데이터 시대에 최적화된 새로운 마케팅 패러다임

DT 시대의 마케팅은 달라져야 한다! 고객을 예측하지 않고, 고객의 정황과 취향에 실시간으로 대응한다! 디지털과 데이터 기술의 비약적 발전으로 마케팅 환경이 달라졌다. 그러나 디지털과 데이터의 개념조차 없던 과거 마케팅 관행에서 벗어나지 못하거나, 본질을 도외시하고 현란한 신기술과 테마에만 매달리는 경향이 있다. 고객의 요구가 복잡하고 변화무쌍해졌는데도 여전히 고객을 예측하고 이끌어가려는 것이다. 이제 고객 커뮤니케이션이라는 본질을 중심으로 디지털과 데이터 시대에 맞는 수정되고 확장된 마케팅 법칙이 필요하다. 롱테일화된 고객의 요구에 실시간으로 대응하며 그들의 정황과 취향에 맞추어가야 한다. 그러려면 데이터 시대에 최적화된 새로운 마케팅 패러다임을 정립해야 한다. 이 책은 이것을 10가지로 나누어 제시한다.

프롤로그
이카로스 패러독스 | IT 시대에서 DT 시대로! | 데이터라는 이름의 새로운 이네이블러 | 소비자가 베푸는 친절, 데이터! | ‘브랜드’에 대한 새로운 정의 | 왜 뉴노멀(New Normal)인가? | 마케팅에도 뉴노멀이 필요하다

01 고객 커뮤니케이션의 뉴노멀
_실시간 커뮤니케이션(Communication on Demand)
예측이 불가능해진 고객 행동 | 과거의 커뮤니케이션 | 현재의 커뮤니케이션 | 커뮤니케이션은 언제 어디서 이루어질까? | 검색어가 길어지다 | 검색 의도가 깊어지다 | 표현이 다양해지다 | 커뮤니케이션이 불규칙하고 복잡해지다 | 고객 의사결정 방식 변화에 따른 새로운 커뮤니케이션 형태 | 커뮤니케이션 뉴노멀에 대응하는 기업의 24시간 대응 체계 방향성

02 고객 타깃팅 방법론의 뉴노멀
_ STP에서 SCP(정황, 접점, 취향)로-From STP to SCP
기업 전략을 달성하기 위해 존재하는 마케팅 전략 | 예측 기반 마케팅에서 매스커스터마이제이션으로 | 소비자의 롱테일 니즈를 존중하는 철학 | 롱테일 니즈와 STP 전략의 연동 | 데이터 분석 렌즈의 진화, 빅데이터 모델링을 통한 고객 정황 파악 | 소비자의 정황은 셀 수 없는 세그먼트를 만들어낸다 | 마케팅에서의 시멘틱·머신러닝·인공지능 | DT 시대 옴니 채널 타깃팅 | 타깃팅의 최종 목표, 취향 저격

03 고객 관계 관리(CRM)의 뉴노멀
_CRM에서 CMR(Customer-Managed Relationship)로-From CRM to CMR
아직도 감히 고객을 관리하겠다는 기업들 | 소비자로의 권한 이양(empowerment) | DT 시대 추천을 다시 생각한다 | 정답 찾기(finding answer) vs. 문제 해결(problem solving) | 데이터 기반의 추천 철학 | 데이터 애그리게이터 | 세상을 바꿀 House OS(Home OS)

04 대고객 가치 제안(오퍼링)의 뉴노멀
_새로운 가치 전쟁-Another Value war
고객에게 줄 가치가 무엇인가? | 개인 간 가치 제안의 시대와 낮아진 브랜드 로열티 | 기본은 가치가 아니다 | 핵심 플랫폼들의 지각변동에 주목하라 | 새롭게 형성되는 가치 제안의 룰 | 플랫폼 간 데이터 연동을 통한 옴니 채널 가치 제안 | O2O 가치 제안: 온라인과 오프라인의 효과적 연동 | DT 시대 프로그래매틱 광고(programmatic advertising)

