빅데이터 시대의 데이터 마케팅과 퍼널 분석(Funnel Analysis)

데이터가 금, 석유와 비유되는 시대가 왔습니다. 빅데이터가 산업 전반에 화두가 되고 있으며, 디지털 마케팅 분야에서도 데이터 분석이 점점 중요해지고 있습니다. 광고 업계에서는 퍼포먼스 마케팅이 데이터를 가장 많이 다루는 분야입니다. 온라인 상에서 적합 고객을 찾고 타겟팅하여 전환(구매, 상담, 방문, 대출 등)을 일으키는 것을 목표로 합니다. 데이터를 바탕으로 한 마케팅에서 가장 중요한 것은 데이터 분석입니다. 많은 데이터 중에서 어떤 데이터가 유효한지 검증하고, 그를 바탕으로 더 나은 마케팅을 하기 위한 근거를 마련할수 있기 때문입니다.

마케팅과 퍼널(Funnel) 

깔대기를 의미하는 퍼널 분석은 마케팅 전반에 사용되는 이론입니다. 마케팅 분야별, 목표별, 산업별 내용은 조금씩 차이가 나지만 기본적으로 Awarness(인지) / Consideration(고려)/ Conversion(전환) / Loyalty(충성) / Advocacy(우호/옹호)의 단계를 거칩니다. 쇼핑몰, 소비재 산업군은 재구매 등의 카테고리가 추가되는 형식입니다.

Awarness(인지) 

브랜드와 상품을 인지하는 단계입니다. 퍼널에서 가장 첫 번째, 가장 넓은 부분을 차지하는 영역으로 시작점이라고 할수 있습니다. 전통 마케팅에서는 인지에서 우호단계로 이어가지만 사실 최근의 트렌드를 보면 오히려 인지단계가 마지막에 오는 경우도 많습니다. 이는 최근 마케팅 채널로 가장 활발히 이용되고 있는 소셜미디어의 영향 덕분입니다. V-commerce라고 불리는 비디오 커머스에서 최근 페이스북과 인스타그램을 통해 신생 업체의 물품들이 인기를 얻고 있습니다. 실제 사용한 후기 혹은 그처럼 보이는 컨텐츠를 활용하여 유저를 바로 전환(구매)단계로 이동시키기 때문입니다. 페이스북 후기 컨텐츠로 인기를 모은 매직스노우 눈꽃쿠션, 최근 V-commerce의 대세로 자리잡은 블랭크 TV의 마약베개 등이 대표적인 예입니다. 그 외에도 압박스타킹, 기초 화장품, 색조화장품 등 상대적으로 비싸지 않으면서도 즉각적인 효과를 보장한다고 광고하는 제품들이 인지를 뛰어넘어 전환으로 이어지고 있습니다. 

하지만 여전히 금융, 여행과 같이 신뢰도, 신용도가 바탕이 되거나 브랜드 신뢰도가 곧 매출로 이어지는 산업군에서는 인지도가 우선되어야 다음 단계로 넘어가기가 수월해집니다. 

Consideration(고려)

고려의 단계는 고객의 머릿속에 제품을 담아두는 것과 비슷합니다. 어떠한 물건을 구매하거나, 서비스를 이용하고자 할 때 고려의 대상으로 포함시키게 만드는 단계입니다. ATL과 BTL을 활용하여 고객에게 상품과 서비스를 주입시킴으로써 고객의 구매 결정에 영향을 미치게 합니다. TVCF와 같은 ATL을 포함하여 모바일 최적화인 SEM, 소셜미디어와 디스플레이 광고 그리고 오프라인 행사 등 BTL을 통해 고객에게 지속적으로 상품과 서비스를 노출 시킵니다. 맥도널드 송, 직방, 배달의 민족 등 상품과 서비스를 구매하고자 할때 먼저 머릿속을 떠오르게 하는 후크송, 위트있는 광고들이 고려의 단계를 위한 활동이라고 할수 있습니다.

