Digital marketing

0. Overall

1. 마케터의 포지션을 나누는 이유 : 커뮤니케이션 과잉 사회에서 살고 있으며, 마케팅 방법이 고도화되기 때문에 마케터 포지션이 나눠짐

2. 적절한 커뮤니케이션은 적절할 때에, 적절한 상황에서 발생 : 일반적 의미 x , 최선의 소재를 선별하여 전달하는 것

3. STEPS

• 마케터의 역할 : 잠재고객 마인드에 존재하고 있는 사실에 연계시킬 방법 모색
• 스페셜리스트 : 독특한 포지션 확립, 스스로 전문가로 정의
• 제너럴리스트 : 역할진행에 있어서 전체적/융합적 사고 및 이해도 기르는 것
• 변화대응력 : 다른 포지션의 역할 및 비전에 대해 계속 탐구하는 것
• 비즈니스에 대한 이해도/디지털 매체에 대한 높은 관심과 이해도/데이터 리터러시 역량

1. 브랜드 마케터

마케팅의 총지휘자 , 제품의 탄생부터 소멸까지 모든 과정 책임

• 어떤옷 (Essence) / 어떤말(Coummunication)/마케팅행동(Behavior)에 따라 브랜드 성격 결정
• RFP : Request For Proposal ( 핵심타겟/핵심제품/비즈니스목표/캠페인진행예산)
• 비전과 흐름의 방향성을 구체적으로 제시해서 문제를 수습함
• 업무 : 구체적 비즈니스 목표 제시와 캠페인 진행예산 계획, 제안 요청서 작성

STEP 1 WHY(본질-기획 : 사회적/상징적)

STEP 2 HOW(과정-제작 : 체험적/경험적)

STEP 3 WHAT(결과-수치:실용적/기능적)

2. 바이럴 마케터(WHY)

• 켐페인 메세지의 전달 역할

• 요구 역량

  1. 전략적 사고 : 여러 프로세스가 연결되어 있기 때문에 프로세스 중심의 전략적 사고 중요

  2. 커뮤니케이션 : 다양한 부서 및 기관과 협업 요구

  3. 큐레이티브 : 어떤 채널에 배포할지, 적합한 시간은 언제인지, 확산 위한 전달대상 누구인지

3. 콘텐츠마케터(HOW)

• 크리에이터 역할로서 어떻게 무엇을 전달할지에 대한 고민 필요

• 요구 역량

  1. 트렌드 인사이트 : 고객반응, 시장 동향, 소비 트렌드에 대응 > 변화를 끊임없이 연구

  2. 스토리텔링 능력 : 브랜드 중심 콘텐츠 X, 고객드르이 흥미/공감 유발할 스토리텔링 메세지

  3. 학습된 창의력 : 마케팅 센스(발상력)의 향상과 스킬(기술)의 습득을 통해 새로운 관점에서 콘텐츠 구상하고 실행할 수 있는 힘 필요

4. 퍼포먼스 마케터(WHAT)

• 데이터 분석 및 데이터가 도출되는 활동을 모니터링, WHY에 대한 근거 제시

• 요구 역량

  1. 효율적 타겟팅 : 유효한 타겟에게 콘텐츠 노출되도록 셋팅하여 최적의 타깃을 찾는 역할

  2. 성과지표 체크 : 콘텐츠의 노출 정도와 도달 정도 등 측정가능한 성과지표 모니터링 후 최적화

  3. 효율적 소재제작 : 텍스트, 미디어 콘텐츠부터 슬라디, 단일비쥬얼 까지 목표에 부합되되는 다양한 소재 테스트가 필요

1. 디지털 마케팅

• 디지털마케팅이란 : 인터넷을 중심으로 모바일기기, 배너광고 등 다양한 채널을 통해 디지털 기술을 사용하여 제품이나 서비스를 마케팅하는 것
• Interaction : 다양한 미디어를 넘나들며 정보욕구를 해소하기 위해 소비자들은 컨텐츠를 보다 입체적으로 확인한다.
• 정보의 홍수(인터넷/온라인 마케팅) > 정보의 검증(디지털 마케팅)
• IT와 Marketing 그 사이 : 데이터를 분석해 인사이트 도출, 비즈니스에 활용

2. 발전 배경

1. 디지털기술의 발전

• 인터넷 사용환경의 발전 > 디지털 광고 시장규모의 성장
• 스마트폰 보급 및 와이파이 등의 발전 > 모바일 기기의 일상화
• 모바일 기반 플랫폼/콘텐츠의 등장 > 모바일을 통한 소비규모 증가

2. 소비자 이용행태의 변화

• 기술의 발전, 소비자의 변화, 비즈니스 모델의 출현은 서로에게 영향을 지속적으로 줌
• 과거 장벽을 통한 고객유지전략이 우선이었다면, 현재는 고객주위 장벽 모두 헐어버리고 자유로운 선택을 보장하여 무엇을 바라는지 파악하는 것이 최우선

3. 디지털 시대별 변화의 흐름

• 1992 PC통신의 시대 > 1997 WEB 1.0의 시대 > 2002 WEB 2.0의 시대 > 2010 WEB 3.0의 시대

• 1997 디지털 이주시대 > 2002 정보의 생성시대 > 2006~정보의 가공시대

• 1997 수집/관계/확장 > 2002 참여/공유/개방 > 2006~ 개인화/맞춤화/지능화

• Exposure + Engagement :

  얼마나 최대한 노출, 어떻게 관여도 극대화 ? >적당한 순간에 노출, 어떻게 자주 관계 ?