05 검색의 뉴노멀
_옴니 채널 검색 최적화와 시멘틱 검색-Omni-channel SEO and semantic search
옴니 채널 검색 최적화 | 비검색 엔진의 약진 | 검색을 통한 옴니 채널 연동 | 모바일 앱 인덱싱을 통한 검색 최적화 | 구글 리치 스니펫 활용 | 한국 기업은 검색 전략의 황무지 | 검색은 사람의 감각과 일상에 자연스럽게 녹아 들고 있다 | 디렉토리 분류 체계에 대한 마이셀럽스의 도전: 공급자 중심에서 고객의 정황과 취향 중심으로 | 인공지능 기반의 신개념 취향 검색의등장 | DT 시대 검색의 뉴노멀을 완성시키는 철학과 SEO의 미래

06 고객 경험 관리의 뉴노멀
_UX 플래닝에서 라이프로그 활용을 통한 서비스 차별화로- From UX planning to life log engagement
No UX is Best UX | DT 시대 데이터를 활용한 서비스 차별화 | 의사결정을 지원하는 다양한 라이프로그 | 옴니 채널상의 라이프로그 연동 | 라이프로그 활용의 최종 목표, CTA(Call To Action) | DT 시대 UX의 뉴노멀이 가져올 혁명

07 성과 지표의 뉴노멀
_채널별 성과에서 채널 간 협업적 성과로 ? From channels-centric KPI to omni-channel(channels-collaborative) KPI
성과 측정, 마케터의 고질적 고민 | 채널별 지표 관리에서 옴니 채널 간 협업적인 지표 관리로 | 옴니 채널 간 협업을 고려한 성과 측정 방식 | 옴니 채널 데이터 모델링 | 소비자 구전(WoM)의 영향력 | 데이터를 활용한 마케팅 성과 검증 사례 Ⅰ: 광고 모델 사례 | 데이터를 활용한 마케팅 효과 검증 사례Ⅱ: 경쟁 분석 및 제품 반응 검증 | 데이터를 활용한 마케팅 효과 검증 사례Ⅲ: 스마트폰 출시 캠페인 직후 성과 검증 | KPI 모델링 방식과 타이밍 | KPI 기반의 마케팅 예산 편성 | 리서치 업체를 위협하는 인공지능 브랜드 대시보드

08 브랜드 리스크 관리의 뉴노멀
_게재 관리에서 확산 대응으로- From publication monitoring to diffusion management
기업 리스크 관리(RM) 방식의 리스크 | Every company is Media company | 리스크에 대한 이해부터 선행되어야 한다 | 옴니 채널하에서의 리스크 대응 방법론 | 빈번하게 언급되는 부정적 이슈 대응 방법

09 콘텐츠 기획의 뉴노멀
_창의성에서 집단지성 기반으로-From creativity-driven to collective intelligence-basis
콘텐츠 제작에 대한 전략적 접근법 | 디지털 콘텐츠의 새로운 발전, 데이터 저널리즘 | 데이터 시각화의 진화: 데이터의 콘텐츠화 | 데이터 기반의 마케팅 메시지 기획 | 데이터 기반의 U SP(Unique Selling Point) 발굴 | 데이터 기반의 커머스 기획: 데이터 커머스 | DT 시대 새로운 콘텐츠 제작 및 큐레이션 방식 | 마이셀럽스의 빅데이터 스튜디오 | 인공지능이 여는 콘텐츠 세상 | 빅데이터 스튜디오로 만든 콘텐츠 포털: 익사이팅 디시 | 위키피디아의 미래(Next): 인공지능이 수집-업데이트하는 위키피디아

10 마케팅 에이전시의 뉴노멀
_마케팅 에이전시에서 SSC(Shared Service Center)로- From marketing agency to marketing SSC
마케팅 에이전시 생태계의 위기 | DT 시대 마케팅 에이전시의 변화 방향성 | 에이전시가 갖추어야 할 데이터 공급망 관리(DSCM)