Conversion(전환)

전환은 쉽게 말해 구매를 의미합니다. 돈을 주고 고객이 상품과 서비스를 이용하는 것입니다. 충분히 인지와 고려가 바타잉 된 상태라면 구매 단계에서 고객은 해당 상품과 서비스에 지갑을 열 확률이 높습니다. 기업들은 고객이 구매하는데 방황하지 않도록 많은 장치들을 마련해 놓습니다. 아직도 우리나라의 대부분의 고객은 온/오프라인 구매시 검색에 의존하는 경우가 많습니다. 70~80%가 네이버 검색에 의존하는 것도 이때문입니다. 이에 기업들은 고객이 검색시 우선하여 자사의 상품과 서비스를 구매할 수 있도록 검색최적화인 SEO를 준비합니다. 하지만 이 전환 단계까지 왔더라도 구매 직전에 망설이거나, 구매 후 취소로 이탈하는 고객 또한 발생합니다. 기업은 이탈을 방지하기 위해 UI와 UX를 최대한 고객이 쉽게 구매하고 오래 머무를 수 있도록 준비합니다. 

Loyalty(충성) 

한 번 전환을 경험한 고객을 재구매 고객으로 만드는 곳 또한 중요한 활동입니다. 신규 고객을 유치하기 위해 인지/고려/전환의 단계를 새로이 거치는 것 보다 이 단계를 모두 경험한 고객을 다시 대려오는 것이 비용이 저렴하고 관리하기 쉽기 때문입니다. 기업은 DM, SMS 발송 등으로 기존고객에게 신규고객이 경험할 수 없었던 서비스를 제공합니다. 또한 한번 구매 사이트에 방문한 고객이 재방문 할 수 있도록 리타겟팅 광고 등을 통해 고객에게 끊임없이 제품과 서비스 구매를 유도합니다. 멤버십 프로그램, 추천인 프로그램 역시 구매 고객을 충성도 높은 고객으로 만드는 한 방법이빈다. 

Advocay(우호)

우호의 단계의 고객은 지속적으로 기업의 상품과 서비스를 구매하여 매출 증대에 도움을 주거나 자발적인 기업의 홍보대사가 되기도 합니다. 기업은 자주 구매하는 고객들에게 높은 멤버십 레벨을 부여하거나 다른 일반 고객은 받을 수 없었던 혜택을 통해 기업의 호감도를 높입니다. 우호 단계의 고객은 입소문 마케팅의 핵심 구성원으로서 기업이 함께 협업하기도 합니다. 체험단, 홍보대사와 같은 프로그램을 통해 자발적으로 소셜미디어, 블로그에 기업의 상품과 서비스를 알림으로써 해당 기업과 친밀도를 높입니다. 위의 단계를 거치지 않고도 해당 기업과 브랜드의 우호 세력이 되는 경우도 간혹 있으나, 대부분의 고객들은 좋은 경험을 통해 기업의 우호세력으로 변하기 때문에 기업들은 고객 경험을 점점 더 중요시 하는 마케팅에 집중합니다. 

데이터 마케팅과 퍼널 분석 

인지에서 우호 단계로 갈수록 퍼널이 점점 좁아집니다. 중간 이탈을 최소로 줄이고, 구매를 극대화하며, 고객을 지속적으로 기업이 원하는 목표를 달성할수 있도록 하는 것이 필요합니다. 마케팅에서는 고객의 행동 패턴과 여정을 분석하여 이것을 다시 마케팅에 적용하고자 합니다. 데이터를 통한 마케팅 적용은 단순하게 도식화 하면 데이터 수집 / 분석을 통한 발견 / 활성화와 참여 / 최적화와 청취로 나눕니다. 하지만 최근 마케팅 채널이 다양해지고 방법이 복잡해지면서 데이터를 수집, 분석하고 적용해야 하는 채널들이 점점 고도화되고 있습니다 

이 때무에 기업들은 자신의 산업과 목표에 따라 자신만의 퍼널 구조를 만듭니다. 전환에 이르는 고객 경험 프로세스를 단계별로 나누어 언제, 어디서, 어떻게 들어와서 이탈하는지를 파악하여 원인을 파악합니다. 마케팅 방법과 UX에 인사이트를 적용하여 고객의 전환을 극대화 하며 취약단계를 파악하여 고객의 경험을지속적으로 개선할수 있습니다. 

