소비자들이 제품을 구매할 때 Attention, Interest, Search, Action, Share의 5단계를 거친다는 AISAS모델은 구매(Action) 직전에 제품 정보를 검색(Search)해보거나, 자신의 사용 경험을 타인과 공유하는(Share) 현 사회의 소비 단계를 강조한 모델이다. 마찬가지로 필자 또한 요즘 어딘가를 가고자 하거나, 뭔가를 사려고 할 때, 무엇인가를 행동(Action)으로 옮기기 바로 직전, 스마트폰으로 정보를 탐색하는(Searching) 버릇이 생겼는데, 이처럼 새로운 것을 배우거나, 발견하거나, 시청하거나, 구매하고 싶을 때 반사적으로 스마트폰을 통해 그러한 욕구를 바로 충족시키는 현상을 ‘마이크로 모먼츠’(Micro-Moments)라고 한다. (출처: 한경 경제용어 사전) 그리고 이렇듯 뚜렷한 의도를 갖고 스마트폰을 사용하는 순간에 소비자들이 우리의 브랜드를 검색하게 할 수 있다면, 브랜드 매출에 직접적인 영향을 줄 수 있으므로, ‘마이크로 모먼츠’는 마케팅에서 중요해지고 있다.
Sales를 예측하는 기존의 ROI 예측모델들
대부분의 광고 회사는 브랜드 매출에 기여도가 높은 마케팅 활동이 무엇인지, 특히, 광고 집행 시 마케팅 목표 달성에 기여도가 높은 커뮤니케이션 채널 혹은 미디어가 무엇인지, 그리고 어느 정도의 광고예산이 적정한지를 확인하기 위해 R&D에 집중한다. 광고주 입장에서는 새롭게 출시하는 A 브랜드 혹은 광고계획이 있는 B 브랜드에 어느 정도의 광고비를 집행하면 목표한 매출을 달성할 수 있는지, 혹은 특정 예산을 집행할 때 어느 정도의 Sales를 기대할 수 있을지 미리 알고 싶어 한다. 이에 따라 광고 회사마다 이름은 다르지만, 흔히 ROI 모델이라고 부르고 있는 미디어 솔루션 시스템의 기본 로직은 다음과 같다. (참고로 HS애드에서는 ROI 예측 모델로서 M.ROI 시스템을 구축하고 있다)
“브랜드 M/S(마켓쉐어)와 브랜드 TOM(최초 상기도)은 높은 상관관계를 가진다.”라는 것은 마케팅의 기본적인 일반론이다. HS애드는 그 동안 보조/비보조, 인지도/선호도 등 수많은 브랜드 지표와 광고 지표들 간의 상관분석 연구를 통해 브랜드 인지도와 광고인지도가 높은 상관관계를 가지고 있음을 검증하였다. 또한, 브랜드 M/S는 브랜드의 광고 노출량(GRPs)과 경쟁 카테고리 내 자사 브랜드의 SOV(Share of Voice)와 높은 상관관계가 있음을 알게 되었다.
이러한 로직을 바탕으로 미디어 플래너들은 예상 광고 노출량(GRPs)에 따라 광고인지도를 사전에 예측하기도 하고 목표한 광고인지도를 달성하는 데 필요한 예산을 제안하기도 한다.
단, 이러한 ROI 예측 모델을 만들어 내기 위해서는 브랜드별로 정기적으로 브랜드 및 광고 인지도 조사를 정기적으로 진행해야 하고, 최소 3년 이상 쌓인 누적된 데이터 분석을 통해 각 브랜드의 예측 모델을만들어야 한다. 즉, 기존에 관련 브랜드/광고 인지도 조사를 정기적으로 해 오지 않았다면 이러한 ROI모델을 바로 만들어 내기는 쉽지 않다는 단점을 가지고 있다.
ROI 예측 모델의 대안?
이미 세상은 디지털 환경으로 바뀌었다. 별도의 소비자 조사를 진행하지 않아도 어느 정도 소비자의 구매 행동 데이터를 구할 수 있다. 이런 환경에서 우리 브랜드의 매출 추이를 예측할 수 있는 조금 더 직관적이고 쉬운 방법은 없을까?
필자가 만난 광고주 중 한 분은 “매출 추이를 예측하는 데 있어 개별 브랜드의 검색량, 그 가운데에서도 네이버의 브랜드 검색량(Query) 추이만큼 정확한 것은 없다”라고 단언하였다. 아마도 자신이 담당하는 브랜드의 검색량과 브랜드 매출 자료를 분석한 결과, 브랜드 검색량이 변동된 시점과 브랜드의 매출이 변화한 시점이 일치한다는 것을 확인했을 것이다.
물론 이러한 확신은 특정 제품군 브랜드 담당자의 한정된 의견이다. 특히 이 담당자가 담당하는 브랜드는 구매(Action) 직전에 정보 검색(Search) 활동이 높은 고관여 제품이었기 때문에 브랜드 매출과 브랜드 검색량의 상관관계가 타 제품군 대비 상대적으로 더 높았을 가능성이 있다.
