최근 국내 마케팅의 이슈가 무엇인 지 묻는다면, 많은 국내 마케팅 종사자들은 “퍼포먼스 마케팅”이라고 답할 것입니다.
퍼포먼스 마케팅이라는 용어에 대한 정의는 매우 다양합니다. 이를 데이터 드리븐 마케팅(Data-Driven Marketing)이라고 칭하기도 하고, 혹자는 그로스 해킹(Growth Hacking)과 동일한 의미라고 설명하기도 합니다.
퍼포먼스 마케팅을 이해하기 위하여 글자 그대로의 의미를 살펴보는 데에서 시작해 보겠습니다.
'퍼포먼스(Performance)' ,'마케팅(Marketing)', 즉 '성과’가 중요한 ‘마케팅’입니다.
여기에서의 ‘성과’는 마케팅과 관련된 데이터를 통해 확인할 수 있습니다.
의미를 다시 정리해 보면,
1) 고객 구매 여정에서의 마케팅 효율을
2) 데이터 기반으로 분석하고
3) 분석 결과를 통해, 보다 효율적으로 예산을 집행할 수 있는 마케팅 방안을 도출 하는 과정으로 이해할 수 있습니다.
이제 기업은 마케팅을 더 이상 경험 또는 감에 의존해서 하거나, 다른 기업에서 결과가 좋았던 사례를 차용해서 진행하는 것은 비효율적이라고 이해하게 된 것이죠. 성과가 명확하지 않은 활동에 예산을 투입하지 않겠다, 이렇게 이해할 수도 있습니다.
수많은 기업들이 효율적인 예산 집행을 위하여 퍼포먼스 마케팅을 주요 전략으로 선택했고, 이것은 B2B 마케팅에도 동일하게 적용되고 있습니다.
이러한 퍼포먼스 마케팅에 대한 수요는 ‘퍼포먼스 마케터’라는 직종을 만들어냈고, 퍼포먼스 마케터의 기본 역량은 ‘데이터를 얼마나 잘 분석하느냐’로 이해되고 있습니다. 퍼포먼스 마케팅에서 성과를 측정하고 개선하는 소스가 데이터이기 때문에, 데이터에 대한 중요성이 대두되는 것은 당연한 결과겠지요.
그리고 데이터를 잘 처리하고 분석하는 역량을 향상시키기 위해서, SQL, Python, R과 같은 언어를 배우는 마케터가 증가하고 있습니다. 예비 디지털 마케터를 위한 준비 과정으로 데이터 처리 언어를 소개하는 업체들도 많아지고 있고요.
그런데 마케터에게 갑자기 개발자의 역량을 갖추라는 것은 너무 가혹하지 않나요?
그리고 대체 어디까지 배워야 하는 것일까요? 이러다가 마케터가 머신러닝, 딥러닝, AI와 같은 분야를 배워야 하는 단계까지 가게 될 지 모르겠습니다. 데이터를 잘 이해하고 분석하기 위해 필요하니까요. 그렇지만 아무리 전국민이 코딩을 배워야 하는 시기가 다가오고 있다고 하더라도, 마케터는 결국 ‘마케팅’을 잘 할 수 있어야 하지 않을까요? 대체 무엇 때문에 우리는 데이터 분석을 이렇게까지 알아야 하는 걸까요?
데이터, 어디까지 봐야 '퍼포먼스 마케터'라고 이야기할 수 있을까요?
갑작스럽지만 제가 어떤 일을 하고 있는지 말씀 드리겠습니다.
저는 마케팅 에이전시의 마케터입니다.
제가 하는 일은 광고주의 캠페인 목적을 바탕으로 적절한 타겟을 설정하고, 메시지를 도출하고, 적절한 매체를 제안하고, 예산을 분배합니다. 그리고 크리에이티브를 제작하고, 광고를 집행하고, 광고 결과 데이터와 구글 애널리틱스를 통한 웹사이트 트래킹 데이터 보고서를 확인합니다. 캠페인이 종료되면 어떤 매체 또는 메시지가 트래픽과 전환에 효과적이었는지 확인하고, 고객이 어떠한 컨텐츠에 반응하는지 또는 중도에 이탈하는지 파악합니다. 그리고 다음 캠페인에는 어떤 부분을 개선해야 할지 광고주에게 제안합니다. 이렇게 하면 캠페인의 한 사이클이 끝나게 됩니다.
