부제 : 데이터 분석 기반의 통합 디지털 마케팅 프로세스

업무가 많아 블로깅을 가끔했을 때(평균 월 1~2 건) 로그 분석 자료를 보니 페이스북 통한 유입이 가장 많았으나 꾸준히 글을 올려 주니 구글 검색 유입이 압도적이다.(Google.co.kr 통한 organic search 80%, Google.com 이 20% 정도 됨)

흥미로운 점은 페이스북 통한 유입보다 네이버의 내 블로그 통한 유입이 더 많다는 것.(네이버 검색 통한 유입은 아님/ 페이스북 광고를 하지 않았을 경우 임) 최근에 네이버 블로깅을 자주 했던 것은 사실이나 그래봤자 하루 300 ~ 400 명 정도 찾는 작은 블로그임에도 페이스북 통한 유입보다 지니캡의 네이버 블로그 통한 방문이 더 많다.

물론 내 로그 데이터가 일반적인 것으로 볼 수는 없다. zinicap 페이스북 페이지의 팬이 많지도 않고 담벼락 친구도 겨우 몇 백 명 밖에 안 되는 수준이기 때문이다.

충성도, 블로그가 “갑”

CVR, 구글 모바일 최적화가 가장 높아

그렇다 하더라도 페이스북 통한 유입이 일 방문 300 ~ 400 의 블로그보다 못하다니 의아했다. 페이스북의 방문은 블로그에 비해 적극적이지 않다. 뉴스피드에 올라 온 그대로 받아 읽는 편이지 링크를 타고 적극적으로 돌아 다니는 사람은 상위 몇 %에 불과 한 것 같다 .

온, 오프라인 모두 연결된 관계의 경우 소수 그룹에 해당 되는데 이들은 적극적인 액션을 하나(매우 가까운 지인들인 관계로) 이런 경우를 제외한 이름 정도, 누구의 지인 정도로 알고 있는 느슨한 온라인 관계는 약한 것이 당연한 것 같다.

(참고 : 연구 자료에 의하면 오히려 이러한 느슨한 관계의 사람들이 중요한 정보원이 되는 경우가 더 많다고 한다. 사람들이 크게 착각하는 것이 전문가로 인식하는 사람 대부분은 그 분야의 최고 전문가보다는 자신과 정서적으로 가까운 사람들 더 전문가로 신뢰한다는 것이다. 암 치료 분야의 최고 전문 의사의 말보다 동네 의사의 조언을 더 믿는다는 연구 논문도 있을 정도니.)

국내 방문 1위 네이버 검색 유입보다 구글 검색 유입이 더 높은 것은 모바일 영향이다. 최근 블로깅 초점은 구글 모바일 검색에 최적화 시킨 글에 있었는데 그 결과가 방문자 로그에 반영된 것이다.

방문 로그 순위

1위 : 구글 순수 검색
2위 : zinicap 네이버 블로그(CTA in 방식)
3위 : 페이스북
4위 : 네이버 검색

네이버 지니캡 블로그 일 방문자와 페이스북 팬수가 비슷한 시점에서의 통계인데 앞으로 어떻게 달라질지 궁금하다. 네이버 블로그의 방문자 수는 지금의 수준에서 더 높아질 일은 없다.(단일 주제로 블로깅하고 있고 해당 키워드의 월간 쿼리는 정해져 있기 때문에 Max 치더라도 대략 500명 ~ 700명 수준일 것으로 예상 한다.) 그러나 페이스북 팬은 앞으로도 계속 증가할 것이다.

그럼으로 페이스북과 네이버 블로그 방문을 통해 창출되는 마케팅 성과를 비교해 보는 것이 통합 디지털 마케팅 스컬키(Skull Key)의 경쟁력을 높이는데도 큰 도움이 되고 있다.(물론 CVR은 Google Organic Search 가 항상 가장 높다.)

CVR 촉매제는 페이스북 광고

앞서 올렸던 글에서도 밝혀 듯이 최근 이 블로그와 네이버 블로그, 페이스북 운영 3가지를 통해 얻는 매출 창출이 상당히 높아졌다. 그 동안 소극적으로 활동했던 것을 좀 더 적극적인 방향으로 돌린 후 변화다. 물론 운영 채널은 3가지가 주축이지만 우리 개발 팀과 데이터 분석 팀에서 지원해 주고 있는 Smart VOC의 데이터 분석이 큰 도움이 되고 있다. 참고로 여기서 말하는 페이스북 운영은 content 생산을 통한 페이지 운영 보다는 페이스북 유료 광고를 통한 lead generation 방식이다. NAVER CPC 광고 대비 CPL 은 낮추고 CVR 높이는 최적의 방법을 찾은 것 같다.

CPL 낮추고, CVR 높인 핵심은 데이터 분석

KPI/Goal을 정하고 나면 해당 타깃에 맞는 글 쓰기 소재를 데이터 분석을 통해 가져 온다. 최근 가장 크게 효과를 보고 있는 채널은 Smart VOC 의 Barometer News 에서 약 700개 언론사를  통해 올라오는 기사 중 BEST 기사 약 42만 건과 의견 4,450만 건 분석, 각 의견에 대한 반응 6억 건(업종이 계속 추가 되고 있어 10억 건이 넘을 것으로 추정 됨), 그리고 페이스북 분석 엔진 빅풋에서 분석해 주고 있는 65만 건의 게시물과 1,560만 건의 의견 통한 user 반응과 행동 분석을 교차 비교하는 것이 크게 도움이 되고 있다. (기존의 Blog,  Cafe, 뽐뿌, 플레이웨어즈, DC 등 커뮤니티 분석에 채널이 추가 됨으로써 타깃에 대한 이해도가 높아진 것이 도움이 되는 것 같다.)

네이버가 서비스 중인 사용자 그룹 인기 검색어도 따로 집계해서 보는 중인데 이 부분도 크게 참고가 된다.  매출 증대에 DB 창출이 핵심인 업종이라면 이러한 채널 운용 방법을 참고해 보길 권한다.

단점이 없는 것은 아니다. 데이터 분석 엔진을 갖추지 않으면 쉽지 않은 도전이다.  데이터 분석 엔진 개발에 투자할 만큼 구매 층을 확보하고 있다면 괜찮겠지만 그렇지 않다면 대안을 찾는 것이 빠르다. 설령 엔진을 개발 했다 하더라도 분석된 데이터에 대한 해석 경험이 없으면 이 또한 쉽지 않다. 그럼으로 이는 데이터 처리 기술과 경험을 갖춘 곳과 협업 구조를 만드는 것이 좋다.

최근에 홍보 회사 마케터, 기획자,  마케팅 관련 프리랜서를 자주 만나고 있다. 그 동안 우리 광고주에게만 적용해 왔던  통합 마케팅을 그들과 함께 경험하기 위해서 이다.  홍보 회사 몇 곳과는 함께 파일럿 프로젝트 몇 개를 진행했는데 양쪽 모두 만족도가 높아 이를 더 확대할 준비를 진행 중이다. 

추가로 드리는 링크는 함께 읽어 보시면 도움 될 내용입니다.

페이스북 Engagement와 Relevant 어떻게 활용하나?