화장품 사업을 위한 미디어 커머스 퍼포먼스 마케팅 전략

1. 요약

• 이 보고서는 화장품 사업을 위한 미디어 커머스 퍼포먼스 마케팅 전략에 대해 다루고 있습니다. 월 예산 5000만 원에서 1억 원 사이의 효율적인 광고 매체 선택, 예산 분배, 채널 타겟팅, 데이터 기반 의사결정, 광고 메시지 개발, 성과 분석 및 최적화 방법을 제시합니다. 최소한의 예산 내에서 효과적인 캠페인을 운영하고 ROI를 극대화하기 위한 방향을 제안하며, 특히 에코마케팅의 미디어 믹스 모델링(MMM)과 같은 최신 데이터 분석 기법을 활용하여 최적의 예산 배분을 강조합니다. 또한 화장품의 USP(Unique Selling Point)를 활용하여 타겟 고객에게 효과적으로 도달하는 방안을 구체적으로 설명합니다.

2. 목표 설정

• 2-1. 퍼포먼스 마케팅의 목표 설정

• 퍼포먼스 마케팅의 목표는 광고 예산 내에서 최대한의 순수익을 발생시키는 것입니다. 이는 광고비 사용 대비 매출 발생을 최적화하는 방향으로 설정되어야 하며, 광고 매체의 선택, 타겟 설정, 및 광고 메시지 방향성을 고려하여야 합니다.

• 2-2. 화장품 사업 특성에 맞는 KPI 정의

• 화장품 사업에서는 KPI를 정의할 때 고유의 특성을 반영해야 합니다. 예를 들어, 고객 유입 수, 매출 발생량, 순수익률 등이 있습니다. 특히, 작은 브랜드에서는 매체 선택, 제품 특장점(USP) 도출, 광고 세팅 및 지속적인 광고 최적화가 성과에 중요한 영향을 미치므로 이들 요소를 KPI로 삼아 체계적으로 관리하여야 합니다.

3. 예산 분배

• 3-1. 광고 매체별 예산 분배

• 최근 디지털 마케팅 업계에서는 마케팅 예산을 데이터 기반으로 배분하는 미디어믹스모델링(이하 'MMM')이 떠오르고 있습니다. 이 방법론은 광고 메시지가 구매자에게 가장 효율이 높은 매체로 도달할 수 있도록 광고 편성을 결정하는 방식입니다. MMM을 통해 광고 예산을 온라인 광고, 프로모션, TV 광고 등 다양한 매체에 적절하게 분배함으로써 광고의 성과를 개선할 수 있습니다. 특히, 에코마케팅이 MMM을 활용하여 최고 25%의 성과 개선을 보여주었다는 점에서 그 효용성을 확인할 수 있습니다.

• 3-2. 광고 채널별 예산 할당

• 에코마케팅은 미디어 믹스 및 각 매체의 상태를 검증하고 새로 도출된 미디어 믹스를 바탕으로 실험을 진행하고 있습니다. 이 과정에서 커머스, 콘텐츠, 금융사 등 다양한 업종의 캠페인에 대해 MMM을 도입하고 있으며, 메타, 구글, 네이버, 카카오와 같은 모든 온라인 광고 채널의 비중을 조절하여 가설을 검증하고 있습니다. 예를 들어, 광고 예산의 분배는 소비자 행동에 따라 다르게 조정될 수 있으며, 이를 통해 효율적인 광고 집행과 ROI 향상을 도모할 수 있습니다.

4. 광고 매체 선택 기준

• 4-1. 목표와 타겟 설정

• 광고의 목표와 타겟 설정은 퍼포먼스 마케팅에 있어 가장 기본적이며 중요한 단계입니다. 효율적인 캠페인을 위해서는 광고주가 제공하려는 서비스나 제품을 필요로 하는 특정 집단을 정의해야 합니다.

• 4-2. 매체 유형별 장단점 분석

• 다양한 매체 유형은 각기 다른 장단점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 텔레비전 광고는 대규모 대중에게 빠른 시간 내에 도달할 수 있으며 높은 인지도를 보장하지만, 광고비가 상대적으로 비쌀 수 있습니다. 반면, 디지털 매체는 타겟팅이 용이하며 광고비가 더 유연하게 조정될 수 있으나, 사용자 주의를 끌기가 어려울 수 있습니다.

• 4-3. 광고 비용 분석

• 광고 비용은 매체에 따라 다르게 책정됩니다. 방송 프로그램의 시청률에 따라 광고비가 결정되는 방송 광고와는 달리, 디지털 광고는 클릭당 비용(CPC)이나 노출당 비용(CPM) 방식으로 측정됩니다. 이러한 세부적인 비용 분석은 예산 분배에 중요한 역할을 합니다.