그렇다면 제가 하는 일은 퍼포먼스 마케팅일까요?
저는 데이터를 확인하고 나름 분석하고 결론도 도출합니다. 그럼 퍼포먼스 마케터네요!
그런데 저는 SQL, Python과 같은 언어를 모르고 심지어는 Power BI, Google Data Studio, Tableau와 같은 데이터 시각화 툴도 잘 다루지는 못합니다. 그런데도 제가 퍼포먼스 마케터라고 할 수 있을까요?
저도 갑자기 헷갈립니다. 그럼 이쯤에서 다시 생각해 볼 필요가 있어 보입니다.
마케팅에 데이터가 왜 필요한지 그 본질적인 이유가 무엇인지에 대해서.
마케팅에게 ‘데이터’란…?
여러분, AI의 뜻이 무엇인지 아시나요? Artificial Intelligence, 인공 지능. 단어의 뜻은 ‘인공의 지능’이지요.
얼마전 드라마 스타트업에서는 주인공이 AI를 '타잔'에 빗대어 소개했습니다. '제인'이라는 존재에 대해 아무런 배경 지식이 없는 상태의 타잔에게, 제인이 특정 물체나 상황에 대하여 좋아하는지 혹은 싫어하는지 반응을 보여줍니다. 이러한 과정이 반복되어 충분한 경험이 쌓인 뒤, 어느 순간 타잔은 자신이 어떻게 해야 제인이 좋아하는지 나름대로의 지능을 얻게 됩니다. 그리고 제인이 좋아할 만한 행동을 예측하여 실행하게 되지요.
데이터를 통해 얻는 지능. 여기에 퍼포먼스 마케팅의 지향점이 존재합니다.
제인이 무엇을 좋아하고 싫어하는지에 대한 데이터 만으로는, 타잔을 AI와 같은 존재로 만들지 못합니다. 데이터를 기반으로 타잔이 ‘제인이 좋아할 만한 것을 예상하고 행동한다.’가 핵심인 것이죠. 데이터만 입력했다고 지능을 얻는 게 아니라, 그 데이터를 기반으로 결론을 도출하는 것이 중요하다고 볼 수 있습니다.
마케팅에서 데이터의 역할도 비슷하게 이해할 수 있습니다. 데이터는 결국 Intelligence, 지능, 지혜를 도출하기 위한 소스인 것입니다.
물론 데이터는 매우 중요한 소스입니다. 이러한 소스가 많을수록 지능을 얻는 데에 도움이 되기 때문에 ‘빅데이터’가 중요해진 것이기도 하지요. 다만 주의할 점은 데이터를 정확하게 파악해야 한다는 것입니다. 예를 들어 제인은 쥐를 끔찍해하는데 타잔이 선물로 쥐를 잡아옵니다. 제인은 평소였다면 기겁했겠지만 갑자기 발바닥에 지렁이가 지나가서 간지러움에 웃게 됩니다. 타잔은 제인이 쥐를 보고 웃었다는 데이터를 입력 받고, 제인을 위해 매일매일 쥐를 잡아옵니다. 끔찍하죠 :D
다행히도 우리에게는 정확한 데이터를 제공해주는 소중한 파트너들이 있습니다. 광고 데이터는 매체사에서 제공합니다. 그리고 B2B 마케팅의 핵심이 되는 웹사이트 트래픽은 구글 애널리틱스와 같은 애널리틱스 툴들이 제공합니다. 무려 데이터를 축적해주고, 카테고라이징 해주고, 수많은 시각화 보고서까지 제공합니다. 원하는 지표들을 볼 수 있게 커스텀 보고서와 필터링 기능도 제공합니다. 그것도 무료로. (트래픽이 많아 유료 버전을 써야하는 경우를 제외하면)
이렇게 필요한 데이터를 다 제공받을 수 있는 환경에 있는데, 마케터가 꼭 데이터 처리와 분석까지 알아야 할까요? 이미 주어진 데이터부터 충분히 활용하는 게 우선이지 않을까요?
