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.

 

과거에는 STP가 순서대로 진행됐다. 즉 시장을 쪼개고, 타깃을 정하고, 타깃과 제품을 매칭하는 순서가 일반적이었다. 그렇기 때문에 시작점이 되는 세그멘테이션에 공을 많이 들였는데, 이제는 기술의 발달로 마케터가 고민할 필요가 없어졌다. 특히 타깃을 찾기 위해 소비자 세그먼트를 조사할 필요는 더더욱 없어졌다.

그렇다면 STP 중 인간 마케터가
꼭 알아야 할 부분은 무엇일까