광고 만족도 1위 기록한 LGU+ “비결은 데이터에 기반한 초개인화”
김태훈 LGU+ 광고커머스사업단 상무 인터뷰
초개인화와 개인화의 차이란 뭘까요?
지난 4월, LG서울역빌딩에서 만난 김태훈 LGU+ 광고커머스사업단 상무가 건넨 물음이다. 개인화를 넘어 초개인화를 목표로 나아가는 현 시대에 수많은 컨퍼런스가 이를 주제로 열띤 토론을 벌이고 있음에도 기자는 쉽게 답하지 못했다. 독자 여러분이라면 무엇이라 답했겠는가?
김 상무의 답변은 명료했다. 그는 “개인화는 개인을 잘 이해하는 겁니다. 초개인화는 타깃에 대한 예측의 영역으로 나아가는 것이죠”라 답하며 웃었다.
난도 있는 질문을 명료한 답으로 풀어낸 김 상무는 마케팅 필드 종사자라면 모르기 어려운 얼굴이다. 20년 이상 경력의 마케팅 전문가인 그는 작년 열린 ‘애드아시아2023’부터 지난 3월 개최된 ‘알바트로스 컨퍼런스’ 등 굵직한 컨퍼런스에 주요 연사로 자주 연단에 오르는 인물이기 때문이다.
강연의 주제도 폭넓다. ‘CTV(Connected TV)’의 가능성을 설명하기도, 또 성공적인 커머스 전략에 대한 견해를 전하기도 한다. 이처럼 마케팅 분야 전반에 대한 깊이를 가진 그가 현 마케팅 시대에서 경쟁력을 가지기 위해 가장 눈여겨봐야 할 것으로 꼽은 게 있다. 바로 ‘데이터, 그 중에서도 식별 데이터’다.
경쟁력은 식별 데이터에 있다
시장에서 활용하는 데이터에는 ‘비식별 데이터’ ‘식별 데이터’ ‘가용 데이터’ 등 다양한 종류가 있다. 그 중 광고 분야에서 가장 적극적으로 활용된 것은 단연 비식별 데이터였다. 대부분의 기업이 ‘서드 파티 데이터(Third-Party data)’를 활용해 마케팅을 진행했던 것처럼 말이다.
데이터 품질 면에서 비교했을 때 비식별 데이터는 식별 데이터에 비해 경쟁력이 떨어진다. 비식별 데이터는 타깃에 대한 정체성을 가지기 어렵기 때문이다. 비식별 데이터는 단수에 대한 데이터라기 보다는 집단 등 복수에 대한 데이터로 봐야 한다. 반대로 식별 데이터는 개인 등 단수에 대한 데이터로 볼 수 있다. 이름 등 구체적인 개인에 대한 정보를 담고 있지는 않지만, 특정 타깃에 대한 구체적인 성향이나 기호를 파악할 수 있는 유의미한 단서를 제공해준다. 식별 데이터가 “타깃은 사과를 좋아한다”는 확신을 준다면 비식별 데이터는 “타깃은 사과를 좋아할 수도 있다”는 정도에 그치는 셈이다.
그럼에도 그 동안 비식별 데이터에 대한 선호가 높았던 것은 데이터 수급이 용이하기 때문이었다. 데이터 수집/처리 과정에 들이는 수고 없이 여러 데이터사에서 제공하는 데이터를 활용하면 마케팅 활동을 진행하는 데 문제가 없다고 여겨졌던 탓에 굳이 수고를 들여 식별 데이터를 확보하는 데 집중하지 않았던 셈이다.
