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[더맥소노미2024 세션 스케치V] 오타 아니고 "B2b" 커머스 플랫폼입니다

Team MAXONOMY ・ 2024.02.15

[더맥소노미2024 세션 스케치V] 오타 아니고 "B2b" 커머스 플랫폼입니다

더맥소노미2024 세션 스케치 다섯 번째 포스트입니다.

이번 세션 스케치에서는 미트박스 글로벌이 어떤 방식으로 그로스 마케팅 및 데이터 마케팅 전략을 수립했는지 자세히 알아보도록 하겠습니다.



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.





오타 아니고 "B2b" 커머스 플랫폼입니다.

미트박스글로벌 | 장준희 실장


미트박스 글로벌은 30만 회원을 보유한 국내 1위 축산물직거래 플랫폼입니다. 사실 과거에 축산 유통이라는 분야는 굉장히 폐쇄적이었고 공급자가 가격을 주도하는 경향까지 있었는데요. 10년 전 등장한 미트박스 덕분에 지금의 축산 유통 시장은 소비자 중심으로 많이 이동 중이라고 합니다.


월간 거래액이 400억, 누적 거래액이 1조 4천억 원을 돌파할 정도로 거대한 플랫폼인 미트박스글로벌에서 마케팅·그로스액션을 어떻게 만들고 있는지 장준희님의 세션을 통해 알아보도록 하겠습니다.







B2b 플랫폼?


먼저, 눈에 띄는 세션명인 "B2b" 커머스 플랫폼이 무엇을 의미하는지부터 설명해주셨는데요. B2b는 식당, 정육점, 축산 유통 업자 등 소상공인이 주 고객층이라는 의미입니다. 소상공인은 B2C의 고객과 B2B의 Business 고객의 중간적인 성격을 띄기 때문에 "B2b"라는 표현을 사용했다고 합니다.


이건 생각보다 중요한 포인트인데요. B2C 비즈니스 같은 경우 고객은 소비에 목적을 두고 구입(쇼핑)을 합니다. 그렇기 때문에 마케팅 커뮤니케이션 시, 하나의 일관된 컨셉을 구축하는 것이 중요하고, 할인이나 증정, 제휴행사와 같은 혜택을 위주로 메시지를 보내는 것이 일반적입니다. 반면 B2B 비즈니스의 경우 고객은 사업 목적의 거래(계약)를 합니다. 신뢰를 기반으로 한 커뮤니케이션이 필요하며, 고객의 비즈니스를 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다.


B2C와 B2B 성격을 모두 가진 미트박스글로벌의 경우 일관된 컨셉, 혜택, 신뢰, 비즈니스에 대한 이해가 모두 중요합니다. 이 4가지를 동시에 잡기 위해선 어떻게 해야할까요? 장준희 실장님은 그 비결을 데이터 인사이트와 고객 인티머시에 있다고 답했습니다.






데이터 인사이트


미트박스글로벌의 데이터 인사이트는 고객이 플랫폼을 어떻게 사용하고 있는지, 구매 현황은 어떠한지 큰 틀에서 파악하는 것에 그 목적을 두었다고 합니다. 왜냐하면 많은 기업이 재구매율을 주요 마케팅 성과지표로 삼고 있는 것에 비해 미트박스글로벌은 일반 사업자 회원의 재구매율이 무려 80%, 구매량 상위 고객의 경우 95%의 재구매율을 나타내고 있었기 때문에 해당 지표를 크게 관리할 필요가 없었습니다.





회원 분류 기준 재정립


그래서 우선 회원 분류 기준을 다시 정립하였습니다. 특히 미트박스의 고객인 소상공인 사장님에게 가장 중요한 최상위 지표가 무엇인지부터 고민을 시작하였습니다. 그 최상위 지표를 지반으로 신규 회원가입부터 첫구매, 미구매 재구매에 이르는 여정을 정립하고, 이 중 구매회원을 여러 구매 특성에 따라 분류할 수 있었습니다.





상품의 고유 특성에 데이터를 적용


회원 분류 기준을 재정립한 이후에는 상품의 고유 특성에 데이터를 적용하였는데요. 미트박스글로벌의 주요 상품인 축산물에는 시세라는 개념이 붙습니다. 이 시세 API를 브레이즈에 연동하여 특정 조건의 시세 움직임이 포착되면 고객에게 자동으로 메시지가 발송되도록 하였는데요. 무려 쿠폰이나 할인 메시지보다 더 반응이 좋았다고 합니다. 가격에 영향을 미치는 쿠폰이나 할인보다 오히려 더 반응이 좋았다는 사실이 놀라운데요! 미트박스글로벌은 메시지에 그치지 않고 이 시세 정보를 '미트박스 종합 지수'라는 이름으로 앱 내에서 서비스했다고 합니다. 과거 시세 동향과 변화를 보여줄뿐만 아니라 향후 3개월까지의 흐름을 예측해 제공하는 서비스로 고객들이 미트박스 앱을 더 많이 찾게되고 관련된 개인화 마케팅까지 시도할 수 있게되었습니다.





