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[더맥소노미2024 세션 스케치Ⅲ] 방송 광고, 빅데이터기반의 디지털 AI 매체로 진화
Team MAXONOMY ・ 2024.01.24
![[더맥소노미2024 세션 스케치Ⅲ] 방송 광고, 빅데이터기반의 디지털 AI 매체로 진화 [더맥소노미2024 세션 스케치Ⅲ] 방송 광고, 빅데이터기반의 디지털 AI 매체로 진화](https://maxonomy-prd-pub-a-s3.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/upload/BoardThumbnail/38859/HA5DOwAv.webp)
더맥소노미2024 세션 스케치 세 번째 포스트입니다. 지난 포스트에서는 보닥과 인터파크트리플이 Braze를 활용하여 효과적으로 데이터를 수집하고 업무 방식을 고도화한 방법을 소개해드렸는데요.
이번 더맥소노미 세션 스케치 포스트에서는 KT가 전통 매체인 TV에서 디지털 광고 기반을 형성한 방법을 소개합니다.
The MAXONOMY 2024 는 지난 11월 28일, 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 개최된, 데이터 마케팅 솔루션 전문가 팀 맥소노미가 주최하는 연례 마테크 컨퍼런스로, 국내외 마테크, 애드테크 솔루션사 및 국내 최정상 기업의 마케팅, 데이터 담당자 분들과 함께 데이터를 활용한 마케팅 성공 사례와 인사이트, 트렌드 등을 공유하는 자리입니다.
금번 컨퍼런스에는 1천여 명의 마케터, 비즈니스 리더, 프로덕트 매니저 분들께서 참석해 주셨으며, 총 21명의 연사분들께서 'Further Steps of Data Marketing'을 주제로 생생한 데이터 활용 전략과 사례, 노하우를 공유해 주셨습니다.
방송 광고, 빅데이터기반의 디지털 AI 매체로 진화
KT | 오세훈 사업팀장
TV라는 견고한 시장을 바꾸기 위하여
기존 TV 광고의 한계
우리가 알고 있는 TV광고는 어떻게 기획되고 어떻게 성과를 측정할까요? 놀랍게도 피플미터라는 1991년에 도입된 방식을 여전히 사용하고 있습니다. 피플미터란 약 4,000명의 패널(시청자)의 데이터를 기반으로 시청률을 추측하는 방법을 말합니다. TV 광고 시장은 이 피플미터 기반의 시청률을 가지고 광고별 적합한 채널이나 시간을 결정하고 광고 성과까지 측정하고 있습니다.
이런 방식은 한계가 명확한데요. 첫 번째는 노출량으로만 광고 효과를 측정한다는 것입니다. '이번 광고 캠페인은 총 000명의 사람에게 노출되었다'는 식으로 말이죠. 광고를 통해 최종적으로 고객 전환이 얼마나 이뤄졌는지를 알 수 있어야하는데 이런 노출량만으로는 제대로 된 성과 측정이 불가능합니다. 게다가 이 노출량은 4,000명의 표본을 통해 추측한 결과이기 때문에 표본이 모집단을 제대로 대표하지 못한다면 통계에 오류가 발생할 수 있습니다.
두 번째는 타겟팅의 한계입니다. 웹/앱 기반의 마케팅 분야에서 Braze 등의 솔루션을 통해 성별, 나이, 관심사, 구매이력, 취미, 구매력 등 다양한 데이터를 기반으로 세분화된 메시지를 전달하는 반면, TV광고는 성별, 나이 정도의 제한된 정보만 가지고 광고를 집행할 수 밖에 없습니다. 예를 들어, 아이들을 대상으로 장난감과 같은 제품을 애니메이션 채널에 광고하는 정도가 TV광고의 한계입니다.
마지막으로 세 번째는 GRPs(Gross Rating Points)와 CPRP(Cost Per Rating Point)에 의존한 리포팅입니다. GRPs란 일정 기간 동안 광고 캠페인의 누적 시청률을 말하는데요. 예를 들어 채널1, 채널2, 채널3에 각각 광고를 집행하였고 각각의 광고 시청률이 3%, 5%, 8% 라면 3+5+8을 계산하여 GRPs는 16이 됩니다. CPRP는 이렇게 계산한 GRPs를 광고 비용에 나눈 결과인데요. 총 48억 원을 들여 GRPs16을 달성했다면, 48억/16을 계산하여 CPRP는 3억이됩니다. 즉, 1%의 시청자에게 광고가 노출되기 위해선 3억이 필요하다는 것입니다. 조금 복잡해보이지만, 핵심은 이렇게 측정한 결과가 모두 단순 노출정도에 기반하고 있다는 사실입니다.
그럼에도 TV는 매력적
이런 한계에도 불과하고 오세훈 사업팀장님은 TV는 여전히 매력적인 매체라고 설명하셨는데요. 이유는 크게 3가지 입니다.
첫 번째는 TV의 화면 크기에 있습니다. 미디어의 화면 크기가 클수록 시청자들의 광고 콘텐츠에 대한 긍정적인 태도와 호감도가 상승*한다고 합니다. 실제로, 같은 광고라도 영화관 스크린 같이 큰 화면을 통한 광고의 효과가 훨씬 크다고 합니다. 스마트폰이나 태블릿PC보다 훨씬 큰 TV가 광고 효과 역시 클 수 밖에 없는 것이죠.
