맥싸이트-픽
마케팅과 리테일 미디어
Team MAXONOMY ・ 2024.04.12


맥소노미의 인사이트 픽 ─ 맥사이트픽이 매주 찾아옵니다!
CJ올리브네트웍스의 디지털 마케팅 전문가 팀 맥소노미가 2024년의 다양한 마케팅 트렌드 중 마케터분들과 우선 살펴보아야 될 주요 인사이트를 선정했습니다. 변화하는 디지털 시대를 탐색하고 새롭게 다가올 마케팅 이슈를 파헤쳐 보겠습니다.
2024년 리테일 미디어 시장의 리더는 누구이며, 앞으로는 어떻게 변화할까
리테일 미디어의 등장
리테일 미디어 시장의 확장 그리고 그 시장 내 리테일 미디어를 위한 부가 서비스들의 성장 속도가 심상치 않습니다.
리테일 미디어라는 형식의 광고 채널 등장과 발전은, 샵인샵(Shop-in-shop)과 팝업스토어의 활성화가 주요히 작용했다고 볼 수 있습니다. 예전처럼 제한된 기간에만 특정 브랜드의 상품만을 대상으로하는 단순 이벤트성 시장이 아닌, 리테일이라는 산업 공간 자체에 다양한 형태로의 상품과 서비스들이 노출될 수 있는 광고 공간(場)이었다는 사실을 일깨도록 재해석 된 결과물이 된 것 이지요.
이런 리테일 공간에서 다양한 미디어를 경험한 소비자들이 직접 자신들의 소비 전후 경험과 제품에 대한 의견등을 퍼트리는 전달자의 역할을 자연스럽게 하게 됨으로써, 팝업스토어와 같은 리테일의 공간이 매체로 정의될 수 있고 다양한 상업 공간들이 조합되는 미디어라는 채널이 리테일과 만나 더 빠른 확산을 일으키게 된다는 것 입니다.
이를 받아들이는 디지털 환경 또한, 리테일 미디어가 가지는 거대한 광고 시장 잠재력을 놓칠 수 없다고 판단하고 있습니다. 더군다나 이전 맥사이트픽 포스트에서 말씀드린 것 처럼 개인정보 보호 정책의 변화와 규제 그리고 그에 따른 써드파티 광고의 축소는 리테일 미디어라는 광고 시장을 발견한 기업과 마케터들에게 반갑기만 한데요.
북미 리테일 미디어 시장의 확대
1962년 처음 설립되어 1990년대 미국 유통업체 1위로 등극한 월마트는, 2022년도 기준에 4,996억달러의 매출을 발표하며 유통소비재 산업군에 절대적 강자로 자리합니다. 북미 유통업계 대표 브랜드인 코스트코(Costco)와 크로거(Kroger)의 양사 매출을 합친것보다도 월마트의 매출 규모는 훨씬 큰데요. 또한 온라인 유통업계와의 비교에서도 이커머스 공룡으로 불리우는 아마존(amazon)의 매출보다 2배가량 더 높은 매출을 올렸습니다.

한 때는, 아마존의 진출로 오프라인 유통시장에서만의 강점을 지녔던 월마트가 위기에 놓일 것이라는 예측이 늘어났으나 이는 잠시일 뿐, 이커머스 회원제인 월마트플러스를 런칭하며 미국 전역의 월마트 스토어 및 물류센터를 기반으로 당일 배송 서비스 제공을 통해 가볍게 점유율을 회복했습니다.
이런 월마트가 2021년 발표한 월마트 커넥트(Walmart Connect)라는 이름으로 광고 사업에 진출하고, 2024년 2월에는 TV 기업 비지오(Vizio)를 23억 달러, 우리나라 돈으로 약 3조원에 해당 기업을 인수했습니다. 유통소비재인 월마트가 가전 기업 이자 자체적인 TV 운영체제, 스마트캐스트를 가지고 있는 비지오 인수를 결정한데에, 고객과의 접점 확대로 더 많은 광고주들에게 기회를 제공하겠다는 포부를 월마트의 세스 댈레어(Seth Dallaire) 부사장이 직접 밝히기도 했는데요.
덧붙여, 온오프라인 매장을 방문하는 고객들에게 노출될 상품과 서비스들이 얼마나 더 효과적으로 그리고 효율적으로 소비자에게 전달될 수 있는가 그리고 이렇게 전달받은 광고 상품들은 실제로 자사 고객들에게 도움이 되는가하는 등의 의문점을 해결하는 방안을 찾기 위한 일원으로 해석해볼 수 있습니다.
