나의 Marketing Problems 2021
2021 #3
올해 더 많이 고민하게 될 마케팅에 대한 문제들을 정리해 보았다.
1.Online Advertising
Something is rotten in online advertising by Rand Fishkin
온라인 광고 생태계에 대한 근래의 문제의식을 집약한 글. 크게 다음과 같은 사건들에 기반하고 있다.
Google, Facebook의 duopoly
Behind a Secret Deal Between Google and Facebook(NYT): 작년 12월, 미국 10개 주 정부에서 온라인 광고에 대한 반독점법 위반 혐의로 구글을 제소한 이후, 입수된 소장에서 드러난 2018년 구글과 페이스북 간의 특별 계약에 대한 리뷰.
이에 따른 advertiser와 publisher에 대한 기술적, 비즈니스적 함의는 후속 보도를 기다려봐야 할 듯.
자금세탁, 조세회피 수단으로서의 온라인 광고
Ad Fraud
Fraud is Sapping Billions From Advertisers(CPO Magazine): 벌써 20년의 역사를 자랑(?)하는 Ad Fraud의 현황에 대해 정리한 글.
Nandini’s tweet thread: 2017년 Ad Fraud로 $100m(당해 ad spend의 2/3)을 날린 Uber의 이야기. 이후 Uber의 소송 내역에 대해서 보도된 내용. 처음엔 agency를, 다음으로는 ad network들을, 그다음으로 sub-publisher들로 추정되는 수백 개의 회사를 순차적으로 고소한 것이 온라인 광고 생태계의 어떤 복잡성을 상징적으로 드러내는 듯.
Privacy Issues
작년 12월 화제가 됐었던 Butt-flap Pajama 광고 미스테리. 이에 대한 여러 가지 추측(아마도 데이터 취득을 위한 광고)이 뒤따랐지만 여전히 누가 어떤 의도로 이런 캠페인을 했는지는 밝혀지지 않았다.
이 이야기를 통해 더 구체적으로 알게 된 쿠키 기반의 유저 트래킹 기법들. 웹 브라우저들이 3rd-party cookie 지원을 중단하면서 앞으로는 또 다른 테크닉이 등장할 듯.
Cookie Syncing by Robert Heaton
Brand Safety
Brand safety tech(광고 지면이 advertiser brand에게 안전한지 판별하는 기술)에 대한 논란. Inside the chaos of brand safety technology(BRANDED)에서 조사한 결과에 따르면:
Oracle Grapeshot은 NYT 기사의 30%, Vice 기사의 52%를 unsafe하다고 판단. 여기서 NYT의 경우, Rukmini Callimachi(Al Qaeda, ISIS에 대한 취재로 유명한 기자)가 쓴 기사의 92%를 unsafe로 분류.
Oracle Moat도 Economist 기사의 21%를 unsafe하다고 판단.
반면 OANN(선거 관련 허위사실 유포) 기사의 89%, Hannity.com(COVID-19의 심각성 폄하) 기사의 60%를 safe로 판단.
여기서 중요한 지점은 단순히 내 광고가 내 브랜드 가치를 훼손하는 지면에 송출되고 있는가의 문제를 넘어, 내 브랜드의 의사결정에 따른 내 광고비가 ‘right publisher’를 후원하고 있는가의 문제로 확장된다는 것. 고객의 관점에서 이런 정치적 올바름의 문제는 브랜드에 대한 인식을 형성하는 하나의 축으로 자리 잡게 될 듯.
여기서 비즈니스 기회를 본 Nandini Jammi와 Claire Atkin의 Check My Ads라는 컨설팅 서비스와 그들의 뉴스레터.
다시 Rand Fishkin의 글로 돌아와서, 그가 제기하는 문제는 이런 엄청난 ecosystem 결함에도 불구하고 왜 advertiser들이 온라인 광고에 그렇게 돈을 쏟아붓느냐는 것. 그 이유에 대해서는 다음과 같이 각 주체의 misaligned incentive로 설명한다.
Advertiser Incentive: ‘Grow at all costs’ 해야 하므로 무분별한 광고 지출이 쉽게 정당화됨.
Ad Platform Incentive: 광고 플랫폼이 효과적이라는 걸 끊임없이 보여줘야 하고, advertiser에게도 대안이 별로 없다는 걸 잘 알고 있기 때문에 advertiser-first로 움직일 유인이 없음.
그래서 결국 온라인 광고 생태계가 ‘rotten’ 하다는 주장인데, 여기서 묻고 싶은 질문은 그럼 ‘unrotten’ 한 생태계는 도대체 어떤 모습이냐는 것.
