* 본 블로그는 CCC(Criteo Champions Club) 프로그램에서 챔피언들이 공유한 인사이트를 바탕으로 작성되었습니다.
금융·보험을 비롯해 상담 신청, 회원가입, 카드 발급 등 DB(리드) 확보가 주요 전환 목표인 업종에서는 광고 성과를 측정하고 최적화하는 방식도 커머스와는 조금 다릅니다.
상품을 광고한 뒤 바로 구매가 발생하는 것이 아니라, 광고를 본 유저가 서비스를 탐색하고, 여러 정보를 비교한 뒤 상담이나 가입을 신청하기 때문인데요. 따라서 DB 수집 캠페인에서는 단순히 얼마나 많은 유저를 웹사이트로 유입시켰는지를 보는 것보다 유저가 전환에 가까워지는 과정에서 어떤 행동을 보이는지 파악하고, 이를 지속적으로 캠페인 최적화에 활용하는 것이 중요합니다.
이러한 관점에서 보면 크리테오의 활용 범위 역시 이커머스에만 한정되지 않습니다. 크리테오는 다양한 유저 행동 데이터를 바탕으로 잠재고객을 찾고, AI와 머신러닝을 활용해 캠페인의 각 단계에서 전환 가능성이 높은 사용자를 찾아낼 수 있도록 지원합니다.
이번 블로그 글에서는 금융·보험을 비롯해 상담 신청, 공간 예약 등 DB 수집을 주요 목표로 하는 캠페인에서 활용할 수 있는 풀퍼널 전략과 리드젠 태그(Lead Generation Tag)의 역할을 자세히 알아보세요.
DB 수집 캠페인, 왜 풀퍼널 관점이 필요할까요?
DB 수집을 목표로 하는 캠페인에서는 광고를 클릭했다고 해서 바로 신청이나 가입으로 이어지는 경우가 많지 않습니다.
유저는 광고를 본 후 웹사이트에 방문하고, 상품이나 서비스 정보를 확인한 뒤 다른 상품과 비교하거나 추가 정보를 탐색합니다. 이후 상담 신청이나 가입 페이지로 이동하고, 필요한 정보를 입력해야 최종 전환이 완료됩니다. 즉, 하나의 전환이 발생하기까지 여러 단계의 유저 행동이 이어집니다.
페이지 방문 → 정보 탐색 → 주요 콘텐츠 확인 → 신청 페이지 진입 → 정보 입력 → 신청 완료
이때 최종적인 ‘신청 완료’만을 전환으로 설정한다면, 캠페인이 학습할 수 있는 데이터가 제한될 수 있습니다. 특히 금융·보험처럼 전환까지의 고려 기간이 길고 최종 전환 모수가 상대적으로 적은 업종에서는 이러한 문제가 더욱 중요하게 작용할 수 있습니다.
따라서 DB 수집 캠페인에서는 최종 전환뿐 아니라 전환 과정에서 나타나는 다양한 행동을 함께 확인하고, 이를 다음 단계의 최적화에 활용하는 풀퍼널 접근이 필요합니다.
DB 수집 캠페인에서 마케터가 마주하는 4가지 주요 과제
DB 수집 캠페인을 운영하다 보면 최종 전환 모수부터 오디언스 확장, 전환 데이터 측정, 크리에이티브 운영까지 다양한 고민을 마주하게 되는데요.
특히 금융·보험처럼 전환까지의 고려 과정이 길고 최종 전환 모수가 제한적인 업종에서는 “어떻게 더 많은 잠재고객을 확보할 것인가”, “어떤 사용자가 실제 전환으로 이어질 가능성이 높은지 어떻게 파악할 것인가”가 중요한 과제입니다.
대표적으로 다음과 같은 네 가지 과제를 생각해볼 수 있습니다.