그리고 그러한 광고를 노출 시킬 고객을 구분한 후에는 온, 오프라인의 제한없이 월마트 자신들만의 리테일 영역안에 소비자와 광고를 연결시킬 접점들을 무궁무진하게 만들어낼 수 있다는 것 이지요.
리테일 미디어 선점을 위한 월마트의 넥스트 타겟
다시 말해, 조금전 언급된 월마트의 가전 기업 인수는 월마트에서의 가전 제품 판매 증대를 목적으로 하는 것이 아닌 월마트의 광고 사업 다각화 측면이자 리테일 미디어 산업의 주도권을 확보하기 위한 것이 분명합니다.
특히나 오프라인과 온라인을 넘나들수 있는 플랫폼 안에서의 광고 시장 점유를 위해 월마트가 가전 기업 비지오를 인수하게 만든 가장 큰 요인은, 스마트TV가 있었습니다. 스마트TV는 미국 전역 가정내 빠르게 보급되고 있으며, 모바일 환경과는 또 다른 방식으로 고객과 소통이 가능합니다. 월마트는 이런 스마트TV 플랫폼 영역으로의 패러다임이 변하고 있음을 알아차리고, 해당 미디어의 우위 선점을 위한 전략적 움직임을 보인 것이죠.
일반 TV를 통해 송출되는 TVCF 광고의 쇠퇴로, 정통 TV 매체의 힘은 한없이 줄어 들고 있지만 영상 콘텐츠가 옮겨간 각각의 디지털 플랫폼안에서의 영향력은 여전히 강합니다. 쉽게 말해 이제는 방송사가 제작한 방송 콘텐츠가 TV로는 많이 소비되지 않지만, 이를 유튜브나 넷플릭스를 통해서는 여전히 많이 소비되고 있다는 것입니다.
또한 각 가전기업이 운영하는 TV운영체제, 즉 TV 플랫폼들의 하드웨어 중심의 수익구조에만 집중하던 옛날과는 달리 가전기업 또한 소프트웨어의 판매를 통해 다양한 기업과의 콘텐츠 그리고 어플리케이션 다변화를 꾀하고 있습니다. 이를 통해 지속적인 수익 창출이 가능하다는 것은 벌써 온라인과 모바일 시장에서 잘 증명되었죠.
시장에 들어온 소비자들이 직접 콘텐츠를 소비하며 데이터를 남긴다는 점도 큰 사업적 매력이 있습니다. 해당 데이터를 면밀히 분석하면, 광고주에게 판매할 수 있는 상품으로 변합니다. 이런 사업의 연결성들로 인해 리테일 미디어 시장의 확장은 기업과 기업의 마케터 그리고 소비자들 전체가 온,오프라인 채널을 통해 참여를 만드는 공간의 모습을 갖추게 되었습니다.
이렇듯 플랫폼에서의 미디어들이 점차 리테일 산업군에 의해 지배되고 있다는 점을 인지했을 때, 커머스 분야에서의 리테일 미디어가 조금 더 쉽게 이해 될 수 있을 것 같습니다.
디지털시장 속 리테일 미디어의 영향
현재 디지털 분야에서의 리테일 미디어는 일반 소비자들이 제일 먼저 접하는 포털사이트에서부터 각 리테일사들이 운영하는 온라인, 모바일 공간에서 고객을 맞이하고 미디어를 이용해 광고가 효과적으로 집행 될수 있는 고도화 방안을 찾고 있습니다.

(이미지 출처: eMarketer | InsiderIntelligence.com)
온라인, 모바일상에서의 확보된 인벤토리를 가지고 광고 운영을 대행하던 미디어렙사보다 더 확실한 고객데이터 활용이 가능한 리테일사들은 자신 고객들의 데이터 가치와 이 가치를 활용한 광고 성과에 대해 가시성을 제공해야한다는 색다른 임무가 생겨났습니다.
사실 리테일 미디어는 앞으로 광고의 역할을 포함해 다양한 소비자들이 시공간에 제약없이, 언제나 접근가능한 디지털 공간에서 다음 구매 여정으로 안내해줄 가이드로 탈바꿈 가능하다는점이 리테일 미디어가 가진 가장 큰 잠재력이라는 것을 이번 포스트를 통해 마케터분들에게 꼭 강조 드리고 싶은 부분입니다.