4. 디지털 관점 별 흐름

• Community : E-mail / E-DM / Brand site / Display AD
• Contents : UCC마케팅/Blog 마케팅/ Viral 마케팅
• Context : ex)엄마 : 단순 표면적 의미 넘어서 좀 더 깊은 곳에 숨겨져 있는 의미 파악
• 디지털 세상 속, 고객 인사이트 알고자 하는 니즈 증가 : 개인화/지능화/맞춤화 for 최적화

3. 디지털 채널별 특징 : 용도에 맞는 채널 찾기 + 어떤 목적을 가진 채널인지 파악

• 네이버 : 상위노출 / 최적화 전략 / 지속 활용력 / 정보 전달력

• 페이스북 : 컨테츠 확산 및 공유 / 최적화 부족 / 정보 전달력

• 인스타그램 : 뉴트랜드 생성 / 해시태그 활용 / 정보전달 제한

• 채널 통합 운영이 필요한 이유 :

        검색엔진 - 도달률 낮지만 구매전환률 높음  /  SNS - 도달률 높지만 구매전환률 낮은 편
  

4. 디지털 미디어플래닝

• Owned(기업소유) : 브랜드/캠페인 웹사이트 , 브랜드 공식 SNS채널
• 1. 브랜드 신뢰감 구축, 관계 형성 2) 꾸준한 컨텐츠 제작 채널 유입광고 진행
• Earned(자발적확산) : SNS, PR(보도성격), 텍스트/동영상 컨텐츠
• 1. 브랜드 호감도 높은 사람들이 자발적 컨텐츠 생성 2) 텍스트 > 멀티미디어 컨텐츠까지 다양
• Paid(유료) : 디스플레이광고, 검색마케팅, PPL 및 프로모션
• 1. 단기적으로 채널/인플루언서와 제휴 2)채널 운영 없이 컨텐츠 Engagement 창출 극대화

++ 크로스미디어 : 전달하고자 하는 메세지를 미디어에 맞게 제작, 일관된 내용 전달

++ 트랜스미디어 : 여러 미디어 활용, 미디어 특징별로 다양한 메세지 융합 전달

5. 디지털 콘텐츠 형태

1. 정보의 자유를 얻게 된 소비자 : 소비자가 우리 이야기를 보고 듣고 공유하게 만들고 싶다면 소비자가 좋아할만한 컨텐츠를 만드는 것이 브랜드의 숙명 (규모의 싸움 > 콘텐츠 발굴의 싸움)

2. 트렌드, 심리, 문화코드가 담긴 콘텐츠 발굴

• 브랜디드 컨텐츠 : 장점나열과 함께 흥미를 이끌어 공유할만한 내용으로 구성 ex)이슬라이브
• 네이티브 애드 : 광고에 대한 거부감 줄이고 브랜드 메세지 녹여냄 ex) 네이티브 애드

6. 디지털 마케팅 믹스

고객이 어디서 들어오는가 ? 노출 (표적시장)> 유입(정보획득경로) > 전환(구매결정우선순위)

고객을 어떻게 설득시킬 것인가? 노출(광고,캠페인) > 유입(최적화,개입) > 전환(구매,회원가입)

• ‘최적화’ : 수정과 변경이 빠르게 진행되면서 수익 내는 agile 방식

                                      적절한 개입 전략 <> 구매결정순위별 전략
  

1. 마케팅의 기본 철학

• 단지 좋은 상품을 만들었다고 해서 기업의 존속이나 성장이 약속되지 않으며, 고객에의 적응을 계속 유지해 나가는 기업이야 말로 사회적으로 그 존재가 허락 되는 것이다.

• 환경 변화에 창조적으로 적응하면서 경영모델자체를 고객주체로 만드는 것 (BM / AE,AP)

• 전통적인 마케팅 믹스의 변화 4P & 4C & 4R

  4P (기업중심) : Product , Price, Place, Promotion

  4C (고객중심) : Customer Benefit, Cost, Convenience, Communication

  4R (관계중심) : Responsive, Relevant, Relationship, Return

2. 마케팅 4.0시대 마케팅 믹스

고객경로 5A Model : Aware(인지) > Appeal(호감) > Ask(질문) > Act(행동) > Advocate(옹호)

                                      안다            좋아한다       확신한다     구매한다        추천한다

3. 무너지고 있는 ATL와 BTL의 경계

ATL : 전통적 매체(매스미디어/일방향소통) BTL : 비전통적 매체(디지털/소비자와 접촉)

• 대중매체 ATL과 효과측정이 가능한BTL을 합친 TTL(Through the line)의 개념 등장

ex) 마약베게, 블랙몬스터 : BTL로 SNS를 통한 native ad 배포로 시작 + ATL로 모델을 통한 광고 진행

• 소비자가 다양한 접점에서 브랜드를 경험할 수 있도록 제공
• 소비자 중심의 참여형 콘텐츠 개발을 통한 밀고 끌어당기는 복합적인 캠페인 운영

AI-IS : 회사 주도의 일방향적 메세지 전달 > TO BE : 소비자 중심의 끌어오기(Pull)의 참여형 콘텐츠

1. 서비스 분석

• 중고나라

  

  • 네이버 중고나라 카페에서 시작
  • 과거부터 지금까지 국내 최대 규모 카페
  • 최근 들어서 어플리케이션 출시
  • 안정적인 성장세
  • 중고거래를 떠오르면 가장 먼저 생각나는 플랫폼

• 번개장터

  

  • 국내 중고거래 첫 어플리케이션
  • 소비자들에게 익숙한 중고거래 플랫폼
  • 스마트폰 이용률이 높은 젊은 층에게 인기

• 당근마켓

  

  • 초기 판교 지역 기반으로 성장
  • 배송거리를 지양하는 근거리 직거래 플랫폼
  • 첫 앱 로그인시 GPS를 활용한 지역인증 필수
  • 제 1순위 비즈니스 목표가 중고거래가 아닌 커뮤니티 서비스
  • 2020.9 월 순 방문자수 1000만명 돌파2020.9 월 순 방문자수 1000만명 돌파

  2. 인구 통계적 특성(DAU 기준)

  • 그래프

    

    