고객에게 정말로 도움이 되는 마케팅


고객에게 정말로 도움이 되는 가치를 제공하기 위해선 제로파티, 퍼스트파티, 세컨드파티 데이터를 제대로 쌓는 것이 중요하다고 하는데요. 쉽게 말해 기업에는 온라인 설문, 세일즈 방문, 공공 데이터 등 다양한 출처의 데이터가 발생하게 되는데요. 이렇게 여러 형태로 흩어져있는 데이터를 어떻게 결합하는지에 따라서 데이터의 가치가 달라진다는 의미입니다.


사실 아직까지도 많은 기업이 재구매율을 늘리는 것에만 마케팅 목표를 한정하여, 재구매 촉진 메시지를 남발하거나 무분별한 할인 혜택으로 마케팅 캠페인을 진행하고 있는데요. 마케팅에서 데이터가 얼마나 큰 잠재력을 가지고 있고 마케팅의 진정한 목적이 무엇인지 다시 생각하게 되는 것 같습니다.






데이터 인티머시


역시 만나 뵙는 게 최고


데이터 인터머시란 데이터를 통해 고객과 친밀해지는 것을 의미합니다. 장준희 실장님이 생각한 최고의 인티머시 방법은 바로 직접 만나는 것인데요. 사실 상품이 판매된 이후에는 식당, 정육점 사장님이 상품을 어떤 형태로 사용하고 있는지 정확히 알길이 없습니다. 미트박스글로벌은 FGI(Focus Group Interview)와 UT(Usability Testing)를 결합한 형태의 인터뷰를 정기적으로 실시하였다고 합니다.


많은 유저의 의견을 모아야할 때는 직접 만나기 보단 브레이즈의 심플 서베이 기능을 사용하였는데요. 일례로 축산물 업계에선 썰은 고기를 세절육이라는 부르는데 해당 용어가 너무 딱딱하거나 모르는 사람도 있지는 않을까라는 의문이 들었다고 합니다. 그래서 사장님들께 설문조사한 결과 90% 이상의 사장님이 세절육이라는 용어를 익숙하게 사용하고 있다는 사실을 확인했습니다. 결국 세절육이라는 용어를 그대로 사용하게 되었다고 합니다!




버티컬 플랫폼의 내공은 LMF에 있어


LMF란, Language Market Fit의 약자로, 고객의 언어와 고객의 맥락을 이해하고 메시지를 만들 수 있는 힘을 의미합니다. 버티컬한 플랫폼일수록 이 LMF가 중요하다고 하는데요. 예를들어 보통의 커머스라면 가장 중요한 이벤트는 블랙프라이데이일 것입니다. 하지만 미트박스글로벌 같은 경우는 블랙프라이데이보다 더 중요한 날이 소상공인의 날이라고 하는데요. 소상공인의 고충을 공감한 마케팅 캠페인을 통해 고객에게 더 깊게 다가갔고 반응도 굉장히 좋았다고 합니다. 이렇게 우리의 고객을 제대로 이해하는 것이 가장 좋은 마케팅이고 가장 좋은 브랜딩이라고 장준희 실장님은 말씀하십니다.





결국 중요한 것은 관점이다



세션을 요약하자면, 첫 째론 엠플리튜드와 같은 툴을 활용하여 고객 세그먼트를 분류하고 거기서 발생하는 인사이트를 발견하는 것이 중요합니다. 미트박스글로벌은 구매량이 높은 고객일수록 앱의 사용시간은 오히려 짧아진다고 합니다. 단순하지만 강력한 인사이트인데요. 고객에게 마케팅 메시지를 던지고 접근할 때 이점을 많이 고려하게 된다고 합니다.


둘 째로는 데이터 인티머시의 측면에서 우리보다 우리 상품을 잘 아는 고객과는 의미있는 커뮤니케이션이 불가능하다는 것입니다. 서베이와 직접 인터뷰를 꼭 해보고 거기서 많은 인사이트를 발견해야한다고 장준희 실장님께서 강조하셨습니다.





그래서 데이터마케팅이란


데이터 마케팅이란 결국 관점이라고 말씀하셨는데요. 고객에 대한 명확한 관점이 없다면 데이터에 아무런 의미가 없다고 합니다. "데이터는 고객에 대한 매우 흐릿한 이미지를 선명하게 하고, 내부 노이즈를 없게 하며, 디테일한 부분을 되살릴 수 있다"는 말씀을 하시며 세션을 마무리하였습니다.