하지만 이러한 가설이 고관여 카테고리의 특정 브랜드에만 적용되는 마케팅 인사이트일까?
필자는 브랜드 검색량이 구매를 고려하는 ‘마이크로 모먼츠’라는 시점에 소비자가 특정 브랜드를 직접 검색한 정량적인 숫자이기 때문에, 브랜드 매출을 예측하는 바로미터로써 충분한 가치가 있다고 생각한다.
브랜드 검색량 추이와 Sales 추이
“많은 소비자들은 제품을 실제로 구매하는 시점에 네이버로 제품 정보를 검색하고, 제품 리뷰사이트나 가격 비교사이트를 통해 그 정보를 다시 한번 확인한 이후에 최종 구매로 이어진다.” 라는 가설은 굳이 각 제품의 구매 의사 과정(Consumer Decision Journey) 분석을 통해 확인해 보지 않더라도 충분히 설득력을 가진다. 이 글을 읽고 있는 독자가 특정 브랜드 담당자라면 일반인에게 오픈되는 네이버 주별 검색 쿼리 자료를 통해 브랜드 매출 추이와 브랜드 검색량 추이가 어떤 상관관계가 있는지를 쉽게 확인해 볼 수 있을 것이다.
만약 매출의 증감 현황을 감지할 수 있는 바로미터 중 하나가 소비자가 직접 브랜드를 검색한 브랜드 검색량(Query)이라는 것을 확인했다면 브랜드 쿼리를 변화시킬 수 있는 마케팅 활동이 무엇인지, 특히, 광고집행을 할 때 브랜드 쿼리 변동에 기여도가 높은 커뮤니케이션 채널(혹은 미디어)이 무엇인지, 그리고 어느 정도의 광고예산이 적정한지를 검증할 수 있지 않을까?브랜드 검색량 추이를 확인하는 방법은 간단하다. 우선 네이버 데이터 랩에 (http://datalab.naver.com) 에 접속하여 원하는 브랜드 검색어를 입력하고, 원하는 기간을 선택하면 끝이다. 물론 절대치가 아닌 Index로 검색량 추이가 나오지만, 변화 추이를 살펴보는 데는 전혀 문제가 없다. (절대치로 환산하는 방법도 있지만 지면 관계상 생략한다) 브랜드 검색량 추이 그래프에 각 브랜드가 진행한 마케팅 활동, 매체별 광고 활동을 매칭시켜보면 어떤 마케팅 활동이 브랜드 쿼리를 변화시켰는지 확인할 수 있다.
브랜드 검색량 패턴을 변화시킬 수 있는 방송광고
필자는 기존의 브랜드 쿼리 추이에 변화를 줄 수 있는 마케팅 활동 중의 하나는 ‘적정한 수준 이상의 방송광고 캠페인’이라고 생각한다.
이러한 가설이 특정 브랜드에 적용되는지 간단하게 확인해 보자. [그림 1]와 동일한 기간으로 A사의 B 브랜드 방송광고 노출량을 주별로 분석한 그래프 [그림 2] 에서 확인해 보면, A사 B 브랜드의 브랜드 검색량 추이와 방송광고 집행 시점이 정확하게 일치하는 것을 확인할 수 있다. 15년에는 9월 첫째 주부터, 16년에는 10월 첫째 주부터 브랜드 검색량이 증가하기 시작했고 방송광고도 그 시점에 집행되었다. 특히 방송광고를 집행하지 않았던 13년과 14년에는 브랜드 검색이 거의 발생하지 않았다는 점 등을 보더라도 방송광고가 브랜드 검색을 유발했다는 것을 추정할 수 있다. 즉, A사 B 브랜드의 경우 적정한 수준의 방송광고 캠페인이 브랜드 쿼리 변동에 영향을 준 것이 분명하다.
‘방송광고가 브랜드 쿼리를 상승시키고, 브랜드 쿼리가 브랜드 Sales를 견인한다’라고 일반화하는 것은 너무 성급한 결론일지도 모른다. 하지만 모든 브랜드가 ROI 예측 모델을 구축하는 것이 불가능하다면 최소한 브랜드 담당자만의 직관적이면서도 간단한 방법을 통해 매출 증감을 예측할 수 있는 바로미터를 찾아내는 것이 필요하며, 그 바로미터를 활용해 효과적인 광고 채널을 찾아가는 것은 매우 의미있는 일이다.
필자의 경험으로는 적정 수준 이상의 방송광고가 노출되면 브랜드 검색량 추이가 변화하고, 그와 함께 브랜드 매출 추이도 움직이기 시작한다. 즉, 방송광고는 브랜드 매출의 스위트 스팟 (Sweet Spot), ‘마이크로 모먼츠’에 브랜드 검색을 촉진하는 방아쇠(trigger)이다.