  • 남성은 6%, 여성은 66.1% 로 여성의 비율이 높음

  • 30-50대 여성 사용자가 몰려있는걸 보아 주부가 주 사용층임을 엿볼 수 있음

  • 성별과 연령대별로 표시한 그래프

  • 번개장터에서의 남성의 비율 8%, 주로 10-20대로 구성

  • 중고나라의 남성의 비율 8%, 주로 30-40대로 구성

  • 비슷한 서비스를 제공하는 것처럼 보이지만 확연히 다른 사용자 분포

  • 이는 서비스를 어디에 초점을 맞추었느냐의 차이

  • 시장을 세분화하고 어떻게 타겟팅 하였는지를 보여주는 STP 전략의 활용이 중요함을 드러내는 사례

  3. 이용 빈도별 특성(MAU 기준)

  • 그래프

    

  • 당근마켓은 타 경쟁사보다 Heavy User와 Middle User, Light User의 비율이 다른 앱보다 높음

  • 이유는 지역기반 서비스이기 때문에 올라온 제품들을 SNS피드처럼 살펴보는 경향이 있음

  • 심심하면 당근마켓에 들어가 구경하는 사용자들이 등장함

  • 광고주 입장에서 광고 노출 횟수와 시간이 확보된다는 점에서 매력적인 플랫폼

  • 지역 커뮤니티 활성화를 위한 기반 형성에 긍정적인 영향

  4. UX/UI 구성

  • 사용자는 Primary User:중고거래 사용자와 Secondary User:지역업체로 구분

  • Primary User의 핵심요소가 매끄럽게 이어지도록 UX/UI 구성

  • 당근마켓의 사용자 경험을 고려한 사례

    1. 동네범위 지정 : 자신이 살고 있는 지역 최대 2개 인증, 집과 회사(학교) 근처로

    설정 가능하도록 고려

    2. 채팅 텍스트 내용 분석 : 채팅을 분석하고 사용자에게 안내메시지 전송, 사용자가

    놓친 부분이 있다면 정정해줄 뿐만 아니라 일정 관리하는데에 있어서 편의제공

    3. 키워드 알림 : 원하는 제품을 찾기 위해서 앱을 들라날락일 필요 없이 키워드를

    등록해놓으면 알람으로 사용자에게 알려줌

    4. 감사인사 : 거래 후에 매너 평가를 통하여 감사인사 전달, 하나의 의도는 사람

    사이 정을 중시하는 당근마켓 특징 극대화, 두 번째 의도는 플랫폼 입장에서 거래가

    완료되었는지 파악하기 위한 장치

    5. 매너온도 : 초기 온도 36.5도로 설정하여 인간미를 녹여내고 싶은 의도, 체온이

    높아질수록 해당 사용자의 신뢰도를 보여주는 지표로 활용하여 전반적인 만족도 향상

  5. 수익모델

  • 인포그래픽

    

  • 공통점 : 광고모델

  • 차이점 : 번개장터와 중고나라는 안전거래를 통한 부수적 수입 / 당근마켓은 지역기반 광고

  • 안전거래는 사기 예방 기능

  • 지역 기반광고를 통하여 업체는 저렴하고 효과적인 광고를, 소비자는 내가 정말 필요한 광고에 노출

  6. 비즈니스 목표

  • 세 플랫폼 모두 소비자들이 좀 더 편리하게 필요한 물품을 구할 수 있는 것에 목적
  • 커뮤니티 사업으로 발전 계획
  • 지역기반의 숨고나 탈잉같은 플랫폼으로 성장할 가능성
  • 다양한 변화 속 기술의 발전을 적극활 용하여 커뮤니티 활성화 목표
  • O2O 서비스 플랫폼들이 협업
  • 매번 고객 획득비용을 낭비하는 서비스를 위한 업체들이 반길 것
  • 장기적으로 자리잡는다면 소상공인 활성화에도 도움이 될 수 있음

  7. 위험요소

  • 번개장터와 중고나라에서 당근마켓과 유사한 서비스를 런칭한다면?
    • 직거래 위주 플랫폼 특성상 사기 문제 해결 했던 것이 당근마켓의 이점
    • 직거래관이라는 타이틀로 유사한 서비스를 제공한다는 가정하에 사용자 유출의 위험
    • 당근 마켓의 돌파구는 기존 비즈니스 목표에 충실하는 것
    • 사람 사이의 정을 강조하여 서비스 자체의 특별함 제공
    • 강점을 내세우고 약점을 최소화하여 사용자 만족도 향상을 위한 방법 구상 필요
  • 유례없는 바이러스 ?
    • 공적마스크 판매처 알리미에 동참, 매점재석에 대응하기 위한 제재
    • 사용자의 전반적인 사용 만족도 향상에 노력
  • 비대면 문화의 시작?
    • 사람 사이의 정이 없어진 비대면 문화 속에서 사람과의 정을 느낄 수 있는 유일한 기술로의 발전 가능성

  8. 마케팅 전략

  • 초기 전략

    단순 홍보이벤트(출퇴근길 드론 홍보, 사은품 이벤트 등), 구매의사가 있는 사용자보다 판매 의사가 있는 판매자를 적극 유치, 앱 주간 방문자 1000명 달성 시 이후 중기 전략 실시

  • 중기 전략

    서비스 확장 단계

    판교 지역 기반에서 벗어나 분당구로 확장, 초기 회사 이메일 인증을 휴대폰 인증으로 변경

    네이밍도 판교장터에서 당근마켓으로 변경

    카페에 글올리는 홍보전략과, 영상광고 등 다양한 광고 진행

    네트워크 효과를 위하여 친구 3명을 초대하면 커피 쿠폰을 주는 친구초대 이벤트 진행 중

  • 현재 전략

    도시 진출을 위한 기반 마련, 거점 도시 진출을 위해 움직임

    초기 오픈 신청제를 도입하여 대기자 350명이 모이면 런칭이 되어 공격적으로 유입 확대. 이후자연스럽게 새로운 유입이 지속됨

    이외 방송매체를 활용한 ‘유랑마켓’, ‘놀면뭐하니’, TV 프로그램 및 네고왕과 같은 유튜브 채널 협업하여 진행

    SNS에서 중고거래를 자랑하며 유랑마켓과 당근마켓과 같은 해시태그를 붙이며 자연스러운 마케팅 현상 나타남

  • 기타

    기존 중고거래 인식이 단순하게 절약을 위한 것이라는 시선에서 벗어나 트렌드로 재탄생. 환경 보호를 위한 목표 현실화 뿐만 아니라 유행의 재유행 현상으로 인하여 밀레니얼 세대의 선호도 급증으로 인한 배경이 한몫 하였음.

