‘예측시장’ 활용 마케팅

집단지성 활용한 ‘예측시장’ 신제품 위험 줄인다

175호 (2015년 4월 Issue 2)

Article at a Glance- 마케팅

 

 

신제품의 시장 성공 확률을 높일 수 있는 최신 마케팅 기법

1. 예측시장(Prediction Market)에 주목하라

집단지성을 활용한 예측 시장 툴을 활용해 시제품의 판매량을 예측하고 출시 후 성공 확률 제고

2. UI/UX를 실시간으로 개선하라

옵티마이즐리(Optimizely) 등의 서비스를 활용해 실시간 고객들의 반응을 고려한 UI/UX 개선

3. 모바일 환경에서 타깃 마케팅의 효율성을 높여라

모바일 푸시 메시지를 무작정 남발하지 말고 일부 표본 고객에게 푸시 메시지를 먼저 보낸 후 해당 상품/판촉에 관심이 높은 고객들을 선별해 본 발송을 진행하는 단계적 접근

 

 

사용자가 직접 상품 개발 단계에 참여해 개발 속도를 높이고 사용자가 정말 필요로 하고 원하는 상품을 개발하려는 노력은 1990년대 MIT 에릭 폰 히펠 교수가 제안한선도사용자 기법(Lead user methodology)’을 시작으로 다양한 형태로 진화했다. 이와 동시에 사용자 혁신을 통해 매력적인 상품을 빨리 개발하는 것만큼 그런 상품을 찾는 소비자에게 효과적으로 가치를 전달하고 그 상품을 꼭 필요로 하는 고객을 찾아주는 마케팅 기법의 중요성도 커지고 있다. 이에 따라 본 글에서는 신제품이나 새로운 서비스를 출시했을 때 시장에서의 성공 확률을 높이는 데 기여할 수 있는 새로운 마케팅 기법에 대해 소개하고자 한다.

 

예측시장(Prediction Market)에 주목하라

제조업체들은 신제품을 내놓기 전에 대부분 여러 가지 형태의 시제품을 개발한다. 다양한 시제품을 만드는 이유는 각기 다른 표적 집단을 선정해 그 고객군의 구매의향에 최대한 적합한 모델을 출시하기 위해서다. 개별 고객 집단의 구매 의향을 파악하기 위해 전통적으로 사용했던 마케팅 기법은 설문조사였다.

 

, 설문을 통해 소비자의 수용 의향과 구매 의향을 파악하고 이를 기반으로 최종 출시될 상품의 사양을 정한 후 가격대를 결정하는 식이었다. 하지만 이런 기법은 그 자체로 한계가 많은 방법이다. 일단 설문조사를 아무리 정교하게 실시한다고 한들 소비자가 무엇을 원하는지 정확하게 파악하기 어렵다. 무엇보다 소비자의 의향과 구매 행동 사이에 큰 괴리가 있다는 게 문제다. 소비자들에겐 명시적으로 답하지 않는 무의식적 니즈가 훨씬 크다. 이 때문에 설문조사에선 마음에 든다고 답해 놓고 실제 구매는 하지 않는 경우가 허다하게 발생한다. 이로 인해 수많은 신제품들이 출시 후 단기간에 실패 상품으로 전락하는 일이 반복돼 왔다.

 