(이미지 출처: http://www.fansshare.com/gallery/photos/16005599/tarzan-disney/ )
우리는 타잔처럼 지능을 얻어야 합니다.
퍼포먼스 마케팅을 위한 데이터의 중요성을 말하기에 앞서, 지능을 얻는 것의 중요성을 이해해야 합니다. 제인, 즉 고객이 좋아할 가능성이 높은 마케팅 전략을 도출하는 것이 가장 중요한 것이지요. 그리고 이렇게 도출된 마케팅 전략을 통해, 다음 마케팅 활동에서는 퍼포먼스를 보다 향상시킬 수 있게 되는 것입니다.
정리해보면, 마케터가 퍼포먼스 마케팅을 한다는 것은 아래와 같이 이해할 수 있습니다.
데이터를 기반으로 지능을 도출하고, 가능성이 높은 가설을 세운다.
이 가설을 실제로 실행하고, 검증하고, 인사이트를 도출하여, 다음 마케팅 전략에 반영한다.
이제 마케팅과 데이터에 대한 이해를 바탕으로, 귀사의 마케팅 전략에 퍼포먼스 마케팅을 접목하러 가 보시겠습니까?
이론을 아는 것과 실제로 한다는 것은 다르기에…
주어진 데이터가 있다고 해도 어디서부터 어떻게 봐야 할지도 어려운데, 인사이트 도출은 어떻게 해야할 지 막막할 수 있습니다.
그렇다고 해서 퍼포먼스 마케팅을 못한다고 결론 내리지 않으셔도 됩니다. 처음부터 하나하나 직접 찾아 익히고 실행하기 보다는 서로 잘할 수 있는 것을 함께 잘 하는 것이 미덕인 세상입니다. 어떻게 시작해야 할지 헤매지 마시고, 전문가를 만나서 시작하세요! :D
B2B 마케팅을 22년 동안 서비스해 온 파트너사와 만나세요.
퍼포먼스 마케팅을 우리 회사에 어떻게 활용해야 할지, 첫 단추 또는 이전에 잘못 끼워진 단추를 다시 꿸 수 있게 도와 드리겠습니다.
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최근 국내 마케팅의 이슈가 무엇인 지 묻는다면, 많은 국내 마케팅 종사자들은 “퍼포먼스 마케팅”이라고 답할 것입니다.
퍼포먼스 마케팅이라는 용어에 대한 정의는 매우 다양합니다. 이를 데이터 드리븐 마케팅(Data-Driven Marketing)이라고 칭하기도 하고, 혹자는 그로스 해킹(Growth Hacking)과 동일한 의미라고 설명하기도 합니다.
퍼포먼스 마케팅을 이해하기 위하여 글자 그대로의 의미를 살펴보는 데에서 시작해 보겠습니다.
'퍼포먼스(Performance)' ,'마케팅(Marketing)', 즉 '성과’가 중요한 ‘마케팅’입니다.
여기에서의 ‘성과’는 마케팅과 관련된 데이터를 통해 확인할 수 있습니다.
의미를 다시 정리해 보면,
1) 고객 구매 여정에서의 마케팅 효율을
2) 데이터 기반으로 분석하고
3) 분석 결과를 통해, 보다 효율적으로 예산을 집행할 수 있는 마케팅 방안을 도출 하는 과정으로 이해할 수 있습니다.
이제 기업은 마케팅을 더 이상 경험 또는 감에 의존해서 하거나, 다른 기업에서 결과가 좋았던 사례를 차용해서 진행하는 것은 비효율적이라고 이해하게 된 것이죠. 성과가 명확하지 않은 활동에 예산을 투입하지 않겠다, 이렇게 이해할 수도 있습니다.
수많은 기업들이 효율적인 예산 집행을 위하여 퍼포먼스 마케팅을 주요 전략으로 선택했고, 이것은 B2B 마케팅에도 동일하게 적용되고 있습니다.
