빅데이터 애널리틱스와 광고산업
방대한 데이터를 분석해 광고주가 원하는 소비자를 특정화하고 그에 걸맞은 맞춤형 메시지를 전달하는 시대가 도래했다.
빅데이터를 분석하고 활용하는 빅데이터 애널리틱스의 다양한 관점과 기술 그리고 빅데이터 애널리틱스를 기반으로 진화를 거듭하고 있는 광고산업의 흐름을 살펴보자. _황용석 교수(건국대 미디어커뮤니케이션학과)
데이터에서 길을 찾다
인터넷 검색 시장의 1인자 구글은 검색 회사이기 이전에 거대한 ‘광고 회사’다. 기업 분류상 비광고 회사로 분류되지만, 인터넷 광고 시장을 잠식하고 있는 가장 큰 영향력자이다. 소셜네트워크 서비스인 페이스북과 트위터 역시 다를 바 없다. 이마케터에 의하면, 미국의 디지털 디스플레이 광고 지출은 2015년에 약 27.05억 달러에 달했는데, 이 가운데 페이스북과 트위터의 합산 점유율이 각각 30.2%였다. 2017년에는 미국 디지털 디스플레이 광고 지출이 37.36억 달러에 도달할 것으로 예견된 가운데, 양 사의 점유율이 33.7%로 예측됐다.
이러한 수치는 검색과 소셜네트워크라는 강력한 플랫폼의 힘에 기인한 것이기도 하지만, 이용자인 소비자의 연령과 성별, 거주지, 쇼핑 습관, 관계 정보, 인터넷 사용 기록 등 행동 데이터에 기반한 광고 집행이 가능하기 때문이다. 오늘날 디지털 플랫폼은 정보를 제공하는 도구이자 정보를 수집하는 도구이기도 하다. 소비자는 매우 구체적으로 정보를 소비하면서 정보를 제공한다. 디지털 광고 시장은 보다 방대하고 세분화된 행동 데이터를 축으로 작동한다. 이러한 전통적인 TV 산업에서도 패널 데이터를 이용해 소비자의 행동 정보를 수집하고 예측하려고 기술을 시도했지만, 소비자를 세분화하는 데에는 한계를 보였다. 그 결과 다변량 분석 같은 통계 기법을 통해 전통적인 그룹 커스터마이징(group customizing)에 머물러왔다. 광고주들에게 제공하는 시청률은 전통적인 인구통계학적 분류법인 세대 또는 성별로 집단의 평균값을 제공하는 것이었다. 그럼에도 불구하고 이 두리뭉실한 데이터가 미국에서만 연간 700억 달러(77조 210억 원) 규모의 TV 광고 시장을 움직여왔다.
TV 시장에서 닐슨과 같은 시청률 조사 회사는 보다 정밀한 데이터를 제공하고 다양한 이종 데이터를 결합하려고 노력해왔다. 2010년 닐슨은 디지털 미디어 업체 ‘카탈리나’와 합작 투자 회사 ‘닐슨 카탈리나 솔루션스’를 설립했다. 이 회사는 신용카드 사용자의 데이터와 TV 시청자 자료를 통합해서, 어떤 유형의 시청자
가 어떤 소비재를 구매하는지 보다 세밀하게 분석했다. 제한된 시청률 조사 패널 데이터에 한정되던 문제를 상당 부분 넘어선 것이다. 다국적 광고 그룹인 퍼블리시스 그룹에서 미디어 플랜과 구매 서비스를 담당하는 ‘스타컴 미디어 베스트 그룹’도 ‘닐슨 카탈리나 솔루션스’가 제공하는 서비스를 활용했다. 스타컴의 켈로그 시리얼 제품의 TV 광고 전략은 이 솔루션을 통해 보다 정확한 타깃 광고를 시도할 수 있었다. 그러나 데이터의 활용 관점에서 TV 광고는 인터넷과 같은 디지털 광고를 따라가려면 아직 갈 길이 한참 멀었다.
