 다음과 같은 내용의 푸시 메시지를 받았습니다.
VIP 멤버십 만료 15일 전, 멤버십 혜택인 VIP 키트를 수령할 수 있는 근처 매장을 푸시 메시지로 안내
날짜가 지나기 전에 혜택을 받을 수 있는 최선의 방법을 안내 받는 동시에, ‘매장 방문하는 김에 필요한 제품을 구입해야지’ 생각을 하게 만든 메시지였습니다. 실제로 매장에 방문해 키트를 받고 제품도 구입했으며, 조금만 더 구입하면 다음 등급이 된다는 안내까지 받았던 맥락적으로 훌륭한 마케팅이었습니다.
자사의 데이터(First-Party Data)를 수집하고 분석해 확실한 타겟을 찾고 올바른 메시지를 보낸 결과입니다. 자사 데이터는 실제 우리 서비스를 이용한 고객들의 정보를 포함한 데이터입니다. 우리 서비스를 이용하고 있는, 즉 우리의 메시지를 진지하게 들어주는 청중(Audience)이 누구인지, 무엇을 좋아하며 어떻게 행동하는지에 대한 해답을 담고 있는 순도 높은 데이터입니다.
자사 데이터를 활용하면 페이스북과 같은 광고채널이 제공하기 어려운 다음과 같은 조건으로 타겟을 필터링 할 수 있습니다.
상품을 장바구니에 담은 후 구매하지 않고 3일이 지난 사용자
최근 10일동안 홈페이지나 앱에 접속 기록이 없으며 기념일을 앞두고 있는 사용자
앱을 설치한 후 일주일이 지났지만 구매 기록이 없는 사용자
위 조건으로 필터링된 사용자만을 대상으로 마케팅 커뮤니케이션을 진행한다면 최소한의 비용으로 높은 효과를 거둘 수 있을 것입니다.
오디언스 타겟팅
데이터를 어떻게 필터링 하는지는 와이즈트래커의 실제 메뉴를 보여드리면 이해가 빠를 것 같습니다. 디바이스와 앱의 컨디션, 사용자의 방문행동, 사용자 프로파일, 사용자가 유입된 경로, 그리고 고객사의 비즈니스 특성을 고려한 맞춤필터를 제공합니다.
(와이즈트래커 오디언스 타겟팅 설정 화면. 위와 같은 설정을 통해 3월 한달 동안 대한민국 20대 남성 비회원 고객들의 ADID/IDFA 추출이 가능합니다. )
이처럼 자사 데이터에서 특정 행동조건을 만족하는 사용자만 추출해 타겟팅하는 것을 오디언스 타겟팅(Audience Targeting)이라고 합니다. 오디언스 타겟팅으로 추출된 타겟은 페이스북 등의 외부 광고 플랫폼 등이 제공하는 제삼자 데이터(Third-Party Data)보다 정확도가 훨씬 높다는 장점이 있습니다.
이런 기능을 활용하기 위해서는 자사 데이터를 수집, 분석하는 시스템을 마련해야 합니다. 시스템을 자체적으로 구축할 수 도 있겠지만, 구축에 소요되는 기회비용을 고려해 외부 분석 솔루션을 도입하는 경우가 많으며 모바일앱에 대해서는 와이즈트래커와 같은 트래킹 툴이 좋은 대안입니다.
오디언스 데이터의 결합
자사 데이터에서 추출한 순도 높은 타겟과 광범위 도달이 가능한 제삼자 데이터를 결합하면 서로의 단점을 적절히 보완한 타겟 데이터를 생성할 수 있는데, 이런 경우를 넓은 의미에서의 오디언스 타겟팅이라고 말할 수 있으며 일반적으로 지금의 의미로 많이 쓰입니다. 이해를 돕기 위해 다시 페이스북을 예로 들어 설명하겠습니다.
(페이스북의 ‘맞춤 타겟’ 옵션. 광고주가 원하는 특정 모바일 사용자만을 타겟팅 할 수 있도록 ‘모바일 광고주 ID’ 업로드가 가능합니다. 와이즈트래커로 추출할 수 있는 것이 바로 이 ID입니다.)
페이스북의 타겟팅 옵션 중 하나인 ‘맞춤 타겟’ 기능입니다. 타겟팅 옵션 중 가장 처음에 제공되며 그만큼 페이스북이 권장하는 기능입니다. 광고주가 업로드한 데이터와 일치하는 페이스북 사용자를 찾아 타겟팅하는 것이 핵심으로, 자사 데이터 중 ‘최근 30일간 구매 기록이 있는 사용자’의 이메일 주소를 업로드하면 해당 이메일을 페이스북 계정에 등록한 사용자에게만 광고가 노출되는 방식입니다.
하루 10억명이 사용하는 페이스북에는 위에서 업로드한 최근 30일간 구매 기록이 있는 사용자’와 비슷한 성향의 사용자가 있게 마련입니다. 이를 위해 페이스북은 업로드된 자사 데이터의 오디언스와 가장 비슷한 사용자를 찾아주는 ‘유사 타겟’ 기능을 두번째 옵션으로 제공합니다. 결과적으로 광고주는 페이스북이 확보한 수많은 제삼자 데이터 중에서 광고주가 업로드한 자사 데이터와 유사한 패턴을 보이는 사용자를 대상으로 마케팅을 진행할 수 있는 것입니다.
