"많은 사람들에게 노출되려면 강남역 쪽이 괜찮을 것 같은데."

"요새 MZ들은 성수 많이 간다던데."

"서울역에 광고하면 사람들이 많이 보지 않을까?"

그동안 감에 의존해서 옥외광고 매체를 집행하지 않으셨나요?

퍼포먼스 마케팅에서는 노출수, 클릭수, 타겟 세분화 분석 등, 다양한 데이터에 기반해 전략을 수립하는 것과 달리,

옥외광고에서는 막연한 배경지식에 기반해, 혹은 감에 기대어 매체를 선정하시는 분들이 많습니다.

우리 고객들을 효과적으로 노출할 수 있는 최적의 매체를 찾기 위해서는

공간/인구 데이터 기반으로 핵심 동선을 파악하는 것이 필수입니다.

많은 사람이 보는 매체에 많은 예산을 투입했지만 전환율이 낮았다면,

그 캠페인은 우리 고객이 아닌 사람들에게 다수 노출한 결과일 가능성이 큽니다.

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옥외광고, 이제는 데이터 기반 정밀 타겟팅이 필요합니다.

옥외광고, 공간 데이터로 "우리 고객"만 타겟하세요.

공간/인구 데이터에 기반한 이동 동선 분석으로, 효율적인 광고 매체를 선정해야 합니다.

 "공간/인구 데이터 기반 타겟 오디언스 분석"

데이터 기반 타겟 오디언스 분석 사례

유동인구 데이터를 비롯한, 고객과의 접점이 될 수 있는 다양한 오프라인 공간 관련 핵심 데이터를 수집해 분석하면,​ 우리 고객층의 이동 동선, 체류 시간, 방문 빈도 등 다양한 정량적 행동 데이터를 기반으로 광고의 효과가 극대화될 수 있는 최적의 매체 접점을 도출할 수 있습니다.

​인구 데이터 분석 기반, 타겟 밀집지역 도출

인구 빅데이터와 전문 분석 통계 모델을 활용하면

타겟오디언스의 주요 생활 반경과 밀집 구역을 파악할 수 있습니다.

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또한 연령, 성별 등 타겟 그룹별 밀집도가 높은 지역을 분석하고

각 구역의 시간대별 이동 변화 패턴까지 확인하며,​

분석된 데이터를 기반으로, 광고 메시지 노출이 효과적인 지역을 선별할 수 있죠.

인구 데이터 분석 기반, 타겟 밀집지역 도출 사례

시간대별 세부 동선 및 이동 패턴 분석

철저한 동선 분석을 통해 캠페인의 효율을 높일 수 있습니다.

애드타입은 광고 지역과 매체, 시간대별 유동인구 빅데이터를 활용하여,

광고 타겟의 이동동선 등 실제 활동 패턴을 정밀하게 분석합니다.

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지하철역에서 회사까지의 동선, 점심시간대 주요 이동 경로, 퇴근 후 상업시설 방문 경로 등을 분석하여 지하철, 버스 정류장, 상업시설 인근 디지털 사이니지 등 가장 효과적인 매체를 제안합니다.

과학적 근거 기반의 옥외 매체 포트폴리오 설계

분석 결과를 기반으로 타겟의 생활 반경과 이동 동선에 최적화된 매체 포트폴리오를 구성합니다.

지하철, 버스 정류장, 디지털 사이니지 등 다양한 매체들의 효율을 비교 분석하여 수천 개의 매체 중, 가장 효과적인 조합을 도출합니다.

또한 출근 시간대 지하철 역사 내 광고,

점심시간 직장인 밀집 지역 옥외광고,

퇴근길 버스 정류장 광고 등 시간대별 최적화된 매체 전략을 제시합니다.

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AI 기반 시뮬레이션 시스템을 통해 1~2일 이내에 캠페인 전략을 도출하며,

기존 방식 대비 최대 10배 빠른 의사결정을 가능하게 합니다.

타겟 도달률 예측 : 타겟군이 특정 매체 주변을 지나치는 확률 기반 예측

노출 빈도 및 도달범위 분석 : 복수 매체를 통해 확보되는 캠페인 전체 도달 수준 산정

비용 효율성 평가 : 예산 대비 광고 단가, ROI 추정

브랜드 임팩트 고려 : 고관여 매체, 체류 기반 매체 등 정성 요소 반영

옥외광고 기획 시 활용 가능한 공간/인구 데이터 모음

옥외광고 기획 시, 유용하게 활용할 수 있는 데이터를 소개합니다.

생활인구 및 유동인구 데이터

시간대별·요일별 실제 체류 인구를 기반으로 타겟 밀집 지역을 도출할 수 있습니다.

