인사이더 "변화무쌍 디지털 마케팅, 솔루션으로 잡아라"

복수 온라인 채널에 대응할 통합 솔루션 필요

인터넷입력 :2018/06/26 17:58    수정: 2018/06/29 13:27

모바일에서의 트래픽이 폭발적으로 증가하고 있는 가운데, 디지털 마케팅 솔루션 업체 ‘인사이더’는 기업들이 모바일 마케팅 환경에 잘 적응해 매출을 올릴 수 있도록 돕고 있다.

인사이더는 소비자의 이용 패턴에 맞춰 PC, 모바일 등 여러 기기의 마케팅 플랫폼을 유기적으로 연결할 수 있어야 한다고 강조한다. 또한 디지털 마케터들이 직면하는 다양한 문제를 해결하는 솔루션으로 통합 관리할 수 있어야 한다는 게 인사이더 측 설명이다.

이에 인사이더는 지난해 성장관리 플랫폼(GMP)을 출시해 기업들이 신규 이용자 확보부터 전환, 리텐션 및 수익 창출 등 전 단계를 아울러 관리할 수 있도록 했다. 전체 단계를 통합해 다양한 해결책을 제시하는 디지털 마케팅 솔루션으로는 GMP가 세계적으로 유일하다.

인사이더의 이진우 대표

인사이더의 이진우 대표를 지디넷코리아가 만났다.

-지난 몇 년간 한국의 디지털 환경에서 목격한 가장 중요한 변화는 무엇이었다고 생각하나.

"오늘날 우리 소비자들은 여러 온라인 채널과 장치 등을 통해 훨씬 더 자유롭고 편리하게 필요한 정보를 탐색하고 주요한 의사 결정을 하고 있다. 이는 소비자의 온라인 활동이 단순히 하나의 장치나 플랫폼에서 이뤄지지 않고 있다는 것을 의미한다.

패션 업계를 예를 들어보면, 한 명의 사용자가 해당 브랜드의 앱을 다운로드 하기까지 평균적으로 7회 이상의 인터랙션이 앱 이외의 채널에서 이뤄진다. 이를 위해 브랜드 및 마케팅 담당자는 웹과 모바일 웹, 모바일 앱은 물론 주요 광고 채널에 대해 소비자 여정 전반에 걸쳐 주요 단계들을 집중적으로 관리하고 중도 이탈 없이 앱 다운로드 마지막 단계까지 부드럽게 이어질 수 있도록 일관된 전략으로 각 채널과 이용자의 여정을 최적화해야 한다. 신규 소비자를 확보하는 것이나 사이트 내 전환율을 높이고 궁극적으로 기업의 성과에 기여하는 등 모든 중요한 단계에 있어 다양한 채널과 플랫폼이 관련돼 있다."

-디지털 환경 변화에 따라 기업의 마케터들이 직면한 문제점은 무엇인가.

"소비자가 접촉하는 다양한 채널의 수가 증가하면 할수록 이런 다양한 채널들을 즉각적이고 능동적으로 대응해야 하는 것이 기업의 중요한 과제가 되고 있다. 게다가 새로운 마케팅 채널이나 기술이 보편화되면 마케팅 담당자의 부담은 더욱 커질 수밖에 없다.

이미 일주일 전 신발을 구입한 소비자에게 다시 돈을 써가며 신발을 사라고 광고할 것이 아니라, 이 돈을 아껴 새로운 소비자를 확보하는데 써야 한다. 다양한 데이터를 하나의 관점에서 봤었다면 충분히 가능한 일이다.

신기술에 대해 가장 먼저 첫 발을 내딛기에는 항상 더 큰 리스크가 따르고 실제 효과를 검증하기까지 투입돼야 하는 비용이 높기 때문에 망설이게 된다. 그렇지만 신기술의 후발 주자가 되어버리면 그만큼 달콤한 성과의 열매를 놓치게 된다.

그로 인해 기업의 대부분의 마케팅 담당자들은 새로운 채널이나 기술을 받아들이고 효과를 증명하기 위해 다양한 솔루션들을 무분별하게 받아들이는 현상이 나타났다. 하지만 새로운 솔루션을 받아들일 때마다 과정을 반복해야 하고, 시장의 움직임의 속도를 따라가지 못할 가능성도 있다. 또한 솔루션을 통해 수집한 데이터들은 다른 솔루션이나 시스템과 연결되지 못해 단절되고 또 분산되다 보니 데이터가 한데 모였을 때 기대할 수 있는 폭발적이고 파워풀 한 효과를 보지 못할 수도 있다."

-디지털 마케터들이 다변화된 디지털 마케팅 전략 수립 시 고려해야 할 점은?

"특히 한국은 모바일 보급이 급속도로 확산됨에 따라 보다 매끄럽고 개인화 된 디지털 환경을 만들기 위해 브랜드와 마케팅 담당자들은 더욱 노력해야 할 것으로 보인다. 모바일에서의 트래픽은 PC웹에 비해 폭발적으로 증가하고 있는데 왜 아직 모바일을 통한 전환과 매출은 트래픽의 성장의 속도를 따라가지 못하고 있는지를 곰곰이 생각해야 한다.