Benedict Evans의 News by the ton: 75 years of US advertising을 보면, 미국 기준으로 전체 광고 지출의 GDP share는 지난 70년간 가장 낮은 수준. 온라인 광고가 대중화되면서 훨씬 더 많은 수의 advertiser들이 등장한 것을 고려하면, 오히려 광고 비용이 획기적으로 저렴해진 것이 아닌가 하는 생각. 오늘날의 advertiser들은 정말로 광고에 overspend하고 있는가?
Does advertising actually work? (part2: digital)(Freakonomics podcast)
온라인 광고에 대한 또 다른 비판적 시각을 담은 팟캐스트. 온라인 광고 생태계의 위기를 서브프라임 사태에 빗댄 책의 저자 Tim Hwang의 이야기도 들어볼 수 있다.
Tim Hwang이 생각하는 ‘unrotten’한 생태계의 모습을 짐작할 수 있는 대목.
(Hwang) The question is, do you want an internet that’s just based on a huge monoculture that’s largely funded through ads, where the most powerful companies use ads, and where V.C’.s don’t choose to invest if you don’t use ads, right? And I humbly suggest no. The kind of internet that I want to see is an internet that has a bigger diversity of business models and where ads don’t suck all the air out of alternative business models. I just think that’s a much more robust market. I think it’s a more stable market over time. And I think it’s one that leads to much better outcomes socially. And so, I think that’s my vote, which is an internet that accepts many different ways of making money.
그런데 그가 바라는 대로 이미 광고가 아닌 여러 가지 BM(subscription, freemium 등)이 활발하게 작동하는 중. 어쩌면 rotten하다는 그 생태계는 이미 알아서 진화하고 있는 건지도. TV나 신문 광고업계의 자기반성적 성찰 때문에 온라인 광고가 등장한 게 아니라는 점을 생각하면, 이런 일련의 apocalyptic thinking은 오히려 그만큼 온라인 광고에 새로운 기회가 더 열려있다는 것을 반증하고 있지 않나 싶다.
그가 언급한 또 다른 재밌는 사실은, 세계 최초 배너 광고(1994년)의 CTR(click-through rate)는 무려 44%였다는 것. 2020년 평균은 0.1~0.3%.
2.Data
Where is marketing data science headed? by Kevin Gray
‘Marketing’ Data Science에 관하여 어떤 세부 주제들이 이야기되고 있는지, 그 종합적인 흐름을 파악하는 데 도움을 준 글.
(1)Privacy, Tracking, and Measurement
점점 더 중요해지고 있는 privacy와 tracking에 관련한 주요 사건들:
GDPR(유럽), CCPA(캘리포니아)와 같은 privacy legislation
웹브라우저들이 주도하고 있는 cookieless future
iOS14를 시작으로 변화하는 모바일 OS들의 tracking 정책
WhatsApp 이탈 사건 등에서 볼 수 있는 privacy에 대한 유저들의 인식
To Serve Better Ads, We Built Our Own Data Program(NYT): NYT가 1st-Party Data 프로그램을 어떻게 구축했는지 스스로 발표한 글. 언론인 동시에 ad publisher로서 독자의 데이터를 ‘왜’ 그리고 ‘어떻게’ 쓸 것인지 밝히고 있는데, 이렇게 적극적으로 정책과 그 함의, 방법론 등을 이야기하는 것이 새로운 스탠다드가 되지 않을까 한다. 이 프로그램은 먼저 direct-sold ads에 대해서만 적용하고 있다고.
StyleTheory 심슨님, NBT 곽근봉 이사님, REMAKE 남산성 대표님이 진행하신 iOS14 Privacy 강화 조치 톺아보기: 데이터, 마케팅 캠페인, 프로덕트 관점에서 어떤 것을 대비해야 하는지에 대해 큰 도움을 받을 수 있었던 웨비나.
(2)Does personalized marketing work?
“Does advertising actually work?”에 이은 또 하나의 overgeneralizing한 질문. 개인화 광고나 추천의 효과는 서비스/제품, 수집한 데이터의 양과 질에 따라 너무나 큰 차이가 발생하는 것이 사실. 물론 애초에 problem framing이 잘 되어있는지가 가장 중요.
그런 problem framing에 대한 Stephanie Yee(Stitch Fix의 Data Science VP)의 좋은 답변을 들을 수 있었던 팟캐스트.