결국 자사 데이터를 활용한 오디언스 타겟팅은 타겟의 실제 행동과 관심사 데이터를 기반으로 하기 때문에 단순 인구통계 기반의 기존 타겟팅보다 퍼포먼스가 높을 수 밖에 없습니다. 그리고 제삼자 데이터와 결합해 가능성 높은 신규 타겟에게 선별적으로 메시지를 전달할 수 있습니다. 이런 오디언스 타겟팅을 효과적으로 진행하기 위해서 먼저 순도 높은 자사 데이터를 확보 할 수 있어야 합니다.
이미 Legacy System을 통해 많은 데이터들이 수집되고 있을텐데요, 고객의 구매행동과 관련 데이터에서 타겟 오디언스를를 추출해 활용하는 것부터 시작해보는 것도 좋은 방법일 것 같습니다.
모바일 앱의 타겟 오디언스 정의 방법
모바일 광고부터 소셜 미디어 마케팅까지, 잠재 오디언스에게 다가가는 방법은 다양합니다. 그러나 Google Play Store에만 348만 개의 앱이 있고 iOS에는 222만 개의 앱이 있는 현재, 모든 앱 카테고리에서 경쟁은 더욱 치열해졌습니다. 이에 따라 오디언스 타겟팅과 접근법은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. Adjust는 본 가이드를 통해 타겟 오디언스 정의에 관해 알아야 하는 모든 것과 오디언스 타겟팅 역량 최적화를 위한 핵심 팁을 공유합니다.
아무리 특별한 상품이라 할지라도 상품의 가치와 상품의 혜택을 볼 수 있는 오디언스간의 연결 고리를 찾지 못한다면 무용지물일 것입니다. 오디언스는 모바일 앱의 기능, UX/UI 디자인부터 제품 수익화 계획 등 모든 영역에 영향을 주기 때문에 앱 개발 초기 단계부터 타겟 오디언스를 정의해야 합니다.
충분한 시간을 갖고 타겟 오디언스를 정확하게 정의하면 이후 앱이 빠르게 확장할 수 있습니다. 또한 데이터를 수집하고 오디언스의 행동 트렌드를 분석하여, 타겟팅의 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 오디언스 세분화 툴을 통해 유사 오디언스 그룹을 생성함으로써 가치가 이미 증명된 기존 유저와 유사한 유저를 타겟팅할 수 있습니다.
앱의 가치 이해: 타겟 오디언스 정의의 첫 단계는 타겟 앱에 대해 통합적으로 이해하는것 입니다. 단순한 앱의 기능뿐만 아니라, 각기 다른 유형의 유저에게 어떠한 가치를 제공할 수 있는지 고민해야 합니다. 이 단계에서는 ‘앱의 기능은?’ ‘앱이 특별한 이유는?’ ‘유저가 왜 내 앱을 설치해야 하는가?’와 같은 질문을 던져볼 수 있습니다. 타겟 오디언스는 앱에서 가치를 얻을 수 있는 모든 유저이기 때문에, 이러한 질문에 대한 답을 초기에 찾는 것이 매우 중요합니다. 이후 단계에서의 마켓 리서치나 유저 행동 분석을 통해서도 이러한 질문의 답을 얻을 수 있지만, 앱 설치 및 매출 전략을 수립하기에 앞서 기본 토대를 먼저 다지는 것이 더욱 스마트한 전략입니다.
마켓 리서치: 마켓 리서치는 타겟 오디언스 정의에 중요한 단계입니다. 이 단계에서는 경쟁 앱이 유저들에게 제공하는 가치, 단점, 및 성공 포인트를 분석할 수 있습니다. 특히 경쟁 앱의 단점을 분석함으로써, 앱의 가치를 높이는 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 경쟁 앱 자체에 대한 리서치뿐만 아니라, 경쟁 앱이 어떻게 유저를 타겟팅하는지도 알아볼 수 있습니다. 이를 위해 경쟁 앱의 소셜 미디어 홍보 방식이나 앱 내 고객 서비스를 확인해 볼 수 있습니다.