소비자들이 이미 자신들의 요구사항에 맞지 않는 콘텐츠를 다양한 채널에서 반복 소비하는 것에 대해 불편한 신호를 보이고 있는데, 단순히 반응형 모바일 웹사이트를 갖는 것만으로는 충분하지 않다. 특히 모바일 환경에서 단 한 번의 기회를 가지고도 소비자의 관심을 끌 수 있는 초 개인화 전략이 있어야 할 것이다."

-인사이더는 이러한 엄청난 변화에 대응하기 위해 어떻게 대비했나?

"지난 몇 년 동안 디지털 마케팅 분야에 오래 종사하면서 목격한 한 가지 재미있는 사실이 있다. 마케터가 새로운 기술에 끊임없이 관심을 갖고 또 자신과 가장 알맞은 솔루션을 찾고 있지만 동시에 새로운 것을 받아들이면서 더 빠르고 더 나은 결과를 얻기에는 오히려 여러 방해 요소들을 안고 있다는 것이다. 일을 더 쉽고 빠르면서도 효율적으로 해결하기 위해 도입한 새로운 기술과 솔루션이 결국에는 비효율성과 비생산적인 도구가 돼 담당자의 추가 업무량만 늘게 되는 경우를 종종 보기도 했다.

그래서 인사이더는 파트너사에게 우리 기술을 잘 전달할 수 있도록 인적 자원에 큰 투자를 하고 있다. 아무리 훌륭한 기술이 있다 하더라도 이것을 어떻게 잘 활용할 것인지를 아는 것은 분명 다른 문제다. 한국을 포함한 인사이더가 사무실을 운영하는 모든 나라에서 마케팅 담당자와 언제든 직접 만나며 문제를 논의한다. 또 실제 운영을 도울 수 있는 전문 컨설턴트를 무상으로 만나볼 수 있다."

-인적 투자 외에 기술면에서 얼마나 투자 했나?

"인사이더는 파트너사들에게 고도화되고 맞춤화 된 디지털 경험을 제공하기 위해 인공지능과 머신러닝 영역에 오랫동안 투자했다.

인사이더는 지난해 데이터를 활용해 기업의 잠재소비자를 예측하는 기능이 포함된 제품을 출시한 바 있다. 이 기술을 활용하면 사용자 데이터를 머신러닝으로 분석해 마케팅 담당자가 손쉽게 광고 예산을 조정하거나 ROA를 측정하고, 광고 채널 별 맞춤형 전략을 세우는 데 도움이 된다.

하지만 성과 예측은 인사이더가 제공하는 여러 서비스 중 한 요소일 뿐이다. 인사이더는 끊임없이 새로운 솔루션 영역에 대해 오래전부터 고민해 온 덕분에, 최근 마케팅 담당자의 고민에 우리의 기술력을 더한 ‘성장 관리 플랫폼(Growth Management Platform)’인 GMP를 선보였다. GMP는 신규 소비자 확보부터 전환, 리텐션 및 기업의 수익 창출이라는 전체 단계에서 해결책을 제시하고 기업의 디지털 비즈니스의 성장을 돕기 위한 세계 유일의 통합 마케팅 플랫폼이다."

-여러 포인트 솔루션이 아닌 통합 플랫폼을 사용할 경우에 기업이 갖게 될 주요 장점은 무엇인가.

"그동안 많은 마케팅 회사들은 조직별로 마케팅 문제를 해결하기 위해 이에 알맞은 개별 포인트 솔루션을 사용해 왔다. 하지만 이런 주먹구구식으로 도입한 솔루션들의 가장 큰 문제는 사실 당장의 한두 개의 문제를 해결하는데 집중하다 보니, 나중에 비즈니스가 성장하면서 직면하게 될 다양한 마케팅 고민들을 유기적으로 해결하는 데는 비효율적이다.

만약 기업이 20개의 서로 다른 데이터 관점에서 개별적이고 통합 연결되지 못한 다양한 종류의 솔루션들을 쓰게 된다면 결국 어느 순간 솔루션들을 관리하거나 통제하기가 어려워지게 될 것이다. 여러 개의 솔루션을 운영한다는 것은 결국 더 많은 시간과 비용의 투자로 직결된다.

인사이더의 GMP와 같은 통합 시스템은 반대로 통합된 데이터 레이어를 중심으로 실제 실행까지 책임진다. AI기반의 예측 기술을 통해 수집된 데이터가 직접 소비자와 소통하는 채널 등과 바로 연계해 활용될 수 있다. GMP는 PC 웹, 모바일 앱은 물론 이메일이나 광고채널까지 다양한 채널에서 개인화 된 경험을 제공하기 위해 데이터 레이어와 액션 레이어를 하나의 플랫폼에서 운영한다.

관련기사

가령 인사이더가 주로 상대하는 기업들은 웹사이트 등의 트래픽 양이 많기 때문에 보통 2주 내에 강력하고 유의미한 데이터를 얻어낼 수 있다. 이후 채널의 소비자 이탈을 막거나 개인화 캠페인을 제공하고, 소비자 유입 및 유지를 위한 맞춤화 된 마케팅 전략 수립까지 연결할 수 있다.

특히 Predictive Ad Audience(PAA)와 같은 머신러닝 기반의 예측 기능은 사이트 방문자 및 소비자로부터 구매확율, 이탈확율, 할인민감도, 소비자생애가치 등 소비자에 대한 다양한 데이터를 예측할 수 있다.