최신 마케팅 인사이트 확보

Adobe는 데이터 기반의 계획으로 마케팅 운영 방식을 혁신하고 마케팅 효과를 극대화합니다.

Adobe Inc.

설립 연도: 1982년

직원 수: 29,945명

Adobe.com

80%

5년간 증가한 미디어 지출 대비 수익률

목표

광고 및 미디어 채널의 점진적 영향을 측정하여 마케팅 지출 최적화

일관된 인사이트를 확보해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 다양한 채널에서 마케팅 데이터 통합

데이터 기반의 인사이트로 예산을 신속하게 재분배해 캠페인 ROI 극대화

성과

5년간 미디어 지출 대비 수익률 80% 증가

디지털 구독에서 미디어가 차지하는 비중 75% 증가

AaaS(AI-as-a-Service) 프레임워크로 실행 가능한 인사이트를 빠르게 확보해 신속하게 의사 결정

성장을 이끄는 마케팅

Adobe의 성장 마케팅 성과 부문 부사장인 Matt Scharf는 10년 전 마케팅 측정 환경이 파편화되어 있다는 사실을 알게 되었습니다. 여러 마케팅 채널이 독립적으로 운영되고 있었고 디스플레이, 유료 검색, 소셜 등 채널마다 서로 다른 팀이 관여하고 있었습니다.

서로 다른 KPI를 사용하여 각 채널의 성과를 개별적으로 측정했기 때문에 재무 성과에 대한 마케팅의 전체 기여도를 파악하기가 어려웠습니다. 채널 간 성과를 비교하기도 어려웠고, 1순위 목표인 '수익 창출'에 맞게 KPI를 조정하기도 힘들었습니다. 더 큰 문제는 일부 KPI가 수익 동향과 상충되어 마케팅 팀과 재무 팀이 협력하는 데 어려움이 있었습니다.

Scharf는 "채널 성과 보고에 일관성이 없었습니다. 또한 마케팅 예산과 기여도에 대해 재무 팀과 제대로 된 논의가 이루어지지 않았고, 기여도를 높이는 방법을 찾는 데도 한계가 있었죠"라고 설명합니다.

성장을 이끄는 마케팅

통합된 접근 방식이 필요하다는 것을 인식한 Adobe 마케팅 팀은 하나의 플랫폼에 측정과 계획을 모두 통합하는 AI 기반의 툴 Adobe Mix Modeler를 개발하는 데 앞장섰습니다.

Scharf와 그의 팀은 Adobe Mix Modeler를 통해 모든 채널의 데이터를 분석하여 마케팅 비용을 어디에 투자해야 최대 수익률을 거둘 수 있을지에 대한 일관되고 포괄적인 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 이를 통해 수익, ROI 등 핵심 지표를 바탕으로 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있게 되었고, 마케팅은 Adobe 비즈니스 성장의 동인이 되었습니다.

"Adobe Mix Modeler는 채널의 성과를 정확하게 측정하기 때문에 커넥티드 TV, 인플루언서 마케팅 등 새로운 채널을 안심하고 테스트할 수 있습니다."

Matt Scharf

Adobe의 성장 마케팅 성과 부문 부사장

파편화된 미디어 측정 통합

Adobe Mix Modeler가 출시되기 전, Scharf의 팀은 리테일 미디어, 커넥티드 TV, 인플루언서 마케팅 등 새로운 광고 플랫폼의 성과를 측정하는 데 어려움이 있었습니다. "이전에는 유료 검색, 디스플레이, 이메일과 같이 쉽게 측정할 수 있는 채널에 주력했습니다. 정교한 측정 툴이 없었기 때문에 강력한 잠재력이 있는 새로운 플랫폼을 테스트하는 데 한계가 있었죠. 측정 가능한 채널에만 의존하다 보니 성과 기여도가 낮을 수밖에 없었습니다"라고 Scharf는 말합니다.

게다가, 개인정보 보호 규정이 강화되면서 정확한 데이터를 수집하기가 더 어려워졌습니다. 서드파티 쿠키 지원이 단계적으로 중단되면서 디스플레이 광고 등의 기존 채널에서 중요한 추적 인사이트를 확보할 수 없게 되었습니다.