이러한 퍼포먼스 마케팅에 대한 수요는 ‘퍼포먼스 마케터’라는 직종을 만들어냈고, 퍼포먼스 마케터의 기본 역량은 ‘데이터를 얼마나 잘 분석하느냐’로 이해되고 있습니다. 퍼포먼스 마케팅에서 성과를 측정하고 개선하는 소스가 데이터이기 때문에, 데이터에 대한 중요성이 대두되는 것은 당연한 결과겠지요.
그리고 데이터를 잘 처리하고 분석하는 역량을 향상시키기 위해서, SQL, Python, R과 같은 언어를 배우는 마케터가 증가하고 있습니다. 예비 디지털 마케터를 위한 준비 과정으로 데이터 처리 언어를 소개하는 업체들도 많아지고 있고요.
그런데 마케터에게 갑자기 개발자의 역량을 갖추라는 것은 너무 가혹하지 않나요?
그리고 대체 어디까지 배워야 하는 것일까요? 이러다가 마케터가 머신러닝, 딥러닝, AI와 같은 분야를 배워야 하는 단계까지 가게 될 지 모르겠습니다. 데이터를 잘 이해하고 분석하기 위해 필요하니까요. 그렇지만 아무리 전국민이 코딩을 배워야 하는 시기가 다가오고 있다고 하더라도, 마케터는 결국 ‘마케팅’을 잘 할 수 있어야 하지 않을까요? 대체 무엇 때문에 우리는 데이터 분석을 이렇게까지 알아야 하는 걸까요?
데이터, 어디까지 봐야 '퍼포먼스 마케터'라고 이야기할 수 있을까요?
갑작스럽지만 제가 어떤 일을 하고 있는지 말씀 드리겠습니다.
저는 마케팅 에이전시의 마케터입니다.
제가 하는 일은 광고주의 캠페인 목적을 바탕으로 적절한 타겟을 설정하고, 메시지를 도출하고, 적절한 매체를 제안하고, 예산을 분배합니다. 그리고 크리에이티브를 제작하고, 광고를 집행하고, 광고 결과 데이터와 구글 애널리틱스를 통한 웹사이트 트래킹 데이터 보고서를 확인합니다. 캠페인이 종료되면 어떤 매체 또는 메시지가 트래픽과 전환에 효과적이었는지 확인하고, 고객이 어떠한 컨텐츠에 반응하는지 또는 중도에 이탈하는지 파악합니다. 그리고 다음 캠페인에는 어떤 부분을 개선해야 할지 광고주에게 제안합니다. 이렇게 하면 캠페인의 한 사이클이 끝나게 됩니다.
그렇다면 제가 하는 일은 퍼포먼스 마케팅일까요?
저는 데이터를 확인하고 나름 분석하고 결론도 도출합니다. 그럼 퍼포먼스 마케터네요!
그런데 저는 SQL, Python과 같은 언어를 모르고 심지어는 Power BI, Google Data Studio, Tableau와 같은 데이터 시각화 툴도 잘 다루지는 못합니다. 그런데도 제가 퍼포먼스 마케터라고 할 수 있을까요?
저도 갑자기 헷갈립니다. 그럼 이쯤에서 다시 생각해 볼 필요가 있어 보입니다.
마케팅에 데이터가 왜 필요한지 그 본질적인 이유가 무엇인지에 대해서.
마케팅에게 ‘데이터’란…?
여러분, AI의 뜻이 무엇인지 아시나요? Artificial Intelligence, 인공 지능. 단어의 뜻은 ‘인공의 지능’이지요.
얼마전 드라마 스타트업에서는 주인공이 AI를 '타잔'에 빗대어 소개했습니다. '제인'이라는 존재에 대해 아무런 배경 지식이 없는 상태의 타잔에게, 제인이 특정 물체나 상황에 대하여 좋아하는지 혹은 싫어하는지 반응을 보여줍니다. 이러한 과정이 반복되어 충분한 경험이 쌓인 뒤, 어느 순간 타잔은 자신이 어떻게 해야 제인이 좋아하는지 나름대로의 지능을 얻게 됩니다. 그리고 제인이 좋아할 만한 행동을 예측하여 실행하게 되지요.
데이터를 통해 얻는 지능. 여기에 퍼포먼스 마케팅의 지향점이 존재합니다.
