by 건축학도
건축학도님이 브런치에 게재한 글을 편집한 뒤 모비인사이드에서 한 번 더 소개합니다.
광고계에서는 이미 빅 데이터(Big Data)를 활용해서 소비자의 동향을 재빠르게 파악하려는 트렌드가 나오고 있다. 빅 데이터의 정의는 무엇이고, 빅 데이터는 앞으로 어떻게 이용될까? 지난 2013 서울 디자인 페스티벌의 NAVER DATA SQUARE에서 재밌는 글귀를 본 기억이 난다.
“찾아보고 대화하고 정보를 얻는 당신의 일상, 그 다양한 방식들 속에서 우리 삶은 데이터로 기록되고 남겨집니다. 2013년 12월, 당신의 발자취를 NAVER DATA SQUARE에 남겨보세요.”
얼마 전 2015 애드텍(Ad-Tech) 컨퍼런스가 있었지만, 특히 지난 2013 애드텍에서 어느 세션이나 발표자를 가리지 않고 가장 많이 언급된 용어 중 하나가 바로 빅데이터(Big Data)였다. 이는 실로 매스컴에서나 광고계에서도 여전히 가장 집중해야 할 중요한 분야라고 생각한다. 빅데이터라는 용어는 갑자기 생긴 용어가 아니고 애초에 무수히 존재해왔던 즉, 쌓여있던 데이터들이라고 봐야 한다고 한다. 뭐 사실 지금까지의 모니터링 데이터든 더 나아가 유권자들의 성향이랄지 등 각각 개인들의 정보들은 누가 봐도 실질적으로 정확하게 반영된 것들이 아닌 단순히 샘플링을 통해서 작업을 해온 것이 사실이 아닐까. 이제는 우리가 살면서 SNS나 인터넷에 노출(?)시켜온 정보들은 고스란히 데이터화 되어서 시장에 반영을 할 수 있는 시대가 왔다는 것이다. 이쯤이면 눈치챘겠지만 사생활 침해와 상당히 밀접한 관련이 있기도 하다.
이제는 빅데이터 시대 속에서 데이터로부터 아무리 도망치려 해도 도망칠 수 없는 시대가 왔다. 스마트폰의 보급률이 넘쳐나다 보니 온라인 속에 축적되는 데이터들은 무한에 가까워진다. 이런 원시 데이터(raw data) 들을 정제시켜 시장에 이용할 수 있는 레이아웃을 만들다 보면 그 자체가 다른 분야들 뿐 아니라 특히 광고에도 적용할 수 있게 된다.
보통은 빅데이터의 3가지 차원이라 하면 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)로 ‘3V’라고 말하지만, 여기선 정확성(Veracity)을 포함하여 4가지 차원이라고 규정지었다.
규모(Volume): 데이터 양. 빅 데이터 하면 가장 먼저 연상되는 규모는 기업들이 전반적인 의사 결정 능력을 향상시키기 위해 활용하려 노력하는 데이터의 양을 의미한다. 데이터의 규모는 전례 없는 속도로 급증하는 중이다. 정말 ‘대규모’가 어느 정도의 규모인지는 산업별, 지역별로 차이가 많지만, 종종 언급되는 PT(petabytes)나 ZT(zetabytes)보다는 적은 규모. 사람이 동의할 만한 한 가지 사실은 ‘대량’이라고 여겨지는 규모가 오늘보다는 내일 더 커질 거라는 점이다.
다양성(Variety): 데이터의 다양한 형태와 소스. 다양성은 정형, 반정형, 비정형 데이터를 전부 포함하는 복잡하고 다양한 형태의 데이터를 관리하는 것과 관련이 있다. 기업들은 기업 내부와 외부의 전통적 및 비전통적 소스에서 유입되는 복잡한 데이터를 취합하고 분석해야 함. 센서와 스마트 기기, 소셜 협업(social collaboration) 기술의 폭발적 발전으로 인해 텍스트, 웹 데이터, 트위터 메시지, 센서 데이터, 오디오, 비디오, 클릭 스트림, 로그 파일 등 수많은 형태의 데이터가 생산되고 있다.
속도(Velocity): 데이터의 이동. 데이터가 생산, 처리, 분석되는 속도도 지속적으로 증가하고 있다. 데이터가 실시간으로 생성된다는 점과 스트리밍 데이터를 비즈니스 프로세스와 의사 결정 과정에 도입해야 한다는 점이 속도를 높이는 데 기여하고 있다. 속도는 반응시간, 즉 데이터가 생산 혹은 수집되는 시간과 그 데이터에 접근할 수 있는 시간 사이의 격차에도 영향을 미침. 오늘날 데이터는 전통적인 시스템이 수집하고 저장, 분석하기 불가능한 속도로 끊임없이 생산되고 있다.