"쿠키 기반의 기여도 분석 모델에 대한 의존도가 상당히 높았습니다. 특정 채널에서 쿠키의 정확도가 떨어지기 시작하면서 전략을 바꿔야 한다는 것을 알았습니다. 임시 방책에서 벗어나 업계의 동향을 미리 살피고, 미래에 대비하여 한발 앞선 전략을 세워야 했죠"라고 Scharf는 당시를 회상합니다.

마케팅 환경은 빠르게 변하고 있었고 Scharf의 팀은 트렌드, 경쟁사 동향, 변화하는 소비자 행동에 발맞추기 위해 더 빠르게 인사이트를 확보해야 했습니다. 시장 변화에 빠르게 대응하기 위해서는 마케팅 측정에 대한 새로운 접근 방식이 필요했습니다.

"우리는 재무 팀과 이전보다 훨씬 더 긴밀하게 협력하고 있습니다. 마케팅 팀의 목표가 광범위한 비즈니스 KPI와 어떻게 조화를 이룰 수 있을지 재무 팀과 함께 논의하고 계획합니다.”

Matt Scharf

Adobe의 성장 마케팅 성과 부문 부사장

솔루션 개발

Scharf와 그의 팀은 쿠키 기반 측정의 한계를 극복하고 변화하는 마케팅 환경에 대응하기 위해 AI 기반 솔루션인 Adobe Mix Modeler를 개발했습니다. 상향식 데이터와 하향식 데이터를 통합하도록 설계된 Adobe Mix Modeler를 통해 실시간에 가까운 성과 분석과 예측 인사이트를 확보해 새로운 채널을 빠르게 실험하고 다양한 미디어 믹스를 구현할 수 있게 되었습니다. 이제 Adobe의 마케팅 팀은 Mix Modeler를 사용해 정보에 입각한 결정을 보다 신속히 내리고, 빠르게 변화하는 시장에서 성장을 가속화하고 회복 탄력성을 강화할 수 있게 되었습니다.

Adobe의 마케팅 팀은 이제 모든 채널에서 마케팅 활동에 대한 기여도를 기준으로 점진적 영향을 측정하여 미디어 지출을 최적화합니다. "Adobe Mix Modeler는 채널 및 캠페인의 성과를 정확하게 측정하기 때문에 새로운 채널을 안심하고 테스트할 수 있습니다"라고 Scharf는 말합니다. 특허 출원 중인 이 솔루션의 양방향 전송 학습 기술을 통해서는 데이터를 종합적으로 그리고 세부적으로 통합할 수 있으므로 마케팅 팀은 이제 더 이상 데이터를 개별적으로 비교하지 않아도 됩니다. 상향식 인사이트와 하향식 인사이트를 연결하여 캠페인 성과를 정확하게 예측하고, 그에 맞게 예산을 분배하고, 실시간으로 채널을 조정하여 성과를 극대화할 수 있습니다.

Adobe Mix Modeler가 추천하는 두 가지 계획

주요 성과 중 하나는 마케팅 팀과 재무 팀 간의 협업이 향상된 것입니다. 이제 Scharf의 팀은 분기별 비즈니스 목표와 리스크 프로필을 고려해 마케팅 활동을 조정함으로써 실질적인 수익 창출에 이바지하고, 예산안과 향후 투자 전략에 대해 재무 팀의 신뢰를 얻고 있습니다. "우리는 재무 팀과 이전보다 훨씬 더 긴밀하게 협력하고 있습니다. 마케팅 팀의 목표가 광범위한 비즈니스 KPI와 어떻게 조화를 이룰 수 있을지 재무 팀과 함께 논의하고 계획합니다. 마케팅이 어떤 지표에 도움을 줄 수 있을지, 실적이 부진한 부분은 없는지, 채널을 어떻게 조정하고 확대해야 목표를 달성할 수 있을지 재무 팀과 논의합니다"라고 Scharf는 설명합니다. 두 팀에게 가장 중요한 목표 수익을 달성하기 위해 Adobe Mix Modeler를 사용하여 서로에 대한 이해도를 높이고 성장 비전을 향해 함께 달려가고 있습니다.

