‘개인화’는 어떻게 콘텐츠 마케팅을 변화시키고 있나

*이 글은 2017년 3월 31, Contently Blog에 실린 Dillon Baker의 article을 번역한 것입니다.


2015년, 세계적 IT 자문기관 Gartner는 마케팅 업계 전반에 파장을 일으킨 통계자료를 발표했습니다.

 

“2018년까지 여러 종류의 개인화 영역에 투자한 기업들이 그렇지 않은 기업들보다 20% 이상 더 매출을 올릴 것이다.”

 

20%는 큰 숫자입니다. 이것은 여러분의 경쟁자를 능가하는 것과 폐업하는 것 사이의 차이점을 의미할 수도 있습니다. Gartner의 가설은 굳이 앞으로 1년 더 테스트해보지 않더라도, 이미 개인화가 기업들이 어떻게 비즈니스를 운용하는지에 있어 급격한 영향을 주고 있다는 것은 부정할 수 없습니다.

Amazon, Netflix 같은 디지털 서비스는 개인화를 그들 상품의 중심에 놓은 것으로 유명합니다. 자동화 방식으로 생성된 “Recommendations for You”가 곳곳에 자리잡고 있죠. Walmart에서 True&Co, Glossier에 이르는 유통, CPG(Consumer Packaged Goods, 소비재) 기업들 또한 그들의 현재와 미래의 중대한 부분에서 개인화를 시행했습니다. 개인화 기술은 특히 최근 ABM(고객 기반 마케팅 기술)의 부상과 함께 B2B 영역에서 상당한 견인력을 얻게 되었습니다. 디지털 마케팅 에이전시 DemandWave의 연구에 따르면, 29%의 B2B 마케터들이 개인화를 사용하며, 49%는 이를 효과적이라고 여기는 것으로 나타났습니다.

개인화 기술은 일반적으로 웹사이트나 캠페인에서 고객구매여정(Customer Journey)을 최적화하는 데 적용됩니다. 마케팅의 핵심로서의 콘텐츠는 이 모든 것을 뒷받침합니다. 그러면 콘텐츠 마케터들은 어떻게 개인화의 물결에 적응하고 있을까요?

 

Data-Driven Creation

CMI의 거시적 개념 정의를 보면, “콘텐츠 개인화란 타겟 오디언스의 관심과 선호에 기반한 적절한 콘텐츠를 전달하기 위해 방문자나 예상 고객 데이터를 활용하는 전략”이라고 합니다.

퍼블리셔와 브랜드는 모두 오디언스의 프로필에 기반한 콘텐츠를 수년간 만들어오고 있습니다. 오늘날 그 차이점은 프로세스 뒤의 ‘기술’입니다. 데이터 수집 기술이 보다 정교해짐에 따라(여기에 어트리뷰션, 자동 최적화, 태깅 같은 기술적 기능들도 폭넓게 활용 가능해졌죠) 개인화된 콘텐츠는 어떻게 보면 더 쉬워졌고, 또 어떻게 보면 더 복잡해졌다고 할 수 있습니다.

한 가지만은 분명합니다. 개인화는 분명 효과가 있습니다. 2016년 Demand Metric의 연구에서는 80%의 마케터들이 개인화된 콘텐츠가 그렇지 않은 콘텐츠보다 더 효과적이라고 말한다는 것을 발견했습니다.

 

effects of personalized content

 

그럼 콘텐츠 마케터들은 어떻게 이러한 이점들을 활용하고 있을까요?

지난 7월 발표된 Forrester report에 따르면, 개인화는 종종 하나의 매뉴얼이자, 반응적인 프로세스입니다. 마케터들은 first-party(자체 보유 데이터)와 third-party(외부 데이터) 소스로부터 행동 데이터와 아이덴티티 기반 데이터를 분석합니다. 그리고 나서 향후 콘텐츠 배포를 위해 이 데이터를 이용합니다.

 

approaches personalized marketing

 

그러나 실제 미래의 모습은 훨씬 더 자동화될 것이라고 합니다. 마케팅 테크 기업들은 ‘고객 여정’이 각각의 고객에 따라 자동으로 최적화되고 개인화된 콘텐츠로 가득해질 거라고 단언합니다. 헤드라인 A/B 테스트, 콘텐츠 추천, 이메일 캠페인 자동화 등은 앞으로 더 흔한 모습이 될 것입니다.

최적화 소프트웨어 회사 ‘옵티마이저리(Optimizely)’는 고객 여정의 전통적 개념이 철저히 바뀔 거라고까지 말합니다. Brigitte Donner(VP of product marketing at Optimizely)는 다음과 같이 말했습니다. “미래에는 일직선으로 진행되는 고객구매여정은 보지 못하게 될 거라고 봅니다. ··· 사실, 오늘날 존재하는 모든 활용 가능한 채널과 고객 터치 포인트를 통한 의사결정은 반복적이고 순환적인 프로세스입니다. 그리고 앞으로는 이러한 각각의 터치 포인트에서 활용 가능한 콘텐츠를 보유하는 게 필수적일 겁니다.”

 

More Personalization, More Problems?

이 지점에 도달하는 것은 업무의 늪에 빠져 있는 콘텐츠 마케터들에게 다소 머리 아픈 이야기일수도 있는데요. 이미 제작자들에게는 꾸준히 히트하는 콘텐츠를 만들어내야 하는 과업이 주어졌습니다. 개인화는 그들에게 세그먼트, 행동, 그리고 (ABM의 사례처럼) 개인 계정에까지 기반한 콘텐츠를 타겟팅하고 개인화할 것을 요구합니다. 마케터들이 콘텐츠를 개인화하지 않는 가장 큰 두 가지 이유가 “능력/자원이 없어서”와 “기술이 없어서”라는 Demand Metric의 조사 결과가 놀라울 것도 없어 보입니다.

개인화는 콘텐츠 제작을 위해 데이터 기반의 접근을 요구합니다. 오디언스 세그먼트, 행동적 데이터, 채널 퍼포먼스는 반드시 모두 프로세스의 한 부분이어야 합니다. 기술은 다양한 방식으로 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 자동화와 머신 러닝 툴은 기업이 헤드라인부터 홈페이지 배치까지 모든 것을 테스트할 수 있게 할 것입니다.


(원문 링크: https://contently.com/strategist/2017/03/31/personalization-changing-content-marketing/)