맥싸이트-픽
마케팅의 새로운 정의: 팬덤 형성 Part.3
Team MAXONOMY ・ 2024.08.01
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.
마케팅의 새로운 정의: 팬덤 형성
#3 팬덤 문화 형성하기
들어가며
맥사이트픽 팬덤 시리즈를 달려오며 팬덤의 정의를 살펴보았고, 다양한 산업군으로 팬덤 문화가 확산되며 팬덤이 바꿔버린 시장 사회의 모습까지 살펴 보았는데요. 앞으로 각 브랜드는 여러 팬덤에 속해있는 소비자들을, 자신들의 제품과 서비스의 팬덤으로 만들 수 있는 방법을 찾는 것이 핵심 경쟁력이 될 것입니다.
최근 모 기업 총수가 계열사 경영진들을 대상으로 아래와 같은 주문을 했는데요.
"예상못한 위기 닥쳐도 지속성장하는 기업 만들자"
이는 여러 뉴스 기사의 제목으로 실릴 정도로 시장의 큰 공감을 형성하였습니다. 여기에 대한 해답으로 저는 '팬덤 구축'을 제시하고 싶습니다. 물론 기존 사업의 경쟁력 강화, 글로벌에서의 부가적인 수익 창출, 미래 산업 성장을 위한 신사업 도전 등 지속성장 기업을 만들기 위한 다른 방법도 많지만 기본적으로 이 모든 것은 기업을 찾는 고객 즉 팬덤이 있어야만 가능한 것 입니다. 예상 못한 위기에도 묵묵히 기업을 응원하고 지지하는 소비자가 있다면 힘들고 어려운 환경에서도 지속적인 성장이 가능할 것입니다.
팬덤 시리즈 마지막 편으로는 이러한 팬덤 형성에 반드시 필요한 필수 조건들을 알아보려 합니다.
신뢰 형성하기
팬덤은 기업의 가장 소중한 자산이지만 결코 돈만으로는 만들 수 없는 자산입니다. 실제 어떤 기업은 가짜 팬덤을 구매해서 가짜 여론을 조성하는 행위를 하곤 합니다. 하지만 현시대의 성숙한 소비자는 이런 가짜 팬덤이 만들어낸 여론과 리뷰를 속속히 골라낼 수 있습니다. 크게 이유도 없이 좋아요 100만개를 받은 상품이 있다면, 가짜 팬덤이 섞여있지 않은가 의심부터 하죠. 팬덤 문화가 성숙해져 갈 수록 팬덤 안에서 신중한 소비자 비중이 늘어나고 있습니다.
이런 배경에는 유튜브와 같은 강력한 영향력을 보여주는 채널에서 자신의 팬덤(구독자)을 기만한 발생한 일련의 사건들이 있었기 때문인데요. 2020년초반 큰 규모의 구독자를 보유한 유튜버들이 소개하는 상품과 서비스가 협찬을 받거나 광고계약을 했음에도 마치 이를 직접 구매한 것 처럼 이야기하며 제품을 적극 홍보하는 방식, 일명 뒷광고에 파장이 일어났습니다. 이로인해 대중들이 흔히 알고 있던 많은 유튜버들이 자진하여 방송활동을 중단하고 자신의 잘못을 인정하며 사과문을 올리는 큰 파장이 일어나게 됩니다.
꾸준히 콘텐츠를 올리고 착실히 소통하며 쌓아왔던 신뢰를 한순간에 없애버린 어리석은 행동 이었습니다. 구독자 모두 자신의 팬이기 때문에 잘못된 행동도 옹오해줄 것이라 생각하였거나, 떳떳하지 못한 행동에도 자신을 지지하는 팬이 있을 것이라 잘못 믿었던 탓일 겁니다.
신뢰는 팬덤을 형성하고 유지하는 데 가장 중요한 요소입니다.
경험 여정 설계하고 팬덤 확장하기
이 ‘신뢰’라는 필수 조건을 충족한 다음에는 팬덤과 브랜드 간의 즐거운 경험이 공유될 수 있도록 경험 여정을 설계하고 팬덤을 확장해야 합니다. 몇 몇 적극적인 팬은 이러한 여정을 자체적으로 만들기도 합니다. 이때 브랜드는 그런 팬덤의 의견을 적극 수용하여 이를 더 많은 대중 고객들(잠재 팬덤)에게도 브랜드 경험을 권유해야 하는데요.
반복적인 행동을 학습하게 되면 브랜드간의 친밀도는 증가하게 될 확률이 높기 때문에 이러한 팬덤 여정을 브랜드가 잘 설계 해놓게 된다면, 일반 고객들은 보다 쉽게, 보다 빠르게 팬덤의 모습으로 바뀌게 될 것입니다.