타겟 오디언스의 인구학적 특성 파악: 마켓 리서치와 데이터 분석을 통해 타겟 오디언스를 파악할 때, 인구적 특징이나 관심사에 따라 오디언스를 그룹화할 수 있습니다. 다음은 타겟 오디언스 정의에 가장 중요한 요소들입니다. 위치: 오디언스의 위치는 유저의 행동 트렌드와 관심사에 중요한 요소입니다. 위치는 앱 카테고리의 인기도, 평균 모바일 사용도나 지출 습관 등 모든 것에 영향을 줄 수 있습니다. 앱의 목적에 따라 위치는 지역, 국가, 주, 도, 도시 단위로 나뉠 수 있습니다. 연령대: 연령대는 앱의 디자인, 기능, 수익화 모델에 영향을 줄 수 있는 또 다른 주요 요소입니다. 세대별 그룹화는 연령대별로 오디언스를 타겟팅 할 수 있는 스마트한 방법입니다. 성별: 모든 성별의 유저를 타겟팅하고자 하는 경우에도, 성별에 따라 유저를 세분화하는 것이 유용할 수 있습니다. 이를 통해 각 성별에 맞춰 유저를 타겟팅할 수 있기 때문입니다. 언어: 로컬라이제이션은 비즈니스 확장을 위한 스마트한 전략입니다. 전 세계에서는 수천 개의 언어가 사용되기 때문에, 앱이 모든 언어로 지원되는 것이 중요합니다. 타겟 오디언스의 위치에 따라, 언어 지원 여부는 앱의 성공에 핵심적인 역할을 할 것입니다. 학력: 유저의 학력은 평균 읽기 수준과 같은 요소에 영향을 줄 것입니다. 이를 기반으로 오디언스와의 커뮤니케이션 방법을 고려할 수 있습니다. 관심사: 앱에 관심이 없는 유저에게 마케팅 광고 예산을 낭비해서는 안됩니다. 타겟 오디언스는 회사나 앱에 관심을 보인 유저들로 정의되어야 합니다. 이를 통해 앱의 가치와 앱의 혜택을 볼 수 있는 잠재 유저를 효과적으로 연결할 수 있습니다. 또한 광고 크리에이티브를 계획할 때도 유저의 관심사를 고려해야 합니다. 기기: 기기 유형에 따라 유저를 타겟팅할 수도 있습니다. 특히 앱이 Android나 iOS에서만 이용 가능한 경우 이는 반드시 고려해야 하는 요소입니다. 가족 관계: 기혼 여부나 유저의 가족 관계에 따라 여가 시간과 가처분소득이 달라질 수 있기 때문에 유용한 고려 요소입니다. 직업: 오디언스의 직업은 소득, 모바일 앱 사용과 같은 요소에 영향을 줄 수 있습니다. 특히 앱의 수익화 모델과 앱 난이도를 설정할 때 고려해야 하는 요소입니다.
유저 페르소나 구축: 타겟팅하고자 하는 대상이 정해졌으면 해당 오디언스에게 흔하게 나타나는 행동학적 트렌드를 고려해야 합니다. 유저의 위치, 나이, 소득과 같은 요소들은 모두 유저의 앱 사용 시간이나 지출 규모에 영향을 줄 것입니다. 이러한 정보는 타겟팅에 도움이 될 것이며, 유저의 습관에 맞춰 오디언스에 도달할 수 있도록 해줍니다. 일반적으로 타겟팅하고자 하는 유저의 유형이 1개 이상이기 때문에, 천편일률적인 접근법으로는 좋은 결과를 얻을 수 없습니다. 대신 유저 페르소나를 개발하여 여러 다른 유형의 유저를 정의하고, 페르소나별로 일반적인 유저 여정을 그려볼 수 있습니다. 유저 페르소나를 개발할 때는 다음과 같은 심리적 요소도 고려해야 합니다. 성격 특징: 인구학적 특성에 따라 타겟 오디언스를 분류한 뒤, 보다 정확한 타겟팅을 위해 오디언스의 다양한 성격적 특징을 사용할 수 있습니다. 가치: 유저가 중요하게 생각하는 것을 기반으로 앱의 장점을 부각시킬 수 있습니다. 예를 들어 쇼핑 앱의 경우, 고가의 명품을 저렴하게 사고자 하는 오디언스에게 앱의 할인 혜택을 강조할 수 있습니다. 행동학적 트렌드: 이는 타겟 오디언스의 평균 기기 사용 시간, 사용하는 앱의 유형, 앱당 지출 규모와 같은 정보를 포함합니다. 행동학적 트렌드는 앱의 성과와 개선 분야를 파악하기 위한 벤치마크를 설정할때에도 도움이 됩니다.
오디언스 타겟팅: 디지털 광고를 위한 올바른 오디언스를 구축하는 방법
eMarketer[i]에 따르면, 전 세계 마케터 중 80%가 지난 12개월 동안 캠페인 효과를 향상시키기 위해 오디언스 타겟팅 기술에 투자한 것으로 나타났습니다. 그러나 올바른 오디언스에게 메시지를 전달할 수 있다고 생각하는 마케터는 34%에 불과했습니다.
기존의 오디언스 타겟팅은 보통 사회 인구학적 통계 정보, 광범위한 관심 그룹, 키워드 또는 과거 행동에 기반해 오디언스를 구축합니다. 그러나 이러한 데이터는 진정한 구매 의도를 반영하지 않기 때문에 비효율적이거나 관련성 없는 광고가 표시되어 노출이 허비되는 경우가 다반사입니다.
실제 소비자들은 만들어 놓은 깔끔한 틀에 껴맞춰지지 않습니다. 예를 들어보겠습니다.
자동차 마케터가 자동차와 스포츠에 관심이 많은 20~35세의 젊은 남성들을 타겟팅하고자 합니다. 암벽 등반과 하이킹을 즐기는 20세의 마르코에게 광고가 표시됩니다. 그러나 그는 친환경적인 이동 수단을 찾고 있는 중입니다. 기술적으로 마르코는 타겟팅 기준에 부합하지만, 그의 행동을 살펴보면 스포츠카 구입에 전혀 관심이 없음을 알 수 있습니다. 실제로, 그는 자동차가 아니라 자전거를 구입합니다.
의도 데이터는 타겟팅과 관련된 이러한 문제를 해결하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 의도 데이터는 특정 소비자가 어떤 사람이고 무엇에 관심이 있는지를 추측하는 대신, 관찰된 행동과 조치에 따라 오디언스에 도달할 수 있게 해줍니다. 높은 품질의 의도 데이터를 사용하면 가치가 높은 오디언스를 보다 효율적으로 타겟팅하여 궁극적으로 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 그 방법은 다음과 같습니다.