광고 회사, 데이터 분석 기업으로 진화
인터넷과 디지털 기술은 광고주에게 자신들이 원하는 소비자를 특정화하고 그들에게 맞춤형 메시지를 전달할 수 있게 했다. 맞춤형 타깃팅은 방대한 양의 데이터를 통해 가능하다. 이용자의 행동 정보는 가능한 많은 양과 다양한 종류의 데이터가 결합되고 분석될 때 그 정확도가 높아지기 때문이다. 이는 광고 회사가 디지털 광고 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해서 데이터 기반 시장(data-driven market)으로 이동해야 하고, ‘데이터 분석 기법’이 돼야 함을 의미한다.
데이터 기반의 광고 서비스는 공학기술과 IT 솔루션 기업, 컨설팅 회사, 인터넷 기업 등의 영역으로 이해됐다. IBM이나 구글처럼 방대한 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 회사들이 시스템과 소프트웨어를 구축해서 광고 시장의 신규 사업에 뛰어들었고 계량적으로 광고 캠패인을 예측하는 솔루션을 개발하기 시작했다. 제품의 브랜딩 프로세스를 알고리즘화하는가 하면, 광고주들이 광고 회사를 거치지 않고 인터넷 플랫폼 사업자들과 직접 거래하기 시작했다. 데이터 시대에 광고 회사들은 새로운 경쟁자들에게 포위되고 있다. 그렇기에 광고 회사들은 새로운 유형의 데이터에 접근하고 분석하는 기술 능력을 갖출 것을 요구받고 있다. 그러나 오늘날의 데이터는 과거 인터넷 기업이 제한적으로 활용하던 웹 로그 데이터와는 차원이 다르게 양·속도·형태 차원에서 방대하다. 이를 빅데이터라고 한다. 그렇기에 고도의 분석 기술과 솔루션이 필요하다.
데이터 애널리틱스, 광고 회사의 핵심 경쟁력
구글 같은 강력한 IT 기업과 차별화하기 위한 광고 회사의 데이터 분석 기술을 데이터 애널리틱스(data analytics)라고 한다. 이 용어는 IT 분야에서 사용하던 것으로 빅데이터 분석의 다른 표현이기도 한다. 데이터 애널리틱스는 컴퓨터 시스템상의 데이터베이스에 구축된 정형 데이터를 알고리즘으로 분석하는 것을 넘어서 사진, 비디오, 대화 정보 등 다양한 비정형 데이터를 수집, 처리하는 분석 기술로 데이터마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리 기술, 패턴 인식 등의 고난위도 기술을 포함한다. 그뿐만 아니라 데이터 분석 결과를 직관적으로 해석할 수 있도록 하는 데이터 시각화 기법(visualization)과 같은 재현 기술도 포함한다. 광고주의 ERP(전사 자원 관리), SCM(공급망 관리), CRM(고객 관계 관리) 등 비즈니스 데이터를 결합할 수도 있다.
지금 최고의 데이터 애널리틱스 기업은 구글이나 페이스북 같은 인터넷 플랫폼 사업자들이지만, 광고 회사 자체 분석 솔루션을 구축해서 기업들에게 이를 제공하려 하고 있다. 디지털 광고 회사인 새피엔트나이트로(SapientNitro)도 디지털 광고 전략을 위한 빅데이터 애널리틱스센터를 인도에 설치했다.
데이터 애널리틱스는 광고의 전략 수립, 크리에이티브 제작, 미디어 계획 및 구매, 효과 측정 등 전 단계에서 적용되며, 소비자 분석과 접점 분석 등의 핵심적인 기술의 기반이 되고 있다. 즉, 광고 회사가 데이터 분석 회사로 진화하고 있는 것이다. 이는 금융 회사나 IT 기업들이 이미 경험한 것이다. 광고 회사들이 데이터 애널리틱스에 어떻게 투자하고, 광고 전략에 데이터 분석을 얼마나 잘 결합하는가가 기업의 승패를 좌우하게 될 것이다. 아울러 광고 기업 내에 비즈니스 분석과 데이터 분석 전문가를 개발하는 것 역시 중요하게 될 것이다. 이제 크리에이티브도 데이터 기반 사고에서 나올 수밖에 없기 때문이다.
