새로운 고객을 확보하는 것만큼, 이미 확보한 고객과 트래픽에서 더 많은 수익을 만드는 일도 중요해지고 있어요. 한정된 광고 예산으로 구매 가능성이 높은 고객을 찾고, 고객 경험을 개선하며, 새로운 수익원을 만드는 방법을 함께 고민해야 하죠.
이러한 고민에 대한 해법을 나누기 위해 지난 10월 13일 AB180과 CRITEO가 공동 주최한 Where Data Meets Growth 이벤트에서 앱과 커머스의 성장 전략, AI 시대의 새로운 마케팅 기회와 전략, 그리고 인사이트에 대해 이야기 나눴어요.
AB180 대표 남성필 님은 광고 효율과 이익을 개선하는 5가지 방법을, 크리테오의 마이클 님은 AI가 바꾸는 쇼핑 여정과 브랜드의 대응 방향을 소개했어요.
자리를 가득 채운 참석자들에게서 데이터 마케팅에 대한 높은 관심과 열기를 느낄 수 있었는데요. 핵심 인사이트만 모아 정리해 드릴게요.
📌 핵심 포인트
AB180은 에어브릿지, 앰플리튜드, 브레이즈, 레비뉴캣 등 4가지 솔루션으로 기업의 마케팅 전 과정을 지원하고 있어요.
이 가운데 에어브릿지는 웹과 앱에서 발생한 사용자 행동과 광고 성과를 통합 분석하고, 주요 광고 매체와의 연동을 돕는 솔루션이에요.
남성필 님은 기업의 경영 목표가 외형 확대에서 이익 중심으로 이동하고 있다고 설명했어요. 거래액이나 사용자 수를 늘리는 데 집중하던 흐름에서, 이제는 한정된 예산 안에서 고객을 효율적으로 확보하고 앱 안에서 수익을 높이는 방향으로 고민이 옮겨가고 있다는 거예요.
“ROAS도 여전히 유효하지만, 한정된 예산 안에서 유저를 더 효율적으로 데려오고 ARPU\*를 어떻게 높일지가 중요한 과제가 됐습니다.”
*ARPU(Average Revenue Per User): 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 유저당 평균 매출액. 실제 결제한 ‘결제 유저’만을 기준으로 평균 매출을 계산함.
남성필 님이 제시한 5가지 방법은 바로 시그널 엔지니어링, 세그먼테이션, 광고 수익화, 제휴 마케팅, 구독과 로열티인데요. 매체가 학습할 데이터를 다듬고 고객 경험을 개선하는 일부터 새로운 수익원을 만드는 방법까지, 마케팅 흐름 전반에서 이익을 높일 방법을 살펴봤어요.
시그널 엔지니어링은 광고 매체에 전달하는 사용자 행동 데이터를 비즈니스 성과에 맞게 설계하는 접근이에요. 광고 매체는 구매나 상품 조회 같은 행동 데이터를 학습해 비슷한 고객을 찾기 때문에, 어떤 행동을 언제 전달하는지가 학습 결과에 영향을 줄 수 있어요.
구매 직후 취소한 고객의 데이터까지 구매 신호로 전달하면 매체가 취소 고객도 구매자로 학습할 수 있죠.
구독 앱에서 결제 후 1시간 이내 취소 비율이 11.42%에 이르는 사례가 제시됐는데요. 남성필 님은 취소가 자주 발생한다면 구매 이벤트 전송 시점을 늦춰 실제 취소 고객을 제외하는 방법을 설명했어요.
“구매 후 취소가 많다면 15분이나 30분 정도 기다렸다가 보내는 방법이 있어요. 기다렸다가 취소한 사람은 빼고 포스트백을 보낼 수 있죠.”
구매 금액이 고객의 사업적 가치와 밀접하다면 일정 금액 이상 구매한 고객을 구분해 매체에 전달할 수 있어요.
매출이 오랜 기간에 걸쳐 발생하는 비즈니스라면 실제 결제액뿐 아니라 예측 고객 생애 가치(pLTV)를 활용해 장기적인 가치를 학습시키는 방법도 있죠.
더 많은 데이터를 보내기보다 매체가 실제 성과와 가까운 고객을 찾도록 신호를 정교하게 만드는 게 핵심이에요.
두 번째 방법은 세그먼테이션, 즉 고객을 특성에 따라 나눠 앱 경험을 개인화하는 거예요. 광고를 보고 앱을 설치한 고객은 저마다 다른 상품과 혜택, 키워드에 관심을 갖고 진입해요. 앱에서도 이 유입 맥락을 이어주면 고객이 처음부터 다시 탐색하는 수고를 줄일 수 있죠.
“어떤 광고를 봤는지, 어떤 키워드로 들어왔는지 앱에서도 활용하면 유저가 처음부터 다시 시작하는 콜드 스타트를 줄일 수 있습니다.”