변화되는 리테일 미디어 시장 속 주요 관점
- RMN(Retail Media Network)를 위한 리테일 사의 데이터 수집과 활용 그리고 관리의 중요성 증대
- 리테일 미디어 운영을 위한 전문 에이전시 그리고 광고 플랫폼과 연계 판매될 수 있는 리테일 미디어 광고 상품으로의 전환 가속화
- 광고주를 위한 자사 리테일 고객 데이터 가치 공유 및 리테일 미디어의 성과 측정 방법 제시
디지털 채널로 확보된 고객 데이터들을 광고에 반영하는 방법과 그에 따른 결과물은 오프라인 채널로 반드시 이어지며, 리테일 미디어의 발전으로 인해 디지털과 오프라인의 광고 경계를 허물어 버릴 수도 있다는 시사점을 기반으로 각 기업마다 앞으로의 온,오프라인 마케팅 방향의 기준을 만들 수 있다는 부분이 마케터와 브랜드에게 직면한 과제가 될 것입니다.
🚩 맥소노미가 PICK한 이유!
실제로 퍼스트파티 데이터와 써드파티 데이터의 가치를 비교 했을 때, 소셜미디어를 통한 광고의 효용성 저하에 대해 많은 이들이 공감하는 만큼, 리테일 미디어를 매개로 보다 밀접한 소비자와의 관계 그리고 고객과의 정확한 소통을 수행하는 것이 긍정적인 매출 결과를 만들어낸다는 사실을 충분히 확인하고 있습니다.
리테일 미디어의 중요성을 알게 된 지금, 각 산업에서는 리테일 미디어를 더욱 잘 활용하기 위한 수단과 방법을 찾고 있습니다. 리테일 미디어를 가장 간단하게 접근해볼 수 있는 방법은 초기 마케팅 시장의 모습처럼 유통 시장 변화를 관찰하는데 소홀히 하지 않고, 특히 마케팅 실무자 분들이 누구보다 빠른 시장 변화를 감지하며 이를 통해 서비스와 제품 기획, 영업측면으로까지 포괄하여 시장과 소비자의 요구를 반영하는 것입니다. 예전처럼 제품을 잘 이해하고, 소비자만을 잘 이해하는 범위를 벗어나 브랜드와 제품 그리고 소비자로 구성된 시장 자체가 반영된, 리테일 미디어까지도 잘 활용해야하는 것이죠.
' 마치 마케팅이 처음 등장한 시기에 유통 시장 변화 관찰을 통해 서비스와 제품 기획까지도 그 역할이 주어졌던 것처럼, 리테일 미디어 시장이 확장되는 상황 속에 마케터의 업무 영역 확장은 필연적일 수 밖에 없다.' 정도로 이번 포스팅을 정리할 수 있을 것 같습니다.
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[AI시대로 들어선 마케팅]
다음 포스트에서는 AI시대에 접어들고 있는 현 단계에 과연 AI는 마케터에게 한줄기의 빛이 될 것인지 또는 벼랑끝으로 내몰것인지 AI와 마케팅에 대해 이야기합니다.