이와 같은 단점을 보완하고 소비자의 의향을 보다 정확하게 파악하기 위한 마케팅 기법으로 예측시장(Prediction Market)에 주목해볼 필요가 있다. 대표적 예측시장은 미국 아이오와대 티피경영대(Tippie College of Business)가 개발한아이오와 전자시장(IEM·Iowa Electronic Markets)’이다. IEM 1988년 아이오와대 교수진이 시장 참여자의 행동과 시장의 움직임에 대해 연구하기 위해 만든 이벤트 예측 시장이다. 특히 지난 30여 년간 대통령이나 상·하의원, 주지사 선거결과에 대한 정치 선물 시장을 운영하며 미국 선거 결과를 정확하게 예측해 왔다는 평가를 받고 있다.1 특정 후보의 당선 여부, 각 정당의 득표율에 따라 손익이 결정되는 계약을 통해 예측 시장을 운영하는 식이다. , 선거에서 승리할 것 같은 후보에게 5∼500달러까지 투자할 수 있게 함으로써 시장 참여자들이 전망하는 선거 판세를 예측하는 것이다. <그림 1> 2012년 당시 IEM에서 분석한 미국 대통령 선거 후보에 대한 거래 가격 추이다. 당시 오바마 후보는 20118월과 9월 한때 공화당 롬니 후보에게 역전된 경우를 제외하고는 선거 기간 내내 우위를 나타냈다.

 

 

 

IEM과 같은 이벤트 예측 기법은 상품 시제품에 대한 소비자 선호를 사전에 파악할 수 있는 좋은 도구가 될 수 있다. 실제로 IEM에선 신종 플루나 조류 인플루엔자 관련 선물 거래시장을 운영해 질병의 감염률과 확산률을 예측하기도 하며 영화 관련한 선물 거래시장도 운영해 흥행 여부를 점치기도 하는 등 다양한 형태로 이벤트 예측을 하고 있다.

 

IEM 외에 대표적인 예측 시장으로 미국 금융서비스 업체인 캔터피츠제럴드(Cantor Fitzgerald)가 운영하는할리우드 주식시장(HSX·Hollywood Stock Exchange)’을 빼놓을 수 없다. HSX는 전 세계 영화 및 영화배우 등을 대상으로 가상의영화주식(MovieStocks)’명사주식(CelebStock)’ 등 각종 유가증권을 사고 파는 사이트다. 영화 개봉 이후 4주간의 흥행 실적을 예측하기 위해 영화 종목을 거래하는 웹사이트이자 가상 거래소다. 물론 주식 거래를 하면서 실제 돈이 오가는 건 아니다. 온라인 유저들이 사이트에 가입하면 가입과 동시에 상당액의 가상 화폐할리우드 달러(Hollywood Dollar·H$)’를 받는다. 이 게임 머니를 가지고 영화배우나 감독, 현재 제작 중인 영화의 유가증권을 사고 파는 것이다. 예를 들어 한국 영화배우 중에는 이병헌 씨가 ‘BHLEE’라는 종목명으로 HSX에 올라와 있는데 그의 전작들과 함께 개봉 예정인 영화들에 대한 정보가 나와 있다. 소위이병헌주인 셈인데 2015 42일 기준 이병헌주의 가치는 H$55.21. 과거 출연작의 흥행 수입을 기반으로 미래에 대한 기대치를 더해 매겨진 가격으로 이른바 주식 매매자들이 평가한 이병헌 씨의 흥행 파워라고 할 수 있다. 영화 한 편을 만들기 위해 최소 수백만 달러를 투자해야 하는 제작자 입장에선 어떤 감독과 손잡고 어떤 배우를 캐스팅해야 할지에 대한 의사결정을 내릴 때 시장의 반응을 점쳐볼 수 있는 툴로서 HSX를 활용할 수 있다. 이른바집단지성(collective intelligence)’을 통해 영화 흥행성에 대해 예견해 볼 수 있기 때문이다.

 

 

 

 

