ROI마케팅과 데이터 분석

1. ROI 마케팅의 정의

ROI 마케팅이란 퍼포먼스Performance 마케팅, 또는 Data-Driven 마케팅이라고도 한다. ROI 마케팅은 데이터 분석을 통해 높은 투자 대비 수익률을 얻어내는 것이 핵심이다. 따라서 마케팅 관점에서 데이터 분석은 ROI 마케팅의 가장 기본적인 요소라고 볼 수 있다.

2. 데이터 분석의 목적

피터 드러커는 다음과 같이 말했다.

"어떤 현상을 숫자로 표현하지 못하는 것은 문제를 정확히 알지 못하는 것이고, 정확히 모른다는 것은 그것을 관리할 수 없으며, 관리 할 수 없다는 것은 현재의 상태를 개선할 수 없다"

ROI 마케팅이 중요한 이유는 마케팅을 단지 '감'으로 진행하는 것이 아니라, 현상을 수치화하여 이를 통해 체계적인 전략의 수립과 실행으로 결과를 도출해낸다는 점이다. 또한 ROI 마케팅에서는 데이터 분석이 우선되기 때문에 구글 애널리틱스와 같은 분석 도구를 적극적으로 활용해 마케팅을 진행하는 것이 특징이다. 

만약 당신이 기존 매출보다 월 100만 원의 추가 매출을 올리기 위해 예산을 책정한다면, 당연히 마케팅 금액은 월 100만 원보다 적은 금액이 될 것이다. 그러나 실제 마케팅을 진행하다 보면 조직간 성과 측정의 모호함이나 특정 상황에서 이벤트가 비용과 성과에 어떻게 연관이 되어 있는지 파악하기 어려운 경우가 많다. 이때 분석 도구를 활용해,  (목표)전환이나 수익을 발생시킨 캠페인 분석 결과 단계가 필요해 진다.

다음의 예를 보자.

마케팅 부서에서 배너 광고에 10만 원을사용해서 방문 유저를 50명 획득했고,

그 중 10명이 장바구니에 도달했고, 2명이 구매완료를 했다.

여기서 의미있는 고객은 50명인가? 10명인가? 2명인가?

이 상황에서 당신이라면 어떤 방식으로 데이터를 활용할 것인가?

일반적으로 전자 상거래는 '구매 전환'을 가장 중요한 수치로 본다. 만약 위의 사례에서 가장 중요한 지표를 구매 완료로 설정한다면 CPA(Cost Per Acquisition - 유저획득 당 비용)는 5만 원이 된다. 동일한 방식으로 다른 채널의 CPA를 책정한 후 더 효율이 좋은 곳으로 마케팅 예산을 올리거나 줄일 수 있다.

이처럼 데이터를 분석함에 있어 어떤 수치를 우선 순위로 설정할 것인가에 따라 캠페인과 실행 방향이 달라지게 된다. 쉽게 말해 데이터를 분석하기 앞서 분석 대상을 제대로 이해하고 사업 목표와 연계된 적절한 지표, 즉 KPI(Key Performance Indicator- 핵심성과지표)를 제대로 설정한 후 이에 맞는 분석과 전략을 실행해야 한다.

3. ROI 마케팅의 한계와 보완책

여기서 한 가지 집고 넘어가고 싶은 것은 ROI 마케팅이 디지털 마케팅의 전부라고 오해하면 안된다는 점이다. 초기 브랜딩의 형성 과정에서 빈번한 그로스 해킹은 오히려 충성 오디언스의 확보를 방해한다. 이런 경우 장기적인 마케팅 전략을 세우고 진행하는데 어려움을 겪게 된다. 보다 성공적인 마케팅 성과를 이루기 위해서는 제품이나 콘텐츠 자체의 볼륨을 키우기 위한 노력도 결코 게을리 하지 않으면 안된다.

<참고 문헌>

구글 애널리틱스를 활용한 데이터분석 입문, 김진, MASO CAMPUS, 2016

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