고객을 처음 만나는 앱에서도 광고 유입 정보를 활용하면 관심사에 맞는 경험을 제공할 수 있어요.
광고 유입 정보는 CRM 메시지뿐 아니라 첫 화면, 온보딩, 배너, 검색어, 쿠폰과 혜택을 개인화하는 데 활용할 수 있어요.
에어브릿지는 여행에 필요한 예약을 한곳에서 돕는 플랫폼인 마이리얼트립이 광고 유입 정보를 CRM 메시지에 반영한 사례를 소개했는데요. 에어브릿지로 광고 유입 정보를 분석하고 브레이즈로 고객군을 분류하여 관심에 맞는 메시지를 전송할 수 있었어요.
관련 광고 소재와 연계한 메시지는 무관한 소재의 메시지보다 클릭률이 최대 21%p 높았어요. 어떤 고객에게 어떤 메시지를 보냈는지에 따라 반응이 달라진 거죠.
취향에 맞는 패션을 발견하는 플랫폼인 퀸잇도 고객의 관심 브랜드에 맞춰 메시지와 쿠폰을 제공한 사례로 언급됐어요. 이렇게 데이터를 통해 고객군에 맞는 경험을 설계하면 더 적합한 타깃에게 마케팅을 전개할 수 있어 효율이 높아져요.
세 번째 방법은 광고 수익화예요. 커머스와 라이프스타일 기업은 앱과 웹의 트래픽을 활용해 상품 판매 수수료 외의 매출을 만들 수 있어요. AB180은 앱이나 웹 안에서 광고를 노출하거나 외부 광고를 연동하는 방식, 구매 데이터를 광고 타기팅에 활용하는 방식 등 여러 경로를 소개했어요.
광고 수익은 고객의 이용과 광고 노출을 거쳐 누적되는 경우가 많아요. 발표에서 구매 한 건의 매출에 대응하는 광고 수익을 만들려면 약 2,000회의 광고 노출이 필요할 수 있다고 설명했는데요. 구매 한 건에서 매출이 발생하는 방식과 달리, 여러 차례의 광고 노출을 거쳐 수익이 쌓이는 거죠. 그래서 현재까지 발생한 수익만 보는 대신, 시간이 지나며 쌓일 광고 수익을 예측하는 일도 중요하다고 전했어요.
광고 수익형 앱은 유저가 앱을 이용하는 동안 발생시킬 광고 매출을 예측한 값인 pLTV(예측 고객 생애 가치)를 참고해 광고비와 수익화 전략을 조정할 수 있어요.
미션 알람으로 아침의 시작은 돕는 앱인 ‘알라미’는 에어브릿지의 pLTV를 활용하고 유입 및 구독 전환을 분석해 ROAS를 개선했어요. 비용 또한 소재별 예측 ROAS로 예산을 조정할 수 있었죠.
광고를 보고 보상을 받는 앱테크 서비스인 ‘돈이돼지’ 또한 광고비를 더 써도 되는지 판단할 근거가 필요할 때 에어브릿지를 통해 캠페인 및 OS별 pLTV와 CAC를 비교해 성과가 좋은 캠페인에 더 투자할 수 있었어요. 덕분에 출시 4개월 만에 전체 매출은 10배 성장, 전월 대비 매출 성장도 2배 이상 이뤄낼 수 있었죠.
네 번째 방법은 제휴 마케팅이에요. 파트너가 고객을 데려와 구매나 가입 같은 성과를 만들면 약정한 보상을 지급하는 방식이죠. 인플루언서와 크리에이터를 활용하거나, 기존 고객이 새 고객을 데려오도록 보상하는 등 파트너와 보상 방식에 따라 여러 형태로 운영할 수 있어요.
제휴 프로그램을 운영하려면 파트너별 링크 발급부터 유입 고객의 성과 확인, 기여 분석과 정산까지 연결해야 하는데요. MMP의 트래킹 링크와 기여 분석을 활용하면 파트너가 만든 성과를 확인할 기반을 마련할 수 있어요.
마이리얼트립은 파트너 링크로 유입된 고객의 웹·앱 예약 성과를 연결한 사례로 소개됐어요. 에어브릿지 트래킹 링크와 마이링크를 활용해 제휴 프로그램을 확장했으며, 마케팅 파트너를 통한 거래액이 프로그램 첫 달 대비 100배 이상 성장했어요.
다섯 번째 방법은 구독과 로열티 프로그램이에요. 국내 주요 종합몰 10곳 중 최소 6곳, 글로벌 GMV 상위 10개 기업 중 최소 7곳이 유료 멤버십을 운영하고 있어요. 상품 가격을 여러 플랫폼에서 쉽게 비교할 수 있는 환경에서, 기업이 고객과의 관계를 이어갈 방법을 찾고 있죠.
