애드테크 역시 차이나게! 차이커뮤니케이션 Technology

15년 노하우가 담긴 차이의 독자 애드테크 솔루션들과 그 안에 담긴 스토리를 함께 살펴본다.

차이커뮤니케이션을 한 마디로 표현하자면 애드테크(AD-Tech) 기반의 디지털 종합 광고회사라 할 수 있다. 여타 디지털 에이전시보다 일찍이 애드테크에 주목해 자체 솔루션을 구축하며 그야말로 ‘차이’나는 퍼포먼스 성과를 보여왔기 때문이다.


차이의 남다른 애드테크 솔루션

① 통합 디지털 마케팅 플랫폼, CUBE

세일즈 극대화를 위한 통합 디지털 마케팅 플랫폼 큐브(CUBE)는 성과 측정부터 오디언스 타겟팅까지 마케팅에 필요한 다양한 기능으로 구성되어 있다. 인공지능으로 캠페인 별 미디어 최적화가 가능하며 실시간 성과측정을 통한 매체 제어가 가능하다. AI 마케팅 분석, 광고 관리 자동화, 데이터 분석 관리, 애드 데이터 익스체인지 등으로 구성되어있다.

② 소셜 데이터 인텔리전스 플랫폼, CINDI

신디(CINDI)는 소셜 마케터에게 데이터 기반의 브랜딩 목적에 최적화된 마케팅 전략을 제안하는 플랫폼이다. AI기반의 신디봇의 분석 결과를 바탕으로 보다 높은 성과를 내기 위한 콘텐츠 전략을 제시한다. 또한 인스타그램, 유튜브와 같은 다수의 소셜 계정을 따로 관리 해야하는 불편함을 줄이고, 동시에 관리하고 통합 분석하여
새로운 인사이트를 도출할 수 있도록 돕는다. 또한 소셜 상에서 높은 참여를 이끌어내는 콘텐츠 제작에 도움을 주고, 최적의 인플루언서를 추천해준다.

③ 브랜드 마케팅을 위한 빅데이터 분석 플랫폼, CURADAR

큐레이더(CURADAR)는 AI를 통한 빅데이터 분석으로 퍼포먼스 마케팅 진행 시 트래픽 유입, 전환율을 향상시켜준다. 애드카피 추천, 캠페인 실시간 모니터링, 키워드 인사이트 최종 리포트, 모바일 검색과 개인화된 검색 트렌드를 정밀 분석하여 브랜드 및 퍼포먼스 캠페인이 최적화 될 수 있도록 추천 시스템으로 개발되었다.

④ 페이스북 광고 플랫폼, CUFID

큐피드(CUFID) 쉽고 간단한 페이스북 광고 최적화 솔루션이다. 큐브 데이터 연동을 통한 커스텀 마케팅 집행이 가능하며, 쉽고 빠른 One Stop 멀티 애드셋 생성 및 자동화, 사용자 맞춤형 보고서를 제공해 자유도 높은 시각화 리포팅 Tool을 제공한다.

⑤ 제휴 마케팅을 위한 통합 관리 시스템, ALLIANCE

얼라이언스(ALLIANCE) 플랫폼은 차이의 독자 제휴 매체의 통합 성과 지표관리가 가능하며 제휴 프로모션을 통한 KPI 상승에 기여하는 플랫폼이다. 미디어와 소재의 실시간 성과 분석기능과 24시간 보안 모니터링 및 데이터 암호화 기능으로 구성되어 있다. 현재는 업계 1위 금융 보험 업체들에 차이 얼라이언스 플랫폼이 적용되어 있기도 하다.

⑥ 온·오프라인 데이터 통합 플랫폼, AD Circle

애드서클(AD Circle)은 디지털 데이터와 ATL데이터, 커스텀 데이터의 통합으로 브랜드 전체 캠페인의 상관관계를 분석할 수 있는 플랫폼이다. AI 인공지능을 활용한 기간 별, 매체 별 광고 데이터 (광고비, KPI) 예측 기능을 통해 KPI를 달성하기 위한 광고비를 예측할 수 있어 효율적인 운영을 가능케하며, 브랜딩 데이터와 세일즈 데이터의 통합을 통해 채널 별 역할 및 목표를 제시함으로써 ATL과 BTL의 상관관계 분석으로 IMC 분석이 가능한 플랫폼이다.