① 최종 전환 모수가 적어 캠페인 최적화가 어려운 경우
구매처럼 매일 많은 수의 전환이 발생하는 캠페인과 달리, DB 수집 캠페인에서는 상담 신청이나 가입 완료까지 도달하는 사용자가 상대적으로 적을 수 있습니다. 이 때문에 최종 전환 데이터만을 기준으로 캠페인을 운영할 경우, 충분한 학습 신호를 확보하기 어려울 수 있습니다.
② 기존 오디언스에 집중하면서 잠재고객 풀이 소진되는 경우
웹사이트 방문자나 기존 고객 등 이미 확보한 오디언스를 중심으로 캠페인을 운영하다 보면 새로운 잠재고객을 지속적으로 확보하는 데 한계가 생길 수 있습니다.
특히 캠페인 규모를 확장해야 하는 시점에는 기존 전환 사용자뿐 아니라 새로운 잠재고객을 어떻게 발견하고 확보할 것인지가 중요한 과제가 됩니다.
③ 광고 플랫폼의 전환 데이터와 실제 성과 사이에 차이가 발생하는 경우
광고 플랫폼에서 집계되는 전환과 실제 내부에서 관리하는 리드 수가 일치하지 않는 경우도 있습니다.
단순한 이벤트 발생이나 중복 전환 등이 포함되면 어떤 사용자가 실제 가치 있는 리드로 이어졌는지 파악하기 어려워지고, 결과적으로 캠페인 최적화에도 영향을 줄 수 있습니다.
④ 업종 특성 상 다양한 크리에이티브를 빠르게 테스트하기 어려운 경우
금융·보험 등 일부 업종에서는 광고 소재를 제작하고 변경하는 과정에서 심의 등 여러 사항을 고려해야 합니다. 이 때문에 일반적인 광고 캠페인처럼 다양한 소재와 메시지를 빠르게 테스트하면서 성과를 개선하는 데 제약이 생길 수 있습니다.
그렇다면 이러한 과제를 어떻게 해결할 수 있을까요?
다음에서는 DB 수집 캠페인의 각 단계에서 활용할 수 있는 풀퍼널 전략, 행동 데이터 기반 최적화, 리드젠 태그와 크리에이티브 활용 방법을 하나씩 살펴보겠습니다.
DB 수집 캠페인의 풀퍼널 전략, 잠재고객부터 전환까지
앞서 살펴본 것처럼 DB 수집 캠페인에서는 최종 전환 모수가 적거나 기존 오디언스가 소진되면서 캠페인 최적화에 어려움을 겪을 수 있습니다. 이때 중요한 것은 최종 가입이나 신청 완료 데이터만 바라보는 것이 아니라 전환에 가까워지는 과정에서 나타나는 유저 행동까지 활용하는 것입니다.
크리테오는 다양한 유저 행동 데이터를 바탕으로 전환 가능성이 높은 오디언스를 찾고, 최적화 엔진을 통해 새로운 잠재고객 확보부터 최종 전환까지 이어지는 풀퍼널 구조를 구축할 수 있도록 지원합니다.
DB 수집 캠페인은 유저의 관심 단계에 따라 Acquisition New → Acquisition → Retargeting으로 연결할 수 있습니다.
Acquisition New : 유저 행동 데이터를 바탕으로 전환 가능성이 높은 새로운 잠재고객을 찾고 캠페인의 도달 범위를 확장합니다.
Acquisition : 기존 전환 유저의 특성을 바탕으로 룩어라이크(Lookalike) 오디언스를 활용해 유사한 사용자를 발굴하고 새로운 전환 기회를 만듭니다.
Retargeting : 웹사이트 방문이나 주요 행동을 보였지만 아직 전환하지 않은 유저에게 다시 도달해 최종 전환을 유도합니다.
이 과정에서 중요한 것은 각 단계가 독립적으로 운영되는 것이 아니라는 점인데요. 각 단계에서 발생한 사용자 행동과 전환 데이터가 다시 캠페인 최적화에 활용되면서, 새로운 잠재고객을 찾고 전환 기회를 확장하는 흐름이 이어집니다.