구매 의도 데이터란?
구매 의도 데이터는 특정 고객이 근 시일 내에 무언가를 구매할 가능성이 있음을 보여주는 모든 신호들로 구성됩니다. 여기에는 탐색, 장바구니에 담기, 상품 구매 등 실시간 및 이전 구매 행동이 포함됩니다. 다음과 같은 다양한 의도 신호를 관찰할 수 있습니다.
온라인 미디어와의 상호작용
웹사이트 방문 & 상품 검색
앱 설치
온라인 및 오프라인 거래
이상적으로, 구매 의도 데이터는 다양한 채널에서 수집되며 웹, 모바일 및 오프라인 매장에서 이루어진 상호작용들을 결합해 소비자의 여정에 대한 포괄적인 뷰를 제공합니다.
그러나 모든 의도 데이터가 같지는 않습니다. 고려해야 할 의도 데이터는 다음과 같습니다.
Facebook, Google 등의 폐쇄형 SNS 플랫폼, 트레이드 데스크, 수요측 플랫폼(DSP), 데이터 관리 플랫폼(DMP) 등 다양한 곳에서 구매 의도 데이터를 수집할 수 있습니다. 광고 성과는 기반이 되는 데이터의 품질에 달려 있으며, 의도 데이터라고 해서 다 같지는 않습니다. 구매 의도 데이터는 다음 사항을 충족해야 합니다.
폐쇄형 플랫폼과 검색을 넘어서 구매 의도에 대한 이해 : 폐쇄형 플랫폼에는 많은 데이터가 존재하지만, 그러한 데이터는 폐쇄된 플랫폼 내에서 소비자의 여정을 이해할 뿐입니다. 또한 키워드 검색 데이터만으로 고객의 현재 의도를 잘 파악할 수 없습니다. 웹사이트, 앱, 매장 전반에서 이뤄지는 상호작용을 포함해, 그림 전체를 볼 수 있게 해주는 의도 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터는 고객들이 실제로 무엇을 구매하려고 하는지를 명확하게 보여줄 수 있습니다.
폐쇄형 플랫폼에는 많은 데이터가 존재하지만, 그러한 데이터는 폐쇄된 플랫폼 내에서 소비자의 여정을 이해할 뿐입니다. 또한 키워드 검색 데이터만으로 고객의 현재 의도를 잘 파악할 수 없습니다. 웹사이트, 앱, 매장 전반에서 이뤄지는 상호작용을 포함해, 그림 전체를 볼 수 있게 해주는 의도 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터는 고객들이 실제로 무엇을 구매하려고 하는지를 명확하게 보여줄 수 있습니다. 상품 카테고리에 대한 세부 목록 : 관심을 가진 상품 카테고리가 세부적일수록, 광고가 더 정교하게 매치될 수 있습니다. 1, 2차 카테고리 이외의 카테고리에서 의도 데이터를 봐야 합니다. 예를 들면, 피트니스나 요가에 관심이 있는 고객이 아니라 고가의 요가 매트와 블록에 관심이 있는 고객을 타겟팅해야 합니다.
관심을 가진 상품 카테고리가 세부적일수록, 광고가 더 정교하게 매치될 수 있습니다. 1, 2차 카테고리 이외의 카테고리에서 의도 데이터를 봐야 합니다. 예를 들면, 피트니스나 요가에 관심이 있는 고객이 아니라 고가의 요가 매트와 블록에 관심이 있는 고객을 타겟팅해야 합니다. 상품 카테고리 이외의 추가적인 정보 고려 : 상품 정보에만 안주하면 안됩니다. 구매 의도 데이터는 또한 고객이 좋아하는 브랜드, 구매력(고가 또는 저가의 상품을 선호하는지 여부), 여성 또는 남성 상품을 더 많이 구매하는지 등을 말해줄 수 있습니다. 위에서 언급한 요가의 예를 다시 들어 보면, Adidas, Puma 등의 브랜드에 관심이 있고 요가 매트와 블록을 구매하려는, 구매력이 높은 여성들을 집중적으로 타겟팅하는 것입니다.
상품 정보에만 안주하면 안됩니다. 구매 의도 데이터는 또한 고객이 좋아하는 브랜드, 구매력(고가 또는 저가의 상품을 선호하는지 여부), 여성 또는 남성 상품을 더 많이 구매하는지 등을 말해줄 수 있습니다. 위에서 언급한 요가의 예를 다시 들어 보면, Adidas, Puma 등의 브랜드에 관심이 있고 요가 매트와 블록을 구매하려는, 구매력이 높은 여성들을 집중적으로 타겟팅하는 것입니다. 결정적 매칭에 의존한 기반 : 여러 디바이스에서 소비자를 매칭시키는 가장 정확한 방법이자 표준으로 받아들여지고 있는 결정적 매칭(deterministic matching)은 오탐률이 적습니다.
여러 디바이스에서 소비자를 매칭시키는 가장 정확한 방법이자 표준으로 받아들여지고 있는 결정적 매칭(deterministic matching)은 오탐률이 적습니다. 방대한 아이덴티티 그래프: 그래프에서 고객이 많을수록, 더 많은 패턴과 행동을 파악할 수 있고 더 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다.
의도 데이터를 어떻게 오디언스로 연결시킬 수 있을까요?