구독을 도입하려면 혜택을 정하는 것뿐 아니라 무료 배송이나 할인에 드는 비용을 계산하고, 구독료와 이용 규모를 고려해 사업성을 살펴야 해요. 이때 실제 결제와 구독 상태를 관리하는 서비스 구현과 운영에 함께 준비해야 하는데요. 기업에선 구독 이코노믹스를 설계하는 것부터 출시까지 1년 이상 소요되기도 해요.
여기서 설계란 결제 화면부터 디자인, 메시지, 가격, 요금제 등을 모두 포함해요. 가격과 혜택을 어떻게 보여주는지에 따라 고객이 구독의 가치를 이해하는 방식이 달라지는데요. 기기별 상시 A/B 테스트를 통해서 전환율을 높이고 매출을 개선할 수 있어요.
AB180은 가격이나 화면 구성을 한 달에 한두 번씩 반복 테스트하며 개선하는 방법을 제안했어요. 특히 가입 제안부터 구독 전환과 유지, 매출을 함께 살펴야 구독을 지속 가능한 수익으로 이어갈 수 있어요.
앞서 소개된 5가지 방법은 광고 유입부터 앱 안의 행동과 광고·제휴·구독 매출까지 연결해 살피며 광고 효율과 수익성을 개선하는 전략이에요. 우리 앱에서 어떤 유저 행동이 실제 매출로 이어지는지 확인하고, 그 결과를 바탕으로 광고비와 수익화 방식을 조정해 보세요.
앱 안의 경험과 수익 구조를 개선하는 일과 함께, 고객이 브랜드를 발견하는 새로운 경로도 살펴봐야 해요. 크리테오 코리아 시니어 프로덕트 스페셜리스트(APAC 리드) 마이클 님은 AI가 소비자의 상품 탐색과 비교를 돕는 환경에서 브랜드가 어떻게 발견되고 선택될 수 있는지 설명했어요. 한국 소비자의 변화부터 커머스 인텔리전스, AI 광고까지 3가지 주제를 집중적으로 다뤘어요.
크리테오 발표 자료에 따르면 한국 소비자의 73%는 구매 전에 여러 사이트를 비교한다고 답했는데요. 이는 글로벌 평균인 63%보다 높은 수치예요. 응답자의 69%는 AI 에이전트가 쇼핑 시간과 비용을 줄여줄 것으로 기대했고, 56%는 자신에게 맞는 상품을 AI가 추천하는 방식에 거부감이 없다고 답했어요.
반면 AI 쇼핑 어시스턴트를 주요 쇼핑 수단으로 활용한다는 응답은 7%였는데요. 이용률은 아직 초기 단계지만, 한국 소비자의 비교 행동과 AI 쇼핑에 대한 수용 태도를 보면 쇼핑 과정에서 AI의 역할이 커질 것으로 전망하고 있어요.
“소비자는 비교를 AI에 맡길 수 있지만, 결국 선택받는 건 브랜드입니다.”
AI가 상품 비교와 탐색을 돕더라도 최종 선택에는 브랜드의 정체성과 상품 차별성이 중요해요. 발표 자료에서 응답자의 76%는 AI 쇼핑에서도 브랜드 차별성이 중요하다고 답했고, 59%는 새로운 브랜드와 상품을 발견하기를 기대했어요.
AI 쇼핑 어시스턴트는 검색, 소셜, 브랜드·리테일 사이트를 대체하는 수단이라기보다 소비자가 상품을 발견하는 경로를 넓히는 접점으로 소개됐어요. 크리테오의 소비자 조사 결과에서는 AI 쇼핑 어시스턴트를 정기적으로 이용하는 응답자의 96%가 검색, 소셜, 브랜드, 리테일 사이트 등 다른 채널도 함께 이용했어요. 발견되는 경로가 달라져도 고객이 선택할 이유는 브랜드와 상품에서 찾아야 한다는 거죠.
AI의 답변과 추천을 뒷받침하는 데이터도 주요 주제였어요. AI의 답변과 추천은 어떤 데이터를 활용하느냐에 따라 달라져요.
“크리테오의 차별점은 데이터를 단순히 보유하는 게 아니라 커머스 생태계 전반을 연결하고 있다는 점입니다.”
크리테오는 광고주와 퍼블리셔, 리테일러와의 파트너십을 바탕으로 거래와 상품 데이터를 연결한다고 소개했어요.
발표에서는 1조 달러 이상의 거래, 50억 개 이상의 상품, 235개의 리테일러 데이터를 기반으로 고객의 구매 의도와 다음 관심사를 예측한다고 설명했는데요.
