모바일 통신 데이터, 리테일 고객 분석과 광고 전략의 새로운 경쟁력

리테일 시장에서 고객을 이해하는 방식이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 매장 방문객 수와 구매 이력, 연령과 성별 등 인구통계학적 특성이 고객 분석의 주요 기준이었다면, 최근에는 스마트폰 이용 패턴과 위치 데이터를 결합해 소비자의 관심사와 구매 가능성을 파악하는 데이터 기반 마케팅이 주목받고 있다.

미국 이동통신 기업 티모바일(T-Mobile)의 광고 사업 부문인 티모바일 애드버타이징 솔루션즈(T-Mobile Advertising Solutions)는 최근 발표한 백서 'Carrier Data, Activated'를 통해 모바일 통신 데이터가 소비자 행동 분석과 광고 타기팅에 활용되는 방식을 소개했다. 스마트폰 애플리케이션 이용 정보와 실제 이동 패턴을 결합하면 고객의 관심 분야와 소비 행동을 보다 구체적으로 분석하고, 이를 광고 전략에 활용할 수 있다는 설명이다.

티모바일은 미국 내 1억4,000만 명 이상의 고객 기반을 활용해 애플 iOS와 안드로이드 운영체제를 아우르는 소비자 행동 데이터를 분석하고 있다. 주요 분석 대상은 스마트폰에 설치된 앱, 앱 이용 빈도와 활동 패턴, 통신망 기반 위치 정보, 고객이 직접 제공한 인구통계 정보 등이다. 이러한 정보를 결합하면 단순한 연령이나 성별 구분을 넘어 실제 행동에 기반한 고객 집단을 구성할 수 있다.

리테일 사업자에게 가장 중요한 변화는 고객의 구매 의도를 보다 구체적으로 파악할 수 있다는 점이다. 예를 들어 특정 쇼핑 앱을 이용하는 고객이 경쟁 유통업체의 앱도 함께 이용한다면, 해당 고객은 여러 유통 채널에서 상품과 가격을 비교하는 소비자일 가능성이 있다. 리테일 사업자는 이러한 행동 패턴을 활용해 경쟁 브랜드 고객을 대상으로 신규 고객 유치 캠페인을 진행하거나 특정 상품군에 관심이 높은 소비자에게 맞춤형 광고를 제공할 수 있다.

백서는 미국 대형 유통업체 타깃(Target)의 앱 이용자를 사례로 제시했다. 분석 결과 타깃 앱 이용자는 일반 소비자보다 월마트(Walmart) 앱을 이용할 가능성이 23%, 아마존(Amazon) 앱을 이용할 가능성이 29% 높은 것으로 나타났다. 이는 소비자가 하나의 유통업체에만 머무르지 않고 여러 쇼핑 플랫폼을 함께 이용한다는 점을 보여준다. 리테일 사업자는 이러한 중복 이용 패턴을 통해 경쟁 브랜드와 고객층이 얼마나 겹치는지 파악하고 마케팅 전략을 수립할 수 있다.

모바일 통신 데이터는 공항 면세점과 여행 관련 리테일 사업에서도 활용 가능성이 크다. 공항 면세점은 고객이 공항에 도착하기 전부터 여행 목적과 소비 성향을 파악하는 것이 중요하다. 항공사 앱과 호텔 예약 앱, 여행 관리 앱 등의 이용 패턴은 고객의 여행 계획과 관심사를 추정하는 데 활용할 수 있는 정보다.

백서는 출장객을 구분하는 방법으로 이동 거리와 이동 기간, 여행 일수 등 위치 기반 행동 정보에 업무용 앱, 여행 관리 앱, 항공사 앱 이용 정보를 결합하는 방식을 소개했다. 이러한 분석을 통해 일반 관광객과 비즈니스 여행객의 행동 특성을 구분하고, 각 고객 집단에 적합한 광고를 제공할 수 있다는 설명이다.

이러한 접근 방식은 공항 면세점과 프리미엄 브랜드의 마케팅 전략에도 시사점을 제공한다. 출장 빈도가 높고 항공사 및 여행 관리 앱을 적극적으로 이용하는 고객 집단은 비즈니스 여행객 대상 광고를 기획할 때 참고할 수 있다. 반면 여행 예약 앱과 쇼핑 관련 앱을 함께 이용하는 고객 집단은 여행 준비 과정에서부터 쇼핑에 관심을 가질 가능성이 있는 잠재 고객으로 분석할 수 있다.

다만 앱 이용 정보만으로 실제 구매 의도나 소득 수준을 확정할 수는 없다. 이러한 데이터는 고객의 행동 특성을 바탕으로 구매 가능성을 추정하는 수단이며, 실제 구매 결과와 연결해 분석하고 검증하는 과정이 필요하다.

모바일 통신 데이터는 리테일 미디어와 디지털 옥외광고(DOOH)의 연계에도 활용되고 있다. 티모바일은 광고 기술 기업 블리스(Blis), 비스타 미디어(Vistar Media)와 협력해 통신 데이터를 다양한 광고 채널에 활용하는 방식을 제시했다.