디지털 광고 캠페인의 최고 오디언스는 이러한 모든 의도 신호들로 구축된 인마켓(in-market) 오디언스입니다. 인마켓 오디언스는 자사가 제공하는 것과 유사한 상품이나 서비스를 적극적으로 구매하는 소비자 그룹을 말합니다. 가까운 시일 내에 구매할 것이라는 의도 신호를 보이는 이들은 가치와 수익성이 높은 오디언스입니다.
의도 데이터를 오디언스로 전환하려면 인공 지능(AI)이 필요합니다. 정교한 AI는 수십 억 건의 소비자 이벤트를 분석하고 구매 행동들의 상관관계와 패턴을 파악할 수 있습니다. 이러한 상관관계와 패턴을 사용해 여러 다른 오디언스 세그먼트가 생성됩니다.
어떤 세그먼트가 생성될 수 있는지는 기술 공급업체마다 다르지만, 더 세부적일수록 더 효과적이기 때문에, 비즈니스에 꼭 맞는 고객을 정확하게 집어낼 수 있습니다. 구매 의도 데이터로 구축할 수 있는 인마켓 오디언스 예시:
홈트족: 주요 스포츠 브랜드를 구매하고 최근에 운동 및 피트니스 제품을 탐색 또는 구매한 고객.
하이엔드 홈 개조자: 다양한 홈 데코 웹사이트를 방문했고, 최근 고급 가구를 둘러보았거나 구매한 고객.
재택 근무자: 홈 오피스를 꾸미고 있으며 최근 웹캠과 모니터 같은 사무용 가구 및/또는 전자 제품을 검색 또는 구매한 고객.
크리테오는 올바른 오디언스에 도달하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
크리테오는 인터넷을 적극 검색하고 있는 25억 명 이상의 온라인 사용자들의 탐색 및 구매 행동을 관찰합니다. 수백 만 건의 이벤트가 수집되기 때문에, 상품에 대한 관심, 브랜드에 대한 연계감, 구매력 등에 기반해 이상적인 오디언스를 타겟팅할 수 있습니다.
크리테오의 셀프 서비스 플랫폼을 사용해 쉽게 오디언스를 구축하고 디지털 광고 캠페인을 진행할 수 있습니다. 수천 가지의 인마켓 세그먼트에서 선택해 잠재적으로 도달할 수 있는 고객들을 확인하고 실시간으로 선택을 변경할 수 있습니다.
지금 크리테오의 오디언스 타겟팅 옵션에 대해 보다 자세히 알아보시거나, 크리테오 플랫폼에 등록해 비즈니스에 가장 적합한 오디언스를 타겟팅하시기 바랍니다.
[i] 출처: Customer Experience 2019, Jun 6, 2019
Audience segmentation for mobile marketers: A crash course
When’s the last time you got annoyed seeing a mobile ad because it was irrelevant or the 87th time you’ve seen it already? Probably not too long ago… maybe even today.
Beyond wasted budget, that brand’s image has likely taken a hit, and may have been tarnished beyond repair. And all because its marketing team failed to set up proper ad targeting.
Building an audience on mobile demands a deep understanding of the nuances within. Mobile audiences constantly change, while the variety and scale of data signals in this environment can be overwhelming.
So how do you manage all of this complexity, and make it work for you?
The answer: Segmentation.
Audience segmentation is the key to harnessing the right data points among millions of users and transforming them into installs, engagement, and revenue. And also, making sure you’re not annoying your users.
Types of mobile segmentation defined
What is mobile audience segmentation exactly?
It’s the building of a group of potential and/or existing users based on specific, shared criteria that can be targeted, sometimes with bullseye accuracy.
Segments can be incredibly granular, depending on the platform you’re working with. In audience segmentation, data is the gift that keeps on giving. With every subgroup you create, you can test to find the personalized messages that work best and continually iterate to find ones that work even better.
When you master segmentation, each layer of interaction with every single user and each point of contact is rooted in shrewd segmentation.
There are lots of ways to segment an audience, but in broad strokes, these are the most common approaches:
Geographic: Country, state, city, and sometimes even down to a specific zip code; Geographic mobile data is rooted in what users have already input into apps, e.g. Facebook app users who have indicated they live in San Francisco.
Location-based: Based on the device’s GPS signal, where a user actually is at the time an ad can be served, e.g. the user is within a specific radius of a storefront.
Demographic: Gender, age, income, e.g. female users aged 50 and over with an income of over $200,000.
Psychographic: Values and interests, e.g. users who routinely install and engage with news apps or content.
Technographic: The pint-sized tech stack in every mobile device, e.g. an iPhone 11 user with a device that has at least 4GB RAM.
Behavioral: What users actually do on their phones, for how long, and with what results, e.g. mobile gamers who tend to engage with games for 20 minutes or more in a session and have made at least 2 in-app purchases
To illustrate, here is an example of audiences that were built by combining geo and behavioral data.
This example combines behavioral parameters:
Targeting options on top media platforms
Now that we’ve covered what is possible in terms of segmentation, let’s drill down into targeting options on common media platforms.
Facebook targeting capabilities are considered unrivaled.
The social network offers three options when it comes to creating custom audiences:
Core Audiences: Allows you to set parameters for location, behavior, demographics, connections, and interests Custom Audiences : Leverages your own data extracted from your CRM and/or email lists, your site’s visitors, or your app’s existing users (for the latter you deploy Facebook’s SDK) Lookalike Audiences : Targets users that are similar to the ones you already have. More on Lookalikes in a bit!
