이커머스 마케팅 백서 ④
이커머스가 데이터로 해야 하는 것: 마케팅 자동화가 각광받는 이유
*해당 콘텐츠는 2020 DMS 진행한 빅인사이트 홍승표 대표의 발표를 바탕으로 제작했습니다. 지난 3년간 이커머스 마케팅 자동화 솔루션 빅인을 기획, 개발, 운영하며 겪은 노하우를 바탕으로 합니다. 국내외 이커머스 시장의 현황, 연구, 리서치 결과들을 재가공해 총 6회에 걸쳐 인사이트를 나눕니다.
마케터와 데이터
지난 시리즈 글에서는 ‘인하우스 마케터의 역할은 고객의 구매 단계별 전환율을 개선해 구매 곡선을 완만하게 만드는 것’이라는 결론을 얻었습니다. 고객 구매 여정에서 단계별 전환율을 신경 써야 하는 디지털 마케터들입니다. 하지만 실상은 어떨까요?
국내 디지털 마케팅은 대부분 방문에 치중돼 있습니다. 검색 광고 단가, 콘텐츠 도달률도 디지털 광고 시장 경쟁 과열로 단가가 올라가고 있습니다. 그래서 마케팅 비용 대비 광고 효과는 점점 감소하는 추세며 예전 신화적 기록들은 이제 정말 신화로 남은 상태입니다.
문제 해결을 위해 기업 대부분은 고객 행동 데이터에 대한 중요성이 대두되고 있습니다. 또한, UX, 채널, 고객 관계, 상품 등 다양한 분야에 걸친 복합적인 다차원 데이터 분석이 필요한 상황입니다. 하지만 마케터는 이미 많은 데이터를 보고 있습니다. GA(구글 애널리틱스)도 측정해야 하고, 광고 성과도 봐야 하고, 전환율도 올려야 하고, 웹사이트 페이지별 이탈률도 확인해야 합니다. 시간은 정해져 있지만 분석해야 될 데이터는 점차 늘고 있습니다.
“이미 많은 데이터를 보고 있는 마케터들, 그 이상의 고차원적인 데이터를 확인할 시간이 없다”
마케터의 하루
마케터들의 하루를 조금 더 자세히 들여보겠습니다. 요즘 잘 나가는 패션업체 B사의 인하우스 마케터 김대정 씨의 하루입니다. 9시에 출근해서 광고 대행사가 보내준 리포트를 확인합니다. 리포트와 Google Analytics 데이터를 비교하고 문제를 파악하는데 오전을 다 보냅니다. 점심시간에 머리를 식히고 오후 일과를 시작하는데 각 단계별 전환율, 이탈률을 체크하며 전 주 대비, 전 월 대비 성과를 비교합니다. ROAS가 좋지 않은 광고는 끄고 경쟁사 모니터링을 했더니 오후 5시가 돼서야 액션플랜이 나왔네요. 오늘도 야근을 할 수 밖에 없는 환경입니다.
광고대행사 마케터의 하루는 어떨까요? 퍼포먼스 마케팅 대행사 마케터 김민정 씨의 하루입니다. 9시에 출근해서 고객사인 B사의 전 주 광고 성과 데이터를 취합합니다. Facebook, Instagram, Youtube, GDN, SA 데이터를 취합하니 오전 시간이 지났습니다. 오후 1시에 광고주 B사의 김대정 씨한테 전화가 와서 어제 웹사이트 랜딩 페이지에서 이탈률이 급증한 이유를 알려 달라고 하네요. GA 데이터를 하나하나 뜯어보고 성과 리포트에 코멘트를 달아줍니다. 오후 5시가 돼서야 분석 결과에 따른 리마케팅 모수를 추출하고 새로운 소재를 기록합니다. 이분도 오늘 야근을 할 수밖에 없는 환경입니다. 이처럼 마케터가 봐야 하는 데이터가 너무나도 많습니다.
데이터 분석의 목적
마케터의 하루는 데이터로 시작해서 데이터로 끝납니다. 그렇다면 마케터는 데이터 분석가인가요? 마케터가 데이터를 수집·분석·해석하는 목적은 무엇일까요? 바로 ‘매출 향상’입니다. 아주 심플한 목표입니다. 매출 향상을 위해 마케터는 지금도 데이터와 싸우고 있죠.
위 사진의 문장을 이해하셨나요? 두 가지 의미가 있어요. 이렇게 많은 데이터 분석을 사람이 다 할 수는 없죠. 또한 이렇게 자주 야근하면서 자주 하며 산다면 ‘사람이다’라고 할 수 없다는 의미가 있어요. 이러한 이유로 애드테크(Adtech)와 마테크(Martech)가 등장했습니다. 마케팅 자동화는 이러한 문제를 해결함으로, 디지털 시대에 더 각광 받고 있습니다.
마케팅 자동화의 종류
데이터 접근성(Y축)과 사람의 소유 시간(X축)을 기준으로 솔루션 시장을 살펴보겠습니다. 위로 올라갈수록 데이터 접근성이 높고 오른쪽으로 갈수록 사람의 소유 시간이 큰 솔루션입니다. 데이터 접근성은 높지만 그만큼 사람의 소요 시간이 많은 솔루션은 GA 360, 어도비 애널리틱스 등 데이터를 사람이 많이 뜯어볼 수 있는 솔루션입니다. 반면에 사람의 업무 소요 시간이 적어질수록 데이터 접근성은 점점 낮아지게 됩니다. 당연한 이치입니다.
‘데이터 접근성은 높이면서도 사람의 소요 시간은 낮출 수 없을까?’라는 고민을 기반으로 개발된 빅인 솔루션은 왼쪽 상단에 있습니다. 그 이유는, ‘데이터 분석의 끝은 분석이 끝난 데이터이며, 그것을 바로 고객과 마케팅으로 연결하자’라는 빅인의 모토와 관련돼 있습니다. 그래서 초기 세팅조차 프리빌트, 프리셋으로 만들어 사람의 소요 시간을 최소화했습니다. 이커머스만 타깃으로 하기에 가능한 결과였습니다.
참고, 빅인과 타 솔루션의 차이점이 궁금하다면?
bigin(빅인) vs GA(구글 애널리틱스) 비교 글
bigin(빅인) vs amplitude(앰플리튜드) 비교 글
bigin(빅인) vs braze(브레이즈) 비교 글
이커머스에서 데이터로 해야 하는 것과 마케팅 자동화가 등장한 이유까지 알아봤습니다. 이커머스 마케터의 단 하나의 목표인 ‘매출 향상’은 어떻게 달성할 수 있을까요? 다음에는 이커머스 전환율 최적화(CRO)를 위한 Full Funnel Marketing Process에 대해 알아보겠습니다.