INTERVIEW

광고, 마케팅 분야에서 애드테크의 활용이 점차 확대되고 있습니다. 애드테크에 대한 이해 및 니즈가 높은 클라이언트도 많을 것 같은데요, 최근 국내외 애드테크 분야의 화두는 무엇인가요?

아무래도 최근에는 머신러닝, 딥러닝에 대한 관심이 높을 수 밖에 없는데요, 성과를 최적화하고 개선하는 데 애드테크를 활용하는 측면에서 갈수록 머신러닝과 딥러닝의 궁극적 목표인 자동화에 대한 관심이 높아지고 있죠.

자연스럽게 인공지능 기반으로 시선이 옮겨가고 있습니다. 또 광고 데이터를 기반으로 머신러닝된 결과값들이 현재는 캠페인에 적용돼 성과를 개선하고 있다면, 향후에는 IOT 기기와도 연결될 것으로 보입니다. 가장 쉬운 예로는 인공지능 스피커를 들 수 있겠는데요, 물론 지금 당장은 표준화되지도, 생태계가 활발하지도 않지만 음성 기반 TTS(Text to Sound)를 머신러닝해 결과를 추천해주거나 큐레이션해주는 분야가 앞으로 더욱 활발해지지 않을까 생각합니다. 특히나 음성기반 디바이스에 익숙한 Z세대가 시장의 주 소비층으로 성장할 때가 되면 더욱 그렇겠죠.


현재 일반 소비자가 생활에서 가장 쉽게 접할 수 있는 애드테크 사례로는 어떤 것들이 있을까요?

가장 대표적인 예로 구글의 애드센스가 있습니다. 이 서비스는 광고주가 구글에 광고 요청을 하면, 구글은 웹 사이트 및 블로그 등에 광고를 게시합니다. 이 때 중요한 부분은 요청 받은 광고를 아무에게나 노출하지 않는 건데요, 구글의 웹 분석 기술을 이용해 광고를 통해서 제품을 구매할 만한 사용자에게만 노출합니다. 만약 사용자가 노트북에 대해 평소에 자주 검색을 했다면 사용자가 보고 있는 웹 페이지에는 노트북과 관련된 광고가 주로 게시됩니다. 이 밖에 소셜 광고의 사례로는 페이스북이 있습니다. 페이스북이 보유한 사용자의 성별, 나이, 관심분야 등 방대한 사용자 데이터를 기반으로 사용자의 관심을 끌만한 광고를 네이티브 형식의 광고로 노출시키고 있는 데 이러한 것들이 일상 속 애드테크 사례라고 할 수 있겠네요.


한편에서는 과도한 타깃팅 광고에 대한 피로도를 이야기하기도 하는데요, 이 부분에 대해서는 어떻게 바라봐야 할까요?

아쉬운 지점이라고 생각합니다. 물론 모든 타깃팅 광고에는 프리퀀시(Frequency) 적용이 있는데, 이 관리가 제대로 이루어지지 않을 때 소비자의 광고 피로도가 높아지는 측면이 있습니다. 예를 들어 몇 번 반복해서 보여주었는데도 구매가 없을 시, 다른 상품이 노출되면 되는데 그래도 살 때까지 계속해서 보여주거나 심지어는 이미 구매한 상품이 보일때도 있죠. 사실은 플랫폼의 잘못이라기 보다는 마케터가 운영에 소홀한 부분이라고 생각합니다. 앞서 구글 예시를 들기도 했지만, 지난해 차이커뮤니케이션이 구글 프리미어 파트너 어워드에서도 특정
그룹에게는 광고를 노출하지 않는 디마케팅(Demarketing)을 보여준 바도 있거든요. 마케터의 역량 그리고 각 회사에서 보유하고 있는 애드테크 기반의 역량 차라고 볼 수 있습니다.