특히 50m x 50m의 세밀한 단위의 존재인구 데이터가 있다면

보다 정밀한 타겟팅이 가능합니다.

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또한 이동 경로, 반복 방문 여부, 목적지 분석 등 행동기반 데이터를 활용해,

주요 타겟 오디언스들의 반복적인 동선에 맞춘 매체 전략이 가능합니다.

인구통계 데이터

성별, 연령, 거주지/직장지 구분, 라이프스타일 정보 포함한 인구 통계 데이터를 활용해,

우리 브랜드의 주요 고객들의 상주 위치를 짚어낼 수 있습니다.

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 ​좌 : 50m x 50m의 존재인구 데이터 예시 (성수와 압구정)

우 : 100m x 100m의 직장 종사자수 데이터 예시 (관악구 서울대입구역)

이런 분들은 "데이터 기반 타겟 오디언스 분석"이 필요합니다.

예산이 제한된 브랜드

스타트업, 신제품 런칭 캠페인 등, 핵심 타겟 중심으로 최적의 매체 믹스가 필요하신가요?

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한정된 예산 내, 타겟 오디언스 중심의 매체 전략을 수립한다면,

가장 효율적인 옥외광고 집행이 가능합니다.

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MZ세대를 타겟으로 비건 푸드 제품을 출시한, 스타트업 마케터 A씨

: 유동인구가 밀집한 대학가 주변, 20대 체류 비율이 높은 핫플레이스를 중심으로 매체를 설계해,

제한된 예산 내에서도, 브랜드 최초 인지도 확보에 성공했습니다.

특정 소비자군에 집중해야 하는 브랜드

연령대, 직업군, 생활 동선이 명확한 타겟 위주의 도달이 필요하신가요? 무작정 '많은 노출'로는 "진짜 우리 고객"에게 도달하기 어렵습니다.

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공간/인구 데이터를 적극적으로 활용해,

"진짜 우리 고객"이 많이 위치한 실속있는 매체를 이용한다면

반드시 비싼 매체를 이용해야 할 필요는 없습니다.

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직장인을 타겟으로 주식 거래 앱을 홍보하고자 한, 금융회사 마케터 B씨

: 서울 도심 출퇴근 주요 동선 & 금융 밀집 지역의 체류 기반 매체를 중심으로 기획해,

핵심 고객군의 도달률을 2배 이상 높일 수 있었습니다.

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3040 여성을 타겟으로 고급 뷰티 브랜드 제품을 알리고자 한, 마케터 C씨

: 대형 쇼핑몰, 프리미엄 뷰티 편집숍 인근 매체를 중심으로 매체 믹스를 구성해,

브랜드 인지도와 호감도를 동시에 개선할 수 있었습니다.

​T.P.O(Time/Place/Occasion) 기반 타겟이 필요한 브랜드

소비자의 시간(Time), 장소(Place), 상황(Occasion)에 맞춘, 최적화된 광고가 필요하신가요?

“지금, 여기, 이 상황”의 맥락에 적합한 광고는 그렇지 않은 경우보다 2~3배 높은 주의력과 회상률을 기록하며, 평균 35% 더 높은 ROI를 달성합니다. 시간/공간 데이터를 활용한다면, TPO에 맞춘 광고의 집행이 가능합니다.

금요일 저녁 퇴근 직후 3040 직장인을 타겟으로 한 주류 브랜드 런칭을 기획한, 주류 마케터 D씨

: 금요일 17시~20시, 주류 구매가 활발해지는 시간대에 맞춰

3040 직장인들이 다수 분포한 지역을 중심으로 광고를 집행해,

매출 전환률을 효과적으로 끌어올릴 수 있었습니다.

한여름 폭염 시즌에 휴대용 선풍기 신제품을 홍보하고자 한, 디바이스 마케터 E씨

: 기상청 기온 데이터와 연동해 ‘체감온도 33도 이상’일 때만 송출되도록 세팅하여,

매출을 평일 평균의 2.2배로 증가시켰습니다.

​​데이터 기반 타겟 오디언스 분석이 필요한 사례

옥외광고,

‘많이’가 아닌 ‘맞게’ 도달하는지 확인하세요.

​단순히 많은 사람에게 보여주는 캠페인보다,

광고 메시지를 효과적으로 전달할 수 있는 최적의 타겟 접점을 설계하는 것이 핵심입니다. 

다음 콘텐츠에서는

다음 글에서는 광고 성과를 추정이 아닌 실측 데이터와 서베이로 검증해야 하는 이유를 소개해드립니다.

이상 Data-driven OOH 컴퍼니 애드타입(Adtype)이었습니다.