올해 뉴욕에서 열린 애드익스체인지의 인더스트리 프리뷰에서는 마케팅 및 광고 기술 분야의 업계 최고 리더들이 모여 2019년 광고의 가장 중요한 비전에 대해 논의했습니다. 닐슨은 이틀간 진행된 심포지엄의 주요 스폰서로 참여하여 데이터 기반 마케팅 및 측정 분야의 선두주자로서의 입지를 더욱 공고히 했습니다. 컨퍼런스 둘째 날, 닐슨 글로벌 미디어의 최고 커머셜 책임자인 메간 클라켄은 "마케팅 측정의 혁신"이라는 제목의 기조연설에서 2019년은 업계가 고품질 지표를 통해 그 가치를 입증하는 한 해가 되어야 한다고 주장했습니다.
미국에서는 평균적으로 일주일에 82시간 이상 멀티태스킹을 통해 미디어를 소비하고 있으며, 이러한 추세는 우리가 생각하지 못했던 방식으로 계속 증가할 것입니다. 현재 비디오 환경, 특히 모바일 비디오의 성장에서 기회를 더 잘 파악하려면 마케터는 사람들이 비디오에 어떻게 참여하는지 이해해야 합니다. 여러 다양한 스크린에서 사람들이 동영상에 어떻게 참여하는지 이해해야 합니다. 이를 바탕으로 시장 참여자는 수익 창출에 대해 생각할 수 있으며, Megan은 이를 네 가지 콘텐츠 수익 창출 모델로 분류했습니다:
- 기존/리치 광고: 선형 구매
- 타겟팅 광고: 잠재 고객 구매
- SVOD: 구독 모델(광고 없음)
- 브랜드 통합: 제품 배치
전통적인 광고와 타겟팅 광고는 오늘날 시장에서 가장 논란이 많고 주목받는 광고 채널이지만, 마케터들의 전체 지출에서 차지하는 비중은 극히 일부에 불과합니다. 예를 들어, Megan은 슬라이드를 통해 전통적인 FMCG와 자동차 브랜드의 마케팅 지출 중 15~20%가 광고에 사용되는 반면, 80~85%가 거래 촉진 및 인센티브에 사용된다는 점을 강조했는데, 이는 디지털 지출의 ROI 입증이 업계 전반에서 여전히 큰 장애물로 남아 있기 때문이라고 설명했습니다.
Megan은 혼란을 줄이고 광고 파이의 더 큰 부분을 차지하기 위해 모든 운영이 각 미디어 소유자에 의해 통제되는 환경으로 정의되는 월드 가든을 더 잘 이해하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 안타깝게도 이러한 환경은 종종 미디어 환경 전반에 걸쳐 일관성 없는 측정 결과를 초래합니다.
"통화 지표가 무엇인지에 대해 많은 논쟁이 있었습니다."라고 Megan은 말합니다. "기본 지표를 이해하는 것부터 시작해야 합니다. 저희는 도달 범위와 빈도라고 생각합니다. 얼마나 많은 사람들이 그것을 보았는지, 얼마나 자주 보았는지입니다. 이는 실제로 얼마나 오래 보았는지나 ROI가 아니라 실제적인 수치일 뿐입니다. 도달 범위와 빈도를 통합하는 것은 모든 측정의 근간이며, 마켓플레이스가 거래하고 마케터가 더 많은 지출을 이끌어낼 수 있는 가장 중요한 기반이 됩니다." 이와 같은 기본 지표는 오디언스에 대한 정확한 세계를 설정하기 때문에 필수적입니다. 이러한 기초 지표가 확보되면 그 위에 고급 오디언스 ROI, 참여도 등과 같은 추가 지표를 만들 수 있습니다.
이 세 가지 시나리오는 도달 범위와 빈도를 기준으로 비교 가능한 지표를 사용하는 것이 업계의 결속력과 성장에 중요한 이유를 강조합니다:
시나리오 1 - 각 공급업체가 자체적으로 측정하는 경우
첫 번째 환경은 현재와 비슷하지만, 시장 전반에서 오디언스의 중복 제거가 불가능하기 때문에 피해야 할 환경입니다. 또한 일관성, 시장 간 비교 가능성, 투명성 및 독립적인 측정을 저해하여 낭비를 초래한다고 말했습니다.
시나리오 2 - 다양한 결과: 다양한 측정 접근 방식
두 번째 시나리오는 독립 측정 업체를 활용하는 경우로, 오늘날의 환경을 반영합니다. 그러나 이 모델의 문제점은 각 업체의 측정값이 다른 업체와 정확하게 비교되지 않고 중복 제거가 불가능하며 ROI 또는 브랜드 상승도를 측정할 수 없다는 점입니다.
시나리오 3 - 수익 창출을 위한 비교 가능한 지표
이 모델은 하나의 지표로 기본 요소, 도달 범위 및 빈도를 측정할 수 있기 때문에 시장 전반에서 일관성을 유지할 수 있는 이상적인 환경입니다. 또한 브랜드가 차별화하기 위해 필요한 판매 효과, 멀티터치 어트리뷰션 및 참여도의 진정한 가치를 다른 브랜드와 비교할 수 있습니다. 일관된 지표를 통해 여러 플랫폼에서 오디언스의 중복을 제거하여 수익을 창출할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 플레이어가 참여하는 생태계를 육성할 수 있습니다. 즉, 마켓플레이스가 함께 작동하기 위해서는 이러한 노력이 필요합니다.
닐슨의 자체 vBrand는 머신러닝 기술을 사용하여 브랜드 통합을 위해 여러 플랫폼에서 도달 범위와 빈도를 일관되게 측정합니다. 또한 vBrand는 마케터가 스포츠 내에서 프로모션과 스폰서십의 가치를 평가하는 트레이딩 데스크 역할을 하며, 소셜 미디어 사이트 전반에서 브랜드의 도달 범위를 측정합니다.
이 기능은 현재 실제로 존재하기 때문에 업계의 과제는 무엇보다도 참여 의지와 용기에 달려 있습니다. 결론은 이 기능을 업계 전반으로 확장하여 시장 전체에서 사용하지 못할 이유는 없지만, 이를 실현하기 위해 우리 모두가 힘을 모아야 한다는 것입니다.
