데이터 기반 마케팅 완성하기 - 페이스북 마케팅 100% 활용하기
데이터 기반 마케팅이란?
소비자들이 디지털 상에 남기는 흔적, 즉 행동 데이터를 이용하여 마케팅 활동을 기획하고 측정하여 마케팅 성과를 지속적으로 개선시키는 활동
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단계
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데이터 이해 → 데이터 수집과 연결 → 머신러닝 활용하기 → 가설과 테스트 → 분석을 통한 전략 수립
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러닝을 실전에 도입하고, 데이터 기반의 의사결정을 도입
1. 데이터 이해하기
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우리에게 필요한 데이터는?
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연령, 성별, 지역, 관심사, 구매력
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고객의 행동 데이터 + 미디어 내부 시그널을 통한 데이터
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과거보다 현재의 실시간 데이터 + 고객의 행동 데이터 + 우리 비즈니스와 미디어의 시그널
2. 데이터 수집과 연결
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데이터의 중요성
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1) 마케팅 비용을 절감하고, 2) 관계를 맺는 과정에서 전환 성과를 증대할 수 있음
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데이터를 기반으로 한 맞춤형 메시지와 경험은 비즈니스 성과로 연결될 수 있음
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데이터 수집과 연결방법
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웹 pixel 심기
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앱 sdk 심기
→ 모든 이벤트 시그널 분석을 통해 고객의 니즈를 파악할 수 있음
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안정적 데이터 연결 고려 필요
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정부 규제가 생기고 있어서 쿠키 제한 등의 이슈가 있었음 → 데이터 기준이 생겨난다고 이해하면 좋을 듯
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픽셀은 쿠키와 유사한 것인데, 써드 파티 쿠키가 제한이 되는 것이기 때문에 → 자사 서버에 저장하는 연결이 필요함 (전환 API 사용하기)
3. 머신러닝 이해하고 활용하기 - 캠페인 플래닝과 운영
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AI
외부데이터를 올바르게 해석하고, 그러한 데이터에서 학습하고, 학습을 사용하여 유연한 적응을 통해 특정 목표와 작업을 수행하는 것
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캠페인 목표달성을 위해 머신러닝에 필요한것은?
1.
풍부한 데이터
2.
데이터 학습
3.
유연한 적응
4.
목표 최적화
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머신러닝 활용 극대화를 위한 캠페인 설정
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캠페인 구조는 크게 캠페인, 광고세트, 광고 3단계로 구성
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캠페인 구조 설정 시 유의할 점
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캠페인 : 비즈니스 목적에 맞는 캠페인 목표와 구매 방식을 선택
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광고 세트 : 타겟 그룹은 다른 광고 세트와 중복되지 않도록 세팅 + 타겟 규모에 맞게 예산 설정
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광고 : 가장 효과적인 크리에이티브 조합/방식 찾기
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캠페인 목표 : 달성하고자 하는 가장 중요한 KPI 로 선정하기
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노출 위치 최적화
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캠페인 예산 최적화 : 광고 세트 단위로 경쟁할 수 있음. → 광고 캠페인 단위 예산을 설정하기 ⇒ 캠페인 예산으로 초기에 설정하면 가장 잘 될만한 광고 세트에 예산 최적화로 운영이 됨
4. 가설 설정하고 테스트하기 - Test와 Learn 반복하기
→ 카피를 다양화시켜보기
5. 데이터 기반 의사결정의 중요성
최고의사결정권자와 함께 데이터 기반으로 전략 진행시키기
Q/A
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메타와 페이스북의 차이는?
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메타 서비스 안에 있는게 페이스북
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소비자에게는 어떤게 달라졌는지?
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개인 정보를 보호하기 위해서 2단계 인증과 같은 걸 넣어줌.
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기업은 미션이나 비전과 같은 측면이 중요할 듯
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머신러닝은 전환을 잘 일으킬 유저에게 도달할 수 있는 확률이 높아지고 ROAS 가 높아지는 건 맞지만, 장기적으로 할 경우에는 ROAS 가 일정해지는 시기가 옴.
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오래 진행할 수록 ROAS가 높아진다
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ROAS 가 일정해지면 다른 상위 캠페인을 진행해야한다
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저예산으로 진행할 때 주의사항
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데이터가 많을수록 학습을 할 수 있는 시간이 많아짐. 우리 회사가 학습할 수 있는 시간을 버텨내기 위하여 돈을 지불 할 수 있는가? 가 중요함.
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리타겟팅할 때는 유사타겟을 넣어서 규모를 만들어서 초기 타겟과 함께 진행하기 → 이후 확장해볼 필요가 있음
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한 개 테스팅당 광고비를 집행하는 비율, 비는 어떻게?
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구매전환까지 일어나는 러닝커브가 있기 떄문에 구매전환 전 중간 과정을 넣어라. 회원가입까지 하면 구매로 이어지더라는 결과값이 있다면 좋지만, CTR 로만 보고 크레이티브 결과값을 볼 수 있도록 해라.
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전체 캠페인에서 5 정도만 크레이티브 공부할 시간을 둬라.
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캠페인 운영을 어떻게 해야하나
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브랜드 홍보영상 하고, 할인 이벤트를 노출하면 시퀀셜하게 전환이 되곘다고 생각하지말고, 동시에 진행했을 때 더 효율이 좋을 수 있음
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지금 만들 수 있는 콘텐츠를 크롭하고 변형해서 다양하게 해보기
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B2B 회사로서, 방문-체류시간 등 타겟을 얼마나 트래킹이 가능하냐
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광고 관리자에서 리포트로 전부 볼 수 있음.
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운영하는 사이트에서 행동데이터를 전부 볼 수 있는데, 타겟 별 리포트를 디테일하게 볼 수 있음.
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타겟의 디테일한 정보를 볼 수는 없긴 함. 광고 단계 정도에만 볼 수 있음
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브랜드 인지도 확대를 위한 도달, 노출 수치로만 보기에 아쉬움. 이럴 경우 다르게 분석하거나 인적 데이터로 추론할 수 있는 경우가 있는지?
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광고에 노출된 사용자와 아닌 사용자에 대한 설문조사를 페이스북에서 진행해주기도 함
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내부에서도 서베이를 해보는 것도 추천함.
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데이터의 정확성보다는 마케터의 해석능력에 따라서 달리긴 했음. 캠페인 진행을 했고, 도달을 했는데 EG로 확인할 수는 있음. 하지만, 이 캠페인에 1:1 매칭은 아니라는 점을 인지하고 있음. 인과 관계는 아니지만, 상관관계는 있을 수 있음
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기존의 데이터를 충분히 챙기고 있고, 설계하면서도 이미 계획이 있어야 함.
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픽셀 기반으로 맞춤형 광고를 하면 RT는 확보할 수 있을 텐데,
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UA 새로운 고객을 확보한다. → 온사이트 이벤트가 필요하다.
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광고비를 많이 쓰는데, 페이스북 광고 효율 어떻게 높이나요?
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경쟁이 심화되는 건 사실이지만,
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페이스북 광고 옵션을 활용해서 사용자 가치 등 토탈 밸류를 결정해서 → 메시지 발굴, 타겟 발굴 에 초점을 맞춰봐라
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디바이스 단위로 보이지 않는다고 하더라도, 내부 온사이트 발견을 할 수 있는 전략이 필요할 것임. → 테스팅이 필요해보임.