의류를 soft goods라고 생각하는데, 이 경우 기존 이커머스의 검색과 필터링이 제대로 작동하기 어려움. 같은 에스테틱이어도 핏, 형태, 텍스처 등이 옷마다 너무 다르기 때문에 spec sheet상의 비교가 고객의 입장에서는 별 의미가 없음. Stitch Fix data science의 문제의식은 여기서 출발.
의미 있는 데이터를 받기 위해 고객(인터뷰에서는 계속 client라고 지칭)의 feedback loop에도 공을 많이 들여놓은 듯. 85%의 고객이 피드백을 남긴다고.
GPT-3에 대해서도 간단하게 언급하고 지나갔는데, 아래와 같은 수준의 AI 경험 개선을 지향하고 있는 듯.
(AS IS) “Hey, we could show you a table of information where it says, ‘Here’s the sleeve length.'”
(TO BE) “Oh, you know what? This shirt is going to hit your elbow and it’s actually going to drape a little bit.”
(3) Why
현재의 predictive analytics 프랙티스들이 대부분 What(+Where, How, By whom, How often)에만 집중되어 있다는 지적. 데이터 그 자체가 Why를 설명해주는 경우는 거의 없기 때문에, 쉽게 간과하게 되는 문제.
Inferring why they behave as they do from what they've done in the past is not always straightforward because different people may do the same things for different reasons. They might also do different things for the same reasons.
Another concept sometimes called the multiple me also comes into play. This notion reflects the simple fact that consumer behavior often varies according to occasion or motivation.
Data driven marketing: how to avoid the dead-end roads by Robert van Ossenbruggen: Data-driven marketing이 간과하기 쉬운 문제에 대한 생각을 정리하는 데 도움을 준 글. 글쓴이는 아래와 같이 조언하는데, 특히 heavy buyer 중심의 high ROI play에 대해 경계하고 있음.
Pay more attention to non-buyers and light buyers
Look beyond ROI
Pay attention to all sales drivers
Build proper business cases
Know that not all data is created equal
같은 글쓴이의 Segmentation Pitfalls 시리즈.
여기서 전통적인 segmentation thinking에서 한 걸음 더 나아간 Category Entry Points(CEPs)에 대한 언급이 나오는데, 특히 브랜드 마케팅, 유저 리서치 관점에서 점점 더 보편적으로 쓰이고 있는 framework라는 생각(그걸 꼭 CEP라는 jargon으로 부르지 않더라도).
For those familiar with Jenni Romaniuk’s Category Entry Points (CEPs) the above may all sound familiar. CEPs are the associations about the category people have before they buy something. CEPs include preferences, occasions, situations, goals, etc. In other words, CEPs give answers to questions like why, when, where, how and with who your products are used.
Hunting Byron Sharp in the wild by Claire Strickett: CEP thinking에 대해 더 구체적이고 실질적인 이야기를 들어볼 수 있었던 글. 덤으로 고객 인터뷰에서 물어보면 좋을 질문에 대한 아이디어도 얻을 수 있었다.
Sharp and his colleagues at the Ehrenberg-Bass Institute argue that if we want to grow our brands, the primary question we should be addressing when we plan our marketing comms (especially our advertising) is actually: “On what occasions / at what moments in their lives could our brand come to mind for consumers?” — then working hard to get ourselves there by identifying the memory structures associated with those moments. These moments the Institute call category entry points (CEPs), and the more of them your brand can get involved with, the more “mental availability” you have, and the more stuff you are likely to sell.
(4) Cost-effectiveness
Marketing ROI 계산에서 고려하기 까다로운 요소들. 파이낸스 조직과의 alignment에 있어서도 점점 더 중요해지는 부분.
결국 guestimate할 수 밖에 없는 비용(recessions, competitor activity)
Data infrastructure, analytics team에 들어가는 비용
(5) Ad Fraud
링크드인에서 이분들을 팔로우하면 ad fraud에 대한 (때로는 너무) 많은 정보를 얻을 수 있다. Bob Hoffman & Augustine Fou
(6) 더 생각해보면 좋을 영역들
점점 더 많은 데이터와 애널리틱스 툴로 발전하고 있는 UX/CX 영역
전통적인 마케팅 리서치 기법들 - 인터뷰, 서베이. ‘Why’를 알기에 가장 쉽고 좋은 방법임에도 자주 간과되는 영역
Growing skepticism in the business community and among investors regarding AI and the value of big data. 어떤 사례가 이런 skepticism을 키우는지 살펴보는 것도 흥미로울 듯. 아래는 글에서 언급되었던 책들.