Facebook’s Audience dashboard:
Google’s App campaigns product is mostly automated, but you can define GEOs and languages to target, and also upload lists to run re-engagement campaigns. The machine does the rest.
Apple Search Ads naturally leverages keywords to allow marketers to present ads to users with a high level of search intent. These can be broad or exact matches. The platform also enables targeting by GEO, age, gender, customer types (all, new, returning, users of my other apps), and device type (only among iPhones and iPads of course).
Twitter’s marketing segmentation options are also refined: You can segment by age or gender, @user (people and the brands they follow), interests, conversation, or by tailoring (similar to Facebook’s Custom Audiences).
ironSource, a network that serves game developers, offers a primer on segments where you can learn how to segment based on device tech stack (network connection, device model, OS version) and monetization data (e.g. if users spend on in-app purchases, and if so, how much they spend).
Snap also has a range of options when it comes to segmentation, from its Predefined Audiences to Custom Audiences, which include Lookalikes and tools that match Snapchatters with your own data on device IDs or email lists.
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Using attribution data for user segmentation
Attribution data is the building block for all types of segmentation. In short, it covers the path to install – organic or non-organic – and the subsequent post-install activity.
For example, attribution data can inform a marketer that 1,000 app installs were driven by a Twitter campaign, while the total revenue generated by this group was $2,000 (or $2 per user).
Attribution data is mainly used to segment re-engagement campaigns (after all, you’re working with data you already have on your own users). Because securing ongoing usage is a major challenge for most apps, re-engagement – paid remarketing or owned media campaigns (email, push, blog, cross-promotions, social etc.) – is becoming an extremely important activity.
In fact, between 2017 and 2019, the share of apps running remarketing has nearly doubled, while the share of remarketing conversions (among all conversions – remarketing and non-organic installs) increased by more than 2.5 times:
The growing importance of re-engagement reemphasizes why accurate segmentation is a key factor in mobile marketing success.
You can also use attribution data to power user acquisition campaigns with lookalike audiences, known in the industry as “LALs”. These are audiences that mirror (or nearly mirror) your high value users.
LAL targeting is only going to get more robust as other networks meet the demand for it. Having said that, it takes abundant resources and a significant scale of data to be effective.
Looking to take your re-engagement and UA campaigns to the next level?
Here are a few ways to capitalize leveraging user attribution and segmentation:
Goal Method Audience Drive users from owned media properties to specific touchpoints along your funnel. Send a push notification that directs users to an app page with an offer to claim a reward to help players progress in the game. Users who made at least 1 in-app purchase in the first two weeks since installing AND have been dormant for two weeks. Drive players from Game 1 to Game 2 (same brand) via owned media cross promotion. Insert interstitial banner in Game 1 to promote the install of Game 2. Previously active users (e.g. had more than two sessions a day) whose activity dropped (e.g. 1 session every 3 days after at least two weeks since install) Enhance loyalty among one-time eCommerce purchasers Retarget 1 time purchasers of smartphones with a discount to buy a related product Users who made their first purchase within a certain product category (i.e. smartphones) Retarget travel app users during the holiday season planning period Segment based on exclusion parameters ( a very handy and important strategy) — you can exclude uninstalls, currently active users, etc. Include users who booked a trip the previous holiday season; Exclude active users, uninstallers, and users who already booked a trip during the holiday season. Find the best creative for your holiday shopping campaign Split audiences for split testing — a “must-have” for identifying and iterating on the most effective messaging, creative, and bids. Show creative A to audience group A, then show creative B to audience group B (with similar characteristics as audience group A)
Attribution data is pivotal to effective mobile segmentation but before you commit to a provider, be sure to learn about what to look for in terms of security, precision, and seamlessness – all crucial factors for any ambitious mobile marketing plan.
Privacy: The no-go zones
You can’t talk about mobile audience segmentation responsibly without talking about privacy and the No-Go zones in terms of industry standards.
We live in a world that is hypersensitive to privacy (for good reason!), and it’s your job to work with vendors and media partners that meet all standards, are compliant, and deploy industry-standard shields to keep your data secure under GDPR & CCPA (General Data Protection Regulation, adopted by the European Union, and California Consumer Privacy Act, respectively).
Even if your company is not headquartered in the EU or in California, these laws will almost always still apply because you will invariably have users in both California and the EU. Always adhere to the fine print in your own agreements with users — it’s your legal responsibility.
Guide Getting started with mobile attribution in the age of privacy: The complete guide Download
But it’s not just about what you do with user data… It’s also about how much data you expose to your partners. Attribution providers and platforms should allow you, the app marketer, to control the data sent to ad networks. For example, sending only device IDs you want to segment to media partners.
Picture a scenario in which your app sells medication. When you want to reach a group of your users that have previously bought medication via your app, you can send along the list of device IDs to an ad network without exposing the fact that the users bought medication. Device IDs are all the ad network needs.
Ultimately, any PII (Personally Identifiable Information, e.g. a name, phone number, or an email address) should only be passed on if there is clear consent from the user.
Mobile marketing has every bit as much to do with responsibility as it does with being savvy. There are some No-Go zones, such as selling data to 3rd parties, and others that are fine, such as sending a push notification when your user might be out of a product assuming user consent was given.
Bottom line: You can segment very successfully without overexposing data to third parties.