  9. 결론

  • 당근마켓이 기존 서비스와 비교하여 확연히 차이점을 가지는 것은 아님
  • 서비스의 초점을 다르게 잡는 것만으로 사용자의 반응을 이끌어 낼 수 있음
  • 이로부터 시장을 보다 면밀히 살펴보고 세분화할 필요성이 대두됨
  • 기존 서비스 제공자들이 고전하고 있는 문제가 무엇인지에 대한 고찰 필요
  • 사용자 입장에서 원하는 것이 무엇인지 파악하고 적극 반영해야 할 것

  원문 url : https://www.notion.so/582826b3145f4ed486cef315f868c191

1. GA와 어트리뷰션툴

• GA는 웹트래킹에 최적화 되어있으며 앱 스토어를 지나치면 트래킹이 어려움
• 이와 같은 음영 구역을 없애 마케터로 하여금 앱 마케팅의 성과를 분석하는 도구인 어트리뷰션 툴 개발
• 앱 설치 또는 구매와 같은 인앱이벤트에 대한 원인이 되는 광고 클릭을 찾는 것이 바로 어트리뷰션 툴의 목적
• 어트리뷰션 툴을 사용하면 어트리뷰션 툴에서 수집한 광고 클릭 데이터와 SDK를 통한 앱 설치 데이터가 연결되어 성과를 낸 광고를 특정할 수 있게 됨으로써 광고의 성과를 분석할 수 있음
• 포스트백 지원을 통해 어트리뷰션 툴에서 측정된 광고 성과를 광고매체사로 전달하며 어트리뷰션 툴을 통해 SDK 설치 없이도 포스트백으로 성과분석과 최적화 가능, 하나의 SDK로도 다양한 매체의 광고 집행 및 분석 가능
• Fraud(사기설치) 방어를 위한 목적 : 이는 반드시 설치를 해야 실행이 되는 앱의 특성에 따라, 단순 클릭보다는 성과 측정에 유리한 앱 설치를 기준으로 광고(nCPI)했으나 이를 부정적으로 이용하려는 세력이 등장했음. 어트리뷰션툴은 이를 광고주들로 하여금 Fraud를 명확히 인지하고 대처할 수 있게함
• 용어정리

2. 앱 어트리뷰션 툴의 특징

• 음영 구역을 트래킹하기 위해 링크에서부터 앱 오픈을 매칭(연결)시키는 로직을 사용

• 각 어트리뷰션 툴마다 다양한 매칭 방법을 사용하여 앱 설치 전의 유저와 앱 설치 이후의 유저를 연결

• OS별 Advertising ID를 사용하여 유저 식별, 딥링크 기능 활용, 리텐션 데이터 확인, 로드 데이터 분석, 리-인게이지먼트 캠페인을 위한 세그먼트 추출, 데이터 CDP(Customer Data Platfrom)로서의 역할을 수행

• 딥드라이브 유저 매칭의 프로세스

  1. 이벤트를 발생시킨 유저의 touchpoint와 전환을 시간 순서로 정렬하여 유저매칭과 고객 여정 확인

  2. 정해진 규칙과 룰에 따라 전환을 터치포인트에 귀속하여 attribution model 정리

• 안드로이드 referrer

  웹에서 광고 클릭시 구글 플레이로 랜딩되며 이 레퍼럴 안에 cookie ID를 넣고 앱 설치 후 실행하면 레퍼럴에 있는 값 가져올 수 있음 단순이 앱 다운로드 상태에서는 SDK 실행안되며 앱 최초 실행시 설치 트래킹 가능

• ID Matching

  구글과 애플의 Advertising ID인 GAID와 IDFA를 통해 광고클릭 유저와 앱설치 유저가 동일한지 확인

• Fingerprint Matching

  IP나 디바이스 정보를 통해 앱 최초 실행자와 사용자가 동일한지 확률적으로 추정, 정확도는 통상적 7-80% 이며 광고를 클릭했을 때 고유하지 않은 값들이 조합이며 하나의 값을 만들고 앱 설치 후 실행한 디바이스 값들을 동일하게 수집하여 하나의 KEY값을 만듦

• Deeplink

  1. Scheme Deeplink : 개발자가 app 마다 원하는 설정 가능

  동일한 scheme 불가, 연결실패시 다른 곳으로 이동 불가능

  2. Universal Link & App Links:특정 도메인 설정, 웹페이지 경유 없이 즉시 연결,

  deeplink 클릭환경에 따라 동작하지 않는 경우가 있음

• 어트리뷰션 툴 종류

  1.AppsFlyer

  광고 매체 커버리지가 넓음 / 데이터 측정이 우수하고 정확도 높음

  고객사: 이베이, HBO, 텐센트, 나이키 등

  2. Airbridge

  웹, 앱 통합 분석 및 쉬운 대시보드 관리 / 재방문 트래킹, 사기 설치 식별 및 방지 가능

  고객사: 이베이, GS샵, SK텔레콤, LF몰, 코오롱, KB증권, 그린카 등

  3. braze

  푸시메시지, 인앱메시지 등 메시지 개인화 가능 / 고객 관리(CRM) 자동화

  고객사: GS샵, LF몰, 코오롱, 하이퍼커넥트, 마이리틀트립, 쏘카, 데일리호텔, 버거킹, 버켓플레이스 등

  4. Amplitude

  고객 행동 기반으로 전환과 이탈 지점을 효과적으로 분석

  개발 우선 순위의 근거의 데이터를 제공하여 제품 개발 주기 속도 향상

  고객사: 스노우, GS샵, LF몰, 마켓컬리, 스타일쉐어, 브랜디, 레이니스트, 넷마블 등

  https://www.notion.so/2021-03-25-44967eb2c09f44adb15ab258787fa816

1. 디자인 띵킹

• 디자인적 사고방식, 즉 디자이너들의 감수성과 창의적인 작업 프로세스를 이용하는 혁신을 위한 디자인적 사고 기법

• 단순히 제품 외양이나 개발 단계에 적용되는 외형의 디자인을 말하는 것이 아닌, ‘제품 기획, 마케팅, 관련 서비스 등 전 과정에 걸쳐 비즈니스 문제를 해결하고 프로세스를 혁신하는 전략’