IEM, HSX 말고도 가상의 주식거래시장 형태로 미래를 예측하는 예측시장으로는 축구, 경마 등 각종 스포츠 경기의 승패를 예측하는 온라인 베팅(betting) 사이트벳페어(Betfair, www.betfari.com)’부터 비디오게임의 판매량을 예측하는심익스체인지(SimExchange, www.simexchange.com)’에 이르기까지 다양하게 존재한다. 우리나라 기업들도 신제품 개발 과정에서 IEM, HSX 같은 예측 시장 툴을 적극 활용해 볼 필요가 있다. 표적 소비자들로 하여금 본인과 다른 사람들이 선호할 것으로 예상되는 시제품 주식을 가상 공간(예측시장)에서 사도록 유도한다면 표적 소비자의 선호를 사전에 정확하게 파악할 수 있기 때문이다. 시제품 제작 단계에서만이라도 예측 시장을 적극 활용해 본다면 시제품의 예상 판매량을 사전에 상당히 정확하게 예측할 수 있어 향후 시장에서 제품을 내놓았을 때 성공 확률을 높일 수 있을 것이라 본다. 실제로 국내 모 금융회사는 리서치 전문기업인 마이크로밀엠브레인(www.embrain.com)의 예측시장 기법(신제품에 대한 아이디어 수집부터 토론, 평가까지를 동시에 진행)을 도입, 제품/상품 출시 후 소비자들로부터 높은 호응을 이끌어내는 데 성공했다. (그림 2) , 예측시장 기법을 활용해 신세대를 위한 특화 카드상품을 개발함으로써 당시 취약 계층이었던 20대 고객 비중을 크게 늘릴 수 있었다고 한다.

 

 

 

 

 

UI/UX를 실시간으로 개선하라

거의 모든 회사가 웹사이트를 통해 표적 소비자 및 고객과 소통하면서 구매나 구전(口傳) 활동 등 회사가 필요로 하는 행동을 유도하기 위해 힘쓰고 있다. 최근에는 스마트폰 등 모바일 기기 사용자가 폭발적으로 증가함에 따라 모바일 환경에 최적화된 UI(user interface)를 개발하는 데에도 역량을 집중하고 있다. 특히 신상품 관련 캠페인을 진행할 때에는 어떤 콘텐츠를, 어떤 순서로 전달할지 결정하는 일이 매우 중요하다. 많은 경우 이런 결정은 기업 내부에 있는 마케팅 담당자의 경험에 따라 이뤄진다. 마케팅 담당자치고 실제 사용자의 반응을 반영해 웹사이트를 만들고 모바일 앱을 개발하고 싶어 하지 않은 사람은 없다. 다만, 설문조사나 FGI(표적집단인터뷰) 등 전통적인 조사 방법으로는 사용자들의 실제 반응을 정교하게 반영하기가 어려워 사용자들에게 최적화된 UI를 개발하는 게 쉽지 않았다. 하지만 IT의 진보로 인해 웹사이트나 모바일 앱의 UI 시안에 대한 소비자 반응을 매우 정교하게, 그것도실시간으로 분석할 수 있는 서비스가 속속 나오고 있다. 대표적인 예가 미국 실리콘밸리에 기반을 둔 벤처기업 옵티마이즐리(Optimizely).

 

 

 

옵티마이즐리의 창업자인 댄 시로커(Dan Siroker) 2008년 당시 버락 오바마 대통령의 대선 캠프에서 일한 경험을 바탕으로 2010년 회사를 창업했다. 그가 오바마 대선 캠프에서 맡았던 업무는 당시 오바마 진영의 SNS 플랫폼 역할을 했던마이버락오바마닷컴, My.BarackObama.com)’, 이른바마이보(MyBO)’에 게재할 사진을 고르는 일이었다. 시로커는 여러 사진을 게재해 본 결과 오바마의 가족 사진을 올렸을 때 유권자들의 관심도가 가장 높았고, 이는 궁극적으로 선거 후원금 기부에도 큰 영향을 끼친다는 사실을 발견했다. 이후 시로커는 어떤 그림과 메시지를 노출하느냐에 따라 인터넷 사용자들의 선호도가 달라지는지를 측정하는 기술을 바탕으로홈페이지에 포스팅 했을 때 가장 효과를 높일 수 있는 사진을 골라주는 일을 핵심 비즈니스 모델로 삼는 회사인 옵티마이즐리를 창업했다. 현재 옵티마이즐리는 스타벅스 같은 기업을 고객사로 두며 웹사이트 및 모바일 앱의 관련 시안 선택, 페이지 최적화, UX(user experience, 사용자경험) 개선 등 관련 서비스를 제공하고 있다.

