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혹자는 이제 애드테크사, 데이터테크사, 미디어랩사, 디지털마케팅대행사, 홍보대행사들의 구분 없이 콘텐츠 경쟁의 시대라고 합니다. 디지털 광고 시장을 관통하는 통찰력이라고 해도 과언이 아닙니다👏 ​ 콘텐츠가 그 자체로써 타겟팅의 역할까지도 가능하다는 말에 공감하는 마케터 분들은 단 7분만 투자하셔서 이 글을 끝까지 읽어보시길 바랍니다.

마케터들의 고민과 주된 역량 중 하나를 꼽자면 새로운 타겟을 발굴할 수 있는 새로운 광고 매체, 플랫폼으로의 마케팅 영역 확장이 아닐까요?

Google is done, 구글은 끝났다. 영국의 일간지 인디펜던트가 챗GPT의 등장을 두고 지난해 12월 3일 올린 기사 제목입니다 챗 GPT에 "너(챗GPT)가 구글을 대체할 수 있느냐"라는 질문을 검색했더니, "구글을 완전히 대체할 가능성은 낮지만, 대화형 검색 경험을 원하는 이용자에게 매력적인 대안이 될 수 있다"고 답했다는 기사를 실어 세계의 이목을 끌었습니다.

콘텐츠의 홍수 속에서 양질의 콘텐츠를 얻기 위해 유튜브와 인스타를 들어가 보는 경우가 많아졌습니다. 이렇게 광고를 통해 수익을 창출하는 소셜 네트워킹, 커뮤니티 플랫폼 사용자라면 필연적으로 광고를 볼 수밖에 없는데, 내 관심 밖의 광고를 마주할 때면 황당하기 그지없습니다. 그래서 저는 모든 쿠키를 허용합니다. 어차피 봐야 할 광고라면 차라리 제가 관심 있는 주제의 광고를 보는 것이 낫기 때문입니다.

불과 3~4년 전만 해도 마케터의 KPI 달성을 하기 위한 주요 업무는 광고 셋팅이였습니다. 이 광고 셋팅의 핵심은 타겟팅 조합으로 여러 경우의 수를 만들어 내 테스트하며 성과를 개선해 나가는 것이죠. 마케터 여러분들이 흔히들 알고 계시는 'A/B 테스트를 통한 성과 개선'입니다. 때문에 마케터 중에서도 '퍼포먼스 마케터', '그로스 해커'라는 키워드가 한 번 휩쓸고 가기도 했습니다. ​지금은 어떨까요? 똑똑하고 트렌디한 마케터들이라면 이미 이 흐름을 알고 계실 것 같습니다. 마케터들의 롤이었던 광고 셋팅은 이제 AI, 즉 로봇이 합니다. 그 이유는 간단합니다.

마케터들의 업무가 변화한 이유는 메시지를 일방적으로 많은 이들에게 대량으로 전달하는 것이 중요하던 과거와 달리 잠재 고객들의 고객 여정 전체 내에서 그들의 경험을 관리하는 것으로 변화했기 때문이라고 할 수 있겠습니다. 마케팅이 지향하는 바는 소비자의 경험 전체를 이해하고 소비자와 기업 관계를 더욱 공고히 하는 것입니다. 고객 경험을 완전하게 관리하기 위해 고객 여정의 시작 전부터 구매 시점 전후, 구매 이후까지의 모든 단계를 종합적으로 이해하고 소비자가 원하는 정보와 메시지를 제공, 분석, 개선할 수 있어야 합니다.

최근 국내 공룡 테크기업인 카카오가 데이터 재난 상황에 미흡한 대처를 보여 카카오 서비스가 모두 중단된 사태가 있었습니다. 전 국민이 패닉에 빠졌다고 해도 과언이 아니죠. 지금 이 글을 보시는 분 중에 '난 카카오 데이터를 기반으로 한 서비스 중 단 하나도 사용하지 않아 전혀 불편한 점이 없었다.' 하는 분은 없을 것이라 생각합니다. 카카오톡뿐 아니라 카카오 페이나 뱅크를 사용하고 있는 분들은 금전적으로 손해를 보는 거 아닌지 걱정이 이만저만이 아니었을 겁니다.

마케터 여러분, 아이데이션 회의에서 모두가 내 입에서 나올 아이디어와 인사이트만 기다리고 있다면 너무 짜릿 하지 않을까요? 회의에서 한 마디라도 더 하는 마케터가 되고 싶은 분들은 단 7분만 투자해서 이 글을 끝까지 읽어보세요????. 우리 마케터들에게는 아는 것이 힘입니다.

늘 비슷한 제안????, 별 다를거 없는 전략????, 어제와 같은 결과????. 왜 그럴까요? 내가 경험하고 이미 알고 있는 정보와 지식만 활용 하기 때문일텐데요. 혹시 동종 경쟁 브랜드들이 하고 있다는 광고 매체, 다른 브랜드에서 대박 터트린 광고 소재만 따라하고 계신가요? 같은 광고 매체, 소재, 결과 데이터 일지라도 마케터의 인사이트 이해에 따라 활용도와 성과가 달라지기 때문에, 온라인 마케팅의 효율을 올리기 위해서는 지금보다 더 새롭고 많은 정보와 레퍼런스가 필요합니다.

마케팅 자동화를 고민하고 계시는 마케터분들이 반드시 알고 계셔야 하는 ABM(AI Big-data Management)에 대해 말씀드리려고 합니다.

광고 소재가 좋으면 논타겟(non-targeting)으로 노출형 광고만 뿌려도 클릭률은 반드시 높아집니다. 우리 사이트 방문자가 늘어나면 사이트 컨디션과 내부 상품의 퀄리티가 좋고 CS 만 받쳐주면 자연스럽게 매출은 늘어납니다. 이 당연한 문법을 알고 있는 마케터들은 이미 타게팅 방법 보다 광고 소재 기획에 초점을 맞추고 있을 것 같습니다. '광고 소재 얘기는 퍼포먼스 마케터들과는 거리가 멀다.' '콘텐츠 마케터들이 읽어야 할 글이 아닌가?' 하시는 분들도 광고 효율을 매니징 하는 관점으로 광고 소재 기획과 좋은 소재를 만들고 테스트하는 법에 대해 읽어보시면 좋을 것 같습니다.

우리는 매일 SNS에 내 일상을 올리고 온라인에서 결제 활동을 합니다. 내 행동 하나하나를 모두 데이터로 제공하고 있는 시대에 살고 있음에도 불구하고 빅데이터라는 말은 아직 어렵기만 합니다. 광고를 통한 데이터 축적, 목적에 맞는 데이터 가공, 잘 가공된 데이터를 기반으로 한 의사결정, 이를 통한 효율 개선 등이 주 업무인 마케터들에게도 별반 다르지 않습니다. 눈에 보이지도 않는 데이터가 알아서 머신러닝이 되며 효율 최적화 중이라고 하니 그런가 보다 할 뿐, 데이터를 통한 성과 개선이란 말이 잘 와닿지 않을 겁니다.