정확성(Veracity): 데이터의 불확실성. 정확성은 일정 유형의 데이터에 부여할 수 있는 신뢰 수준을 의미. 높은 데이터 품질을 유지하는 것은 빅 데이터의 중요한 요구사항이며 어려운 과제이지만, 최상의 데이터 정제(data cleansing) 기법을 사용해도 날씨나, 경제, 고객의 미래 구매 결정 같은 일부 데이터의 본질적인 불확실성은 제거할 수 없다. 불확실한 주변 상황을 더 잘 이해하고자 하는 경영진은 반드시 빅 데이터의 불확실성 또한 인식하고 대비해야 함.
결국 빅 데이터란 디지털화된 오늘날의 마켓 플레이스에서 기업들이 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기회를 제공하는 이런 특징들의 조합이라 할 수 있다. 빅 데이터는 기업들이 고객과 상호작용하며 서비스를 제공하는 방법을 변화시키는 것은 물론이고, 기업, 심지어 산업 전체를 스스로 변화시킨다.
그러나 아직 빅데이터 기술을 상용화하기엔 한국은 시작단계다. 즉 미국은 지난 대선 때도 그렇고 빅데이터 산업이 한창인데 비해 한국은 아직 이를 이용하기엔 한계가 있다고 한다. 분명 이점에서도 앞으로도 계속 주목을 받는 분야가 될 거라 생각한다.
그렇다면 빅데이터를 나름 이용한 사례는 어떤 것이 있을까? 정말 무수히 많겠지만 그중 한 프로젝트를 소개해 보고자 한다. 이번에 소개할 칸 수상작은 또한 미디어 플래닝과 연관된 재밌는 작품이다.
해당 타깃과 지역적 특성, 사회적 특성을 고려해야 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있다는 점을 보여준 이 프로젝트는 그저 효과적인 매체의 기능을 맹신하기 보다는 적용할 대상의 환경적 특성도 고려해야 한다는 점을 보여주었다. 여기 타깃의 인사이트, 즉 그들의 잠재성을 고려해서 최대의 효과를 얻어낸 칸 광고제 미디어 라이언즈 부문 금상을 받은 ‘KleenexCatches Colds’라는 작품을 소개한다.
- 광고 동영상: <영상1. 칸 광고제 미디어 부문 금상 수상작 – Kleenex Catches Colds>
• Competition : Media Lions
• Category : Best Use of Digital Media
• Title : Kleenex Catches Colds
• Advertiser / Client : Kimberly Clark
• Product / Service : Kleenex
• Entrant Company : Mindshare WW London
• Country : United Kingdom
영상을 봐도 알 수 있듯이 단순히 그 지역에 일어나는 상황을 파악 및 예측해서 그것에 맞춘 상품을 집중적으로 판매하고 매체들을 전략적으로 집행해서 큰 호응을 얻었다.
컨셉: 크리넥스사는 최근, 사람들이 감기에 걸렸을 때 병원에 가기 전 구글 검색부터 한다는 사실을 활용하여 감기가 유행할 지역을 예측해 해당 지역들에 전략적이고 집중적으로 캠페인을 집행하고자 했다.
전략: 지난 18개월 동안의 구글의 ‘감기’ 관련 검색 트렌드를 분석하고, 특히 구글의 Adwords 옵션을 활용해 어느 지역의 사람들이 감기 관련 검색을 했는지 지역 정보를 수집. 또한 정부와 의사들의 도움을 받아 감기가 유행할 지역을 실시간으로 예측하는 모델을 개발. 이 모델을 토대로 예상 지역에 상품을 집중적으로 판매하고 라디오, 모바일, 디지털 디스플레이 등을 전략적으로 집행
결과: 캠페인 미디어 집행 비용의 96%가 감기가 유행한 지역에 정확하게 사용됨 캠페인 초기 2달 동안 판매량이 40% 증가하면서 432,499개의 크리넥스가 추가로 판매됨
이렇듯 미디어 플래닝은 겉보기와는 달리 실로 크리에이티브하며 과학적이다. 디지털 데이터는 결국 광고 마케팅에 접목시킬 수 있게 되었고 사람들은 알게 모르게 모바일을 통해 자신을 드러내고 있다. 정제된 빅데이터를 통해 그들의 인사이트를 캐치하게 되면 ROI를 높일 수 있다. 하지만 아직까지 국내는 이를 적극적으로 활용하기에는 법적인 문제부터 시작해 해결해야 할 과제들이 남아있다. 그러나 광고와 빅데이터의 관계는 결국 떨어질 수 없는 관계이기에 향후 시장의 흐름을 주목할 필요가 있다고 본다.
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