소비재(CPG) 업계는 TV, 옥외광고(OOH), 인쇄물 등 전통적인 광고에 수십억 달러를 지출하고 있습니다. 하지만 디지털 광고는 CPG 브랜드의 제품 마케팅 방식을 바꾸고 있습니다.

그러나 광고 효과에 대한 투명성이 부족하고 디지털 광고 전반에 대한 불확실성으로 인해 많은 광고주가 원하는 만큼 정확하게 타겟팅하거나 효율적으로 지출하지 못하고 있습니다. 고객에 대한 데이터가 가장 적은 광고주는 지출이 낭비될 위험이 가장 크며, 이는 많은 CPG 마케터들이 잘 알고 있는 상황입니다.

미디어 소비 습관의 변화와 함께 기술이 발전함에 따라 디지털은 광고주가 소비자에게 도달할 수 있는 가장 중요한 채널 중 하나가 되었습니다. 하지만 리테일러라는 중개자 때문에 CPG 제조업체는 도달하고자 하는 소비자에게 직접 접근하거나 광고가 매출에 미치는 영향에 대한 인사이트를 얻지 못하는 경우가 많습니다.

인지도와 참여도를 높이기 위한 전략

CPG 광고주는 효과가 있는 광고에 더 많은 비용을 지출하고 최고의 성과를 위해 효율적으로 지출하기를 원합니다. 디지털의 주소 지정 기능으로 그 어느 때보다 더 정확한 광고와 개인화가 가능해졌지만, 많은 팀이 디지털에 대한 전문 지식이 부족하고 광고 효과와 투명성에 대한 우려를 가지고 있습니다.

광고주가 온라인 광고를 실행할 때 결정해야 하는 두 가지 중요한 문제는 타겟팅할 오디언스와 해당 오디언스에게 도달하기 위해 사용할 데이터 소스입니다. 오디언스를 정의하고 식별하는 데 사용할 수 있는 다양한 데이터 소스가 있으며, 각 소스는 다양한 오디언스 기준에 따라 비용이 달라집니다.

최근 웨비나에서 이러한 문제를 다루었습니다. Put Your Money Where Your Consumer Is에서는 개인/가구 단위의 미디어 및 판매 데이터와 멀티터치 어트리뷰션을 사용하여 총 2억 5,800만 달러의 온라인 지출을 기록한 31개 CPG 브랜드의 750개 디지털 광고 캠페인을 분석한 결과를 발표했습니다.

이 닐슨 분석은 온라인 마케팅 활동이 매장 내 구매에 미치는 점진적인 영향을 측정했습니다. 그 결과, 오디언스 타겟팅 데이터와 실행의 차이가 어떻게 더 높은 성과를 이끌어낼 수 있는지 밝혀졌습니다.

마케터를 위한 6가지 권장 사항

조사 결과에 따르면, 광고주가 소비자 타겟팅에 사용하는 데이터 유형(예: 자사 데이터, 지역, 행동 등)은 투자 수익률(ROI)에 상당한 영향을 미칩니다. 

구매 기반 오디언스(즉, '지난 3개월 동안 경쟁사에서 구매한 사람')를 기반으로 타겟팅한 경우 가장 높은 ROI를 달성했습니다: 모든 유형에서 평균보다 3배 높았습니다.

또한, 이 보고서는 CPG 브랜드가 풍부한 오디언스 데이터를 활용하여 마케팅 효과를 개선할 수 있는 6가지 권장 사항을 제시합니다. 

1. 디지털에 집중하여 성능 향상

디지털 성과는 광고주가 디지털에 얼마나 많은 관심을 기울이는지와 밀접한 관련이 있습니다. 디지털 채널에서 더 성공적인 광고주는 디지털 목표를 지원하도록 조직을 구성했습니다.

이러한 조직은 다양한 방식으로 나타날 수 있지만, 디지털 마케팅 성과를 획기적으로 성장시키기 위해서는 분석, 미디어, 기술 및 써드파티 공급업체 전반에 걸친 다기능 운영 모델이 필요합니다. 소비자에 대한 명확한 초점은 이러한 팀을 통합하는 핵심 원칙입니다.

테이크아웃: 디지털 채널 전반에서 소비자와 매력적인 커뮤니케이션을 할 수 있는 역량을 구축하세요.

2. 구매 기반 데이터에 투자하여 ROI 높이기

구매 기반 오디언스 데이터(자사 또는 경쟁사로부터 구매한 적이 있는 사람들의 데이터)를 사용하면 결과에 상당한 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이 데이터는 비교적 쉽게 얻을 수 있는 도달 범위 기반 인구 통계 또는 지리적 데이터보다 더 많은 투자가 필요하지만 훨씬 더 높은 수익을 제공합니다.

요점 비즈니스 목표에 맞는 데이터 유형을 선택하세요. 타겟팅에 도달 범위 기반 데이터를 사용하는 경우, 데이터의 품질을 보장하는 광고 검증 기술을 찾아야 합니다.

3. 확률적 데이터보다 결정론적 데이터 사용

암시적 행동 대신 검증된 행동에 기반한 데이터를 사용하는 브랜드는 더 높은 수익을 달성합니다.

요점: 유사 모델 또는 암시 모델에서 데이터 세트로 이동하기 전에 알려진 개인의 행동을 기반으로 오디언스 타겟팅을 수행하여 성과를 최적화하세요.

4. 데이터 사일로 해소를 통한 인사이트 및 성능 향상

사일로화된 채널별 전략, 전술 및 지표를 사용하여 광고와 마케팅 채널을 개별적으로 관리하는 것은 더 이상 효과적이지 않습니다. 중앙에서 오디언스 데이터를 관리하는 브랜드는 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 

중앙 집중식 소스는 타겟을 적절하게 관리하고 잠재고객이 동일한 메시지에 과도하게 노출되거나 서로 다른 캠페인의 상충되는 메시지에 노출되는 것을 방지합니다.

요점 광고주와 대행사가 동일한 데이터에 동시에 액세스할 수 있으면 보다 효율적으로 협업할 수 있습니다.

5. 데이터 마이닝을 통한 새로운 잠재 고객 발굴

데이터를 창의적으로 바라보면 현재 고객이나 기존 고객과 다른 잠재고객을 발견할 수 있습니다.

요점: 새로운 데이터 소스 및 대상에 대한 메시지와 오퍼를 테스트하여 간과된 타겟으로 결과를 이끌어낼 수 있는지 확인하세요.

6. 목표에 가장 적합한 어트리뷰션 모델 선택하기

마케팅 믹스 모델링과 멀티터치 어트리뷰션이라는 두 가지 일반적인 측정 접근 방식은 서로 다른 목표를 지원하기 위해 만들어졌습니다. 마케팅 믹스 모델링은 예산 책정 및 장기 계획을 위한 높은 수준의 전략적 인사이트를 제공하는 반면, 단기 최적화를 위한 전술적 인사이트를 원하는 마케터는 멀티터치 어트리뷰션을 고려해야 합니다.

어떤 채널과 전략이 특정 오디언스에게 영향을 미치는지 명확히 파악하면 마케터는 채널과 디바이스 전반에서 최적의 소비자 경험을 조율하고 지출을 최적화하여 비즈니스 성과를 극대화할 수 있습니다.

테이크아웃: 마케팅을 측정하여 잠재고객을 이해하고 마케팅 효과를 극대화하세요.

오디언스 데이터가 매출 증대에 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보려면 고객 데이터 활용 웨비나를 시청하세요.