소비자가 수동적으로 브랜드 마케팅의 메세지를 받아들이는 시대는 끝났습니다. 오늘날 소비자는 개인의 경험을 만들고 그들만의 언어로 브랜드와의 관계를 맺는 주도권을 쥐고 있습니다. 소비자와 브랜드의 관계는 신뢰, 브랜드와의 상호작용, 브랜드와의 커뮤니케이션을 통한 자기표현과 같은 요소에 의해 크게 영향을 받는다는 조사 결과도 이를 뒷받침합니다. 이는 브랜드가 소비자와의 접점에서 적절한 정보를 제공하고 의미있는 관계를 구축하기 위해 더 많은 노력을 기울여야 한다는 것을 의미합니다.
위와 같은 역할을 하는 것이 바로 “데이터” 입니다. 데이터를 기반으로한 마케팅 전략을 통해 패션, 라이프스타일, 뷰티 (FLB) 브랜드는 잠재고객을 깊이 이해하고, 그들과 소통하는 메세지를 만들 수 있으며, 모든 채널과 플랫폼을 통해 캠페인을 구축할 수 있습니다.
2025년, 지금이 바로 여러분의 접근 방식을 개선할 수 있는 기회입니다. 따라서 저희는 “패션, 라이프스타일, 뷰티 브랜드를 위한 데이터 기반 마케팅 및 PR전략을 마스터하는 방법” 이라는 이북을 발행하였습니다.
이 가이드에서 전략 수립에 중점을 두어야 할 세 가지 핵심 사항을 아래에서 설명드립니다. 모든 전략에 관한 상세 정보를 원하실 경우, 이북을 다운로드하여 읽어보시는 것을 추천드립니다. 먼저, 데이터 기반 마케팅이 무엇인지부터 설명드리도록 하겠습니다.
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데이터 기반 마케팅 접근법이란?
기본적으로 “데이터 기반 마케팅 접근법”은 전략적인 의사결정을 직관이나 추측이 아닌, 구체적인 데이터에 기반해 이뤄지는 것을 의미합니다. 오늘날의 디지털 세상에서는 소셜 미디어 지표가 가장 먼저 떠오릅니다. 하지만 적절한 도구가 있다면 오프라인의 활동에서도 귀중한 데이터를 만들어낼 수 있습니다.
데이터 기반 마케팅 전략의 사례는?
데이터 기반 마케팅 전략의 예시로서는 인플루언서와의 파트너십의 성과를 측정하고 분석하여 ROI를 평가하는 것입니다. 주요 캠페인 지표를 파악함으로써 브랜드는 파트너십의 효과를 측정하고, 어떤 인플루언서가 다양한 플랫폼에서 타깃이 되는 잠재 고객에게 가장 큰 공감을 불러일으키며, 브랜드 성과를 확대시킬 수 있는지를 판단할 수 있습니다. 인플루언서의 활성화가 반드시 매출의 증가로 연결되는 것은 아니기 때문에, 데이터를 활용하여 브랜드 인지도와 같은 다른 목적에 대한 파트너십의 영향력을 평가하는 것이 필수적입니다.
이러한 정보를 통해 브랜드는 데이터를 기반으로 하여 향후 파트너십에 대한 결정을 내릴 수 있으며, 영향력과 ROI를 극대화할 수 있는 적절한 방식으로 브랜드에 맞는 인플루언서와 파트너십을 맺을 수 있습니다.
데이터 기반 마케팅 전략이 무엇인지 이해하셨다면, 성공적인 계획을 수립하는 방법에 대한 중요한 정보를 소개드립니다.
성공적인 데이터 기반 마케팅 계획의 핵심
올바른 목표 설정
여러분 또는 여러분이 속한 팀의 주요 목표는 무엇인가요? 매출이나 전환율 향상과 같은 단기적인 성과에 집중하고 있지는 않나요? 그렇다면 지금이 바로 그 목표를 바꿀 때입니다.
보다 광범위한 비즈니스 목표에 부합하도록 목표를 확장하는 것으로 브랜드의 혁신을 만들어낼 수 있습니다. 실제로 FLB의 지속 가능한 성공을 위해서는 단기적인 성과 지표와 함께 장기적인 브랜드 목표가 균형을 이루어야 합니다.
단기적인 목표는 소셜 미디어에서의 참여도 향상, 컨버젼 촉진, 이벤트 참여자 증가 등 구체적이고 측정 가능한 성과에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 이러한 목표도 중요하지만, 브래드의 인지도 구축, 고객 충성도 구축, 업계 리더로서의 브랜드 포지셔닝과 같은 장기적인 목표도 설정해야합니다.
데이터 기반 접근 방식은 다양한 목표를 추구하고 여러 측면에서 동시에 진전을 이룰 수 있도록 해줍니다. 중요한 것은 처음부터 올바른 목표를 설정하는 것으로, 이를 통해 전략의 토대를 마련하고 성과있는 마케팅 전략과 브랜드의 마케팅 간의 리소스의 균형을 맞출 수 있습니다.
적절한 지표와 KPI 식별
브랜드의 목표가 명확해졌다면 다음 단계는 진행 상황을 추적할 수 있는 적절한 KPI를 식별하는 것입니다. 도달률이나 참여도와 같은 지표는 브랜드 인지도에 대한 전체적인 그림을 제공하지만, 더 깊은 통찰력을 얻기 위해서는 더 높은 수준의 측정이 필요합니다.
