최근 각광받고 있는 빅 데이터 마케팅에 대해 들어보신 적 있으신가요?
빅 데이터 마케팅은 마케팅에 빅 데이터를 접목하여 소비자를 분석하고 인사이트를 도출하여 마케팅 최적화를 이뤄내는 마케팅 전략입니다.
이번 글에서는 빅 데이터의 정의 및 종류, 빅 데이터 마케팅의 중요성과 장점, 빅 데이터 마케팅 활용 사례, 빅 데이터 마케팅과 SEO(검색엔진 최적화)의 관련성에 대해 알아보도록 하겠습니다.
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빅 데이터 마케팅이란?
빅 데이터란?
빅 데이터 마케팅을 알아보기에 앞서 우선 빅 데이터가 무엇인지, 어떠한 특징을 가지고 있는지에 대해 알아보겠습니다.
빅 데이터란 ‘디지털 환경에서 발생하는 모든 데이터이자, 이러한 데이터를 다루는 기술’을 의미합니다.
TB(테라바이트) 수준의 정형화된 데이터로 구성되었던 기존의 데이터와는 달리, 빅 데이터는 ZB(제타바이트) 크기의 비정형화된 데이터까지 포함합니다.
| 이름 | 크기 |
| TB (테라바이트) | 1TB= 1012 bytes = 1,024GB |
| ZB (제타바이트) | 1ZB = 1021 bytes = 약 1조1,000억GB |
빅 데이터의 특징
빅 데이터의 특징은 7V로 정의할 수 있습니다.
7V란 다음과 같습니다.
- Volume 규모 : 데이터의 크기 (존재하는 데이터의 양)
- Velocity 속도 : 데이터가 얼마나 빠르게 생성/이동하는지
- Value: 가치 : 데이터가 제공하는 가치 (수집된 데이터로 무엇을 할 수 있는가? 어떠한 인사이트를 도출할 수 있는가?)
- Veracity 진실성 : 데이터 품질 및 신뢰성 (데이터가 얼마나 신뢰 가능하고 타당한가?)
- Validity 정확성 : 데이터의 정확성 (데이터 활용 여부를 결정할 때 고려, 데이터가 타당한가?)
- Volatility 휘발성 : 데이터가 얼마나 오래 저장되고 사용될 수 있는가?
- Variety 다양성 : 데이터 유형의 다양성
이 중, 여러 가지 종류의 데이터를 수용하는 특성인 다양성에는 3가지 데이터 종류가 포함됩니다.
| 이름 | 특징 | 예시 |
| 정형 데이터 | 정의된 구조/모형을 따르는 데이터 비교적 쉽게 분석 가능 | 날짜, 이름, 우편번호, 신용 카드 번호, 메트릭 등 |
| 비정형 데이터 | 정해진 규칙이 없는 데이터 연산이 불가능한 데이터 | 영상, 이미지, 음성 등 |
| 반정형 데이터 | 형식이 있으나 연산이 불가능한 데이터 데이터의 형식과 구조가 변경될 수 있음 | JSON, HTML, XML, 로그 등 |
빅 데이터 마케팅이란?
빅 데이터 마케팅이란 빅 데이터를 활용하여 고객의 소비패턴, 선호도 등의 정보를 분석하여 구매 가능성이 높은 고객을 대상으로 맞춤형 마케팅을 제공하는 것을 의미합니다.
즉, 다양한 데이터를 바탕으로 고객의 니즈를 파악하여 ‘고객이 원하는 것’이 무엇인지를 이해하고 이를 제공함으로써 고객 충성도를 높이고 긍정적인 상호 관계를 구축할 수 있는 마케팅 전략입니다. 이를 통해 효과적인 CRM을 실시할 수 있습니다.
빅 데이터 마케팅의 중요성 및 장점
그렇다면 빅 데이터 마케팅은 왜 중요한지 와 사용 시 어떤 이점이 있는지에 대해 알아보겠습니다.
빅 데이터 마케팅의 중요성
개인의 개성이 강해지며 파편화된 소비 트렌드를 주도하는 초 개인화 마케팅이 중요해지고 있습니다.
소비자 개인의 특징과 니즈에 부합하는 상품을 제공하고 마케팅 캠페인을 진행함으로써 기업은 소비자 자신도 몰랐던 숨겨진 욕구를 제안하고, 새로운 기회를 창출할 수 있는데요.
이러한 초 개인화 마케팅을 진행하기 위해서는 빅 데이터가 필수적입니다. 고객에 대한 기본적인 정보 이외에도 인터넷 검색 기록, 구매 상품 리뷰, 장바구니 내역 등의 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 기반으로 소비자의 미래 행동을 예측하여 ‘맞춤형 마케팅’을 펼쳐야 하기 때문입니다.
즉 소비자의 숨겨진 니즈를 파악하여 새로운 기회를 창출하는 초 개인화 마케팅을 위해서는 빅 데이터를 활용한 마케팅 전략을 기획해야 합니다.
빅 데이터 마케팅의 장점
그렇다면 빅 데이터 마케팅의 장점은 무엇일까요?