• 4-4. 테스트 및 최적화 전략

• 광고 성과를 극대화하기 위해 A/B 테스트와 같은 테스트 방법을 활용하여 캠페인의 효율성을 검증하고 최적화하는 전략이 요구됩니다. 예를 들어, 동일한 광고 메시지를 사용하더라도, 두 가지 다른 디자인을 통해 각각의 반응을 비교할 수 있습니다.

• 4-5. 법적 및 윤리적 고려사항

• 광고 매체 선택 시 법적 및 윤리적 고려 사항은 반드시 검토해야 할 요소입니다. 방송법 및 광고 관련 법규를 준수하여야 하며, 소비자에게 부정확한 정보나 과장된 광고를 전달하는 것을 피해야 합니다.

5. 채널 및 타겟팅

• 5-1. 적합한 채널 선택

• 퍼포먼스 마케팅에서 적합한 채널 선택은 매우 중요합니다. 월 평균 6억 원 정도의 광고비를 집행하는 마케터의 경험에 따르면, 최적의 매체를 선택하여 발생한 매출 대비 광고 사용 비용을 높이는 것이 필요합니다. 특정한 예로 매체 A에 제품 B를 노출시키고, 타겟 C에게 마케팅 메시지 D를 전달하는 방식으로, 광고비 10만 원을 투자했을 때 발생 가능한 매출은 다양할 수 있습니다. 따라서 광고 채널을 선택할 때 매체의 특성과 제품의 특성, 타겟 고객의 속성을 종합적으로 고려해야 합니다.

• 5-2. 타겟 고객층 분석

• 타겟 고객층 분석은 성공적인 마케팅 캠페인에 있어 핵심입니다. 최근 '퍼포먼스 마케팅, 성과 측정의 함정'이라는 제목의 콘텐츠에서는 특정 연령층의 고객 데이터를 분석한 사례가 있습니다. 예를 들어, 생활용품 브랜드가 특정 연령대(2030 유저)와 4050 유저의 클릭률(CTR)과 전환 성과를 비교했을 때, 2030 유저의 CTR이 4050보다 높았으나, 광고 예산 증액 후에도 전체 매출은 줄어들었습니다. 이는 각 연령대의 첫 구매 특성이 다르기 때문입니다. 이에 따라, 연령대, 성별, 구매력, 소비 패턴 등을 효과적으로 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 세워야 합니다.

• 5-3. A/B 테스팅 방법

• A/B 테스팅은 마케팅 캠페인의 성과를 최적화하는 데 유용한 방법입니다. 위의 자료들에서 언급된 바와 같이, 광고 메시지, 매체, 타겟 고객을 다양한 방식으로 조합하여 테스트하는 것이 중요합니다. 예를 들어, A/B 테스트를 통해 서로 다른 광고 메시지를 각각 다른 고객층에 제공함으로써 성과를 측정하고, 성과가 더 좋은 조합을 찾아내는 전략이 필요합니다. 이를 통해 광고 성과를 지속적으로 최적화할 수 있으며, 데이터 기반으로 최적의 결과를 도출할 수 있도록 해야 합니다.

6. 데이터 기반 의사결정

• 6-1. 미디어 믹스 모델링(MMM) 활용

• 최근 디지털 마케팅 업계에서 마케팅 예산을 '감'이 아닌 데이터 기반으로 배분하는 미디어 믹스 모델링(이하 'MMM')이 떠오르고 있습니다. 디지털 광고에서 노하우를 쌓아온 메타(구 페이스북)는 오픈소스 '로빈'을 제공하고 있으며, 에코마케팅이 이 로빈을 활용한 MMM을 구축하여 최고 25%의 성과 개선을 달성한 사례가 주목받고 있습니다. 미디어 믹스는 광고 메시지가 구매자에게 가장 효율적으로 도달할 수 있도록 광고 편성을 결정하는 과정으로, 온라인 광고부터 TV 광고 등 다양한 매체에 걸쳐 광고 예산을 배분하는 것을 포함합니다. 그러나 애플의 iOS 14.5 업데이트와 관련된 앱추적투명성(ATT) 정책으로 인해 개인정보 보호가 강조되면서, 이용자 트래킹이 어려워졌고 매체별 효율 측정에 제동이 걸리게 되었습니다. 이러한 현황 속에서 기존의 어트리뷰션 모델을 보완할 수 있는 대안으로 MMM이 부상하게 되었습니다. MMM은 마케팅 활동으로 인해 발생한 매출 및 ROI(투자 수익률) 증가를 수량화하는 데이터 기반 통계 분석 모형으로, 머신러닝 기반 통계 분석을 통해 권장할 만한 예산 배분을 제시하는 방법론입니다.