이를 통해 한정된 최종 전환 모수에만 의존하기보다 전환 과정에서 축적되는 데이터를 활용해 잠재고객을 넓히고, 전환 가능성이 높은 사용자를 지속적으로 찾아갈 수 있습니다.
행동 데이터를 활용해 전환 가능성을 파악하세요
풀퍼널 캠페인을 효과적으로 운영하기 위해서는 유저가 전환에 가까워지는 과정에서 어떤 행동을 보이는지 측정하는 것도 중요합니다.
DB 수집 캠페인에서는 웹사이트에 방문했다고 해서 모두 같은 가치를 가진 사용자는 아닙니다. 단순히 랜딩 페이지를 방문한 사용자와 상품이나 서비스를 살펴본 뒤 ‘신청하기’ 버튼을 클릭한 유저는 전환 가능성에서도 차이가 있을 수 있습니다.
크리테오의 리드젠 태그(Lead Generation Tag)를 활용하면 이러한 유저 행동을 단계별로 측정하고 캠페인 최적화에 활용할 수 있습니다.
💡 리드젠 태그를 어떻게 설정하고 활용해야 할지 고민이라면? 크리테오 전문가에게 문의해 보세요.
예를 들어 금융·보험 캠페인에서는 사용자의 여정을 다음과 같이 구분할 수 있습니다.
방문 → 정보 확인 → 신청·상담 버튼 클릭 → 신청 완료
- 진입: 광고를 클릭하고 웹사이트에 방문한 사용자
- 고려: 상품이나 서비스 정보를 확인하는 사용자
- 문의: ‘상담 신청’, ‘가입하기’ 등 전환에 가까운 행동을 보이는 사용자
- 전환: 신청서를 작성하고 제출해 실제 리드가 생성된 사용자
이처럼 최종 전환만 측정하는 것이 아니라 전환까지 이어지는 주요 행동을 함께 확인하면, 어떤 사용자가 실제 전환에 가까운 행동을 보이는지 파악할 수 있습니다.
또한 이러한 행동 데이터를 캠페인 최적화에 활용하면 최종 전환 모수가 제한적인 상황에서도 앞단의 유의미한 행동을 학습 신호로 활용해 잠재고객을 확장하고, 전환까지 이어지는 풀퍼널 구조를 만들어갈 수 있습니다.
결국 DB 수집 캠페인에서 중요한 것은 단순히 “몇 건의 리드가 발생했는가”를 확인하는 데 그치지 않고, “어떤 행동을 거쳐 전환으로 이어졌는가”를 함께 이해하는 것입니다.
행동 단계에 맞춰 크리에이티브를 설계하세요
사용자의 행동을 측정했다면 다음은 각 단계에서 사용자가 자연스럽게 다음 행동으로 이동할 수 있도록 광고 경험을 설계하는 것인데요. DB 수집 캠페인에서는 모든 사용자에게 동일한 메시지를 보여주기보다, 현재 사용자의 관심 단계와 캠페인 목표에 맞춰 적절한 크리에이티브를 활용하는 것이 중요합니다.
예를 들어 다음과 같은 크리에이티브 포맷을 활용할 수 있습니다.
- 피드형 광고 : 피드 형태의 광고 안에서 여러 상품이나 서비스, 주요 혜택을 함께 보여줄 수 있어 다양한 정보를 비교하거나 탐색하는 사용자에게 활용할 수 있습니다.
- 반응형 배너 : 광고 지면에 맞춰 크리에이티브가 유연하게 적용되는 포맷으로, 다양한 환경에서 잠재고객과 접점을 확대하는 데 활용할 수 있습니다.
- 리드 수집형 광고 : 광고에서 별도의 랜딩 페이지로 이동하지 않고 필요한 정보를 입력할 수 있도록 구성해, 사용자의 이동 단계를 줄이고 간편하게 리드를 제출할 수 있도록 지원합니다.