• 기존의 비즈니스에서 주로 쓰였던 논리설계에 의한 분석적 사고나 추상적인 영감에 의한 직관적 사고와 다른 점이 있다면 ‘인간 중심적’이라는 점

• 사람을 중심으로 대상에 대한 깊은 공감과 이해에서부터 문제를 시작, 아이디어 도출과 프로토타이핑, 그리고 테스트를 빠르게 반복하며 더 나은 해결방안을 찾기 위한 끝없는 의견의 수렴과 확산을 반복하는 방식

  • 디자인띵킹 5단계

    

데이터 기반 디자인 띵킹

• 디자인 띵킹 프로세스에 ‘데이터’를 활용하는 과정을 거친 것 : 문제 정의, 아이디어 도출 등 과정에 ‘데이터’라는 사실 기반의 통계자료를 활용하여 객관적으로 분석하는 것의 핵심

  • 데이터를 활용한 디자인띵킹 프로세스

    

• 앞단에서 고객과 문제를 정의하는데 페르소나 기법, 고객 여정 지도, 현장 인터뷰 등 다소 많은 시간과 노력이 필요한 일반적인 디자인씽킹 과정과 투입되는 시간과 리소스는 몇십 배 이상 줄일 수 있음

2. 더 나은 고객 경험

• **89%**의 기업이 ‘고객 경험’이 핵심 경쟁력이라고 믿고 있다.
• **81%**의 ****경영진이 ‘개인화된 고객 경험’을 조직의 우선순위 탑 3에 꼽았다.
• **90%**의 경영진이 고객 경험 및 고객 접점을 만드는 일이 그들의 디지털 전략의 목표라고 답했다.
• 6배 이상의 구매 가능성, 12배 이상의 기업 선호도, (실수에 대한) 5배 이상의 관대함은 긍정적인 고객 경험이 가져다줄 효과이다.

이 외에도 테크 기업들이 디자인 기업을 인수한 사례가 계속해서 늘고 있는 것, 포츈 100대 기업 중 10%가량의 기업에 디자인 담당 임원이 재직하고 있는 것을 보면 더 이상 디자인이 비즈니스를 돕는 부가적인 것이 아니라 흐름을 관장하는 중요한 요소로 변해가고 있다는 것을 알 수 있다.

3. 마케터와 디자인띵킹 (책 : AI도 모르는 소비자 마음)

• 인간의 뇌는 본능적으로 최소의 노력으로 최대의 효과를 얻고자하며, 자기만 알고 무엇이든지 아끼는 것을 좋아한다. 그래서 정보를 처리할 때 자기 중심성의 원칙을 자신도 모르게 사용한다

  ex. 새해 목표를 세우고 작심삼일이 되는 것은 원래 습관과 익숙함으로의 회귀 본능

• 완벽함으로 부장한 AI의 시대가 있지만 그럼에도 소비자를 이해하고 공감할 수 있는 것은 여전히 마케터의 역할

• 빅데이터를 제대로 활용하기 위해서는 기술이 접근하지 못하는 소비자의 작은 불편함에서 부터 디자인 띵킹으로 접근해야함

• 내가 좋으면 남들에게도 좋을 것이라는 생각으로 소비자를 설득하기보다 소비자 근시안에서 벗어나 소비자의 사소한 pain point를 알아내야함

• Pain point를 어떻게 happy point로 바꾸는데에 초점

1. 뱅크샐러드

1) 마케팅 지표 설정

• 서비스에 영향을 주는 모든 지표를 다 알아야한다는 것을 목표

• 지표 움직일 때 원인 분석이 불가하면 의미가 없기 때문에 모든 퍼널의 지표 연결에 집중

• 서비스에 영향을 많이 주는 핵심 지표 설정

  회사 전략에 따라 콘솔 기준 앱 다운로드/D+1 Retention/ROAS 등이 메인지표가 됨

• 관리 시 툴을 통해 다른 지표와 인과관계 분석

2) 수치 분석 툴

• 초반에는 Google의 플랫폼(Google Analytics, Firebase, Google play console)들과 앱스토어 커넥트를 사용
• 현재는 비용을 좀 더 투입하여 Appsflyer라는 Attribution Tool과 Amplitude를 추가로 이용
• Appsflyer를 도입한 후로는 매체의 기여도 분석까지 가능해져서, 어떤 매체를 통해 유저가 들어왔는지 더 정확하고 효율적으로 측정가능
• Amplitude로 연결해 즉각적으로 시각화해서 분석

2. 위메프

1) 초기 체계

• 초기 포털사이트에 배너 광고를 하면 100명이 들어와 10명이 회원가입 →10명이 100만원을 써도 1인당 거래액은 만 원 → 만 원에서 위메프가 가져가는 수수료는 10%니, 매출은 1000원
• 네이버나 다음에서 유입된 데이터들의 정리가 되지 않았었고, 체계조차 갖춰지지 않았던 시기였기 때문에 의사 결정 근거도 없었음
• 과거 위메프도 구글 애널리틱스(GA)를 쓰긴 했으나 활용 수준은 초보에 불과했고, 좋은 툴을 페이지뷰(PV) 정도만 확인하는 데 활용하는 수준이었음