 

예를 들어 <그림 3>의 좌측 그림은 게임개발 전문업체 EA(Electronic Arts)가 자사의 대표 프로그램인심시티(SimCity)’ 출시 캠페인에 맨 처음 사용했던 웹사이트였다. 하지만 옵티마이즐리가 사용자들의 반응을 분석한 결과 ‘Pre order(선주문)’를 알리는 문구가 너무 크게 쓰여져 있어서 오히려 방문객의 주문을 방해하는 것으로 파악됐다. EA는 옵티마이즐리의 분석툴을 이용해 이런 문제점을 실시간으로 파악해 분석한 후 곧바로 <그림 3>의 오른쪽과 같이 UI를 바꿨다. 웹사이트를 변경한 후 심시티 출시 캠페인을 진행 결과 구매 전환율(방문객 중 주문한 비율)이 두 배 가까이로 대폭 향상(원안(原案) 5.8% → 변경 안() 10.2%)됐다.

 

모바일 환경에서 타깃 마케팅 효율성을 높여라

광고기술업체 크리테오(www.criteo.com)의 최근 발표에 따르면 지난 1분기 한국과 일본에서 모바일 기기를 활용한 전자상거래 비중은 전체 e커머스 비중의 절반을 넘는 것으로 조사됐다. 한국의 경우 모바일 전자상거래 비중이 51%로 전 세계 평균(34%)을 훨씬 웃도는 것으로 나타났다. 모바일 쇼핑의 성장은 비단 한국에서만 벌어지는 상황은 아니다. 크리테오 분석에 따르면 전 세계 전자상거래에서 모바일 쇼핑이 차지하는 비중은 올해 말 40%에 달할 것으로 전망된다.

 

 

 

 

모바일 쇼핑이 대세로 자리잡으면서 모바일 앱에서 푸시 메시지를 보내 앱 사용자에게 정보를 제공할 수 있는 기능에 대한 업체들의 관심도 점점 높아지고 있다. 모바일 푸시는 신상품을 소개하거나 각종 판촉 캠페인이 있을 경우 회사에서 원하는 메시지를 소비자들에게 고스란히 전달할 수 있다는 점에서 많은 기업들이 활용하는 마케팅 기법이다. 하지만 모바일 푸시의 경우 치명적인 단점이 있다. 앱 사용자가 관심이 없는 콘텐츠를 반복적으로 보낼 경우 마치 e메일에서스팸 메일과 같은 형태로 전락해 최악의 경우 사용자가 앱을 지워버리는 일이 발생할 수 있다는 점이다. 회사 입장에선모바일 앱을 다운로드받아 푸시 메시지까지 받겠다고 승낙한 고객들이라면 우리 회사의 제품/서비스를 사용하기 원하는 타깃 고객일 것이라고 예단해 푸시 메시지를 제공하는 것 자체가 모바일 쇼핑에최적화된 타깃 마케팅 서비스라고 생각할지 모르지만 이는 큰 착각이다. 자사 제품과 서비스에 관심을 갖는 타깃 집단(target segment) 안에도 무수히 다른 니즈를 가진 소비자들이 존재하기 때문이다. 타깃 집단에서 타깃 고객(target customer)을 한 번 더 선별해 내는 과정이 들어가야 모바일 푸시 메시지 효과를 극대화할 수 있다. 타깃 고객 간 차이를 고려하지 않고 모바일 푸시 메시지를 무작정 남발하다가는 자칫 자사 제품과 서비스에 관심을 갖는 고객까지 잃어버리는 결과를 낳을 수 있기 때문이다.