8 tips for effective segmentation
Now that you’ve completed your audience segmentation crash course, here’s a checklist for driving results with your next campaign:
Perform continuous testing on multiple ad networks with new segments (never stop testing!).
Run incrementality tests on segments for more granular optimization, down to message types, bid types, and creatives.
Use granular engagement data such as in-app events (the post-install actions that mark engagement, such as in-app purchases, the completion of tutorials, leveling up in a game, placing an item in a shopping cart) to create more targeted segments. Power tip: Make sure you’re measuring the right amount of events for your vertical!
Consider both web and mobile audiences in your segmentation strategy. For web users, build segments that ultimately drive users within them from web to your mobile app as it is the consumer touchpoint with the best performance, as with smart banners .
Pair customized messaging with deep linking for each segment to create a truly relevant, even memorable customer experience.
Implement a frequency cap for the campaigns a specific segment and/or user is sent through. (There is such a thing as too much marketing within a segment, and the last thing your brand needs is fatigue among existing and/or potential users — know that once a user is sick of seeing you, it’s going to be hard to win them back.)
Consider creating new segments from existing segments, either through a CRM or internal BI tool.
Make regular communication between your marketing and product teams a top priority – doing so helps ensure that everyone is on the same page in terms of goals and avoiding redundant campaigns that alienate users.
To conclude, great creatives and a sound tech stack can only get you so far when it comes to reaching and converting new users or bringing lapsed ones back into the fold. Without good segmentation, you will waste money on impressions that bring you nothing in return.
When you are savvy about your segmentation, however, you dramatically increase the chances that you will get the right ad in front of the right users – the ones who will click, install, convert, or re-engage.
고객을 콕 집는 ‘오디언스 타깃팅’이란?
아이지에이웍스 계승범 팀장(왼쪽)과 윤거성 이사
“예전에 광고 시장은 무조건 노출 빈도가 높고 인벤토리(광고 영역)가 양적으로 많으면 좋다는 방식이 다수였습니다. 하지만 지금은 한 사람을 콕 집어 개개인에 특정되는 광고를 하는 것이 더 중요합니다.”
윤거성 이사
“아이지에에웍스는 2015년 페이스북에서 주최한 페이스북 해커톤 대회에서 오디언스 타깃팅 상품이란 주제로 개발을 해 최종 수상을 했습니다. 그 뒤 1년여 준비 과정을 통해 2016년 8월 페이스북의 7개의 배지 중 하나인 ‘애드 테크놀로지 배지’를 획득하면서 페이스북 마케팅 파트너가 됐습니다.”
“이미 페이스북 내 광고는 아이디라는 식별된 정보를 통해 명확한 타깃팅으로 송출되고 있습니다. 하지만 아이지에이웍스는 여기에 ‘애드아이디'(ADid)라는 모바일 광고식별 값을 적용해 좀 더 개인화된 오디언스 타깃팅을 합니다.”
계승범 팀장
“오디언스 타깃팅의 목표는 성과를 높이기 위한 것입니다. 따라서 오디언스 타깃팅을 시행하는 데서 끝나는 것이 아니라 그 성과를 측정하고 측정할 수 있는 도구를 제대로 사용하는 것이 중요합니다.”
“오디언스 타깃팅이 무조건 좋은 결과가 나오는 정답지 또는 해답지 같은 것으로 생각하는 마케터분들이 많습니다. 하지만 오디언스 타깃팅은 목표인 퍼포먼스를 찾아가기 위한 수단입니다. 맹신보다는 다양한 방법을 생각해 보면서 알맞은 것을 찾아가려 노력하는 것이 중요합니다.”