중요한 것은 브랜드 고유의 활동과 목적에 가장 근접한 KPI와 지표를 선택하는 것입니다. 예를 들어 보이스 믹스 (Share of Voice)은 경쟁사와 비교하여 브랜드가 얼마나 주목받고 있는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 일반적인 경쟁사 벤치마킹이나 장기적인 시장 인지도를 파악하기 위한 지표가 되기도 하지만, 패션위크와 같이 여러 브랜드가 참여하는 행사나 캠페인, 이벤트 단위의 성과를 파악하는 데도 활용할 수 있습니다.
채널 믹스 및 보이스 믹스는 셀러브리티, 인플루언서, 미디어 등 브랜드에게 가장 가치 있는 플랫폼과 보이스를 파악하여 캠페인을 최적화하고 리소스를 효과적으로 배분할 수 있도록 도와줍니다.
샘플 시딩이나 제품의 노출에 대한 성과를 측정하고 싶다면 인플루언서나 미디어 게시물의 도달률을 측정하여 각제품에 대한 인지도를 평가할 수 있습니다. 런치메트릭스의 Media Impact Value®(MIV®)는 이러한 활동의 ROI를 금전적으로 정량화하여 그 효과를 명확하게 파악할 수 있습니다.
이는 특정 KPI가 다른 사례에서 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 예시일 뿐이며, 자세한 내용은 데이터 기반 마케팅 전략 가이드에서 확인할 수 있습니다. 중요한 것은 적절한 KPI를 설정하면 브랜드 성과를 더 깊이 이해하고, 캠페인을 실시간으로 최적화하여 단기 및 장기적인 브랜드 목표를 달성할 수 있다는 것입니다.
데이터 기반 마케팅 인사이트를 위한 올바른 도구 활용
성공적인 데이터 기반 마케팅의 전략을 위해 필요한 세 번째 요소는 적절하고 올바른 도구입니다. 수동으로 추적하는 프로세스나 단일 플랫폼 분석에 의존하는 시대는 이미 지나갔습니다. 진화하는 기술과 AI 통합을 통해 실시간 크로스 플랫폼 데이터와 인사이트를 제공하는 툴에 투자하여 간단하고 편리하게 성과에 대한 전체적인 그림을 파악할 수 있게 되었습니다.
앞서 언급한 MIV®를 예로 들어 보겠습니다. 여러 소셜 플랫폼에서 브랜드 캠페인을 진행하고 이를 위해 다양한 인플루언서들과 협업했다고 가정해 봅시다. 그 메세지는 기사 보도 등과 같은 온라인 미디어를 통해 소비자들에게 전달될 것입니다. 각 플랫폼의 소셜 미디어 분석을 통해 도달 범위와 참여도 측면에서 각 파트너십이 얼마나 잘 이루어졌는지 파악하는 것은 쉽지만, 타플랫폼과 정확하게 비교하기는 어렵습니다. 이를 위해서는 잠재 고객의 질이나 광범위한 미디어 반응 등과 같은 다른 요소들을 고려해야하는데, 여기서 MIV®는 플랫폼, 채널, 미디어 유형 등에 관계없이 모든 커버리지와 활동의 ROI를 정량화할 수 있는 방법을 제공합니다.
이전 공개된 Voices of Fashion 2024 보고서의 사례 연구에서는 런치메트릭스 툴을 통해 ZARA가 진행한 바비 캠페인의 다양한 측면에 대한 인사이트를 얻을 수 있었으며, MIV®를 통해 가장 큰 가치 점유율을 창출한 미디어 보이스와 인플루언서의 커버리지까지 확인하고 세분화할 수 있었습니다.
이렇게 적절한 툴은 브랜드에 필수적인 인사이트를 제공할 뿐만 아니라 결과를 시각적이고 해석하기 쉬운 데이터 방식으로 제공함으로써 한 눈에 성과를 파악할 수 있도록 도와주며, 여러 소프트웨어 툴을 통해 복잡하게 결과를 확인 하는 등의 수고를 덜어줍니다.
즉, 브랜드가 올바른 목표를 설정하고 성과를 측정하는 방법을 알며, 최첨단 툴을 사용하는 것으로 모든 것을 통합하는 것입니다. 이를 통해 브랜드를 위한 2025년을 시작할 수 있을 뿐만 아니라, 1년 내내 마케팅 활동에 대한 명확성과 자신감을 유지할 수 있습니다.
이는 특정 KPI가 다양한 사용 사례에 대해 얼마나 적합한지에 대한 몇 가지 예시이며, 자세한 대용은 데이터 기반 마케팅 전략 가이드에서 자세하게 확인할 수 있습니다. 여기서 핵심은 올바른 측정지표가 브랜드 성과에 대한 심층적인 인사이트를 제공하고, 실시간으로 캠페인을 최적화하여 단기 및 장기 목표를 모두 달성할 수 있도록 지원한다는 것입니다.
이 주제에 더 자세히 알아보려면 이하의 레포트, “패션, 라이프스타일, 뷰티 브랜드를 위한 데이터 기반 마케팅 및 PR 전략을 마스터하는 방법”을 다운로드 하여 읽어보시기 바랍니다.
※이 게시글은 Launchmetrics Content Team가 작성하여Launchmetrics에 게시된 블로그 기사를 번역한 것입니다.