Big Data, Big Dupe by Stephen Few
laughing@big data by Martyn Jones
(7) Books
글쓴이 Kevin Gray가 추천한 (비교적 최신인) 책들
Introduction to Algorithmic Marketing by Ilya Katsov(2017-12). 한글 번역본도 출간되어 있음. 타겟팅, 애트리뷰션, 실험, 검색, 추천, 프라이싱 등 컨템포러리한 주제를 종합적으로 다루는데, 일정 수준의 수학적 배경지식을 필요로 함(그게 부족한 필자는 전반적 컨셉이라도 이해하기 위해 읽어보고 있는 중).
Digital Marketing Analytics: In Theory And In Practice by Kevin Hartman(2020-04)
From Marketing Priorities to Research Agendas, JM-MSI Special Issue. 더 아카데믹한 것을 원한다면 이런 것도 있다고(실무 하면서 누가 이런 걸 읽을 수 있을까 하는 의문이 들기는 한다).
3.Consumer
그 외 인상적으로 봤던, 요즘 고객들을 이해하는 데 도움을 준 이야기들.
(1) AMD's Wasted Keynote
AMD의 CES 2021 키노트에 대한 유명 테크 유투버 Gamers Nexus의 반응. 이미 훌륭한 제품으로 엄청난 기대치를 모으고 있었는데 결국 쓸데없는 얘기들로 시간만 날렸다는 이야기. 30분짜리 키노트를 아래와 같이 분석하여 분노한 것이 포인트. 브랜드는 고객이 궁금해하는 것부터 답하는 습관을 들여야.
16m 00s: Generic Fluff & Meaningless Self-Congratulatory Filler & Videos
15m 25s: Interviewing Executives
14m 55s: Talking About How AMD is a Savior of COVID-19
3m 19s: Naming, Detailing Specs & Performance of New Mobile CPUs
5s: Talking About New Desktop RX 6000 GPUs
(2) 가성비에서 시심비의 세대로 by 정지우
즉각적인 만족(또는 dopamine high)에 중독되어가는 시대상을 엿볼 수 있는 글. 개인적으로도 어느 순간부터 호흡이 긴 독서와 멍한 상태로 쉬는 게 불가능해진 것을 깨닫고 여러 가지 방법을 시도해봤으나 결국 self-distraction으로부터 벗어날 수 없었음.
요즘 청년들 이야기를 들어보면, 두 시간짜리 영화 한 편을 진득하게 앉아서 본 게 언제인지 가물가물하다는 말을 하기도 한다. 영화 한 편을 골라서 영화관이나 집에서 가만히 앉아 몇 시간을 쓸 시간 자체가 없다는 것이다. 나아가 그렇게 '짧은 콘텐츠' 위주의 만족감에 익숙해지다 보니 영화관에 앉아 있는 시간조차 견디기 힘들다고 말한다.
적응이 필요한 문제인지, 치료가 필요한 문제인지 알 수 없는 상황.
(3) Gen Z Behaviors & The Consumer Renaissance - Digital Native
지구상에 26억 명 가까이 존재(2019년에 Millenial을 추월)하는 Gen Z의 특성들.
Community-Centric & Radically Inclusive: 부머, 밀레니얼 같은 ‘me generation’과 근본적으로 다른 지점.
For previous generations, consumption was about possession or status. For Gen Zs, consumption is about buying access to a community.
Playful, Joyful & Serendipitous: 여기서 가장 흥미로웠던 것은 ‘Gen Z aesthetic’. 어떤 성향을 나타내는 단어로 세대를 설명하려고 하면 피상적으로 다가오는데, 그럴 때 그들이 좋아하는 에스테틱을 눈으로 직접 보고 느끼면 조금이라도 와닿음(‘간접’ 경험에 불과한 것은 어쩔 수 없음).
Deeply Creative: 크리에이터 비중 비교 - YouTube 1.2% vs. TikTok 83%. TikTok 유저의 60%는 Gen Z.
Scrappy & Entrepreneurial: 더 현실적이면서 더 entrepreneurial한 성향.
Relative to Millennials, Gen Zs are more practical and less idealistic. Many Gen Zs watched their Gen X parents lose their savings during the Great Recession, and their financial prudence is a byproduct of that experience.
But Gen Zs are also deeply entrepreneurial: one recent study found that 54% of Gen Zs want to create their own company.
Authentic Individuality: 틱톡 유명인 Charli D’Amelio의 approachability가 이 특성을 잘 설명(밀레니얼 시대의 인스타 유명인과는 다른 결).
Gen Zs want to be singular. Unlike older generations, they rarely conform to fit in; instead, they embrace individuality and it’s that uniqueness that helps them find community and acceptance.