비식별은 차별화가 없어요. 누구나 구매할 수 있는 데이터니까요
비식별 데이터의 활용이 주를 이루는 상황에서 김 상무는 일찍이 식별 데이터의 가치에 주목한 사람이다. 그는 “비식별 데이터는 결국 ‘구매 가능한 데이터’다. 모두가 손에 넣을 수 있다는 것은 결국 데이터가 가진 경쟁력이 낮다는 의미”라며 식별 데이터처럼 손에 넣기 어려운 데이터야 말로 가치를 품은 차별화된 데이터로 봐야 함을 밝혔다. 요컨대 누구나 손에 넣을 수 있는 데이터에 기반한 마케팅은 결국 누구나 할 수 있는 마케팅이 된다는 뜻이다. 쉽게 가려고 하니 누구나 할 수 있는 것만 하게 된 셈이다.
김 상무가 일찍이 식별 데이터의 가치를 알아본 것은 식별 데이터에 기반한 기업의 성장을 오래전부터 주의 깊게 관찰한 결과였다. 실제 ‘구글(Google)’ ‘메타(Meta)’ 등 식별 데이터에 기반한 기업은 높은 매출액만큼이나 높은 영업 이익을 기록하는 동시에, 쉽게 흔들리지 않는 조직을 보유할 수 있었다.
김 상무가 LGU+와의 동행을 결정한 가장 큰 이유 중 하나도 식별 데이터를 전략 수립에 효과적으로 활용할 수 있는 조직 설계가 가능했기 때문이었다. LGU+에서 그가 시작한 첫 번째 작업도 비식별 데이터에 대한 의존도를 제거하고 최적화된 ‘식별 DMP(Data Management Platform, 데이터 관리 플랫폼)’를 개발하는 일이었다.
비식별 데이터에 대한 의존도를 제거하고 식별 데이터에 집중한 그의 결정은 곧 혜안이 됐다. 구글이 서드 파티 데이터 제공을 중단하는 ‘쿠키리스’를 발표하는 등 비식별 데이터 수급에 차질이 생긴 것에 더해, 아마존을 필두로 고객의 니즈를 사전에 파악해 광고하는 ‘리테일 미디어(Retail media)’에 업계가 주목하는 등 식별 데이터의 중요성이 나날이 부각되기 시작한 것이다.
인공지능(AI)의 확산 또한 그의 선택에 무게를 더했다. 기업에 맞는 효율적인 AI를 만들기 위해서는 학습을 위한 유의미한 데이터 확보가 중요하기 때문이다. 김 상무는 이에 “CTV, 리테일 미디어, AI 등 시장의 여러 트렌드가 식별 데이터와 맞물려 큰 효과를 발휘하고 있다. 식별 데이터의 활용 여부가 불러오는 여파는 앞으로 더욱 여실히 드러날 것”이라고 말했다.
고객에 대한 몰입이 가능해야
데이터는 점차 수면 위로 떠오르며 성공을 위한 마케팅 전략의 중심이 되어 가고 있다. 김 상무는 “사업을 성공적으로 운영하는 이들에게는 한 가지 공통점이 있다”며 “그건 바로 고객에 대한 몰입에 뛰어나다는 점이다”라고 강조했다.
고객에 대한 효과적인 타기팅을 위해 필요로 하는 건 ‘고객에 대한 이해’다. 김 상무는 이를 “마치 누군가를 사랑할 때 상대에게 몰입하는 것과 같다”고 비유하는데, 사랑하는 상대에 대해 파악하듯 무엇을 좋아하고 싫어하는지, 어떤 장소를 자주 방문하는지 등 고객에 대해 자세히 이해해야 한다는 것이다.
김 상무는 “‘그럴 것 같다’에 그치는 게 아닌 ‘그렇다’에 이르러야 한다”며 고객에 대한 깊은 이해를 가능하게 하는 것이 바로 고객에 대한 몰입임을 밝혔다. 기업은 마치 여러 명을 동시에 사랑하는 것처럼 수많은 고객 개인에 대해 정확히 이해하고 있어야 하고, 이는 충분한 식별 데이터에 기반해야 가능한 일이다.