1) 고객 이해 및 인사이트 도출
다양한 고객 데이터를 분석하여 고객의 니즈, 취향 등에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.
이러한 고객 이해를 바탕으로 인사이트를 도출하여 ‘어떤 고객이 해당 제품을 미래에 구매할 가능성이 높은지’를 예측할 수 있습니다.
2) 개인화된 마케팅
빅 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고, 개인의 선호도에 대한 이해를 높이면 개인화된 마케팅을 수행할 수 있습니다.
특히, 빅 데이터 마케팅을 잘 활용하면 고객에게 최적화된 콘텐츠를 제공하는 맞춤형 마케팅을 통해 고객의 참여와 충성도를 높일 수 있습니다.
3) 마케팅 최적화
실시간으로 쌓이는 다양한 데이터를 분석하여 마케팅 성과를 측정하고, 이를 최적화할 수 있습니다.
어떠한 마케팅 캠페인/채널이 성과를 내고 있는지, 혹은 목표를 달성하지 못하고 있는지를 분석하여 마케팅 전략을 실시간으로 수정하고 최적화할 수 있습니다. 이때 사용할 수 있는 비교 분석 방법으로는 ab 테스트 등이 있습니다.
4) ROI 극대화
최적화된 마케팅 전략을 통해 불필요한 마케팅 예산 지출을 막아 ROI(투자 수익률)을 극대화할 수 있습니다.
빅 데이터 마케팅 활용 사례
이제 빅 데이터 마케팅의 3가지 사례에 대해서 알아보겠습니다.
1) 아마존 : 예측 배송 시스템
세계적인 물류업체이자 이커머스 플랫폼인 아마존은 빅 데이터를 기반으로 예측 배송 시스템을 구축한 대표적인 빅데이터 마케팅 활용 기업입니다.
예측 배송 시스템이란 상품 검색 기록, 구매 및 반품 내역 등 다량으로 축적한 고객 데이터를 바탕으로 구매 패턴을 분석하여 미래에 주문할 것 같은 상품을 고객 주소지 근처의 물류 창고로 배송하는 시스템입니다.
아마존은 2013년 해당 시스템을 특허 등록한 뒤, 향후 해당 기술을 활용하여 배송 시간 단축을 단축하고 물류 효율을 극대화하겠다는 목표를 밝혔습니다.
2) 넷플릭스 : 콘텐츠 추천 및 맞춤형 썸네일
넷플릭스는 멤버십 기반 콘텐츠 스트리밍 서비스를 제공하는 OTT 플랫폼입니다.
넷플릭스는 구독자에게 맞춤형 콘텐츠를 추천해 주는 서비스로 유명합니다. 사용자의 선호 콘텐츠, 시청 이력, 탐색 기록 등의 데이터를 활용한 알고리즘을 통해 개인이 선호할 만한 콘텐츠를 추천해 줍니다. 넷플릭스 사용자의 80%는 이러한 추천 콘텐츠를 소비한다고 합니다.
뿐만 아니라, 넷플릭스는 빅 데이터를 활용하여 고객에게 맞춤형 썸네일을 제공합니다. 넷플릭스를 사용하며 같은 콘텐츠이지만 친구와는 다른 썸네일로 화면이 뜨는 경우를 발견한 적이 있으신가요? 이는 넷플릭스가 개인 별로 다른 맞춤형 썸네일 서비스를 제공하기 때문인데요. 동일한 콘텐츠를 다양한 버전의 썸네일로 제작하여 개인 사용자의 취향 별로 제공하는 마케팅 전략을 펼치고 있습니다.
이렇듯 빅 데이터를 활용하여 개인화된 마케팅 전략을 사용하는 넷플릭스는 2024년 기준 총 2억 6080명의 가입자를 보유한 OTT 플랫폼 시장의 선두주자가 되었습니다.
3) 오늘의 집 : 맞춤형 홈 피드
라이프스타일 앱인 오늘의 집은 빅 데이터를 기반으로 소비자 맞춤형 홈 피드를 제공하고 있습니다. 유저별 행동 분석을 토대로 개인화 기술을 활용하여 개인의 관심사에 맞는 홈 화면을 구현합니다.
맞춤형 피드로 변경하기 전, 유저들은 오늘의 집 기본 홈 화면을 좋아하는 상품을 찾는 용도로 사용하기보다는 필요한 카테고리로 이동하기 위해 주로 사용했습니다. 하지만 빅 데이터를 활용한 맞춤형 피드를 제작한 뒤, 기본 홈 화면은 개인별 상품 추천을 위한 공간으로 주 용도가 변화하였습니다.
빅 데이터 마케팅을 활용하여 개별 소비자에게 집중한 결과, 클릭 전환율은 약 2배 증가하였으며 조회 증가율을 약 60% 증가시켰습니다.
빅 데이터 마케팅에 활용 가능한 분석 도구
그렇다면 빅 데이터 마케팅에 사용할 수 있는 마케팅 툴에는 무엇이 있을까요? 마케팅의 성과를 측정하거나 데이터 시각화에 사용하기 좋은 빅 데이터 분석 도구 3가지를 소개해 드리겠습니다.