📺 미트박스의 데이터 마케팅 이야기 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

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

더맥소노미2024 세션 스케치 다섯 번째 포스트입니다.

이번 세션 스케치에서는 미트박스 글로벌이 어떤 방식으로 그로스 마케팅 및 데이터 마케팅 전략을 수립했는지 자세히 알아보도록 하겠습니다. 



 

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.



 

 

 

 



오타 아니고 "B2b" 커머스 플랫폼입니다.

미트박스글로벌 | 장준희 실장


 

미트박스 글로벌은 30만 회원을 보유한 국내 1위 축산물직거래 플랫폼입니다. 사실 과거에 축산 유통이라는 분야는 굉장히 폐쇄적이었고 공급자가 가격을 주도하는 경향까지 있었는데요. 10년 전 등장한 미트박스 덕분에 지금의 축산 유통 시장은 소비자 중심으로 많이 이동 중이라고 합니다.


월간 거래액이 400억, 누적 거래액이 1조 4천억 원을 돌파할 정도로 거대한 플랫폼인 미트박스글로벌에서 마케팅·그로스액션을 어떻게 만들고 있는지 장준희님의 세션을 통해 알아보도록 하겠습니다.

 





 



B2b 플랫폼?


먼저, 눈에 띄는 세션명인 "B2b" 커머스 플랫폼이 무엇을 의미하는지부터 설명해주셨는데요. B2b는 식당, 정육점, 축산 유통 업자 등 소상공인이 주 고객층이라는 의미입니다. 소상공인은 B2C의 고객과 B2B의 Business 고객의 중간적인 성격을 띄기 때문에 "B2b"라는 표현을 사용했다고 합니다.


이건 생각보다 중요한 포인트인데요. B2C 비즈니스 같은 경우 고객은 소비에 목적을 두고 구입(쇼핑)을 합니다. 그렇기 때문에 마케팅 커뮤니케이션 시, 하나의 일관된 컨셉을 구축하는 것이 중요하고, 할인이나 증정, 제휴행사와 같은 혜택을 위주로 메시지를 보내는 것이 일반적입니다. 반면 B2B 비즈니스의 경우 고객은 사업 목적의 거래(계약)를 합니다. 신뢰를 기반으로 한 커뮤니케이션이 필요하며, 고객의 비즈니스를 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다.


B2C와 B2B 성격을 모두 가진 미트박스글로벌의 경우 일관된 컨셉, 혜택, 신뢰, 비즈니스에 대한 이해가 모두 중요합니다. 이 4가지를 동시에 잡기 위해선 어떻게 해야할까요? 장준희 실장님은 그 비결을 데이터 인사이트와 고객 인티머시에 있다고 답했습니다.

 




 

 



데이터 인사이트


 

미트박스글로벌의 데이터 인사이트는 고객이 플랫폼을 어떻게 사용하고 있는지, 구매 현황은 어떠한지 큰 틀에서 파악하는 것에 그 목적을 두었다고 합니다. 왜냐하면 많은 기업이 재구매율을 주요 마케팅 성과지표로 삼고 있는 것에 비해 미트박스글로벌은 일반 사업자 회원의 재구매율이 무려 80%, 구매량 상위 고객의 경우 95%의 재구매율을 나타내고 있었기 때문에 해당 지표를 크게 관리할 필요가 없었습니다.



 



회원 분류 기준 재정립


그래서 우선 회원 분류 기준을 다시 정립하였습니다. 특히 미트박스의 고객인 소상공인 사장님에게 가장 중요한 최상위 지표가 무엇인지부터 고민을 시작하였습니다. 그 최상위 지표를 지반으로 신규 회원가입부터 첫구매, 미구매 재구매에 이르는 여정을 정립하고, 이 중 구매회원을 여러 구매 특성에 따라 분류할 수 있었습니다. 

 





상품의 고유 특성에 데이터를 적용


회원 분류 기준을 재정립한 이후에는 상품의 고유 특성에 데이터를 적용하였는데요. 미트박스글로벌의 주요 상품인 축산물에는 시세라는 개념이 붙습니다. 이 시세 API를 브레이즈에 연동하여 특정 조건의 시세 움직임이 포착되면 고객에게 자동으로 메시지가 발송되도록 하였는데요. 무려 쿠폰이나 할인 메시지보다 더 반응이 좋았다고 합니다. 가격에 영향을 미치는 쿠폰이나 할인보다 오히려 더 반응이 좋았다는 사실이 놀라운데요! 미트박스글로벌은 메시지에 그치지 않고 이 시세 정보를 '미트박스 종합 지수'라는 이름으로 앱 내에서 서비스했다고 합니다. 과거 시세 동향과 변화를 보여줄뿐만 아니라 향후 3개월까지의 흐름을 예측해 제공하는 서비스로 고객들이 미트박스 앱을 더 많이 찾게되고 관련된 개인화 마케팅까지 시도할 수 있게되었습니다. 