식별 데이터는 초개인화로 갈 수 있는 근간입니다
비식별 데이터로 얻을 수 있는 건 고객에 대한 부분적인 정보에 그친다. 결국 뭉뚱그린 제안에 그칠 수밖에 없다. 허나 소비자는 이제 모호한 제안에 쉽게 설득되지 않는다. 따라서 기업은 설득의 문턱이 높아진 고객을 더욱 깊게 이해하기 위해 개인화에 집중해왔고, 이제 고객에 대한 보다 높은 수준의 몰입을 통해 고객의 니즈를 앞서 파악해 제안을 건네는 초개인화 시대에 들어서고 있다.
김 상무는 ‘초개인화는 고객을 고객 자신보다 더욱 잘 아는 것’이라 명명했다. 높은 수준의 이해와 몰입을 통해 고객이 필요로 할 것을 인지해 미리 제공할 수 있는 수준에 다다라야 한다는 것이다. 예컨대 “다음 주에 골프장에 갈 것 같은데, 골프 공 거의 다 떨어지지 않았나요?” “계란 구매할 때 됐는데 할인 정보 알려드릴까요?”라고 먼저 제안할 수 있어야 한다는 것이다.
LGU+는 이를 위해 지속적으로 식별 데이터를 활용해 예측의 정확도를 높이는 예측 모델링 고도화 작업에 집중하고 있다. 괄목할 점은 연구 단계가 아닌 적용 단계에 있다는 점인데, 실제 LGU+는 자사의 커머스 서비스인 ‘U+콕’을 사용하는 고객 중 어버이날 선물로 안마의자에 높은 관심을 가진 고객을 타깃으로 “부모님 선물로 100만원 대 안마의자 사야 하지 않나요?”라는 식으로 먼저 관련 프로모션을 안내하는 문자를 보냈고, 준비한 물량을 모두 판매하기도 했다.
CTV와 커머스의 결합, 실효적인 초개인화를 만들다
CTV에 집중하는 것 또한 같은 맥락이다. 김 상무는 브랜딩의 영역에서 CTV를 가장 높게 평가하는데, TV가 사용자에게 주는 브랜딩 효과가 다른 어떤 매체와 비교해도 가장 높게 나타나기 때문이다. 이처럼 TV의 브랜딩 효과가 크게 나타나는 것은 큰 화면과 좋은 사운드 등 TV가 가진 장점 때문이기도 하지만, 광고에 대한 인식 덕분이기도 하다.
프리미엄 OTT 요금제처럼 광고가 송출되지 않는 것을 전제로 한 서비스를 이용하는 고객은 어떤 광고가 송출되도 거부감을 가진다. 광고를 보지 않기 위해 돈을 지불했으니 말이다. 반면 CTV처럼 광고형 콘텐츠를 이용하는 고객은 광고가 나와도 거부감을 가지지 않는다. 광고가 송출된다는 사실을 인지하고 있기 때문이다.
LGU+는 이처럼 CTV의 높은 브랜딩 효과를 커머스 영역과 결합하는 전략을 취하고 있다. 자사의 FAST 등 CTV를 이용하는 고객에게 통신사 데이터 등 식별 데이터에 기반한 맞춤 광고를 지속적으로 송출하며 특정 브랜드를 각인시킨 후, 실제 구매가 이뤄질 타이밍에 퍼포먼스의 영역에서 문자 등으로 관련 제품에 대한 프로모션을 안내하는 식이다.
이처럼 초개인화를 바탕으로 CTV와 커머스를 결합시킨 전략은 실제 효과를 보이고 있다. 일례로 LGU+는 샤워기 필터 브랜드 A사에 대한 광고를 진행하며 피트니스, 출산, 육아에 관련된 고객 등으로 타깃 세그먼트를 정한 뒤, 기지국을 통해 해당 광고에 노출된 타깃에게 “구매에 관심이 있다면 5% 할인 쿠폰을 제공하겠다”는 내용의 문자를 송출했다. 이를 통해 광고 노출의 상당수가 실제 제품 구매로 이어졌으며, 나아가 해당 브랜드에 대한 인지가 전무했던 고객 중 4.6%가 문자를 통해 제품 구매에 관심을 보이기도 했다.