간단하게 예를 들어보겠습니다. 한 쇼핑몰 회사가 있습니다. TVCF, 신문 홍보기사, 옥외광고, 온라인광고, 소셜미디어, 바이럴, 오프라인 행사까지 진행했지만 좀처럼 고객의 전환(구매)가 늘지 않습니다. 

인지/고려단계의 퍼널분석 
우선 인지/고려단계에서 제대로 활동이 되고 있는지 확인해야 합니다. TVCF의 경우 적절한 타겟 시청 시간에 충분한 횟수로 광고가 되었는지 확인해야 합니다. 기존에는 매체가 제공하는 자료에만 의존했어야 했습니다. 최근 구글에서는 TVCF Attribtion 모델을 통해 적절한 고객에게 전파가 되었는지 도와주는 서비스를 제공하고 있어 보조지표로도 사용이 가능합니다. 또한 TVCF가 주는 고객 인식 변화를 위해 기업은 고객 분석 조사를 통해 그 영향도를 파악하기도 합니다. 디지털에서는 온라인 광고과 소셜미디어의 PV를 통해 인지와 고려단계의 기여도를 측정하고자 합니다. 페이스북의 경우 페이스북만의 로직으로 인지형성과 관련된 브랜드 광고를 제공하고 있습니다. 

전환단계의 퍼널분석 
기업들이 가장 중요하게 생각하는 부분입니다. 고객이 어떤 채널을 통해 인지와 고려를 하고 전환단계에 들어 왔으며 왜 전환 혹은 왜 전환하지 않았는가를 분석하는 것입니다. 온라인 마케팅 쪽에서는 GA나 어도비 애널리틱스를 통해 고객의 여정을 따라다니며 고객 행동패턴과 전환을 분석합니다. 온라인 광고 시점에 광고와 웹사이트(혹은 앱)에 심겨진 스크립트를 통해 광고를 본 고객 혹은 광고를 클릭한 고객이 언제, 어디서 광고를 보았으며 광고를 몇번 본 이후 혹은 몇번 클릭한 이후 전환까지 도달하였는가를 체크합니다. 보통 소비재에서는 10번~15번, 금융업종과 같이 고려단계가 깊은 산업분야에서는 많게는 30번 이상의 여정을 거치기도 합니다. 

또한 고객이 어떤 과정에서 이탈하였는지, 그 이탈한 고객의 성향은 어떠한지 그 고객을 다시 데리고 오기 위해서는 어떠한 곳에 재광고를 해야 하는지 또한 이러한 전환단계의 퍼널 분석을 통해 진행됩니다. 고객 전환후에도 전환된 고객이 온라인 상에서 어떠한 행동패턴을 가지는지(예를 들어 신발 사이트에 자주 들어가는지, 의류 사이트에 자주 들어 가는지, 게임 사이트에 자주 들어가는지 등)를 분석하여 구매 전환이 일어난 고객과 유사한 고객을 찾기 위한 데이터로 활용합니다. 

단순하게 설명하였만 사실 고객의 여정인 퍼널을 분석하는 것은 매우 복잡합니다.  디지털 시대 이전의 퍼널분석이 고객의 행동 패턴을 분석하여 오프라인 상에서 구매 전환을 일으키기 위한 활동이 주였다면, 모바일로 대부분의 생활이 가능한 디지털에서는 고객이 접촉하는 수 많은 디지털 데이터를 한곳에 모아 정제하고, 분석한 후 각각의 인사이트로 다시 온, 오프라인 마케팅에 활용되기 때문입니다. 또한 기업의 목표와 서비스에 따라 알고자 하는 데이터가 완전히 달라지며, 분석 또한 다른 의미를 가지게 되어 마케터 입장에서는 어떤 데이터를 선별 하여 분석해야 하는지도 중요한 문제입니다. 

최근 마케팅 활동에 있어 데이터를 활용하여 분석, 적용하는 일 만큼 빠르게 성장하는 분야도 드문것 같습니다. 마케팅 비용대비 효과를 증명해야 하는 마케터에게 데이터를 활용한 분석만큼 좋은 성과 지표가 없기 때문입니다. 이 때문에 빅데이터 시대에 마케팅에서 퍼널분석이 가능한 퍼포먼스 마케터, 그로스해커의 영향력이 점점 커질것으로 보입니다.