‘디지털 마케팅’은 없다. 예나 지금이나 그냥 ‘마케팅’이 존재할 뿐이다. 디지털, 데이터와 같은 이네이블러 즉, 촉진제들로 인해 고객과 커뮤니케이션하는 방법에 변화가 생겼을 뿐이다. 이제 브랜드의 정의 또한 고객 기준으로 새롭게 바뀌어야 한다. 고객이 다양한 온·오프라인 옴니 채널을 불규칙하게 넘나들면서 파편적(partially)으로 느낀 브랜드 경험의 총합, 그것이 바로 브랜드이다. 브랜드의 정의가 달라진 새로운 다채널 교차 판매의 마케팅 환경에서, 기업들은 기업 생존이라는 명제를 걸고, 다양한 채널을 넘나드는 고객에게 일관된 메시지를 전달하고 계획적인 커뮤니케이션을 전개해야 한다. (21-22쪽)예를 들어 모바일 쇼핑몰에서 특정 제품을 장바구니에 담았는데 페이스북에 들어가자마자 “20% 할인”이라고 뜨는 식이다. 옴니 채널에서 소비자 행동을 기반으로 기존 타깃팅에 타 채널까지 연계하여 리타깃팅하는 방식을 쓰는 것이다. DT 시대의 마케터는 옴니 채널 타깃팅을 마케팅 전략에 구체적으로 담아야 한다. 각 채널과 스토어마다 파편적인 마케팅을 할 것이 아니라 일관되고 계획된 전략과 메시지로 옴니 채널 타깃팅을 전개하는 게 바람직하다. (72쪽)빅데이터 시대를 맞아 이를 마케팅적으로 재분류하여 디렉토리 분류 체계를 TPO에 기반을 둔 고객의 정황과 취향 속성을 중심으로 나눌 수 있게 되었다. 예를 들어 마이셀럽스가 도입한 새로운 분류 기준은 ‘아침에 눈뜰 때’, ‘출근 준비할 때’, ‘시댁으로 가는 차 안에서’, ‘한강변에서’, ‘울적할 때’, ‘혼자 있고 싶을 때’와 같이 검색이나 블로그 등 소셜에 남긴 대용량의 사용자 데이터를 기반으로, 각각의 산업이나 카테고리 정황을 중심으로 이루어진 혁신적 분류를 제공하도록 설계되었다. 따라서 A라는 그림은 이제, ‘어디서 많이 본 듯한 그림’, ‘강렬한 그림’으로 검색하거나 색상, 명도, 채도와 같이 상상 가능한 모든 시작점으로부터 검색할 수 있도록 데이터화한 분류 체계를 제시했다. (147쪽)각 채널의 협업을 고려하면서 소비자 구매 의사결정의 단계에 따라 마케팅 성과를 측정해야 한다. 다양한 채널에서 보이는 소비자 행동을 통합적인 관점에서 보아야 한다. 그것을 채널별 성과 관점에서 지표로 삼는 것은 전혀 다른 결론이 나올 수 있다. (……) 브랜드는 고객이 다양한 채널을 불규칙하게 넘나들며 경험한 부분들의 합이다. 채널별로 잘했다 못했다를 살펴 개선점을 찾는 것은 중요하지만, 마케팅에서의 성과는 결국 목표한 곳으로 CTA(Call To Action)로 완결되었느냐의 문제이기 때문이다. (186쪽)위키피디아를 인공지능이 운영한다면 어떤 모습일까? 열성적인 참여자가 업데이트하는 데 그치지 않고 수많은 대중이 생성한 콘텐츠를 큐레이션할 수 있을 것이다. 인공지능 머신러닝을 통해 자동으로 콘텐츠가 생성·관리·운영되며 입체적 정보를 시간별로 업데이트할 수도 있다. 그리고 광고와 제휴를 통해 수익 창출이 가능한 점도 장점이다. 마이셀럽스의 빅데이터 스튜디오는 DT 시대 집단지성이 아니라 머신이 전체 데이터를 자동으로 수집하고 머신러닝을 통해 업데이트하는 ‘인공지능이 운영하는 수익형 위키피디아’를 구현하고 있다. (252-253쪽)