2) 개선 사례

• 기간에 상관없는 제품 구매 : 초창기 소셜커머스는 매일 제품군을 바꿔야 더 많이 팔릴 거라고 생각했기 때문에 제품 판매 기간을 하루로 한정했음 → GA로 분석 결과, 해당 내용을 첫날에 100명이 보고, 둘째날부터 일주일 동안 50명씩 꾸준히 본다는 결과 도출 → 딜을 진행하는 기간을 늘림 → 그 결과 매출도 같이 증가
• 이미지 크기 : 과거 위메프 페이지에서 판매되는 제품들은 쿠팡이나 티몬에 비해 가로 길이가 넓었음 → 가로 사이즈가 PV에 영향을 미치는지 가설 수립 → 모니터 해상도가 낮을 경우 PV가 경쟁사대비 떨어지는지 보고서를 이용해 조사 → 가설이 맞았고, 가로 사이즈를 경쟁사와 같은 수준으로 줄임
• 온라인 광고 매체 성과 테스트 : 돌아가고 있던 온라인 광고를 모두 끄고, 하나씩 켜보면서 매출이 어떻게 바뀌는지 테스트 진행, 온라인 광고가 너무 많이 동시 다발적으로 돌아가고 있었고, 이 때문에 교락인자가 너무 늘어서 과감하게 한달 간 모두 끄고 하나하나씩 테스트 모드에 들어가보았음

3. 당근마켓

1) A/B 테스트

• 애널리틱스 콘텐츠 실험 도구

  곧 지원이 중단 예정, Optimize를 통한 실험을 하라고 권장.실험 목적, 트래픽 비율 등을 설정 가능하고 대안 웹페이지의 url 지정, 지정 ga 코드삽입 으로 구현

• Optimize를 통한 실험(구글 최적화 도구)

  사용자가 미리 설정한 대안 페이지를 ptimize가 직접 바꿔주는 방식

• 맞춤 측정 기준은 특정 조건으로 구분 키를 세팅하는 것. ga 자체적으로는 측정할 수 없는 ‘남녀 구분’, ‘활성 유저’, ‘중간 활성 유저’, ‘비활성 유저’ 등 원하는 기준을 마음대로 설정할 수 있음.ga에 set으로 알려줘야 됨)

• 버튼의 크기라든지 색깔 변경, 텍스트 문구 변경, 콘텐츠 위치 변경 등에는 위의 방법이 더 편하고 간단함. 다만 성격이 다른 동적 데이터를 보여주는 등의 방식에는 오히려 불편해서 맞춤 측정 기준(dimension) + 쿠키로 A/B 테스트를 구현.

• 구현순서

  1. ga 관리자 페이지에서 맞춤 측정 기준 추가
  2. 원하는 비율만큼 쿠키에 값을 넣음(2가지로 구분하고 싶으면 true, false or ‘1’, ’2’ 이런 식으로 하고 3~4가지로 구분 하고 싶으면 ‘a’,’b’,’c’로 구분하는 등 구분 키와 비율은 임의로 해도 됩니다
  3. ga send 호출 전에 ga set으로 해당 쿠키 값을 세팅
  4. 쿠키 값에 따라 대안 페이지 구현
  5. ga에서 데이터가 잘 쌓이는지 확인

4. ETC

• AMPLITUDE 분석도구

1. 데이터 중심 기업문화

• Data-driven 한 의사 결정에 대한 생각 - 링크 :

  1. 현재 많은 기업들이 data-driven은 데이터 분석과 근거하여 의사결정하는 방식이며, 이를 적극적으로 수용하고 있다.

  2. 그렇다면 과거의 데이터 분석이 근거되지 않는다면 data-driven과 거리가 먼 것일까에 대한 의문 제기

  3. 과거에도 데이터 수집(다만,수집 방식이 설문조사, 현장 방문 등)을 했지만 현재에는 수집된 로그와 행동 분석을 통해 총체적인 분석이 가능해진 것

  4. 이러한 차원에서 의사결정은 매우 다양한 형태로 이루어지며 Data-driven한 의사결정은 한 가지 데이터를 활용하는 방식에 불가 한 것이라는 의견

  5. Data를 다각도로 활용하기 위해 Amplitude(제품 행동 분석 서비스)에서는 Data를 활용하는 접근법을 3가지로 구분함

  → Data-driven / Data-informed / Data-inspired

  • Data-driven : 데이터를 통해 확신을 얻을 수 있을 때

    

    • 어느 사안에 결과를 정확하게 결정지을 수 있는 데이터를 가지고 있을 때 사용하는 용어. 아래와 같은 질문 필요

    X 를 출시하기 가장 적절한 시점은 언제인가?
    Y 프로모션을 집행하기 가장 적절한 시점은 언제인가?
    A/B/N 버전 중 가장 성과가 좋은 버전은 무엇인가?
    이번 해에 창출될 수익은 약 얼마 정도인가?

  • Data-informed : 데이터를 통해 통찰을 얻을 수 있을 때

    

    • 사용자 패턴, 이탈률, 사용자 journey와 같은 퍼포먼스 데이터에 대한 이해를 바탕으로 최적화된 제품 개발 전략을 제시하는 것.

