현재 디지털 마케팅 시장에는 다양한 솔루션들이 있습니다.

고객 데이터를 관리하고 추적하기 위한 CRM 솔루션부터 대량의 고객에게 개인화된 메시지를 보내고 성과를 추적하는 이메일 마케팅 플랫폼, 검색 포털에서 제품이나 서비스를 더 잘 노출시키기 위한 검색 광고 솔루션 등 산업이 고도화됨에 따라 더 많은 솔루션들이 시장에 생겨나고 있습니다.

최근 국내뿐만 아니라 해외에서 빠르게 성장하고 있는 애드테크 업체들은 디지털 마케팅 업무를 자동화하는 솔루션을 제공합니다. 디지털 마케팅 자동화 솔루션은 무엇이고, 왜 필요할까요?

디지털 마케팅 자동화 솔루션은 업무 시간 절감의 핵심이다.

데이터 수집과 전처리, 가공 업무를 최대한 빨리 끝내야 정확한 분석이 가능하다.

디지털 마케팅의 가장 기본적인 업무는 매체 광고 운영입니다.

Facebook, Instagram, Google 등 광고 매체에서 광고를 운영하고, 성과를 토대로 광고를 개선합니다. 광고 성과를 개선하기 위해 마케터는 새로운 광고 매체를 찾거나, 기존 광고 매체 간의 예산을 조절하거나, 새로운 소재를 개선하는 등의 작업을 수행하게 됩니다.

이 과정에서 선제적으로 필요한 건 정확한 성과 분석입니다. 모든 광고 성과를 종합했을 때 KPI (Key Performance Index) 가 얼마나 나왔는지, 각 매체별로는 어떤 성과를 기록했으며 어제 혹은 지난주 대비 어떻게 변화하였고, 성과가 부진했던 매체나 캠페인, 소재는 어떤 것들이었는지 파악해야 합니다.

데이터 수집

이 작업을 수행하기 위해 일반적으로 마케터는 각 매체에 접속하여 광고 계정의 성과를 다운로드 받습니다. 광고비를 많이 사용할수록 운영하는 매체나 광고 계정의 수는 더 많아지게 되는데, 경우에 따라 15개가 넘어가는 매체를 사용하는 회사들도 있습니다. 이 경우, 15개 계정에 하나씩 접속해서 광고 성과를 다운로드 받아야 합니다.

이 때 유의해야 할 것은 각 매체마다 데이터가 갱신되는 기간이 다르다는 점인데요. 전일자의 데이터만 새롭게 추가되는 것이 아니라 매체에 따라 최근 2일치 데이터가 업데이트 되거나, 7일치 데이터가 업데이트 되는 등 차이가 있어 기간 설정에 유의하여 성과를 다운로드 받아야 합니다.

데이터 가공

매체 데이터를 다운로드 받고 나면, 보다 정확하게 웹 또는 앱의 성과를 측정하기 위해 사용하는 애널리틱스 도구 데이터와 결합해야 합니다. 각 매체에서 다양한 전환 데이터를 주지만, 분석 툴 데이터와 비교했을 때 더 큰 값을 주는 경향이 있습니다. 예를 들어 페이스북 광고를 보고, 네이버 검색광고를 통해 우리 웹사이트에 들어온 사람에 대해서 각 매체들은 모두 자신의 전환값으로 인식하기 때문입니다.

이런 이유로 많은 회사들은 Google Analytics, Appsflyer 같은 분석 툴을 사용하고 있고, 매체 데이터와 분석 툴 데이터를 비교합니다. 이 작업을 수행하기 위해 마케터들은 엑셀에서 VLOOKUP, SUMIFS 등의 함수를 이용합니다. 여기서 몇 가지 어려움이 발생하게 되는데, 분석 툴의 raw data 용량이 수십 MB로 크기 때문에 가공하는 과정에서 엑셀이 잘 동작하지 않는 경우가 많습니다.

자체 조사에 따른 퍼포먼스 마케터의 업무 구성을 살펴보면, 매체/트래커 데이터 가공을 위해 쓰는 시간은 20~25% 수준입니다. 사용하는 매체나 분석 툴 수가 많아질수록 비례하여 늘어나게 됩니다.

자동화 솔루션의 효과

디지털 마케팅 자동화 솔루션은 데이터 가공 시간을 혁신적으로 줄여줄 수 있습니다.

Meta, Google, 네이버 같은 큰 기업의 광고 매체는 광고 성과를 다운로드할 수 있는 API를 제공하고, 마케팅 자동화 솔루션은 이 API를 활용하여 매일 오전 갱신된 데이터를 매체로부터 가져올 수 있도록 합니다.

위에서 설명 드린 것처럼, 마케터는 데이터를 단순히 가져오는 것 뿐만 아니라 가져온 매체 데이터를 새롭게 가공하고, 또 분석 툴 데이터와 통합해야 합니다. 특히 매체마다 주는 데이터의 종류가 다르기 때문에, 마케터가 원하는 기준으로 통일해야 하기도 하죠.

자동화 솔루션은 각 매체 데이터를 어떤 과정을 통해 가공할지, 가공된 매체 데이터를 또 어떤 기준으로 분석 툴 데이터와 통합할지 저장합니다. 즉 마케터가 엑셀을 통해 수동으로 해야 했던 작업들을 기록하고, 매일 자동으로 수행되도록 하는 것입니다. 물론 어떤 작업을 수행할지 언제든지 변경하고, 데이터에 새롭게 적용할 수도 있습니다.

이런 효과 때문에 많은 회사들이 데이터를 관리하고 가공할 수 있는 데이터 분석가들을 채용하고 운영하기도 합니다. 하지만 이런 경우에도 마케터 분들과 데이터 분석가 분들 간 커뮤니케이션 비용도 지속적으로 발생하게 됩니다.

결국 회사 입장에서 마케터 분들의 업무 시간도, 데이터 분석가 분들의 업무 시간도 비용입니다. 마케터 분들은 데이터 가공하는 시간을 줄여서 더 다양한 각도의 데이터 분석이나, 소재 분석에 시간을 씀으로써 결과적으로는 더 좋은 광고 성과를 낼 수 있는 것입니다. 이로 인해 더 많은 회사에서 마케팅 자동화 솔루션을 검토하고 적용하고 있습니다.

LEVER Xpert 의 데이터 센터는 데이터 가공에 사용하는 업무 시간을 평균적으로 60% 이상 단축하고 있습니다. 가장 성공적이었던 사례에서는, 마케터 4명이 매일 오전 2시간씩 작업해야 했던 일들을 이제 혼자서 1시간만에 작업할 수 있게 되어, 업무 시간을 8분의 1로 줄일 수 있었습니다. 덩달아 마케터 분들의 업무 만족도도 자연스럽게 올라갔습니다.

디지털 마케팅 성과를 올리기 위해서 마케터는 결국 많은 시간을 할애해야 합니다.

어떤 캠페인과 광고그룹이 성과가 부진한지, 어떤 소재가 고객에게 더 소구되는지, 어느 요일에 또 어느 시간대에 효율이 잘 나오는지 파악하고 내일 운영에 반영해야 합니다. 이런 작업을 위해 업무 효율화는 꼭 필요하고, 특히 데이터 파이프라인을 구축하는 것이 가장 핵심입니다.