올해 뉴욕에서 열린 애드익스체인지의 인더스트리 프리뷰에서는 마케팅 및 광고 기술 분야의 업계 최고 리더들이 모여 2019년 광고의 가장 중요한 비전에 대해 논의했습니다. 닐슨은 이틀간 진행된 심포지엄의 주요 스폰서로 참여하여 데이터 기반 마케팅 및 측정 분야의 선두주자로서의 입지를 더욱 공고히 했습니다. 컨퍼런스 둘째 날, 닐슨 글로벌 미디어의 최고 커머셜 책임자인 메간 클라켄은 "마케팅 측정의 혁신"이라는 제목의 기조연설에서 2019년은 업계가 고품질 지표를 통해 그 가치를 입증하는 한 해가 되어야 한다고 주장했습니다.
In the U.S., the average person consumes over 82 hours of media a week via multitasking (not in a row), a trend that will continue to grow in ways we never thought possible. In order to further grasp the opportunity in the current video landscape, particularly the growth of mobile video, marketers need to understand how people engage with video across screens in a comparable way rather than understanding segmented engagement with TV or digital. From there, market players can think about monetization, which Megan categorized in four content monetization models:
- 기존/리치 광고: 선형 구매
- 타겟팅 광고: 잠재 고객 구매
- SVOD: 구독 모델(광고 없음)
- 브랜드 통합: 제품 배치
전통적인 광고와 타겟팅 광고는 오늘날 시장에서 가장 논란이 많고 주목받는 광고 채널이지만, 마케터들의 전체 지출에서 차지하는 비중은 극히 일부에 불과합니다. 예를 들어, Megan은 슬라이드를 통해 전통적인 FMCG와 자동차 브랜드의 마케팅 지출 중 15~20%가 광고에 사용되는 반면, 80~85%가 거래 촉진 및 인센티브에 사용된다는 점을 강조했는데, 이는 디지털 지출의 ROI 입증이 업계 전반에서 여전히 큰 장애물로 남아 있기 때문이라고 설명했습니다.
In order to cut through the confusion and gain access to a more significant piece of the advertising pie, Megan emphasized the importance of better understanding walled gardens, defined as environments where all operations are controlled by their respective media owners. Unfortunately, they often lead to the development of inconsistent measurement across the media landscape.
"통화 지표가 무엇인지에 대해 많은 논쟁이 있었습니다."라고 Megan은 말합니다. "기본 지표를 이해하는 것부터 시작해야 합니다. 저희는 도달 범위와 빈도라고 생각합니다. 얼마나 많은 사람들이 그것을 보았는지, 얼마나 자주 보았는지입니다. 이는 실제로 얼마나 오래 보았는지나 ROI가 아니라 실제적인 수치일 뿐입니다. 도달 범위와 빈도를 통합하는 것은 모든 측정의 근간이며, 마켓플레이스가 거래하고 마케터가 더 많은 지출을 이끌어낼 수 있는 가장 중요한 기반이 됩니다." 이와 같은 기본 지표는 오디언스에 대한 정확한 세계를 설정하기 때문에 필수적입니다. 이러한 기초 지표가 확보되면 그 위에 고급 오디언스 ROI, 참여도 등과 같은 추가 지표를 만들 수 있습니다.
이 세 가지 시나리오는 도달 범위와 빈도를 기준으로 비교 가능한 지표를 사용하는 것이 업계의 결속력과 성장에 중요한 이유를 강조합니다:
Scenario 1 – Each Vendor Measuring Itself
첫 번째 환경은 현재와 비슷하지만, 시장 전반에서 오디언스의 중복 제거가 불가능하기 때문에 피해야 할 환경입니다. 또한 일관성, 시장 간 비교 가능성, 투명성 및 독립적인 측정을 저해하여 낭비를 초래한다고 말했습니다.
Scenario 2 – Different Outcomes: Multiple Measurement Approaches
두 번째 시나리오는 독립 측정 업체를 활용하는 경우로, 오늘날의 환경을 반영합니다. 그러나 이 모델의 문제점은 각 업체의 측정값이 다른 업체와 정확하게 비교되지 않고 중복 제거가 불가능하며 ROI 또는 브랜드 상승도를 측정할 수 없다는 점입니다.
Scenario 3 – Comparable Metrics to Monetize
이 모델은 하나의 지표로 기본 요소, 도달 범위 및 빈도를 측정할 수 있기 때문에 시장 전반에서 일관성을 유지할 수 있는 이상적인 환경입니다. 또한 브랜드가 차별화하기 위해 필요한 판매 효과, 멀티터치 어트리뷰션 및 참여도의 진정한 가치를 다른 브랜드와 비교할 수 있습니다. 일관된 지표를 통해 여러 플랫폼에서 오디언스의 중복을 제거하여 수익을 창출할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 플레이어가 참여하는 생태계를 육성할 수 있습니다. 즉, 마켓플레이스가 함께 작동하기 위해서는 이러한 노력이 필요합니다.
Nielsen’s very own vBrand, a recent acquisition, uses machine-learning technology to consistently measure reach and frequency across platforms for branded integrations. Additionally, vBrand serves as a trading desk for how marketers value promotions and sponsorships inside of sports, and it measures the reach of brands across social media sites.
이 기능은 현재 실제로 존재하기 때문에 업계의 과제는 무엇보다도 참여 의지와 용기에 달려 있습니다. 결론은 이 기능을 업계 전반으로 확장하여 시장 전체에서 사용하지 못할 이유는 없지만, 이를 실현하기 위해 우리 모두가 힘을 모아야 한다는 것입니다.