1) Zoho Analytics
Zoho Analytics는 셀프서비스 빅 데이터 분석 도구로, 사용자가 전문가의 도움 없이 직접 데이터를 분석하고 인사이트를 도출할 수 있도록 만들어진 프로그램입니다.
다양한 데이터 소스를 활용하여 분석 대시 보드를 만들 수 있다는 것이 Zoho Analytics의 장점입니다. 로컬, 클라우드 드라이브 저장 파일, 애플리케이션 데이터 등 다양한 종류의 데이터 소스를 활용하여 차트, 대시보드, KPI 시각화 기능을 통해 데이터를 쉽게 시각화할 수 있습니다.
또한, 사용자 친화적인 인터페이스로 구축되어 사용자 편의성이 높다는 것 역시 Zoho Analytics의 장점인데요. 빅 데이터 분석에 대해 잘 모르는 사람도 충분히 사용할 수 있을 정도의 쉬운 프로그램인 만큼, 초보자가 활용하기에 좋은 프로그램입니다.
2) Hadoop
Hadoop은 빅 데이터 처리와 분석을 위한 오픈 소스 분석 툴입니다. 아마존, 마이크로소프트, IBM 등의 기업들이 활용하는 빅 데이터 분석 툴로도 잘 알려져 있는데요. 다양한 종류의 데이터를 저장할 수 있는 대용량 스토리지를 보유하고 있고, 실시간 데이터 수집 및 맞춤형 서비스 개발이 가능한 플랫폼입니다.
Hadoop의 가장 큰 장점은 HDFS(하둡 분산형 파일 시스템)이라고 불리는 저장 시스템을 보유하고 있다는 것인데요. HDFS란 여러 대의 컴퓨터의 데이터를 하나로 묶을 수 있는 분산 처리 기술입니다. 즉, HDFS란 데이터가 너무 큰 경우 하나의 대용량 파일을 여러 컴퓨터에 나누어 저장해야 할 때, 전체 데이터를 여러 대의 기기에 분리해서 저장할 수 있도록 네트워크로 연결된 기기의 저장 장치를 관리하는 시스템을 의미합니다.
3) R
R은 빅 데이터 통계 분석 패키지입니다. 데이터 분석, 시각화 및 계산에 활용되며, 이를 활용하여 데이터에 관한 다양한 인사이트를 도출할 수 있습니다. R을 사용하기 위해서는 R 프로그래밍 언어에 대해 이해하고 있어야 합니다.
R의 장점은 통계 모델을 제작하기에 좋다는 것인데요. 타 프로그래밍 언어에 비해서 통계 분석과 수치 계산을 위한 함수와 연산자가 많은 것이 특징입니다. 기본적인 시계열 분석, T 검정, 회귀 분석부터 결정 나무 모형이나 신경망 모형 등의 복잡한 통계 분석 및 시각화가 가능합니다.
R은 오픈소스이기에, 누구나 무료로 다운받아 사용할 수 있습니다. R 프로그램에 관심이 있다면, https://www.r-project.org/ 사이트에 접속해 보세요.
빅 데이터 마케팅과 SEO
지금까지 빅 데이터 마케팅은 고객 경험을 향상시키고, 비즈니스 운영의 효율성을 극대화할 수 있다고 말씀드렸습니다. 그렇다면 빅 데이터 마케팅 속 SEO는 어떤 역할을 할 수 있을까요?
SEO(검색엔진 최적화)는 빅 데이터 마케팅을 보조하는 중요한 도구입니다. 빅 데이터 마케팅은 고객의 니즈, 선호, 취향을 파악하는 것을 목표로 삼습니다. 따라서 기업은 SEO 툴을 활용하여 고객의 관심사를 키워드로 파악하고, 이를 마케팅에 녹여낼 수 있습니다. 관심도가 높은 키워드를 활용하여 콘텐츠를 최적화하거나, 웹사이트로의 유입을 증대시킬 수 있습니다.
또한, 방대한 양의 데이터를 다룸으로써 키워드 관련성을 심도깊게 분석할 수 있고, 검색 패턴을 예측하는 데 도움이 됩니다. 이 외에도 경쟁사의 SEO 전략을 모니터링하여 벤치마킹 하거나 경쟁우위를 파악할 수 있습니다.
이처럼 SEO는 빅 데이터 마케팅을 보조하는 수단이 될 수 있습니다. 따라서, 빅 데이터 마케팅을 수행할 때 SEO 키워드 분석을 함께 진행하는 것은 매우 중요합니다.
지금까지 빅 데이터와 빅 데이터 마케팅이 무엇인지, 빅데이터 마케팅의 중요성과 장점 및 활용 사례, 빅데이터와 SEO의 관계에 대해서 알아보았습니다. AI 기술의 발전으로 인해 더욱 그 중요성이 대두되고 있는 빅데이터 마케팅은 앞으로도 발전할 것으로 보입니다.
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TBWA DataLab 김유현입니다. 디지털 마케팅 관련 유용한 콘텐츠를 전달하겠습니다.