여기서 중요한 것은 특정 크리에이티브 포맷을 많이 사용하는 것이 아닌 캠페인의 목표와 사용자의 현재 행동 단계에 맞는 광고 경험을 제공하는 것입니다.
예를 들어 새로운 잠재고객에게는 서비스의 주요 정보를 효과적으로 전달하고 관심을 유도하는 방식이 필요할 수 있습니다. 반면 이미 웹사이트에서 주요 행동을 보인 사용자에게는 상담 신청이나 가입과 같이 보다 구체적인 다음 행동을 유도하는 메시지가 적합할 수 있습니다.
다시 말해 오디언스 → 행동 측정 → 크리에이티브 → 최적화가 하나의 흐름으로 연결될 때 잠재고객 확보부터 전환까지 이어지는 풀퍼널 캠페인을 구축할 수 있습니다.
실제 사례로 알아보는 풀퍼널 DB 수집 캠페인
이러한 풀퍼널 전략은 실제 DB 수집 캠페인에서도 활용할 수 있습니다. 공유오피스 S사는 ‘문의하기’를 주요 전환 목표로 설정하고, 새로운 잠재고객을 확보하는 동시에 웹사이트에서 관심을 보인 사용자의 전환을 유도했습니다.
캠페인은 고객 확보(Acquisition) 60%, 리타겟팅(Retargeting) 40%로 운영했으며, 리드젠 태그(Lead Gen Tag)를 활용해 웹사이트 방문부터 주요 페이지 조회, 신청하기 클릭, 문의 신청 완료까지 사용자의 행동을 단계별로 측정했습니다.
이를 통해 최종 문의뿐 아니라 전환 과정에서 나타나는 행동을 함께 파악하고 캠페인 최적화에 활용했습니다. 그 결과 타 매체 대비 CPC는 약 10배 낮았으며, CTR은 1.3배 높게 나타났습니다.
이 사례에서 중요한 점은 단순히 최종 문의 건수를 확인하는 데 그치지 않고, 신규 잠재고객 확보부터 웹사이트 내 행동 측정, 전환 유도까지의 흐름을 연결했다는 것입니다.
DB 수집 캠페인에서도 이처럼 사용자 행동 데이터를 바탕으로 잠재고객을 확장하고, 관심을 보인 사용자의 다음 행동을 유도하면서 캠페인을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.
커머스를 넘어, 다양한 전환 목표에 대응하는 풀퍼널 전략
DB 수집 캠페인의 핵심은 최종 전환만 바라보는 것이 아니라, 전환까지 이어지는 과정에서 발생하는 사용자 행동을 이해하고 이를 캠페인 최적화에 활용하는 것입니다.
이러한 접근은 금융·보험뿐만 아니라 교육, 여행, 공유오피스, NGO 등 상담 신청, 회원가입, 문의, 후원과 같은 다양한 전환을 목표로 하는 논커머스 업종에서도 활용할 수 있습니다.
특히 논커머스 업종에서는 사용자가 광고를 본 직후 바로 전환하기보다 여러 정보를 확인하고 비교한 뒤 최종 행동을 결정하는 경우가 많습니다. 따라서 전환 과정에서 나타나는 행동 데이터를 활용해 잠재고객을 찾고, 각 단계에 맞는 광고 경험을 제공하는 전략이 중요합니다.
크리테오는 다양한 오디언스와 행동 데이터, AI 기반 최적화 기술을 바탕으로 커머스뿐만 아니라 다양한 논커머스 업종의 캠페인 목표에 맞는 광고 전략을 지원하고 있습니다.
이번 블로그 글에서 DB 수집 캠페인을 중심으로 풀퍼널 전략을 살펴봤다면, 다음 블로그 글에서는 NGO 업종의 실제 활용 사례를 통해 잠재 후원자를 발굴하고 관심을 실제 후원으로 연결하는 방법을 확인하실 수 있습니다.
