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다양한 고객사를 만나다 보면,
제품 유통사를 선정하는 것도 흐름이 있는 것 같습니다.
예전에는 웹사이트에서 판매를 한다거나, 쿠팡 등 다양한 이커머스를 활용이 컸었죠. 지금은 스마트 스토어를 이용하는 브랜드가 많이 늘고 있습니다. 그리고, 주 매출 자체도 스마트 스토어의 판매가 높기도 하죠.
소비자의 입장에선 Npay의 편리함과 포인트 제도가 크게 작용하지 않았나 생각이 듭니다. 그런데, 스마트스토에선 자체 통계자료는 잘 정리되어 보여주지만, 원하는 데이터를 얻기 어렵거나, 타 매체와의 데이터 공유를 지원하지 않고 있습니다.(당연히 네이버를 통한 광고만을 한다면 어렵진 않겠죠?)
타 분석 매체들의 코드를 심을 수가 없기 때문에, 어떤 광고를 통해서 전환이 발생하고 있는지 확인이 어렵습니다. 위에서 말했듯이 스마트 스토어 자체 통계자료가 잘 정리되어 있지만, 페이스북 광고를 보고 네이버 검색하였을 경우, 네이버 검색 전환으로만 잡히는 이슈가 있습니다.
즉, 타 매체에 영향을 받았는지 확인이 어렵습니다.
그래서,
“스마트 스토어를 데이터를 어떻게 페이스북 광고에서 활용할 수 있을까?”
라는 고민을 하게 되었습니다.
쉽지만 어려운 방법을 알게 되었습니다. 바로 페이스북 ‘오프라인 이벤트’를 활용하는 것입니다.
보통 온라인 판매를 주로 진행하기 때문에, 픽셀을 활용하여 광고를 진행하죠. 오프라인 판매의 데이터를 확인하고 싶은 분들만, 오프라인 이벤트를 사용해보았을 것 같은데요. 오프라인 이벤트는 ‘오프라인 판매에 대한 것만 하는 거 아니야?’라고도 생각할 수 있지만 픽셀을 이용한 데이터 모수를 만들 수 없는 다른 데이터를 수동으로 모으는 작업이라고 생각하시면 될 것 같습니다.
예를 들어, 오프라인에서 설문조사를 진행한 데이터를 정리하여 업로드 이후, 맞춤 타깃으로 설정하여 광고 진행할 수도 있는 거죠.
스마트 스토어 기준으로 설명드리자면, 스마트 스토어의 구매자 데이터를 엑셀 파일로 정리하여 오프라인 이벤트 업로드를 진행하면 됩니다. 데이터가 쌓이는 날짜는 업로드 날짜로 구분됩니다. 그리고 위 이미지처럼 일치율을 볼 수 있는데요.
여기서 일치율이란, 광고 콘텐츠를 봤던 타깃들과의 일치율을 나타냅니다. 그래서, 업로드하는 데이터가 더 상세할수록 일치율도 높아질 수 있습니다. 오프라인 이벤트에 스마트 스토어의 데이터를 업로드하였을 때, 장점은 크게 2가지로 볼 수 있는 것 같습니다.
1. 데이터 매칭을 통하여 광고 콘텐츠에 오프라인 구매로 전환이 잡힙니다.
-> 광고를 통하여 스마트 스토어의 매출에 영향을 끼치는지 확인이 가능해집니다.(하지만 일치율에 따라 정확도도 낮아질 수 있습니다.)
2. 스마트 스토어 구매자 데이터를 통하여 맞춤 타깃 생성이 가능합니다.
-> 스마트 스토어 구매자 대상으로 리타게팅이 가능해집니다.
‘스마트 스토어 소비자를 대상으로 리타게팅을 할 수 있다’는 답은 얻었지만, 아쉬운 부분이 있습니다. 머신러닝에 영향을 끼치지는 않는다는 점인데요.
구매 전환을 목표로 광고 진행할 경우 50개 이상 구매가 되어야지 정상적인 머신러닝이 진행됩니다. 그런데, 스마트 스토어 판매가 많은 브랜드라면 50개 이상 구매 전환을 일으키기가 쉽진 않습니다. 그래서 오프라인 이벤트로 스마트 스토어 데이터를 업로드하였을 경우, 50개 이상 구매 전환을 일으키게 한다면 머신러닝이 빠르게 진행될 수 있는데요. 관련하여 페이스북 측에 문의해보니 머신러닝엔 영향을 주진 않는다고 합니다. 이 점은 참 아쉬울 수밖에 없는 부분인 것 같습니다.
저도 스마트 스토어의 데이터 활용에 대해 찾아보고 분석하고 있지만, 일단 2가지 장점만을 확인하였는데요. 아마 조금 더 보면 더 많은 데이터 활용방법이 있을 것 같습니다. 조금 아쉽긴 하지만 그래도 스마트 스토어와 페이스북의 연결점을 찾았다는 게 정말 좋은 인사이트였던 것 같습니다.
읽고 있는 여러분에게도 좋은 인사이트가 되었으면 좋겠습니다.
새해 복 많이 받으세요!