DT 시대, 10가지 마케팅 뉴노멀
『DT 시대 마케팅 뉴노멀 10』은 ‘시대’라 불릴 만큼 근본적인 변화를 몰고 온 마케팅 세계에서 새로운 기준과 관행이 필요함을 강조하고 있다. 이것은 10가지로 압축된다.① 고객 커뮤니케이션에서 기업 주도로 일방적인 메시지를 전송하거나 ‘좋아요’ 등의 형식적 피드백을 요구하던 형태에서 벗어나, 언제 어디서든 의사소통하기 원하는 고객들의 요구에 전방위적으로 대응하는 실시간 커뮤니케이션(Communication on Demand) 체계를 갖추어야 한다.
② 고객을 타깃팅할 때 인구통계학적 지표에 따라 고객 행동을 예측하고 유도하던 관행에서 벗어나야 한다. 현재 고객은 단순한 분류 기준으로 나뉠 수 없다. 따라서 고객의 정황, 접점, 취향에 따른 새로운 타깃팅이 필요하다.
③ 단순한 과거 구매 기록 등을 바탕으로 고객 행동을 예측하며 관계를 관리하던 CRM은 관계의 주도권을 고객에게 완전히 양도한 CMR(Customer-managed Relationship)로 재편되어야 한다. 기업은 고객의 실시간 요구에 충실히 대응하면서 그들이 남기는 데이터에 집중해야 한다.
④ 고객에게 가치를 제안할 때는 더 이상 기존 기본 가치로는 안 된다는 점에 명심해야 한다. 가격이나 품질, 배송 같은 가치는 여전히 중요하지만, 이는 고객에게 ‘기본’일 뿐이다. 누구나 당연히 제공하는 것이다. 나만이 줄 수 있는 새롭고 차별적 가치를 제공해야 한다.
⑤ 검색의 양상이 확연히 바뀌었음을 이해해야 한다. 검색 포털에 키워드 광고를 하는 것만이 검색 마케팅은 아니다. 고객은 다양한 채널을 넘나들며 검색하고 있다. 그리고 인공지능에 의한 시멘틱 검색으로 확장하고 있다. 여기에 대응해야 한다.
⑥ 지금까지는 정교한 UX를 만들어 고객 경험을 제공한다는 생각이 일반적이었다. 그러나 인공지능과 데이터 기반은 UX가 없는 것이 최고의 UX임을 드러내었다. 따라서 고객의 자연스러운 행동 즉 라이프로그에 맞춘 서비스 전략이 필요하다.
⑦ 마케팅 성과 측정을 할 때 채널별로 독립된 지표에 따라 각각 진행하던 관행에서 벗어나 통합적 관점과 방법을 취해야 한다. 모든 채널을 자유롭게 넘나드는 고객에게 초점을 맞추어 각 채널의 역할 수행을 평가하는 협업적 성과 지표 관리가 필요하다.
⑧ 지금까지의 브랜드 리스크 관리는 일이 터지면 부정적 뉴스가 실리지 않도록 하는 ‘게재 관리’ 중심이었다. 하지만 엄청난 확산의 시대에 이것은 더는 가능하지 않다. 그보다는 확신의 폭과 리스크 경중에 따른 확산 관리 체계를 갖추어야 한다.
⑨ 미디어나 마케팅에서 콘텐츠 기획을 할 때 기업 주도로 창의적인 것을 짜내려 해왔다. 이 방식은 분명한 한계가 있었다. 이제는 고객을 참여시킴으로써 데이터 과학을 바탕으로 집단 지성이 창출하는 새롭고 차별적인 콘텐츠를 기획하는 방향으로 나아가야 한다.
⑩ 마케팅 에이전시의 언벌들링 현상이 뚜렷한 지금, 그 새로운 대안이 모색되어야 한다. 고객 데이터를 통합적으로 수집, 관리, 활용하는 SSC(Shared Service Center)가 미래 형태가 될 것이다.