Adobe Content Analytics로 캠페인 성과 향상
당면 과제
많은 조직에서 크리에이티브 에셋은 여러 시스템과 공급업체에 분산되어 있습니다. 마케팅 캠페인의 성과 데이터도 마찬가지입니다. 이러한 상황에서는 콘텐츠의 효과를 측정하기가 쉽지 않습니다. 여기서 한발 더 나아가, 모든 에셋이 채널 전반의 성과에 미치는 영향을 개별적으로 파악하는 것은 불가능에 가깝습니다. 하지만 AI를 사용하면 이야기는 달라집니다.
eMarketer에 따르면 많은 브랜드가 AI의 잠재력을 조심스럽게 낙관하고 있습니다. 74%는 이미 콘텐츠 분석, 개발 및 아이디어 구상, 프로그래머틱 광고 및 미디어 구매, 고객 인사이트를 위한 예측 분석, 트렌드 발견을 위한 연구 등 다양한 업무에 AI를 사용하고 있습니다. 58%의 마케터가 개인화 및 고객 경험 향상을 위한 AI 사용을 최우선 과제로 꼽았습니다. 이는 마케터가 소비자 선호도에 따른 콘텐츠 상호 작용의 맞춤화를 중시한다는 것을 잘 보여줍니다.
마케터 4명 중 3명은 콘텐츠 제작에 AI를 사용하고 있으며, 대부분이 AI의 잠재력을 '조심스럽게 낙관'하고 있습니다.
마케터는 콘텐츠의 영향력과 효과를 더 정확하게 측정하고 분석하는 방법을 모색하고 있습니다. A/B 테스트로 어느 정도의 인사이트를 얻을 수는 있지만, 이미지나 경험의 특정 속성이 어떤 채널에서 어떤 고객의 공감을 불러일으키는지 파악하기란 거의 불가능합니다. 여기에 복잡한 워크플로우, 다양한 콘텐츠 유형, 분산된 데이터까지 더해지면 어려움은 더욱 커집니다.
크리에이터, 애널리스트, 마케터 간의 전형적인 콘텐츠 워크플로우
Content Analytics의 작동 방식
AI 및 머신 러닝 서비스는 페이드 및 온드 채널에서 DAM(디지털 에셋 관리 시스템)을 통해 생성된 모든 경험을 콘텐츠 요소 및 설명 속성으로 분류하여 에셋과 경험에 대한 메타데이터 프로파일을 작성합니다. 이를 통해 마케터는 긍정적인 결과를 제공하는 에셋 및 경험 요소를 고객 상호 작용에 연결할 수 있습니다. 또한 고객 개개인의 선호도를 파악함으로써 조직은 각 고객에게 맞는 콘텐츠를 대규모로 개인화할 수 있습니다.
마케터와 애널리스트는 Content Analytics 인스턴스의 콘텐츠를 분석하여 모든 접점에서 전체 고객 여정을 종합적으로 파악할 수 있습니다.
Content Analytics의 이점
Content Analytics는 다양한 팀이 제품, 서비스, 앱, 마케팅 캠페인 등에 매일같이 적용하는 수많은 에셋에 대한 중요한 콘텐츠 인사이트를 제공합니다. 이러한 정보를 통해 얻는 이점은 다음과 같습니다.
- 콘텐츠 개인화 향상. 콘텐츠 분석을 통해 참여도와 전환율을 높일 수 있습니다.
- 정확한 마케팅 지출 파악. 채널별 마케팅 활동을 확인하고 에셋을 세밀하게 분석하여 어떤 에셋이 마케팅 채널 성공에 기여하는지 파악한 다음, 이를 다른 채널이나 캠페인으로 확장하여 광고 및 마케팅 지출 낭비를 줄일 수 있습니다.
- 전략적인 고객 재참여 유도. 페이지 상호 작용 및 이벤트의 콘텐츠 성과를 기반으로 캠페인, 마케팅 채널, 각종 자료의 ROI를 설정하여 잠재 고객을 구매자로 전환하는 효과적인 디지털 전략을 수립할 수 있습니다.
- 오디언스 확대. 디지털 채널에서 콘텐츠를 테스트하고 크리에이티브를 마케팅 예산 할당과 연결하여 어떤 캠페인이 오디언스 및 고객 LTV를 높이는 데 가장 효과적인지 파악할 수 있습니다.
- 매출 증대. 전환율이 가장 높은 항목을 식별하고 고객이 전환하기 전에 마지막으로 본 이미지를 파악하여 사이트의 제품 성과를 분석할 수 있습니다. 또한 전환이 추가 구매 또는 반복 거래로 이어졌는지 조사하여 전체 수익에 대한 기여도를 파악할 수 있습니다.