Adobe 마케팅 팀은 이제 더는 성과 데이터를 얻기 위해 미디어 에이전시에 의존하지 않아도 됩니다. 이러한 변화로 인해 인사이트를 관리하는 방식이 간소화되었습니다. Scharf와 그의 팀은 Adobe 데이터에 대한 소유권을 강화하고, 투명성을 확보하고, 목표에 맞게 조율해 나가고 있습니다. 또한 Adobe Mix Modeler를 통해 심층적인 인사이트를 확보하여 에이전시 파트너와 공유함으로써 파트너가 성과에 기여하는 타겟팅 전략과 전술을 파악하고 구현하는 데 주력하도록 할 수 있습니다. 이처럼 Mix Modeler는 Adobe와 미디어 파트너가 균형 잡힌 협력 관계를 맺도록 도와줍니다.

"우리는 에이전시 팀과 강력한 파트너십을 맺고 매주 긴밀하게 협력하고 있습니다. Adobe Mix Modeler를 통해 글로벌 성과를 분석하여 효과적인 부분과 그렇지 않은 부분을 짚어보고, 함께 개선해 나가고 있습니다”라고 Scharf는 말합니다.

다양한 채널의 성과 측정

Adobe는 Adobe Mix Modeler를 사용한 이후 마케팅 운영 전반에서 눈에 띄는 성과를 확인했습니다. 최적화를 통해 지난 5년간 미디어 지출 대비 수익률이 80% 높아졌고, Adobe의 디지털 미디어 제품 구독에서 미디어가 차지하는 비중이 전 세계적으로 75% 증가했습니다.

Scharf의 팀은 데이터 기반의 인사이트를 수시로 활용해 전략을 조정하여 훨씬 더 빠른 속도로 미디어 지출을 최적화하고 있습니다. 이러한 민첩성 덕분에 Adobe는 캠페인 전반에서 ROI를 극대화하고, 비즈니스 성과 확장을 위한 기반을 마련할 수 있었습니다. "Adobe Mix Modeler를 사용하면 분기 중에는 물론, 분기별로 정확하게 최적화할 수 있습니다. 성과 데이터를 지속적으로 평가하여 비즈니스 니즈의 변화에 따라 예산과 전략을 신속하고 세밀하게 조정하고 있습니다. 이제 마케팅은 Adobe 성장의 핵심 동인입니다"라고 Scharf는 말합니다.

전망

앞으로 Adobe가 마케팅 전략을 지속적으로 발전시켜 나가는 과정에서 Adobe Mix Modeler는 혁신을 주도하는 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

"Adobe Mix Modeler 덕분에 모든 조직이 직면하고 있는 성과 측정 관련 문제를 해결하고, 다양한 채널에서 투자를 확대할 수 있게 되었습니다. 이런 견고한 기반으로 다양한 비즈니스 목표, 제품 영역, 성과 지표, 고객 단계에 맞게 접근 방식을 조정하고 확장해 나갈 것입니다"라고 Scharf는 말합니다.

Adobe의 성공은 민첩성, 정확성, 투명성을 중심으로 한 데이터 기반의 마케팅 측정으로 전환하고 있는 업계의 트렌드가 반영된 것입니다. 최근 정식 버전으로 출시된 Adobe Mix Modeler는 약 10년 전부터 Adobe 내부적으로 사용되면서 지속적인 개선을 거쳐왔습니다. 현재는 수십억 달러 규모의 Adobe 마케팅 운영을 지원하고 있습니다. 이러한 발전을 위한 꾸준한 노력 덕분에 Adobe는 오늘날 끊임없이 변화하는 마케터의 니즈를 충족하는 최고의 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다.

Adobe 가이드에서 Adobe Mix Modeler로 마케팅 ROI를 극대화하는 방법을 살펴보세요.

그런 다음, Adobe 온라인 세미나 AI 기반의 마케팅: 고급 마케팅 측정으로 전략 강화를 시청하여 Adobe Mix Modeler를 통해 마케팅 계획 및 측정 전략을 향상하는 방법을 알아보시기 바랍니다.

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