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Insights 11번가, T맵 데이터로 타겟팅하자

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작성자CEO 작성일 18-12-21 17:32

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최근 우리 DSP 크로스타겟이 SK Planet DMP를 탑재하게 되었다. 

앞으로 모바일캠페인에서 (웹도 가능하지만 우리가 웹 인벤이 별로 없다) 11번가 상품조회 이력, T맵 목적지 정보, 오케이캐시백 포인트 적립정보를 바탕으로 타겟팅광고를 할 수 있게 되었다. 


주의 : 위와 같은 데이터가 고객을 식별할 수 있는 성명이나, IP주소, 주민번호 같은 데이터가 아니라 구글, 애플이 기기마다 부여한 IFA(Identification for Advertising)이라는 비식별 고유번호 체계를 사용한다. 사용자는 타겟팅광고를 차단할 수도 있고 리셋하여 번호를 바꿀 수 있다. 구글, 페이스북 광고도 이런 식별체계를 사용한다. 



DMP를 잘 모르는 분들을 위해 DMP가 무엇인지 간략히 설명하고 SKP DMP 소개를 하도록 하겠다.


DMP(Data Management Platform)는 타겟팅할 오디언스 정보를 모으고, 분류하는 플랫폼이다. 


처음 DA(Display Advertising) 광고에서 타겟팅은 매체타겟팅이었다. 아디다스, 나이키는 USA Today 스포츠면을 구매했을 것이고, HSBC는 Financial Times의 지면을 구매하는 거다. 다양한 광고주가 존재하는 만큼 무수히 많은 컨텐트 카테고리가 존재한다. 그런데 매체별로 어디는 ‘증권’이라고 이름을 붙이고 어디는 ‘주식’이라고 이름을 붙인다. 이렇게 되면 각 매체별 구매는 가능하지만 통일된 네이밍이 없어 혼란이 야기된다. 


프로그래머틱 세계에서는 통일된 카테고리분류가 필요하게 되었다. 이게 IAB Category다.


(iAB Category 예시)


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네이버 증권 방문자는 여행면 방문자보다 주식에 관심이 더 많고, 증권회사는 증권면에 광고를 게재하고 싶어한다. 그런데 증권면 방문자는 모두 증권회사 계좌를 개설하고 싶을까?

방문자의 연령, 성별도 제 각각이고 일부는 무심코 방문했을것이다. 우리나라 기자들의 제목 작문 실력은 매우 탁월하다. 허걱, 충격, 헉, 설마…


증권사는 가능한 한 오디언스(방문자)의 연령, 성별, 관심, 행동방식, 최근 쇼핑이력 등 많은 데이터를 확보하여야 광고비를 절약하고 높은 성과를 거둘 수 있다. 

오디언스 타겟팅은 DMP를 기반으로 다양한 데이터를 공급받아 타겟팅 대상을 세그먼트화한다. 예전에는 연령,성별,지역 정보를 중시했는데 요즘은 그 사람의 최근 행동정보가 더 중요시된다. 


(나는 앱서비스 가입할 때 연령을 실제보다 10살정도 어리게 등록하고 가능한 실제보다 멋진 사진을 업로드한다. 가끔은 성별을 다르게 올리기도 한다.)


인구통계정보가 진짜 그 사람을 설명하지 못할 수도 있지만, 행동정보는 그 사람을 추론하는데 더 적합한 정보가 된다. 우리가 방문하는 곳, 머무는 곳, 쇼핑이력은 온라인상에 흔적을 남기고 이를 통해 더 그럴듯한 마케팅 제안을 할 수 있는 것이다. 


A라는 쇼핑몰에 매월 평균 3회 이상 구매하는 고객집단이 있다고 가정하자. 이들은 그 다음달에도 계절적 변동이 없는 이상 약 3회 이상 구매를 할 것이다. 실제 행동기반 타겟팅은 예외가 없다. 개개인이 특정 상품을 구매할 확률은 그가 속한 세그먼트 평균에 수렴한다. 지난 주 술 마신 인간은 오늘도 술 먹을 확률이 높다.


DMP가 모으는 정보는 아래와 같이 1st Party, 2nd Party, 3Rd Party로 분류한다.


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1st Party는 광고주가 보유한 데이터를 의미한다. 자사 쇼핑몰에 방문하고 구매한 고객이 대표적이다. 

2nd Party는 광고주의 자회사나 제휴회사의 데이터이다. 

3rd Party는 광고주가 아닌 제 3자 데이터다. DSP나 DMP 사업자가 직접 또는 외부 Data Provider로부터 공급받은 데이터를 의미한다.


1st Party Data는 리타겟팅이나 CRM 형태로 활용이 가능하지만 기존 고객에게만 도달할 수 있기 때문에 신규 고객 유치에 한계가 있다. 물론 기존 고객이기 때문에 어떠한 세그먼트보다 높은 구매전환율이 보장된다.