봄을 맞아 블라우스를 사려고 인터넷 쇼핑몰을 몇 군데 돌아다녔다. 새로운 쇼핑몰도 들어가 보고 단골 쇼핑몰도 돌아다녔다. 적당히 마음에 드는 게 없어 둘러보기를 멈췄다. 하루가 지난 다음 날 단골 쇼핑몰로부터 휴대폰으로 할인권 안내 메시지를 받았다. 페이스북에서는 신상 블라우스를 파는 쇼핑몰 페이지가 떴다. 내가 블라우스 찾는 줄은 어떻게 알고? 마침 눈이 가는 물건을 찾아 들어가서 신나게 쇼핑을 했다. ‘오디언스 타깃팅’으로 고객을 유인하고 결제까지 이어진 모습이다.오디언스 타깃팅은 ‘청중, 시청자’를 의미하는 ‘오디언스'(Audience)와 ‘목표, 대상’을 의미하는 ‘타깃'(target)을 합친 단어이다. 단어만 봐도 알 수 있듯이, 오디언스 타깃팅은 사람을 목표·대상으로 하는 마케팅을 말한다. 광고주 입장에서 타깃팅한 사용자가 있으면 그 사용자에게만 해당하는 광고를 보여줘서 얻고자 하는 목적을 달성한다. 풀스택 애드테크 기업 아이지에이웍스의 윤거성 트레이딩웍스 사업팀 이사와 계승범 운영최적화팀 팀장을 만나 오디언스 타깃팅에 대해 이야기를 들어보았다.윤거성 아이지에이웍스 이사는 오디언스 타깃팅의 중요성을 강조한다. 오디언스 타깃팅은 각 사용자를 대상으로 해 그 사람이 어떤 것을 클릭하고 무엇에 관심이 있는지 등 개별 행동 패턴에 집중한다. 이를 바탕으로 모인 데이터를 분석해 차별화·개인화된 광고를 보낸다. 결과적으로 가장 적절한 광고를 가장 알맞은 사람에게 배정할 수 있다. 이렇듯 오디언스 타깃팅은 정해진 예산 안에서 효율적인 마케팅을 수행하게 한다.윤 이사는 오디언스 타깃팅의 범주를 4가지로 나눴다.”일반적으로 연령, 성별, 지역과 같이 통계학적 요소를 담는 ‘데모그래픽’, 그리고 사용자들이 관심 있게 쓰는 앱이 무엇이고 어떤 웹사이트에 들어가 어떤 것을 소비하는지 등 관심사를 보는 ‘페르소나’가 있습니다. 이어 한 웹사이트에 이미 방문했던 기존 사람들을 다시 불러들이는 ‘리타깃팅’, 마지막으로 웹사이트 방문자 데이터를 이용해 웹사이트에 방문한 적이 없는 3자를 목표로 하는 ‘룩어라이크(유사타깃팅)’가 있습니다.”계승범 팀장은 페이스북 마케팅 파트너로서 아이지에이웍스의 위상을 말했다. 아이지에이웍스는 페이스북에서 오디언스 타깃팅을 할 수 있는 솔루션 ‘트레이딩웍스 포 페이스북'(Tradingworks for Facebook, TF2)도 운영한다.계 팀장은 아이지에이웍스가 가진 페이스북 내 ‘개인화된 오디언스 타깃팅’에 대해서 이야기했다.애드아이디란 iOS나 안드로이드 각각의 OS에 고유하게 발급된 유일무이한 식별값이다. 모든 모바일 기기마다 다른 값을 가지고 있다. 이 애드아이디를 사용해 사용자의 행동을 파악하고 분석하고 이를 시작으로 여러 가지 타깃팅이 이뤄진다. 계 팀장은 “예컨대 매일매일 오는 사용자와 일주일 동안 오지 않은 사용자가 있다면, 단골에게는 할인권 전략을 쓰거나 일주일 동안 오지 않은 사용자에게는 그 사용자의 관심사를 파악해 관심있는 상품의 할인 행사 메시지 등을 띄울 수 있다”라며 “애드아이디가 속해 있는 상황에 따라 다른 창의적인 대안들을 보여줄 수 있는 것이 오디언스 타깃팅”이라고 말했다.윤 이사는 데이터를 활용해 오디언스 타깃팅을 하고 그 타깃팅이 제대로 실행됐는지 아닌지를 위해 어트리뷰션과 트래킹이 중요하다고 강조했다. 어트리뷰션과 트래킹은 쉽게 말해 ‘성과를 측정하는 것’을 말한다. 사용자를 이어놓고 어떤 결과가 나왔다고 한들 그 부분에 대한 세밀한 분석이나 성과 측정이 없다면 정확한 결과를 얻는 것은 불가능하다.제대로 된 깊은 성과 측정은 마케팅에서 허수(어뷰징)도 잡아낼 수 있다. 윤 이사는 “오디언스 타깃팅을 하다보면 성과를 과포장하기 위한 유저 봇이나 잘못된 클릭을 불러오는 사이트 봇과 같은 허수 사례들도 적잖이 발견된다”라며 “깊이 있는 성과 측정이 있다면 그런 비정상적인 움직임이나 행동도 발견해 광고비를 낭비하지 않으면서 허수 경우에서 벗어날 수 있다”라고 전했다.윤 이사는 오디언스 타깃팅으로 저비용 고효율을 원하는 마케터들에게 전하는 조언 중 하나로 이와 같은 메시지를 전했다. 오디언스 타깃팅을 하다 보면 70-80% 정도는 같은 전략을 통해 성공하는 경우가 있지만, 나머지 30-40%는 새로운 방법을 찾아야 하는 경우가 있다. 실제로 계속되는 시도 끝에 적합한 전략을 찾는 경우도 많다. 윤 이사는 “오디언스 타깃팅에 대한 맹신을 바탕으로 하기보다 이를 도구로 적합한 마케팅 방법을 찾는 과정”이라고 말했다.윤 이사는 또한 “자사 데이터를 막연히 내부에서 쌓고 있는 것보다 데이터를 활용해 처리·분석하고 그것을 통해 만들어진 로그를 가지는 게 중요하다”라며 “이를 위해 한시라도 빨리 오디언스 타깃팅을 시작하는 것이 중요하다”라고 말했다. 분석된 데이터는 그 사용 가치가 자연스럽게 올라가게 돼 있다. 윤 이사는 “이후 다른 경쟁사가 더 좋은 타깃팅 기법을 들고 오더라도 과거의 경험치와 데이터의 양은 질로 쉽게 넘어설 수 없다”라며 망설이는 마케터는 시작을 서두를 것을 조언한다.’군집별 차별화 전략’ 역시 필요하다고 말했다. “충성도가 높은 군집의 경우 마케터들이 이미 좋은 성과가 나오고 있다는 이유로 타깃팅을 그만 두는 경우가 있곤 합니다. 하지만 그 경우, 해당 군집에 더 엄격한 핵심성과지표(KPI)를 부여해 다른 집단과는 차별화된 타깃팅 기법을 적용해 계속해서 캠페인을 꾸준히 진행하는 것이 필요합니다.”
키워드에 대한 정보 오디언스 타겟팅
다음은 Bing에서 오디언스 타겟팅 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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