소비자를 중심으로, 고객을 우선으로 디자인된 브랜드의 경험을 마다하는 고객은 없을 것이며, 팬이라면 이를 자신의 소비 여정에 어떻게 가져와야 더 재미있는지를 손수 변형해보고 또 이를 주변 팬덤으로 전파시킬 것입니다.
팬덤 굳히기
팬덤을 또 다른 말로 덕후라 일컫기도 하는데요. 이전에 덕후라는 단어는 일본의 오타쿠를 일컫어, 일부 문화 또는 특정 취미에 빠져있는, 다소 폐쇄적으로 소통하는 그룹을 뜻하기도 했으나, 현재는 이들 또한 팬덤 문화를 형성하는 일원으로 다소 완화된 이미지로 바뀌었습니다. 덕후문화에서는 다음과 같은 말이 있는데요.
"최애는 바뀌는 것이 아니라 쌓이는 것이다"
최애(최고로 애정하는 캐릭터를 지칭하는 말)가 쌓인다 것이 무슨 뜻일까요? 자신의 취향과 잘 맞기만 한다면, 경험하지 않았던 새로운 브랜드, 상품, 콘텐츠라 하더라도 충분히 받아들일 준비가 되어 있다는 뜻으로 보입니다. 다시말해 새로운 것으로 내 취향을 바꾸는 것이 아니라, 내가 속한 팬덤과 연관된 것이라면 차곡차곡 쌓아가며 자신의 팬덤을 더욱 견고히 한다는 것입니다.
하나의 고객를 두고 무한경쟁을 해야 했던 기존의 자본주의와는 다른 양상인데요. 팬덤은 자신이 좋아하는 것을 표출하기 위해 시간과 노력을 아끼지 않으며 물질적 지원까지도 아까워 하지 않는 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 확률형 뽑기로 인한 출혈에도 자신의 최애가 나올때까지는 끊임없이 뽑기에 참여 합니다. 그리고 이를 낭비라 생각하기 보다는 마지막에 최애를 소유하게 되는 여정까지 이를 추억으로 소중히 여길 수 있는 강력한 팬덤이 기업과 브랜드의 미래를 좌우하는 소비 시대에 저희는 살아가고 있습니다.
그러므로 경쟁사를 의식한 마케팅 활동을 하기보다는, 팬덤만의 소통 공간을 마련하고 팬덤만의 추억을 쌓는 것이 팬덤 형성을 위한 마지막 조건이라 할 수 있습니다. 이 공간은 온오프라인에 관계없이 팬덤이 언제 어디서나 자유롭게 참여하여 서로의 커뮤니티가 형성될 수 있는 조건이면 충분합니다.
최근 디지털에 능숙한 팬들이 가상의 공간안에서의 소통을 가장 많이 하고 있긴하지만, 반드시 가상안에만 머물러 있기를 원하지는 않습니다. 팬덤은 언제나 새로운 경험과 콘텐츠를 원하고 있기 때문에, 이를 제공해줄 수 있는 팝업스토어와 같은 물리적 공간도 특별하고 효과적인 공간이 될 수 있죠. 팬덤은 언제나 앞다퉈 이러한 공간을 찾아가고 또 경험을 공유하고 싶어하는 특성을 갖고 있다는 사실도 잊지 않아야 합니다.
🚩 맥소노미가 PICK한 이유!
이번 포스팅에서는 크게 3가지로 팬덤형성을 위한 필수 조건을 알아보았습니다.
1. 신뢰 형성
2. 경험 여정을 통한 팬덤 확장
3. 팬덤만의 공간을 제공하고 팬덤 굳히기
총 파트3까지 연재되었던 팬덤시리즈는 여기서 마무리합니다. 파트1을 통해 팬덤이란 무엇을 말하는지를 알게되었고, 파트2를 통해 팬덤 문화가 산업을 어떻게 바꾸고 있으며, 앞으로 기업 생존에 있어서 얼마나 중요하게 작용할지를 알아보았습니다. 그리고 이번 마지막 파트에서 팬덤 문화를 형성하기 위한 상세한 방법까지 알아보았습니다. 이렇게 많은 인사이트를 둘러보았지만, 팬덤을 형성하는 일은 쉬운 일이 아닙니다. 절대 하루아침에 이루어지지 않죠. 장기적이고 진실된 계획을 통해서 점진적으로 팬을 만들어나가야 합니다. 모든 기업이 자신만의 팬덤을 갖출 날이 오기를 기대하며 이번 시리즈를 마치겠습니다.
팀맥소노미
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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