제인이 무엇을 좋아하고 싫어하는지에 대한 데이터 만으로는, 타잔을 AI와 같은 존재로 만들지 못합니다. 데이터를 기반으로 타잔이 ‘제인이 좋아할 만한 것을 예상하고 행동한다.’가 핵심인 것이죠. 데이터만 입력했다고 지능을 얻는 게 아니라, 그 데이터를 기반으로 결론을 도출하는 것이 중요하다고 볼 수 있습니다.
마케팅에서 데이터의 역할도 비슷하게 이해할 수 있습니다. 데이터는 결국 Intelligence, 지능, 지혜를 도출하기 위한 소스인 것입니다.
물론 데이터는 매우 중요한 소스입니다. 이러한 소스가 많을수록 지능을 얻는 데에 도움이 되기 때문에 ‘빅데이터’가 중요해진 것이기도 하지요. 다만 주의할 점은 데이터를 정확하게 파악해야 한다는 것입니다. 예를 들어 제인은 쥐를 끔찍해하는데 타잔이 선물로 쥐를 잡아옵니다. 제인은 평소였다면 기겁했겠지만 갑자기 발바닥에 지렁이가 지나가서 간지러움에 웃게 됩니다. 타잔은 제인이 쥐를 보고 웃었다는 데이터를 입력 받고, 제인을 위해 매일매일 쥐를 잡아옵니다. 끔찍하죠 :D
다행히도 우리에게는 정확한 데이터를 제공해주는 소중한 파트너들이 있습니다. 광고 데이터는 매체사에서 제공합니다. 그리고 B2B 마케팅의 핵심이 되는 웹사이트 트래픽은 구글 애널리틱스와 같은 애널리틱스 툴들이 제공합니다. 무려 데이터를 축적해주고, 카테고라이징 해주고, 수많은 시각화 보고서까지 제공합니다. 원하는 지표들을 볼 수 있게 커스텀 보고서와 필터링 기능도 제공합니다. 그것도 무료로. (트래픽이 많아 유료 버전을 써야하는 경우를 제외하면)
이렇게 필요한 데이터를 다 제공받을 수 있는 환경에 있는데, 마케터가 꼭 데이터 처리와 분석까지 알아야 할까요? 이미 주어진 데이터부터 충분히 활용하는 게 우선이지 않을까요?
(이미지 출처: http://www.fansshare.com/gallery/photos/16005599/tarzan-disney/ )
우리는 타잔처럼 지능을 얻어야 합니다.
퍼포먼스 마케팅을 위한 데이터의 중요성을 말하기에 앞서, 지능을 얻는 것의 중요성을 이해해야 합니다. 제인, 즉 고객이 좋아할 가능성이 높은 마케팅 전략을 도출하는 것이 가장 중요한 것이지요. 그리고 이렇게 도출된 마케팅 전략을 통해, 다음 마케팅 활동에서는 퍼포먼스를 보다 향상시킬 수 있게 되는 것입니다.
정리해보면, 마케터가 퍼포먼스 마케팅을 한다는 것은 아래와 같이 이해할 수 있습니다.
데이터를 기반으로 지능을 도출하고, 가능성이 높은 가설을 세운다.
이 가설을 실제로 실행하고, 검증하고, 인사이트를 도출하여, 다음 마케팅 전략에 반영한다.
이제 마케팅과 데이터에 대한 이해를 바탕으로, 귀사의 마케팅 전략에 퍼포먼스 마케팅을 접목하러 가 보시겠습니까?
이론을 아는 것과 실제로 한다는 것은 다르기에…
주어진 데이터가 있다고 해도 어디서부터 어떻게 봐야 할지도 어려운데, 인사이트 도출은 어떻게 해야할 지 막막할 수 있습니다.
그렇다고 해서 퍼포먼스 마케팅을 못한다고 결론 내리지 않으셔도 됩니다. 처음부터 하나하나 직접 찾아 익히고 실행하기 보다는 서로 잘할 수 있는 것을 함께 잘 하는 것이 미덕인 세상입니다. 어떻게 시작해야 할지 헤매지 마시고, 전문가를 만나서 시작하세요! :D
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