들어가며
방송통신위원회가 내놓은 2017년도 방송시장경쟁상황평가에 따르면 지난 2010년 0.0%의 점유율로 시작한 모바일 광고가 2016년에는 16.7%로 성장한 것으로 나타났다. 특히 스마트폰이 일상화되면서 한 명의 사용자가 하루 평균 모바일 첫 화면을 보는 횟수가 무려 60회 이상이라는 조사 결과도 있다. 시간으로 따지면 11분에 한번 꼴로 보는 셈이다.
이렇듯 모바일 화면은 사용자가 자주 볼 수밖에 없는 영역이다. 버즈빌은 개인화된 광고와 콘텐츠를 유저들에게 자연스럽게 노출하고, 보상을 제공해 광고 효과를 극대화하고 있다.
버즈빌은 실제 노출에 따른 보상형 광고가 얼마나 효과적인지 확인하기 위해 아래와 같은 테스트를 진행했다.
버즈빌의 보상형 광고: 버즈스크린
버즈스크린은 유저들에게 잠금화면 광고 노출(임프레션)과 클릭에 대해 보상을 지급하고 있다. 유저는 잠금화면 앱을 활성화만으로 보상받을 수 있고, 광고 클릭 시 이에 따른 추가 보상도 지급받을 수 있다. 구체적으로는 광고를 클릭하면 광고주가 미리 설정한 페이지로 이동하고 유저가 페이지에 진입하는 순간 보상받는 구조다.
본론: 버즈스크린의 보상형 광고는 효과적일까?
가설 및 실험 설계
보상으로 유저를 유인하고 쇼핑몰로 진입시키는 방식을 놓고 2가지 가설을 세울 수 있다.
1.더 많은 유저를 쇼핑몰로 보냈으니 쇼핑몰의 매출이 증가할 것이다.
2.유저가 포인트만 획득하고 구매는 하지 않기 때문에 결국 광고 효과가 적을 것이다.
위의 가설을 검증하기 위해 버즈빌은 지난 8월~9월에 국내 주요 커머스사를 상대로 A/B 테스팅을 진행했다.
보상형 vs. 비보상형 잠금화면 광고의 비교 분석
CPM (Cost Per Mile: 광고가 1천 번 노출되면 과금하는 방식)으로 A/B 테스팅을 진행한 결과, 1번 가정이 맞는 것으로 밝혀졌다. A/B 테스팅은 유저를 2개 집단으로 분류하고 각각 1) 광고를 클릭할 때 보상을 지급하는 방식과 2) 보상을 지급하지 않는 방식으로 노출하고, 버즈스크린을 사용하는 모든 매체를 활용했다. 그리고 유의미한 통계 결과를 낼 수 있도록 샘플 크기와 실험 기간을 정해 진행했다.
보상을 지급하는 광고의 경우 비보상형 광고보다 2배 이상의 ROAS(Return On Advertising Spend : 광고 수익률)를 기록했다. 좀 더 자세히 살펴보면, 보상형 광고는 CTR(Click-Through-Rate, 클릭률 또는 온라인 광고의 노출 횟수 대비 클릭 수)이 8배가량 더 높았지만 클릭 한 건당 구매로 이어질 확률은 비보상형 광고보다 더 낮았다.
하지만 보상형 광고(Group A)가 CTR이 더 높기 때문에 비보상형 광고(Group B)와 비교해 노출 한 건당 구매가 발생하는 비율이 실험에 따라 비보상형 광고(Group B)와 비교해 최소 1.8배, 최대 3.3배 높았다. 다시 말해 보상형 광고 노출이 많을수록 비보상형 광고 보다 더 많은 구매가 일어난다는 것이다.
마치며
버즈빌은 버즈스크린 노출 보상형 광고의 효과를 두고 백화점 셔틀버스에 비유하곤 한다. 셔틀 버스를 운영하게 되면 비용이 발생하면서 동시에 백화점을 찾는 방문 고객도 늘어난다. 하지만 셔틀버스를 택시처럼 이동 수단으로만 이용하고 백화점에서 구매를 하지 않는 어뷰저들도 같이 늘어나게 된다.
그럼에도 백화점이 셔틀버스를 운영하는 이유는 백화점으로 유입되는 고객수를 늘리면 고객들로 하여금 없던 구매 욕구가 생기기도 하고, 예정된 구매 시기가 당겨질 수도 있기 때문에 백화점 전체 매출에는 도움 되기 때문이다.
마찬가지로 버즈스크린 광고는 보상이라는 수단으로 유저 클릭을 유도하고, 유저는 클릭을 통한 커머스 사이트 이동으로 트래픽 발생과 함께 매출도 함께 증가한다. 이번에 진행한 실험이 앞선 버즈빌의 생각과 일치함을 나타내주는 실증적인 예다.
부록: 버즈빌의 효과적인 모바일 광고 분석기
커머스 구매 데이터 분석
버즈빌은 광고주의 광고 효율을 높이기 위해 효과적인 타깃팅 알고리즘을 개발하고 유저들의 구매 데이터를 분석해 인사이트를 얻고 있다.
이번 부록은 독자들에게 흥미를 제공하고자 2018년 9월 동안의 구매 데이터 중 구매 시간과 구매 인터벌을 공유하려 한다.
먼저 구매 시간(한국 기준)을 살펴보면, 자정에서 새벽 1시까지에 분포도가 가장 높게 나타났다. 오전 10시부터 정오까지, 오후 10시부터 자정까지도 많은 구매가 일어나는 시간대다. 그리고 새벽 3시부터 5시 구매가 발생하는 점이 상당히 흥미로웠다.
해당 데이터는 유저의 구매를 유도하려 할 때 적합한 커뮤니케이션 시도 시기를 알 수 있는 좋은 참고 자료다. 또, 유저별 빈도가 높게 나타나는 시간대를 파악해 커뮤니케이션을 하는 것이 매출 촉진에 좋은 방법일 수 있다.
같은 기간에 2건 이상 구매를 한 유저들의 구매 인터벌을 살펴보면 30% 이상의 재구매가 1시간 내 발생하는 것으로 나타났다. 또, 전체 유저의 60%가 24시간 내 재구매를 했다. 데이터를 참고로 한 번의 결제가 발생했을 때 유저에게 바로 커뮤니케이션을 하는 것이 추가 구매를 유도하기에 좋은 타이밍일 것이다.
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