두 번째는 TV의 보급률입니다. 우리나라에 TV는 약 2,000만 가구(4,900만 명)에게 설치되어 96%의 보급률을 자랑합니다.
세 번째는 신뢰도입니다. TV광고의 신뢰도는 약34%**로 SNS(6.5%), 유튜브(6%)에 비해 압도적으로 높습니다. 이는 방송법에서 TV광고 캠페인에 대한 가이드라인이 굉장히 많기 때문인데요. 그만큼 사람들이 TV광고를 볼때는 더 안심하고 신뢰할 수 있는 것입니다.
*연세대학교 언론홍보영상학과, 박남기 '미디어 화면 크기가 구매에 미치는 영향'
** 한국 리서치, 제품브랜드 신뢰도 영향 매체 조사(2021)
기존의 TV를 넘어 Addresable TV로
KT의 Addresable TV
TV가 가진 강점을 유지하면서도 단점을 보완하는 방법은 무엇일까요? 이런 질문에서 출발한 것이 바로 Addresable TV입니다. 기존 TV가 일률적으로 똑같은 광고를 내보냈다면, Addresable TV는 각 가정에 설치된 셋톱박스를 통해 시청자에게 최적화된 광고를 송출합니다.
KT에서는 TV 및 모바일 기반으로 수집된 데이터를 가지고 약 500개의 세그먼트를 만들었고 그 세그먼트별 특화된 광고를 송출하고 있다고 합니다. 게다가 이렇게 집행된 광고의 성과를 단순 노출도로만 측정하는 것이 아닌, 실제로 구매가 얼마나 이루어졌는지, 시청자의 행동이 어떻게 바뀌고 있는지 등 직접적인 효과 리포팅을 제공하고 있습니다. 이렇게 생성된 리포트를 바탕으로 광고 집행 성과를 분석하고 시청패턴의 추이를 분석하여 광고주를 위한 미디어 포트폴리오 컨설팅 서비스까지 제공된다고 하네요. 컨설팅 서비스를 제공하는 것은 방송 광고에서 KT가 최초라고 합니다.
TV와 모바일의 시너지
그렇지만 셋톱박스만으로 광고를 송출하는 것에는 한계가 있는데요. 바로 개인이 아닌 홈타겟이라는 점입니다. TV앞에 가족 구성원 중 누가 앉을지 모르기 때문에 완전한 개인화 광고가 불가능했습니다. 이를 해결하기 위해 KT는 모바일 빅데이터 플랫폼과의 파트너십을 체결하여 TV와 모바일의 데이터를 연동함으로써, TV 주변에 어떤 구성원이 앉아있는지 인식하고 더 정밀한 대상에게 광고를 송출할 수 있게 되었습니다. 광고주는 더 높은 광고 효과를 얻고 시청자는 본인이 관심없는 분야의 광고는 노출되지 않게 되었습니다.
또한 광고에 노출된 대상이 최종 구매로 이어졌는지도 측정할 수 있게 되었습니다. 대부분의 사람들은 상품에 대해 추가로 정보를 찾아보거나 구매를 결심했을 때 모바일 기기를 이용하기 때문입니다. KT 외에 다른 플랫폼에서 집행한 광고도 성과 분석이 가능하고 더 효과적인 광고를 제안받을 수도 있다고 합니다.
KT가 가진 거대한 빅데이터는 셋톱박스를 통해 개개인에게 활용되고, 이렇게 얻어진 새로운 데이터는 다시 KT의 빅데이터에 수집되어 활용됩니다. KT의 Addresable TV를 통해 광고를 집행한 한 가전사는 구매 전환율이 34%나 증가되었고, 한 자동차 브랜드는 시승 요청 문의가 12%나 증가했다고 합니다.
익숙함이 능률을 저하 시킨다
전환율 34%증가, 시승문의 12% 증가 - 기존 TV 광고 방식에 머물렀으면 절대 기대할 수 없는 성과이죠. 오세훈 사업팀장님은 익숙함이 능률을 저하 시킨다며, '경로 의존성'을 경계할 것을 강조하셨습니다.
말 두마리의 너비가 마차의 표준 너비가 되고, 마차의 너비가 철도의 너비를 결정하고, 이는 우주 왕복선 로켓의 크기를 결정하였습니다. QWERTY 자판 또한 빠른 타자를 위해 고안된 것이 아니고 더 효율적인 키보드가 생겼음에도 우리에게 익숙한 나머지 아직까지도 표준으로 사용되고 있습니다.
익숙함 때문에 비효율적인 방식을 계속 고수하고 있던 건 아닌지 돌아보게 되는 뜻 깊은 강연이었습니다.
📺 KT의 데이터 활용 전략 전체 영상 보러가기
팀 맥소노미와 글로벌 마테크 & 애드테크 솔루션사, 그리고 국내 최정상 기업이 함께했던 The MAXONOMY 2024의 모든 세션은 더맥소노미2024 다시보기에서 확인하실 수 있습니다. 더맥소노미2024를 통해 그동안의 고민이 조금은 가벼워지셨기를 바라며, 더맥소노미는 더욱 유익한 인사이트와 정보로 다시 찾아뵙겠습니다.

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Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작
실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기