국내에는 DSP가 구매할 수 있는 플랫폼을 갖춘 Data Provider가 없었다. 


대형 렙사들이 Krux, Lotame 같은 외산 DMP를 도입하기도 하고 Adobe Marketing Cloud(DSP-DMP Hybrid라 함)를 활용하기도 했다. 이러한 외산 DMP는 수십 여종이상의 외부 Data Provider또는 DMP Data Source를 자랑하지만 우리나라 우리국민 데이터는 거의 없다고 봐도 무방하다. 글로벌 캠페인을 진행하고자 한다면 그들을 쓰는게 좋다. 특히 북미지역 캠페인이라면 글로벌 DMP를 탑재한 DSP를 활용해야 한다.


그렇다면 우리나라 캠페인은 어떻게 해야할까?



우리나라 광고주는 성격이 급하다. 


예산을 넣으면 일주일, 한달이 아니라 30분내 바로 구매만 성과로 잡기도 한다. P&G의 경우 광고를 집행할 때 헤어제품인 경우 반드시 39주간 연속으로 광고를 집행하라는 가이드가 있기도 하다. 우리나라에서는 우리 환경에 맞는 DMP를 써야 원하는 결과를 쓸 수 있다. 


직접적인 전환성과를 볼 수 있는 최고의 데이터는 쇼핑데이터다. 방문자가 가장 많은 쇼핑몰은 G마켓, 11번가, 쿠팡 정도로 압축된다. 우리는 11번가 데이터를 활용한다. 최근 30일간 11번가에 방문한 모든 고객이 어떤 상품카테고리를 조회했으며, 어떤 상품류를 장바구니에 담았는지 정보가 매일 매일 갱신된다. 

(11번가 데이터 Taxonomy)


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11번가 방문한 사람들이 어떤 상품 카테고리를 조회하고 장바구니에 담았는 지 알 수 있고, 

이 사람들에게만 타겟팅 광고가 나갈 수 있다.


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T맵 목적지 데이타. 여성병원은 산부인과
 


앱매체를 주로 활용하는 DSP중 SK Planet DMP를 통해 11번가 데이터 활용계약을 한 곳은 CrossTarget DSP가 처음이다. 


또한 T맵 목적지 데이터를 통해 오프라인 이동이력을 알 수 있다. 전체 운행정보는 개인정보보호상 외부유출이 금지되어 있으나 목적지 Keyword는 가능하다. 이를 통해 우리는 오디언스의 매우 매우 중요한 위치 Context를 알 수 있게 되었다.


이외에 시럽월렛, 오케이캐시백 포인트 적립, 연령대, BTV 시청이력 정보를 활용하여 캠페인에 활용할 수 있다.


세그먼트 정보는 단독으로 쓸 수도 있지만 AND, OR, NOT 조합으로 더욱 정교한 타겟팅을 할 수 있다.


경기도 지역 거주자중 산부인과를 방문한 사람 중 임산부이면서 11번가에서 최근 임신출산 용품을 구매하려고 하는 사람에게만 타겟팅한다던가,

경상도 거주자중 애완견이 있는 사람들에게만 프랑스제 유기농 개사료를 판매할 수도 있는 것이다.


(11번가 데이터이기 때문에 G마켓, 쿠팡, 홈앤쇼핑 같은 대형 경쟁사 캠페인에는 사용할 수 없다)


최근에는 Martech(Marketing Technology)라는 말도 유행한다.

기존 CRM과 DMP를 결합하여 외부 채널을 통한 광고뿐 아니라 Mail, 전화, Push 등 다양한 방법으로 마케팅 채널 활용을 극대화하는 것이다.

내부 CRM 데이터와 외부 DMP 데이터를 결합하면 고객의 외부활동과 관심을 알 수 있어 더욱 정교한 마케팅 활동이 가능하다고 하겠다.


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이전에 우리는 Appographic 정보(오디언스 앱사용 이력)라든가 Hyperlocal(GPS정보로 옥외활동 정보)를 통해 타겟팅을 해왔다. 국내에서 처음으로 외부 트래킹 솔루션을 활용해 앱리타겟팅을 본격적으로 한 것도 CrossTarget이다. 


2019년에는 매체가 모바일뿐 아니라 TV로 확장되고, TV시청이력 및 셋탑정보까지 통합되면서 OmniChannel 마케팅이 가능한 환경이 되었다. 위와 같이 대형 클라이언트의 CRM 플랫폼과 연동하는 작업도 부지런히 수행하려고 한다.

 

P. S. : 데이터나 이를 가공하는 AI 알고리즘만 있으면 광고효율이 좋을 것으로 믿는 분들이 있다. 광고에서 첫번째는 크리에이티브, 두번째는 매체이다. 데이터가 있다고 해서 저절로 물건이 팔리지는 않는다.