광고란 좋아할 것을 보여주는 일
CTV와 커머스의 결합 등 LGU+ 내 여러 서비스에 식별 데이터를 적용하기 위해 김 상무는 몇 년 간 조직 구조 개편에 집중해왔다. 실제 LGU+처럼 조직 전체가 데이터 활용에 용이하게 구성된 경우는 찾아보기 쉽지 않은데, 이는 식별 데이터를 한 기업의 여러 산하 부서에 활용할 수 있는 구조를 만드는 일이 가진 난도 때문이다.
대부분의 기업은 식별 DMP를 확보해도 이를 초개인화 타기팅 등 여러 서비스에 연결 짓기 어렵다. IPTV, VOD, 실시간 큐톤(Q-Tone) 등 각 서비스 또는 모바일 등 여러 디바이스에 적합하게 활용할 수 있도록 데이터에 대한 가공 과정을 거쳐야 하기 때문이다. 기업의 구조가 데이터를 중심으로 통합되어 있지 않다면 불가능한 일이다.
광고의 핵심은 고객이 싫어할 것을 감추고, 좋아할 것을 최대한 효과적을 보여주는 겁니다
김 상무는 초개인화가 실현될 미래를 앞서 내다보고 데이터를 중심으로 통합된 조직 구조를 빠르게 완성했고, LGU+는 이를 통해 광고의 핵심에 가까워지는 효과를 보고 있다. 김 상무는 “데이터를 기반으로 송출된 광고에 대한 고객의 선호도 파악할 수 있다. 우리는 절대 고객에게 관심 없는 광고를 세 번, 네 번씩 보여주지 않는다. 고객의 기분을 상하게 하면서 전달되는 정보는 가치를 가질 수 없다“고 말했다. 실제 김 상무가 LGU+에 합류한 이후 LGU+는 통신 3사 중 광고 고객 만족도 1위를 달리고 있다. 초개인화를 기반으로 고객 선호를 정확하게 조준하고 있다는 사실이 입증된 셈이다.
고객을 주어로 달려온 결과
데이터를 중심으로 통합된 구조를 통해 김 상무는 LGU+ 내 ‘광고사업의 선순환 구조’를 완성했다. 요컨대 수집 이후 분석된 데이터는 AI를 기반으로 초개인화 타기팅 고도화에 적용되며, 이는 신규 모바일 서비스와 연계한 광고 매체 및 상품에 확대돼 고객에게 적합한 맞춤 광고로 제공된다. 이를 통해 서비스에 유입된 고객은 계속해서 더욱 정교한 타기팅을 가능하게 하는 데이터로 변환된다.
이 과정이 반복되면 반복될수록 기업은 더욱 정교한 타기팅 서비스를 제공할 수 있고, 고객은 초개인화를 통해 더욱 향상된 서비스를 경험할 수 있는 것이다.
고객의 소비 패턴은 계속해서 비용 효율적인 현명한 소비로 진화할 겁니다. 그들의 다음 발걸음이 곧 우리의 필드입니다
김 상무는 이제 시장의 전망이 아닌 고객의 다음 발걸음 자체가 앞으로 나아갈 목표가 될 것이라 전했다. 계속해서 고도화되는 초개인화 서비스를 바탕으로 어떤 영역에서도 고객 만족으로 이어지는 서비스를 제공할 수 있다는 자신감 덕분이다.
그는 앞으로의 비전을 묻는 기자의 마지막 물음에도 “거창한 무언갈 말하고 싶지 않다. 단순히 시장을 선점하거나, 새로운 기술을 개발하는 것이 우리의 목표도 아니다. 우리는 목표는 늘 고객이 필요로 하는 것, 그것을 가장 효율적인 방법으로 전해주는 일이다“라고 전했다.