 



고객에게 정말로 도움이 되는 마케팅


고객에게 정말로 도움이 되는 가치를 제공하기 위해선 제로파티, 퍼스트파티, 세컨드파티 데이터를 제대로 쌓는 것이 중요하다고 하는데요. 쉽게 말해 기업에는 온라인 설문, 세일즈 방문, 공공 데이터 등 다양한 출처의 데이터가 발생하게 되는데요. 이렇게 여러 형태로 흩어져있는 데이터를 어떻게 결합하는지에 따라서 데이터의 가치가 달라진다는 의미입니다.


사실 아직까지도 많은 기업이 재구매율을 늘리는 것에만 마케팅 목표를 한정하여, 재구매 촉진 메시지를 남발하거나 무분별한 할인 혜택으로 마케팅 캠페인을 진행하고 있는데요. 마케팅에서 데이터가 얼마나 큰 잠재력을 가지고 있고 마케팅의 진정한 목적이 무엇인지 다시 생각하게 되는 것 같습니다.

 




 

 



데이터 인티머시


역시 만나 뵙는 게 최고


데이터 인터머시란 데이터를 통해 고객과 친밀해지는 것을 의미합니다. 장준희 실장님이 생각한 최고의 인티머시 방법은 바로 직접 만나는 것인데요. 사실 상품이 판매된 이후에는 식당, 정육점 사장님이 상품을 어떤 형태로 사용하고 있는지 정확히 알길이 없습니다. 미트박스글로벌은 FGI(Focus Group Interview)와 UT(Usability Testing)를 결합한 형태의 인터뷰를 정기적으로 실시하였다고 합니다.


많은 유저의 의견을 모아야할 때는 직접 만나기 보단 브레이즈의 심플 서베이 기능을 사용하였는데요. 일례로 축산물 업계에선 썰은 고기를 세절육이라는 부르는데 해당 용어가 너무 딱딱하거나 모르는 사람도 있지는 않을까라는 의문이 들었다고 합니다. 그래서 사장님들께 설문조사한 결과 90% 이상의 사장님이 세절육이라는 용어를 익숙하게 사용하고 있다는 사실을 확인했습니다. 결국 세절육이라는 용어를 그대로 사용하게 되었다고 합니다!

 


 



버티컬 플랫폼의 내공은 LMF에 있어


LMF란, Language Market Fit의 약자로, 고객의 언어와 고객의 맥락을 이해하고 메시지를 만들 수 있는 힘을 의미합니다. 버티컬한 플랫폼일수록 이 LMF가 중요하다고 하는데요. 예를들어 보통의 커머스라면 가장 중요한 이벤트는 블랙프라이데이일 것입니다. 하지만 미트박스글로벌 같은 경우는 블랙프라이데이보다 더 중요한 날이 소상공인의 날이라고 하는데요. 소상공인의 고충을 공감한 마케팅 캠페인을 통해 고객에게 더 깊게 다가갔고 반응도 굉장히 좋았다고 합니다. 이렇게 우리의 고객을 제대로 이해하는 것이 가장 좋은 마케팅이고 가장 좋은 브랜딩이라고 장준희 실장님은 말씀하십니다.

 

 



 

 

 



결국 중요한 것은 관점이다



세션을 요약하자면, 첫 째론 엠플리튜드와 같은 툴을 활용하여 고객 세그먼트를 분류하고 거기서 발생하는 인사이트를 발견하는 것이 중요합니다. 미트박스글로벌은 구매량이 높은 고객일수록 앱의 사용시간은 오히려 짧아진다고 합니다. 단순하지만 강력한 인사이트인데요. 고객에게 마케팅 메시지를 던지고 접근할 때 이점을 많이 고려하게 된다고 합니다.


둘 째로는 데이터 인티머시의 측면에서 우리보다 우리 상품을 잘 아는 고객과는 의미있는 커뮤니케이션이 불가능하다는 것입니다. 서베이와 직접 인터뷰를 꼭 해보고 거기서 많은 인사이트를 발견해야한다고 장준희 실장님께서 강조하셨습니다.

 





그래서 데이터마케팅이란


데이터 마케팅이란 결국 관점이라고 말씀하셨는데요. 고객에 대한 명확한 관점이 없다면 데이터에 아무런 의미가 없다고 합니다. "데이터는 고객에 대한 매우 흐릿한 이미지를 선명하게 하고, 내부 노이즈를 없게 하며, 디테일한 부분을 되살릴 수 있다"는 말씀을 하시며 세션을 마무리하였습니다.

 




 

📺 미트박스의 데이터 마케팅 이야기 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.





 

브레이즈, UX(유저경험), 텍소노미, 미트박스, 이커머스