S, T, P 중 마케터에게 가장 중요한 것

넷플릭스는 철저히 데이터에 기반해 마케팅을 한다. 어떤 고객들이 어떤 콘텐츠를 좋아하는지 분석하고, 어떤 콘텐츠를 통해서 신규 가입할 경우 가장 로열티가 높은지 파악하고, 해당 콘텐츠별로 가장 시청률이 높은 부분을 정확하게 알 수 있다.

 

따라서 가장 인기 많고 신규 고객 유치에 효과적인 콘텐츠들의 최고 시청률 부분을 편집해서 광고를 제작한다. 해당 광고를 디지털 매체에서 집행하면서, A/B테스트*를 통해 가장 전환율이 높은 광고를 노출한다. 이 과정의 모든 업무를 인간 마케터가 아닌 컴퓨터(AI, 머신러닝 등)가 하고 있다. 넷플릭스에서 재미 삼아 새로운 시리즈물 타깃이 누구인지 맞히는 게임을 했는데, 인간 마케터보다 컴퓨터가 더 정확했다는 이야기도 전해 들었다.

* 디지털 마케팅에서 두 가지 이상의 시안 중 최적의 안을 선정하기 위해 시험하는 방법

이번에는 STP에 대해 다뤄보려 한다. 세그멘테이션(segmentation)은 전체 시장을 놓고 비슷한 니즈를 가진 고객끼리 묶는 작업이다. 위 사례에서 넷플릭스는 좋아하는 콘텐츠 종류의 유사성으로 세그멘테이션을 묶었다.

 

타기팅(targeting)은 시장의 어느 고객을 집중 공략할지 정하는 작업이다. 넷플릭스에서 새로운 콘텐츠가 나오면 '누가 이 콘텐츠를 가장 좋아할지' 분석하는 작업이 타기팅에 해당한다.

 

포지셔닝(positioning)은 타깃 고객에게 맞는 콘텐츠를 매칭하는 작업이다. 타깃의 니즈에 맞는 콘텐츠들의 핵심 속성을 찾아내서 이를 기반으로 광고를 만드는 넷플릭스의 실행 과정은 포지셔닝을 기반으로 한 것이다.

 

이렇듯 과거 마케터가 해오던 STP의 많은 부분이 AI로 넘어가고 있다. AI가 방대한 소비자 데이터를 분석해 우선순위를 정하기 때문에 마케터가 큰 부담을 덜 수 있는 편리한 세상이 오고 있다. 물론 비즈니스 모델 자체가 디지털 기반인 넷플릭스 서비스의 특수성이 있겠지만, 고객 데이터를 기반으로 점점 세밀하게 타기팅을 하는 것이 마케팅의 전반적인 흐름이다.