블리스는 앱 이용 정보와 이동 패턴, 콘텐츠 이용 환경 등을 결합해 모바일 광고와 데스크톱, 디지털 옥외광고, 커넥티드 TV(CTV) 등 여러 채널에서 활용할 수 있는 고객 집단을 구성한다. 이를 통해 광고주는 동일한 고객 특성을 기준으로 다양한 광고 채널을 연계하는 옴니채널 마케팅을 추진할 수 있다.

비스타 미디어는 통신 데이터를 활용한 디지털 옥외광고 매체 선정에 초점을 맞추고 있다. 기존에는 광고 스크린의 위치를 먼저 선정한 뒤 해당 장소를 방문하는 고객의 특성을 추정했다면, 새로운 방식은 목표 고객의 행동 특성을 먼저 분석하고 해당 고객이 자주 방문할 가능성이 높은 장소와 시간대의 광고 스크린을 선택한다.

예를 들어 여행객을 대상으로 광고할 때 공항이라는 장소만을 기준으로 매체를 선정하는 것이 아니라, 여행 관련 앱 이용자의 이동 패턴을 분석해 공항 외에도 이들이 자주 방문하는 상업시설과 교통 거점의 광고 매체를 검토할 수 있다. 이는 광고 매체의 위치보다 실제 소비자와의 접점에 초점을 맞춘 접근 방식이다.

비스타 미디어가 백서에서 제시한 캠페인 분석 결과에 따르면, 데이터 기반 타기팅을 적용한 프로그래매틱 디지털 옥외광고 캠페인은 비교 대상 캠페인보다 브랜드 인지도 상승 효과가 40%, 구매 고려도 상승 효과가 42%, 구매 의향 상승 효과가 11% 높았다. 다만 이는 백서에 인용된 캠페인 분석 결과로, 모든 광고 환경에서 동일한 성과를 보장하는 수치는 아니다.

리테일 사업자에게 이러한 변화는 광고 집행뿐 아니라 고객 분석과 매장 운영 전략에도 새로운 가능성을 제시한다. 고객이 어떤 앱을 이용하고 어느 지역을 이동하는지 분석하면 특정 상권이나 매장을 방문할 가능성이 높은 고객 집단을 파악하고, 이에 맞춰 광고 메시지와 매체 운영 전략을 수립할 수 있다.

특히 공항 면세점은 출국객의 국적과 항공편, 출발 시간 등 기존의 여행 관련 정보에 모바일 행동 데이터를 결합하는 방안을 검토할 수 있다. 이를 통해 고객의 여행 목적과 관심 상품군에 대한 이해를 넓히고, 공항 방문 전 디지털 광고부터 공항 내 디지털 옥외광고, 면세점 매장에 이르는 마케팅 접점을 일관되게 설계할 수 있다. 다만 이러한 활용은 관련 데이터의 적법한 이용과 개인정보 보호를 전제로 한다.

광고 성과를 평가하는 기준 역시 달라지고 있다. 단순한 광고 노출 횟수나 도달률뿐 아니라 광고 노출 이후의 매장 방문 증가율, 브랜드 인지도 변화, 구매 전환 효과 등을 함께 분석하는 방식이다. 백서 역시 디지털 옥외광고의 주요 성과 지표로 광고 노출 기기 매칭률, 매장 방문 증가 효과, 브랜드 인지도 상승 효과 등을 제시하고 있다.

이러한 데이터 분석은 리테일 미디어의 역할을 확대하는 계기가 될 수 있다. 과거 리테일 미디어가 매장이나 쇼핑 플랫폼에 광고를 노출하는 수단이었다면, 앞으로는 고객의 관심사와 이동 패턴을 바탕으로 구매 가능성이 높은 소비자에게 적절한 시점과 장소에서 광고를 전달하는 방향으로 발전할 가능성이 크다.

결국 모바일 통신 데이터의 핵심 가치는 방대한 고객 정보를 확보하는 데 있는 것이 아니라 실제 소비자 행동에서 의미 있는 신호를 찾아내는 데 있다. 리테일 사업자는 이를 통해 고객의 기본적인 특성을 파악하는 수준을 넘어 어디에서 어떤 상품과 서비스에 관심을 보일 가능성이 높은지 이해할 수 있다.

앞으로 리테일 미디어와 디지털 옥외광고의 경쟁력은 광고 스크린의 수나 매장 방문객 규모뿐 아니라 고객 행동 데이터를 얼마나 효과적으로 분석하고 실제 마케팅 전략에 연결할 수 있는지에 따라 달라질 전망이다. 특히 공항과 면세점, 대형 쇼핑몰처럼 고객의 이동과 소비가 밀접하게 연결된 공간에서는 데이터 기반 고객 분석이 광고 매체의 가치를 높이는 중요한 요소로 자리 잡을 것으로 보인다.