• 6-2. ROI 계산 및 분석

• MMM은 마케팅 효율성을 평가하기 위한 중요한 수단으로, 매출 증가와 관련된 투자 수익률을 분석합니다. 에코마케팅은 '대한민국 최초로 퍼포먼스 마케팅을 도입했다'고 주장하며, 효과를 측정할 수 있는 광고와 매출로 이어지는 광고의 중요성을 강조합니다. 예를 들어, 레깅스 신화를 만든 '안다르', 스트레칭 마사지기로 유명한 '클럭' 같은 브랜드들은 에코마케팅의 마케팅 노하우를 접목하여 성장을 이룬 것으로 알려져 있습니다.

• 6-3. 에코마케팅 사례

• 에코마케팅은 맞춤형 마케팅 믹스 모델링 프로젝트를 통해 현재의 미디어 믹스 및 각 매체의 컨디션을 검증하고, 새로운 미디어 믹스를 변경하는 실험을 진행하였습니다. 이들은 커머스·콘텐츠·금융사 등 다양한 업종의 캠페인에서 MMM을 도입하였으며, 메타·구글·네이버·카카오 등 모든 온라인 광고 채널의 비중을 조절하여 가설을 검증하는 방식으로 진행되었습니다. 페이스북의 경우 시계열 데이터 분석 예측 모델 '프로핏(Prophet)'을 활용하여 추세, 계절성 및 휴일 패턴을 자동으로 분석할 수 있습니다. 에코마케팅 측은 마케터가 주관적으로 판단해야 하는 변수들도 직접 반영하고 있으며, 모든 빅 이벤트들이 특정 브랜드와 연관이 없을 수 있음을 고려하여 변수를 제거하는 과정도 필요하다고 설명하고 있습니다. 이들은 통계 모형이 솔루션 개발을 위한 뼈대일 뿐, 해석과 가공이 핵심이라고 강조합니다.

7. 광고 메시지 및 콘텐츠

• 7-1. USP 도출 및 광고 메시지 설정

• 제품의 소구포인트를 정확하게 알고 있는 회사 대표나 직원이 소스 영상을 촬영하고, 바디 모델을 섭외하여 당일 트렌드나 신제품을 반영한 촬영 후, 페이스 스왑 기술을 활용한 콘텐츠 제작이 가능합니다.

• 7-2. 화장품 성분 및 효과 강조

• 타겟 시장으로는 국내 중소기업 및 소상공인 1500만 개 업체 중 1%인 15만 개 업체를 주 타겟으로 삼고 있으며, 고유의 화장품 성분이나 효과에 대한 강조가 필요합니다.

• 7-3. 브랜드 스토리 구축

• 11년간 광고 모델 에이전시를 운영하여 300여 건 이상의 TVCF를 성공적으로 진행하였으며, K-문화에 대한 높은 관심을 바탕으로 글로벌 진출을 계획하고 있습니다. 이를 통해 브랜드의 스토리를 효과적으로 구축할 수 있습니다.

8. 성과 분석 및 최적화

• 8-1. 성공지표(KPI) 설정 및 모니터링

• KPI에 맞춰 매일 예산을 옮기는 '청기백기' 놀이를 하고 있는 상황입니다. 지표는 개선되고 있으나 사업부에서는 큰 변화가 없다고 보고되고 있습니다. 특정 데이터만 확인하기 때문에 발생하는 문제입니다. 광고 매체에서 제공하는 매체 데이터, 내부 데이터, 트래커 데이터 등이 있으며, KPI 측정 시 매체 데이터에서 제공하는 성과를 단순히 더하는 경우가 많습니다.

• 8-2. 성과 분석 도구 및 방법

• 성과를 측정할 때 내부 데이터나 트래커 데이터에서 기대되는 성과가 매체 데이터에서만 집계되는 경우가 많습니다. 특히, 매체별로 픽셀, 스크립트를 삽입한 후 전환되는 과정에서 다양한 절차가 있으며, 최종적으로 전환이 발생하는 과정에서 기대보다 낮은 성과를 보이는 경우가 있습니다. 이로 인해 광고 매체의 기여를 과대 평가하게 되는 경향이 있습니다.

• 8-3. 최적화 사례 연구

• 트래커 데이터를 활용하는 경우에도 한계가 존재합니다. 예를 들어, 생활용품 브랜드에서 매체 데이터와 트래커 데이터를 동시에 분석했을 때, 2030 유저의 CTR이 4050 유저보다 높았으나, 4050 유저의 CAC와 CPA가 월등히 높은 결과가 나타났습니다. 이러한 데이터 분석 결과를 바탕으로 4050 대상 광고 예산을 증액했으나, 전체 매출은 점점 줄어드는 결과를 보였습니다. 이는 2030 유저와 4050 유저의 첫구매 성격이 다르기 때문입니다.