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[더맥소노미2024 세션 스케치VII] 생성 AI 시대에 고객경험 제고를 위한 AI프로덕트 활용법 가이드
더맥소노미2024 세션 스케치 일곱 번째 포스트입니다. 이번 세션 스케치는 배달의민족을 서비스하는 '우아한형제들'이 AI를 어떻게 활용해서 시스템에 녹이고 고객경험을 개선하였는지 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. 생성 AI 시대에 고객경험 제고를 위한 AI프로덕트 활용법 가이드우아한형제들 | 이봉호 데이터사이언티스트 AI & CX(Customer Experience)먼저, 이봉호님은 우아한형제들의 데이터 과학자로서 마케팅 성과분석, KPI 수립, 수요예측, 인과추론 등의 업무를 수행하고 있으십니다. 그리고 최근에는 AI를 비즈니스에 적용하는 방법을 찾는 업무를 수행했다고 합니다. AI와 CX는 서로 뗄래야 뗄 수 없는 관계인데요. CX의 프레임워크에는 고객, 전략, 마케팅, 프로세스 등 여러가지 요소가 있고 그중 시스템은 CX의 핵심 요소이자 AI와도 관련된 부분이기 때문입니다. Data Centric ApproachAI 트렌드최근 많은 빅테크 기업이 앞다투어 LLM(대규모 언어 모델)을 출시하고 데이터센터를 건설하는 등 AI 분야에 많은 투자를 하고 있습니다. 왜 많은 테크 기업이 AI에 투자하고 이에 유저들이 환호하고 있는 것일까요? 이봉호님께서는 '활용처를 고민할 필요가 없기 때문'이라고 말합니다. 다른 서비스와 다르게 LLM은 다양한 명령어를 통해 다양한 목적에 활용할 수 있기 때문인데요. 그렇다면 모든 회사는 경쟁력을 위해 생성형 AI를 만들어야할까라는 생각이 들 수도 있지만, 사실 쉽지 않은 일입니다. 우선 초기 훈련 비용만 100만달러, 한화 약 1,300억 원이 들어가며 이후 관리하고 개선하는데 훨씬 더 많은 비용이 발생합니다.그래서 많은 기업에서 산업별 특화된 AI를 개발하는 전략을 취하고 있습니다. 대형 모델을 개발하는 것보단 비용이 저렴하며, 특정 사용 목적에 훨씬 용의할 수 있기 때문이죠. 여기까지 듣다보면, 나도 앞으로 변화하는 AI시대에 적응하기 위해 AI 개발을 배워야하는 생각이 들 수도 있지만, 전혀 그럴 필요가 없습니다. 그 이유는 포스팅 끝 부분에서 확인할 수 있습니다! 우리는 데이터를 제대로 활용하고 있는가우리는 BPS, 리텐션, 이탈률 등의 지표를 사용해서 마케팅 성과를 측정하고 있습니다. 이런 지표가 의미없는 것은 아니지만, 최근 연구에 의하면 이 보다 더 강력한 방법이 있습니다. 그것은 바로 데이터를 여러 측면에서 반복해서 관찰하고 측정하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 기존에 발견하지 못했던 개선점을 발견할 수 있을뿐만 아니라, 심지어 브랜딩 성과까지도 측정 가능하다고 합니다. 브랜딩은 성격상 그 성과를 측정할 수 없다는 것이 지금까지 마케팅에서의 통용되던 생각이었지만, 해당 브랜드가 온오프라인에 반복해서 관찰 가능한지 측정하여 그 성과를 측정할 수 있다고 합니다.KDD 2021 스포티파이 세션에서는 스포티파이가 고객 경험을 개선할 수 있었던 방법을 공유되었는데요. 여기서도 마찬가지로 고객이 반복적으로 보여주는 태도를 측정하고 고민하여 KPI를 찾고 그 KPI를 달성하니 고객 경험이 실제로 개선되었다고 설명합니다. Data Centric ApproachAI 컴포넌트는 크게 3가지로 나눌 수 있는데요. Data(데이터), Model(모델), Operation(오퍼레이션)입니다. 데이터, 모델, 오퍼레이션의 각 관점에서 고객경험을 어떻게 정의하고 어떻게 매칭 시키냐에 따라서 AI프로덕트를 활용한 고객 경험 개선과 변화 정도가 달라지는데요. 사실 지금까지는 이 중 모델에 대한 투자가 활발했던 경향이 있습니다. 빅테크만큼 투자여력이 있다면 모델에 투자하는 것은 합리적일 수 있습니다. 투자한 만큼 성능을 보여주니까요. 하지만 시간이 지나면 개발에 필요한 시간이 기하급수적으로 증가하고 성능 개선에 한계가 발생합니다.그래서 이봉호님이 제안하는 것은 데이터에 대한 투자입니다. 이를 두고 앤드류 응 고수는 'Data Centric Approach'라고 명명했는데요. 