이를 보여주는 사례로 DeepKNN 기술이 소개됐어요. 상품, 소비자, 미디어처럼 서로 다른 데이터 사이의 관계를 찾아내는 기술이에요. 발표에서는 육아용품을 구매하는 초보 아빠 고객군이 육아용품뿐 아니라 맥주에도 관심을 보이는 경우를 예로 들었어요. 고객을 육아용품 구매자로만 분류할 때는 찾기 어려운 연관성을 데이터에서 발견할 수 있다는 거예요.
데이터와 AI 도구를 연결하는 MCP(Model Context Protocol)도 소개됐어요. 발표에서 인용한 조사에 따르면 마케팅팀은 캠페인 운영에 평균 15개 이상의 앱을 사용하고 있는데요. MCP를 활용하면서 기존에 사용하는 AI 대화창에서 캠페인 성과 분석이나 오디언스 제안을 요청해, 여러 도구를 오가며 데이터를 확인하는 작업을 줄이는 활용 방식이 소개됐죠.
이때 AI는 데이터를 임의로 변경하는 방식이 아니라, 읽기 전용으로 확인하고 분석 결과를 제공하는 방식이라는 점도 함께 소개됐어요.
그리고 덴츠 프랑스가 크리테오 MCP를 연결해 AI 에이전트 기반 캠페인을 운영한 사례도 발표됐어요. 자연어로 캠페인을 설정해 광고를 집행했고, 크리테오가 공개한 결과에 따르면 20초 영상 소재는 예산의 27%를 사용하면서 전체 클릭의 62.5%를 만들었다고 해요.
AI가 상품 탐색과 비교를 돕기 시작하면서 소비자가 상품을 발견하는 접점도 달라지고 있어요.
크리테오의 웹 트래픽 분석에 따르면, AI 서비스를 통해 쇼핑몰에 유입된 방문자 중 메인 페이지나 카테고리 페이지를 거치지 않고 상품 상세 페이지로 바로 이동한 비율은 1년 전 50%에서 70%로 늘었어요.
이를 통해, 향후 AI 쇼핑 어시스턴트가 소셜, 오픈 웹, 동영상, 리테일 미디어와 함께 새로운 광고 접점이 될 수 있음을 추측할 수 있었어요.
발표에서 소개한 ChatGPT 광고는 AI의 답변은 그대로 유지하면서, 대화 맥락과 관련성 높은 광고를 대화 아래에 스폰서 광고 형태로 노출하는 방식이었어요.
예를 들어 사용자가 특정 상품을 직접 검색하지 않고 “주말 홈파티에서 무엇을 요리할까?”라고 물어도, 대화 맥락과 관련된 식재료를 판매하는 리테일러의 광고가 노출될 수 있다고 설명했어요.
크리테오는 ChatGPT 광고의 첫 애드테크 파트너로 선정됐으며, 발표 시점 기준 2,200개 이상의 브랜드가 크리테오를 통해 ChatGPT 광고를 집행하고 있고 한국과 일본을 포함한 50개 이상의 국가에서 운영 중이라고 소개했어요.
터키항공은 여행을 계획하는 미국 고객 가운데 신규 고객을 만나기 위해 노선과 항공편 정보를 광고 소재에 반영하고, ChatGPT에 질문하는 말투와 맥락에 맞춰 문구를 최적화했어요.
크리테오에 따르면 광고 관련성은 118% 높아졌고, ChatGPT 광고를 통한 사이트 유입은 183% 증가했어요. 캠페인 마지막 기간의 신규 방문자는 94% 늘었고 사이트 체류 시간은 15% 증가했다고 해요.
향수 기업 인터퍼퓸 사례에서는 ChatGPT 광고 노출이 브랜드 가시성에 미치는 영향을 살펴봤어요. 5월부터 6월 중순까지 광고를 운영하고 약 2만 건의 ChatGPT 응답에서 광고가 노출된 경우와 그렇지 않은 경우를 비교했어요. 광고가 노출된 경우와 그렇지 않은 경우를 비교한 결과, 광고가 노출됐을 때 브랜드의 통합 가시성이 45.5% 높았어요.
AB180이 제시한 5가지 전략은 매체에 전달할 신호를 다듬고 고객의 유입 맥락을 경험에 반영하는 일에서 출발해요. 보유한 트래픽을 광고와 제휴, 구독 수익으로 연결하는 방법까지 이어지죠.
여기에 크리테오는 AI가 상품을 탐색하고 비교하는 과정에서 브랜드가 어떻게 발견될지라는 질문을 더했어요. 우리 고객이 어디서 들어오고, 어떤 경험을 거쳐, 어떤 수익을 만드는지 연결해 보는 일이 다음 성장 전략의 출발점이에요.
함께해주신 모든 분께 감사드리며, AB180과 크리테오는 앞으로도 파트너와 함께 더 큰 성장의 기회를 만들어갈게요.