차이커뮤니케이션은 그 동안 국내 애드테크 선도기업으로 그 입지를 다져왔습니다. 그동안 어떤 노력들을 해 오셨고, 현재 애드테크 분야에서 차이커뮤니케이션만이 지니고 있는 강점은 무엇인지 궁금합니다.

차이커뮤니케이션의 강점은 광고 성과를 측정하고 데이터를 관리하는 자체 플랫폼을 보유했다는 것입니다. 여러 회사에서도 플랫폼을 표방하지만, 자사 플랫폼이 아닌 서드 파티를 가지고 화이트 라벨링 하는 경우가 많죠. 가장 중요한 건, 데이터 오너십이 있는지에 대한 차이가 아닐까 싶습니다. 데이터를 직접적으로 관리할 수 있으려면 기술과 비용을 보유해야 하는데, 그만큼 역량이 뒷받침 되어야하죠. 하지만 데이터 오너십이 있을 때, 적시에 원하는 데이터를 추출할 수 있습니다.

인사이트를 위한 모든 클라이언트들의 요구가 동일하지는 않은데요, 가령 “이러 이러한 데이터를 특정 조건으로 나누어 뽑아보고 싶어요”라는 요청이 있다면, 시중의 상용 솔루션으로 모두 커버할 수 있을까요? 이제는 마케터도 데이터를 알아야 데이터 드리븐 마케팅을 할 수 있는 시대입니다. 그러려면 데이터를 가져다 뭔가 할 수 있어야 하는데, 가장 좋은 것은 원데이터를 보유하고 있는 것이죠. 물론 차이커뮤니케이션에서도 글로벌 데이터 플랫폼을 사용하는 것이 있지만, 내부적으로 꼭 필요한 부분에 대해서 만큼은 자체적으로 구축해 사용하고 있
습니다. 우리에게 딱 맞는 커스터마이징 기능을 활용할 수 있거든요.


끝으로, 향후 애드테크는 어떤 흐름을 보일지 그리고 그 안에서 차이커뮤니케이션은 어떤 변화를 만들어 내고자 하실 지 궁금합니다.

먼저, 인플루언서 마케팅 시장의 확대입니다. 인플루언서들의 전문 영역과 관심 분야 등의 정보를 데이터화해 캠페인에 최적화된 인플루언서를 자동으로 매칭시켜주는 기술을 개발하고 있습니다. 소셜 캠페인 빅데이터를 활용하여 광고주-인플루언서-소비자로 이어지는 과정의 속도와 효율성을 높여 생산성을 극대화하기 위한 연구를 진행중입니다.

다음으로 애드테크에서 주목하고 있는 부분은 마케팅 데이터 분석을 통한 캠페인 최적화와 예측 모델링입니다. 잠재 고객의 성향에 따라 마케팅 콘텐츠를 개인화해 제공하거나, 광고 소재, 문구를 변경하는 등의 테스트를 해 볼 수 있습니다. 테스트 결과 데이터를 통해 가장 효율 좋은 광고 매체를 찾아서, 예산과 광고 목적에 맞게 집행해주고, 고객에 맞춰 메시지를 자동으로 바꿔주는 마케팅 자동화 시스템 개발이 진행중입니다. 여기서 최적화, 테스트, 예측 모델링을 보다 효과적으로 사용하기 위해 데이터를 이해하는 과정이 필요합니다. 광고 데이터의
원인과 결과를 잘 이해하고, 측정하여 이를 활용한 다음 마케팅 전략에 적용시켜야 합니다. 광고 전략의 실행 단계가 최적화, 실험, 예측모델링이라면, 실행을 위한 광고 전략 수립은 데이터의 측정과 이해입니다. 데이터 측정과 이해도를 높이기 위해 데이터 시각화에 대한 솔루션 개발을 고도화하고 있습니다. 차이는 마케팅 전략 수립 및 실행단계에 모든 과정에 녹아들 수 있는 플랫폼을 연구, 개발하고 있습니다.

Credit

Editor
Interviewer송기훈 차이커뮤니케이션 TECH 본부 이사
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