데이터를 중심으로 접근하는 것을 말합니다. 더 자세히는 데이터의 양과 질에 집중해서 문제를 개선하는 것을 말합니다. 많은 기업이 자사에는 많은 데이터가 있다고 자부하는 경향이 있는데요. 하지만 이는 보통 운영 데이터를 두고 말하는 경우가 많습니다. 운영데이터와 학습 데이터는 질적인 측면에서 다르다고 할 수 있습니다. 같은 목적인 데이터끼리 묶어주거나 오답이 있는지 확인해보는 절차 즉, 관점이 포함되는지가 중요합니다. 물론 많은 비용을 들여서 데이터의 질을 무시하고 많은 양의 데이터를 중심으로 AI를 개발할 수도 있습니다. 하지만 그만큼 많은 비용이 들어갈 것이고, 그 비용대비 유의미한 효과를 거두는 것은 상당이 어려운 일입니다. 마라순두부는 한식일까 중식일까배민 검색창 개선하기이봉호님은 어느날 배달의민족 검색 기능이 굉장히 약하다는 것을 인지하였다고 합니다. 예를들어 짜장면을 먹고 싶어서 검색창에 '짜장면'이라고 검색을 하였는데 짬짜면, 불타는 쫘장, 달달짭짤면 등과 같이 가게 사장님이 설정한 자유로운 명칭의 짜장면이 검색되지 않았던 것이죠. 이에 이봉호님은 배민에서 판매되는 모든 종류의 메뉴를 카테고라이징해보자고 제안하였습니다. 정말 특이한 음식을 제외한다면 어느 정도 큰 틀 안에서 분류가 가능할 것이고 검색기능 개선, 메뉴별 통계 등 여러가지 유의미한 성과를 달성할 수 있을 것이라고 생각했습니다.하지만 이 작업을 사람이 수동으로 한다고 계산하면 10명이서 2년 정도 걸리는 일이었다고 합니다. 시간과 비용이 엄청나게 소모되는 일이었는데요. 이에 NLP(Natural Language Processing)를 적용한 머신러닝 기술을 활용하여 카테고리 분류 작업을 하였고, 그 결과 MM(Man Month) 기준으로 93.65% 나 절감할 수 있었다고 합니다. 관점이 중요하다해당 프로젝트 초기에는 고객에게 나가는 데이터인데 AI가 판단한 결과를 어떻게 믿고 사용하냐는 이야기를 많이 들었다고 합니다. 그래서 프로젝트 초기에는 AI가 판단했을 떄 정답일 확률 99%인 것만 반영하고 나머지는 사람이 검사하는 방식으로 진행하였다고 합니다. 이후 사람의 오류 확률과 AI의 오류 확률을 비교해서 설득력을 얻고 자동화 레벨을 점차 올릴 수 있었고 해당 성과를 만들 수 있었다고 합니다.물론 AI가 만능은 아닙니다. 돼지김치찌개를 돼지고기랑 김치찌개 중 어떤 것으로 분류할지에 대해 사람은 '둘다 하면되지'라고 쉽게 결론 지을 수 있지만 AI는 그렇지 않습니다. 여러가지 결론을 도출하라는 관점을 주입받지 못했기 때문입니다. 관점이라는 것은 AI를 통해 해결하고자하는 답의 방향을 말합니다. 그 답은 경영에서 MECE의 조건을 갖추면서, 복잡하지 않아서 AI에게 쉽게 전달해줄 수 있어야 합니다. 그런 관점을 명확하게 갖추면 AI 개발에 많은 돈을 투자할 필요가 없다고 합니다.실제로 검색창 개선을 프로젝트 시간의 70% 가량은 돼지김치찌개가 돼지고기인지 김치찌개인지 싸우는 것으로 보냈다고 합니다. 모델 개발에 투자하는 것보다 이런 근본적인 데이터 관점을 먼저 해결하는 것이 효율적 일 수 있습니다. 결국 인간이다Chat GPT의 오픈 AI가 캐냐의 노동자에게 2달러 미만의 시급을 주고 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)를 활용하고 있다는 기사를 보신 적 있나요? RLHF는 '인간 피드백을 통한 강화 학습'이라는 뜻으로 쉽게 말해 사람이 반복해서 AI 생성물에 피드백을 줌으로써 AI 성능을 개선하는 것을 말하는데요.윤리적 논란 등을 뒤로 하고 여기서 얻을 수 있는 사실은 오픈AI처럼 앞서나가는 AI기업에도 결국 사람이 필요하다는 것입니다. 데이터를 가지고 어떤 답이 나오기를 바라고 어떤 비즈니스 임펙트를 만들고 싶은지 고민하고 데이터 거버넌스를 수립할 필요가 있습니다. 데이터를 생성하는 것도 소비하는 것도 활용하는 것도 인간이기 때문에 굳이 만능 AI를 사용하지 않고 최소한의 모델을 활용해서 문제를 해결할 수 있습니다. 고객으로부터 발생한 데이터를 통해 고객 경험을 개선하는 것도 마찬가지겠지요. 📺 우아한형제들의 데이터 마케팅 이야기 전체 영상 보러가기팀 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.