    최적화된 제품 개발 전략을 수립할 때 백로그 우선순위 선정할 때 효과 발휘

  • Data-inspired : 데이터를 통해 영감을 얻을 수 있을 때

    

    • 탐구적 성격의 접근법으로 명확한 결과나 성과를 기대한다기 보다 데이터 집합 속 패턴과 의미를 발굴하여 문제 해결에 새로운 영감을 얻는 것, 통계적 수치적 근거 대신 직관과 경험을 통해 축적된 통찰력 바탕으로 움직여야함

    제품의 혁신적인 방향성을 구상하는 전략수립 단계 디자인 스프린트 단계에서 새로운 아이디어 구상하는 단계

= 조직은 Data-driven이 아니라 [Data-Mix]를 추구

• 예시 ) 한 기업에서 신규 기능 출시를 홍보하기 위해 10만 명을 대상으로 한 이메일 마케팅을 집행한다고 가정

  1. Data-driven : 이메일 오픈율이 가장 높은 시점은 언제인가?

  과거 집행했던 이메일 마케팅을 통해 토요일 12시가 가장 오픈율이 높다는 데이터→ 금번 이메일 마케팅의 집행 시점은 토요일 12시로 정함

  2. Data-informed : 어떤 내용으로 이메일을 구성하는 것이 가장 많은 관심을 유발하고 행동으로 이어지게 할 수 있을까?

  요즘의 사용자들은 전체 모바일폰 체류 시간이 매우 높지만, 컨텐츠 당 체류 시간은 매우 낮다는 데이터 → 이메일 컨텐츠는 모바일 기기에서 보기 최적화시키되, 빠르고 강력하게 읽힐 수 있도록 카드 뉴스 형태로 제작하기로 결정

  3)Data-inspired : 우리의 유저들은 우리가 보내는 컨텐츠들을 어떤 식으로 소비하고 활용할까?

  사용자 조사를 설계, 선별한 유저를 찾아가 마케팅 광고물 행태를 관찰하고 조사→ 뜻밖에도, 우리가 보낸 이메일을 만족하며 본 유저는 주변 사람들에게 공유하는 것을 관찰 → 그러나 별도의 공유 버튼이 없어서, 이메일 링크를 복사해서 개인 메신저창에 복사하는 형태로 공유를 하는 것을 발견

  조사를 바탕으로, 앞으로는 이메일 하단에 간편 공유 버튼을 추가하여, 공유에 들이는 수고를 덜어주기로 방향성을 수립

  만일

  Data-driven 접근에만 노력이 집중되었다면, 이메일 오픈 이후 관심 유도에 실패하여 높은 이탈율이 발생할 것

  Data-informed 접근에만 노력이 집중되었다면, 관심을 유발하는 컨텐츠를 만들 순 있어도, 사람들이 잘 안 열어보는 시간대에 이메일이 발송되는 오류를 범했을 것

  Data-inspired 접근에만 노력이 집중되었다면, 사용자들에게 만족도를 주는 방향성은 식별되었겠지만, 그것을 구체적으로 집행하는 세부 전략을 놓치기 쉬웠을 것

2. 쏘카

• 쏘카 데이터 그룹이 일하는 방식 “오늘 1%씩 개선하면 내일은 산업을 바꿀 수 있다”

• 프로젝트 시작 전 체크 사

  1. 어떤 액션이 가능한지

  2. 즉시 실행할 수 있는지

  3. 성과가 정량적으로 측정 가능한지

• 조직문화

  과거 팀스포츠라는 인식에서 벗어나 병목현상/ 불필요한 커뮤니케이션을 줄임

  ‘어벤져스’ 를 지향하며 팀단위로 하는 업무를 개인이 추진하고 있음

  토르에게 망치가 필요하듯 시스탬 고도화를 위한 노력 중(빅쿼리,태블로,데이터로봇)

• AI 기술의 활용 : 크게 5가지 분야에서 사용

  1. 차종

  2. 쏘카존

  3. 요일별 학습한 모델 활용해 차량 구매 또는 매각

  4. 쏘카존 신설

  5. 가격 결정

  이외에도,

  • 마케팅

    과거 불특정 다수에게 쿠폰 발행했으나 이제는 머신러닝을 활용해 연령대/사용빈도/접속 기기/마지막 접속 일자 등 다양한 데이터 학습 모델을 적용해 쿠폰 발송

  • 리스크 관리

    사고 위험을 판단하는 머신러닝 모델을 만들고, 위험도를 좀 더 세분화해 보험료를 개편했어요. 안전하게 운전할 가능성이 높은 이용자라면 전보다 보험료 부담을 낮춤

  • 차량 관리

    이전에는 사람이 직접 차량 파손 후 접수된 사진을 검수했으나, 이젠 이미지를 식별하는 딥러닝 기술을 사용해 사고 유무나 파손 부위를 실시간으로 파악

• 쏘카의 데이터기반 프로젝트 사례

  “가격은 낮추고, 수익은 높이고”

  쏘카는 모빌리티라는 새로운 산업에 속한 9년차 스타트업이예요. 흑자 전환은 쏘카의 오래된 미션입니다. 수익성을 개선하려다보니 요금은 조금씩 올라갔고, 이용자 사이에선 ‘쏘카가 비싸졌다’는 인식이 생기기도 했죠.

  하지만 데이터그룹에서 가격과 수요를 리서치한 결과, 기존 인식과 다른 결론이 나왔어요. 이용자의 가격 탄력성을 분석해보니, 수익을 높이려면 오히려 요금을 내려야한다는 결론에 도달했습니다. 사업부서를 설득해 전반적으로 대여료를 낮췄어요. 특히 10시간 이상 빌리는 경우에는 요금을 10% 이상 인하했습니다.

  이용건수가 증가하며 차량 가동률이 전년보다 2배 가량 높아졌어요. 일일 대여 시간이 크게 늘어난 덕분에 수익도 증가했습니다. 이용자와 회사 모두 윈-윈이었기에 더욱 보람을 느꼈던 프로젝트라 기억에 남네요.

  출처: [쏘카 기업 블로그]

2.