해결할 수 있는 주요 비즈니스 질문
Content Analytics를 시작하려면 먼저, 수집한 정보로 무엇을 해결하고자 하는지 명확히 해야 합니다. 이를 바탕으로 비즈니스 목표에 맞는 에셋 콘텐츠 전략을 수립하고 성과를 지속적으로 비교할 수 있습니다. 그런 다음 콘텐츠 분석 보고서를 여러 이해 관계자와 공유합니다. 예를 들어 Content Analytics를 활용하면 다음 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다.
- 에셋이 얼마나 자주 사용되고 있는가?
- 에셋의 성과가 향상되었는가? 줄었는가? 아니면 정체되어 있는가?
- 특정 섹션, 페이지, 게재 위치 등 에셋의 성과가 가장 높은 위치는 어디인가?
- 에셋이 사이트 수익에 얼마나 기여하고 있는가?
- 사용자가 에셋을 접한 후 사이트에 얼마나 오래 참여하는가?
- 사용자가 에셋을 접한 후 얼마나 자주 재방문하는가?
- 에셋에서 가장 반응이 좋은 또는 좋지 않은 특성은 무엇인가?
- 과거 유사한 캠페인에서 가장 성과가 높고 효과적인 에셋 또는 특성은 무엇이었나?
- 에셋 또는 특성이 가장 높은 참여도와 방문율을 보이고 있는 마케팅 채널은 어떤 것인가?
활용 사례
eMarketer에 따르면, 마케터의 절반 이상(55%)이 콘텐츠 아이디어 구상에 AI를 활용하고 있습니다. 실제로 AI 기술은 새로운 컨셉과 전략 개발에 큰 도움이 됩니다. Content Analytics를 사용하면 다양한 업계의 기업들이 보다 쉽고 효율적으로 콘텐츠 아이디어를 구상하고, 분석하고, 최적화할 수 있습니다.
여행 및 숙박
많은 호텔 브랜드가 비수기에 매출 부진을 겪습니다. Content Analytics를 사용하면 행동 및 사용자 인사이트를 기반으로 어떤 호텔 또는 어떤 지역의 크리에이티브 에셋과 요소(예: 산, 녹지, 도시)가 예약으로 이어지는지 파악하여 캠페인을 최적화할 수 있습니다. 또한 유사한 사용자 그룹에 최적의 에셋을 제공하여 수익을 증대할 수 있습니다.
미디어 및 엔터테인먼트
새로운 프로그램이 방영되기 전에 Content Analytics를 이용해 어떤 크리에이티브 에셋이나 광고가 프로그램 페이지 방문, 검색, 시청으로 이어지는지 파악하여 가장 성과가 높은 에셋을 결정할 수 있습니다. 프로그램이 방영된 후에는 아직 시청하지 않은 사용자의 참여를 유도할 수 있습니다.
금융 서비스
신규 주택 구매자는 유리한 주택담보대출 금리를 찾습니다. Content Analytics를 통해 어떤 크리에이티브 에셋과 광고가 대출 신청으로 이어지는지 명확히 파악하고, 전환율이 높은 크리에이티브 요소(예: 신혼부부, 1인 가구, 주택 유형)로 캠페인을 최적화할 수 있습니다.
리테일 및 CPG
Content Analytics를 사용하면 특정 시즌에 웹 사이트에서 고객의 클릭과 전환을 유도하는 유료 캠페인의 에셋과 디자인 요소를 파악하여 트렌드를 이해할 수 있습니다. 이를 통해 전환 그룹과 유사한 프로파일의 사용자를 타겟팅하여 마케팅 채널 전반에서 최적의 에셋으로 홍보를 진행할 수 있습니다.
Adobe Content Analytics는 브랜드가 크리에이티브 에셋의 주요 트렌드와 성과를 파악하여 비즈니스 성과를 높이고 고객 여정에 영향을 미칠 수 있도록 지원합니다.
Adobe Content Analytics에 대한 보다 자세한 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다. 에셋별 데이터와 성과를 기반으로 옴니채널 콘텐츠 분석과 오디언스 세분화를 수행하는 방법을 살펴보세요.
FAQ
콘텐츠 분석의 유형으로는 개념 분석과 관계 분석이 있습니다. 개념 분석은 동일한 개념이 콘텐츠에서 얼마나 자주 나타나는지 분석하고, 관계 분석은 서로 다른 콘텐츠 개념이 어떻게 연관되어 있는지 분석합니다.
콘텐츠를 카탈로그로 구성하면 콘텐츠를 분석할 때 정보를 효율적으로 정리, 검색, 액세스할 수 있습니다.
콘텐츠를 쉽게 검색하고, 효율적으로 관리하며, 제품 팀 간 협업을 강화하고, 사내 모든 팀을 위한 실시간 데이터 보고를 생성할 수 있습니다.
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