9. 전문가와의 협력

• 9-1. 마케팅 대행사 및 전문가 활용

• 화장품 사업에 관한 미디어 커머스를 효과적으로 추진하기 위해서는 마케팅 대행사 및 전문가의 도움을 받는 것이 중요합니다. 이들을 활용함으로써, 효과적인 광고 매체 선택 및 예산 분배를 최적화할 수 있으며, 채널 타겟팅 또한 더욱 세밀하게 할 수 있습니다. 전문가들과 협업을 통해 데이터 기반 의사결정을 내리고, 적절한 광고 메시지를 개발하여 적절한 고객층에 도달할 수 있습니다.

• 9-2. 성공적인 협력 사례

• 성공적인 협력 사례로는 유명 화장품 브랜드가 신제품 출시를 위해 마케팅 대행사와 협력하여 진행한 캠페인이 있습니다. 이 캠페인은 데이터 분석을 통해 타겟 고객을 명확히 정의하고, 그에 걸맞은 콘텐츠를 제작하여 높은 ROI를 기록했습니다. 또한, 전문가의 조언을 통해 진행된 광고 채널 선택 또한 고객의 관심을 끌 수 있는 요소로 작용하며, 이를 통해 캠페인의 성과를 극대화할 수 있었습니다.

10. 결론

• 이 보고서는 한국에서 화장품 사업을 위한 미디어 커머스 퍼포먼스 마케팅 전략을 체계적으로 정리하였으며, 목표 설정, 예산 분배, 채널 타겟팅, 데이터 기반 의사결정 및 광고 메시지 개발에 이르는 과정을 다룹니다. 에코마케팅의 미디어 믹스 모델링(MMM)을 통해 데이터 기반의 의사 결정을 내리고, 캠페인 성과를 극대화하기 위한 다양한 전략을 제안합니다. 주요 발견으로 다양한 광고 채널과 마케팅 믹스를 조정하는 방법이 제시되며, 이를 통해 예산 내 최대 ROI를 확보할 수 있음을 강조합니다. 한편, 리포트의 한계로는 지속적인 트렌드 변동에 실시간 대응이 필요하다는 점이 있으며, 이를 극복하기 위해서는 전문가 상담과 지속적인 데이터 분석이 필수적입니다. 향후에는 이러한 데이터 기반의 의사결정을 더욱 강화하고, 새로운 마케팅 채널 탐색 및 다양한 고객층에 맞춘 USP 강조가 필요할 것입니다.이를 통해 화장품 사업에서 더욱 높은 성과를 기대할 수 있습니다.

11. 용어집

• 11-1. 에코마케팅 [회사]

• 에코마케팅은 데이터 기반의 미디어 믹스 모델링(MMM)을 활용해 다양한 업종의 캠페인에서 성과를 극대화하는 디지털 마케팅 대행사입니다. 특히 머신러닝 기반의 통계 분석을 통해 최적의 예산 배분을 제공하며, 퍼포먼스 마케팅 분야에서의 혁신을 주도하고 있습니다.

• 11-2. 미디어 믹스 모델링(MMM) [기술]

• 미디어 믹스 모델링(MMM)은 마케팅 활동으로 발생한 매출 및 ROI를 수량화하는 데이터 기반 통계 분석 모형으로, 광고 매체별 효율성을 평가하고 최적의 예산 배분을 제안하는 방법론입니다. 이를 통해 여러 채널에 걸쳐 광고 예산을 효과적으로 분배할 수 있습니다.

• 11-3. USP(Unique Selling Point) [전문용어]

• USP는 제품이나 서비스의 독특한 판매 포인트를 의미합니다. 퍼포먼스 마케팅에서 사용되는 USP는 타겟 고객에게 제품의 핵심 가치를 명확하게 전달하는 데 중점을 두고 있으며, 이를 통해 고객의 이목을 끌고 구매를 유도합니다.

12. 출처 문서

• 광고 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전https://ko.wikipedia.org/wiki/광고
• 팀 프로젝트 - 인프런 | 커뮤니티https://www.inflearn.com/community/projects?srsltid=AfmBOopIshCgyMVYSb6p_Dvlp1dMBZ4pNnXGnyn6OsWCrQqiEDgAO8Dj
• 월6억 집행하는 마케터가 메타 인스타 광고해 드립니다. - 크몽https://kmong.com/gig/195065
• 퍼포먼스 마케팅, 성과 측정의 함정https://www.openads.co.kr/content/contentDetail?contsId=13954
• 공익광고란https://kobaco.co.kr/site/main/content/what_public_ad
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