1. Facebook
   • 청하

    - 페이지 구독자들을 '주민'이라고 칭하며 서로 친구처럼 노는 문화
    - 페이스북 담당자의 업무와 분리되는 것이 아닌 운영자 그 자체가 친구처럼 받아들여 회사와 가까워 지는 듯한 친근함
    - 20대-30대의 주류문화를 즐기는 사람들을 대상으로 다양한 주류 문화에 대해 이야기 나누고, 유행하는 컨텐츠( ex.밸런스 게임)등을 함께 하며 페이지 자체를 놀이터 개념으로 만듬

- 처음처럼

    - 청하와 비슷한 분위기로 운영되며, 브랜드간 소통이 되려 소비자들에게 재미를 줌
    - 처음처럼이 모델이 된 연예인 내세워 sns운영하고 있으나, 이를 운영자의 팬심이 잘 드러나게 함으로써 우리들이 좋아하는 그 모습을 그대로 반영하여 호응을 이끔
- 쿠캣

    페이스북

 인스타
    - 오늘 뭐먹지 라는 채널에서 시작되었으며, 시작 당시에도 다양한 음식을 맛있게 올려 호응이 컸었던 페이지
    - 지속적으로 매우 다양한 컨텐츠를 꾸준히 올리며 이탈을 방지

2. 인스타그램
   • 이니스프리

    - 자연 친화적인 이미지를 강조하여 전체적인 인스타 톤을 초록색 계열로 통일하였음
    - 계정도 전체적인 제품 계정과 카테고리 안에 발색등을 보여줄 수 있는 계정을 따로 분리하여 계정별로  톤을  유지하는 전략
- 제일제당

    - 우수사례로 꼽힌 인스타그램
    - 각종 음식들의 사진을 올리며, 자사 제품도 맛있게 촬영해 소비욕구 자극

- 대학내일

    - 20대 대학생을 타겟팅하는 전략과 일맥상통하게 '감성'을 내세워 피드 구성
    - 20대의 '병맛'욕구를 충족할 수 있는 계정은 계정의 톤을 해치지 않게 하기 위해 다른 계정으로 운영함으로써 분리
- 홈플러스

    - 제품 이미지를 올리는 동시에 게시글이 올라갈 당시 유행하는 내용들 (mbti, 피식대학 콘텐츠 등)을 적극 활용함으로써 부수적인 재미를 추가함

3. 유튜브
   • 빙그레

    - 기업 유튜브 컨텐츠임에도 불구하고  670만회가 넘는 조회수를 달성했으며, '빙그레 메이커'라는 애니메이션 컨셉 외에도 빙그레 제품을 소비하면서 생길 수 있는 다양한 생활을 보여주는 '빙그레 탐구생활' 이라는 컨텐츠와 같이 다양하게 채널을 구성함
    - 댓글 반응 또한 매우 긍정적임으로 브랜드 이미지 개선과 유지에 유리
- 매일유업

    - 막장 드라마 라는 컨셉의 콘텐츠에 대한 새로운 접근으로 극 안에서 제품을 녹여낼 수 있도록 구성하여 시청자들에게 호기심을 유발

- 지그재그

    - 채널 내부에서도 다양한 컨텐츠를 제시하고, 패션 관련 업체이므로 코디에 관련한 팁 위주로 전달하고 있음
    - 단순 팁 전달보다 인플루언서와 협업하여 유입을 이끈다음, 상세 페이지에 제품 정보를 삽입하면서 전환까지 꾀한 전략을 꾸준히 진행하고 있음

1. facebook

- 우수사례

• 젝시믹스

- 강렬한 색상대비로 시선을 끔
- 유명인 모델을 적절히 활용함
- 텍스트는 길지 않고, 필요한 내용만 들어가있음
- 최대 할인율을 강조하여 전폭적 할인임을 강조

• 코드스테이츠

- 시선을 끌 수 있는 색상 대비
- 의문문으로 적혀있어 궁금증을 유발
- 적절한 인포그래픽의 활용으로 깔끔해보임

• 키르시

- 뜬금없이 글이 많은 영상보다 제품의 특성을 가장 잘보여줌
- 요즘 핫한 모델을 내세워 영상 시간 내내 보여주어 시선을 끔

- 비추천 사례

• 스터디파이

- 이미지 내에 텍스트가 많음
- 배경 이미지가 심심하지 않도록 무늬를 준게 오히려 지저분해보임
- 할인율을 강조하기 위해 글씨를 키운 것으로 보이나, 아웃라인만 딴 이유 때문인지 눈에 띄지 않음

• hult international business school

- 타겟 설정 미흡
- 버튼 설정 오류 (가입하기 → 더 알아보기 등으로 변경)
- 불친절한 설명과 이미지로 흥미 유발 실패

2. Google 및 Youtube

- 우수사례

• 숫자

  1번) 260 칼로리 아이스크림, 1/4 칼로리, 최대 30% 할인 등의 숫자를 강조하여 제품의 특징을 밝히고 전하고자 하는 메세지가 명확함

  2번) 25가지 스킬을 90시간으로 웹 개발 스킬 완성 가능하다고 말하며 효율적인 공부가 가능함을 강조

• 톤

  1번) 보라색과 블루톤의 조합으로 깔끔한 이미지이며 필요한 내용만 텍스트에 담았으며, 자동차 보험임으로 자동차 이미지도 빼놓지 않고 삽입함

  2번) 마스코트를 넣고 회사의 메인 컬러를 강조한 톤을 유지했음. 강조하고 싶은 문구는 크게, 그리고 부수적인 문구는 작게 넣어 한눈에 잘 들어옴

• 사은품/크레딧

  1번) 적절한 톤의 조합과 초보수험서를 무료로 제공한다는 문구로 소비자의 이목을 끔

  2번) 각종 사은품을 내세워 고객의 사전등록을 자극함

  3번) 깔끔한 이미지와 더불어 크레딧을 제공한다며 클릭 유도

- 비추천사례

• 잉글레시아나

- 한눈에 띄지 않는 이미지
- 배경이미지는 물론 색상의 통일성이 없어 조잡해보임
- 광고 내용의 할인율과 이미지의 할인율을 통일시키지 않았음
- Live에 대한 홍보인 것으로 보이나 정작 날짜가 눈에 띄지 않음

• 오진달

- 좌측 텍스트 조합이 어울리지 않으며 로고로 추정되는 이미지 위치가 애매함
- 디테일을 강조한 우측 부분은 잘 보이지 않기 때문에 효과가 없고, 오히려 조잡해보임

- ??

    - 타겟 설정 오류

3. 카카오톡

• 브랜드를 넣지 않아 신뢰도 하락
• 낚시성광고로 추정됨

4. etc