아직도 행정동별 유동인구 데이터만 보시나요? 

이제는 100m 격자별 유동인구로 "초정밀 타겟팅"할 수 있는 시대입니다.

기존 문제 ① : 데이터가 부재한 광고 전략 수립

"서울에 20대 여성이 많은 곳"을 묻는다면 누구나 강남, 홍대, 성수를 떠올립니다. 

하지만 빅데이터와 AI의 시대에서 그런 "감에 의존한" 광고 전략은 더이상 먹히지 않습니다. 

당장 예산 집행을 위한 상위 보고나 고객사 설득 시에도, 이제는 데이터에 기반한 근거가 없으면 설득이 쉽지 않습니다. 의사결정권자분들의 기준치가 높아졌기 때문이죠.

기존 문제 ② : 행정동 단위의 "해상도 낮은" 유동인구 데이터

데이터를 활용하고자 해도, 지금까지 활용해볼만한 유동인구 데이터는 대부분 '행정동'이나 '집계구' 단위에 머물러 있었습니다. 

"강남구 역삼동에 2030 유동인구가 많다" 정도의 거시적인 정보로는, 

"우리 타겟이 출근길에 이용하는 지하철 출구는 어디인가?"

"그들이 점심시간에 머무르는 구체적인 골목은 어디인가?"와 같이

세부 미디어 믹스 단계를 고민하는 마케팅 실무자에게 큰 도움이 되지 않았죠.

기존 문제 ③ : 낮은 마케팅 효율과 비용 낭비

타겟이 실제 머물지 않는 공간까지 포함한 광고 집행과,

우리 고객들의 라이프스타일 패턴에 대한 고려 없이 진행하는 "아묻따" 강남역 집행은 

한정된 마케팅 예산을 낭비하게 만듭니다.

데이터 없이는 광고 집행 후의 광고 성과 분석 역시 모호해집니다. 

어떤 골목, 어느 입지의 매체가 효과적이었는지 구체적으로 파악할 수 없어,

성과 추적은 물론 다음 캠페인을 위한 최적화도 어렵습니다.

해결방안 : 초정밀 유동인구 데이터 개발

이러한 한계를 넘기 위해, 서울 전역을 100m 격자 단위로 쪼개어 분석하는 초정밀 유동인구 데이터를 개발했습니다.

성별 / 5세 단위 연령별 / 1시간 단위 시간대별로, 특정 격자에 어느 정도 규모의 인구가 밀집했는지 알 수 있죠.

활용 예시 : 정밀 유동인구 데이터 활용한 광고 캠페인 기획

이 정밀 데이터가 실제 캠페인에서 어떤 차이를 만들어낼까요?

① (Frequency 전략) 좁지만 반복적으로 노출시켜 확실히 각인시켜야 한다면?

▷ Case : 25-29세 여성 타겟하는 뷰티 브랜드 사례(저예산/고효율)

▷ Solution : 한정된 예산으로 타겟에게 브랜드를 반복 노출시켜 확실히 각인시켜야 하는 상황이라면,

핀셋처럼 "우리 고객들의 일상 동선만을" 콕콕 집어서 타겟해, 일상 속에서 반복 노출시키는 전략이 필요합니다. 

브랜드 타겟층인 2529 여성들의 야간 상주지(Home)와 주간 상주지(Work) 밀집 지역을 파악하고, 

그 사이를 잇는 주요 출퇴근 동선을 그려냅니다.

“출근길 지하철 몇 호선, 퇴근길 몇 번 출구” 단위의 정교한 미디어 믹스로

출퇴근길 동선 상 N회의 반복 노출을 유도해, 브랜드 각인 효과를 극대화합니다.

매일 지나는 길목에 브랜드를 반복적으로 노출시켜, 

적은 예산으로도 "요즘 내 눈에 자주 띄는 브랜드"를 만들어내는 것이죠.

② (Reach 전략) 넓은 커버리지의 압도적 트래픽으로 점령해야 한다면? 

▷ Case : 3040 직장인 타겟 금융 브랜드 (임팩트/대세감)

3040 세대를 타깃하는 신규 금융 상품을 출시한 금융 브랜드.

신규 상품의 인지도 제고를 위해, "한 번이라도 광고를 본 사람 수" 자체를 늘려야 한다면?

▷ Solution : 3040 타겟의 유동인구 데이터를 시간대 단위로 분석하여, 

트래픽이 폭발하는 접점을 찾아냅니다.

주요 환승역부터 서울 주요 오피스 지구 및 대규모 상권까지.

'특히 우리 타겟 고객들이 많이 몰리는 곳'을 도출해,

해당 지역을 점령한 대세감 조성이 가능합니다.

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데이터가 정교해질수록, 옥외광고의 성과는 명확해집니다.

우리 브랜드의 광고 전략 수립 시 정밀 유동인구 데이터를 활용해보고 싶으신 분은,

언제든지 애드타입에 문의해주시기 바랍니다. :)

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