 

IT가 발달하기 전에는 타깃 집단에서 타깃 고객을 골라내는 일이 쉽지가 않았다. 동일한 콘텐츠(: 신제품에 대한 정보, 이벤트, 프로모션 등)에 대해 각각의 고객들이 어떻게 반응했는지를 파악해야 고객 간 구별이 가능한데 이를 신속하게 파악하기가 쉽지 않았다. 설령 이를 파악했다 하더라도 콘텐츠의 맥락이 변경된 경우 같은 결과를 기대하기도 힘들었다. 예를 들어 똑같은 초콜릿 판촉 행사를 진행한다고 할지라도 연인들에게 중요한 이벤트인 밸런타인데이가 있는 2월에 진행하는 것과 특별한 이벤트 기회가 없는 9월에 진행하는 것은 상품 구색, 금액, 포장 등에서 상당한 반응 차이를 가져온다.

 

IT가 발달하고 모바일 앱 사용이 급증하면서 타깃 집단에서 타깃 고객들을 선별하는 일이 훨씬 수월하게 이뤄지고 있다. 신상품, 신판촉물이 있을 때마다 이를 작은 규모로 시행해 보고 그 결과를 실시간으로 분석한 후 상품·판촉물에 적합한 고객에게만 해당 마케팅 활동을 집행할 수 있게 된 것이다. 쉽게 말해 모집단 전체를 대상으로 전수 조사를 하지 않고 소규모 표본을 추출한 후 표본의 특성을 파악해 타깃 마케팅 활동을 확대해 나가는 방법이라고 할 수 있다. 일반적으로 모바일 앱으로 푸시 메시지를 보낼 경우 반응자의 50% 이상이 10분 이내에 반응을 한다. 따라서 처음부터 모집단(전체 앱 사용 고객) 전체에 푸시 메시지를 보내는 대신 일부 표본 고객(3000∼5000명 내외)에게만 푸시 메시지를 보내고 표본 고객들의 반응을 10분 이내에 수집해 응답자와 비()응답자 간 차이를 분석한 다음, 해당 상품/판촉에 관심이 높을 고객들을 선별해 본 발송을 하는 단계적 접근이 훨씬 효과적이다. 국내에서는 모바일 광고 타기팅 솔루션 업체인 모큘러스에서 이와 같은 적응형 알고리즘을 개발해 앱 푸시, 랜딩 페이지2 최적화 등에 적용함으로써 기존 수동 방법에 비해 효과를 20∼80% 향상시키는 성과를 보여주고 있다. 예를 들어 SK플래닛 스마트월렛(현 시럽)은 자사 앱 사용자를 대상으로 의류 관련 판촉 푸시 메시지에 모바일 타기팅 솔루션을 적용해 푸시 메시지 개봉률을 수동 타기팅 대비 약 36% 향상시켜 판촉 효율을 개선했다.

 

 

 

모바일 인터넷의 급속한 확산은 고객의 정보 검색 및 구매 시간을 비약적으로 단축시키고 있다. 빠르게 반응하는 핵심 소비자를 유치하고 충성 고객으로 유지하기 위해서는 기발한 생각, 집단지성을 활용한 효과적이고 효율적인 신제품 개발도 중요하지만 소비자의 관심과 선호를 빨리 파악하고 신속히 대응할 수 있는 능력을 갖출 수 있느냐가 사업의 성패를 좌우한다고 해도 과언이 아니다. 오프라인 중심의 사고, 조직, 대응 능력만을 갖고 있는 기업은 온라인, 특히 모바일 인터넷을 기반으로 소비자 변화에 빠르게 대응하는 기업을 이기기 힘들다. 신제품 출시 준비 후 판매까지 소요되는 시간을 측정해 보면 여러분이 몸담고 있는 조직의 대응 능력을 확인할 수 있을 것이다.

 

이장혁고려대 경영대학 교수 janglee@korea.ac.kr

필자는 서울대 국제경제학과를 졸업하고 프랑스 ESSEC 경영대학원에서 석·박사 학위를 받았다. 삼성전자 구주총괄 시니어 애널리스트(senior analyst), 프랑스 HEC 경영대학원 조교수 등을 역임했으며 타깃 알고리즘 전문 회사 모큘러스의 공동 창업자다. 주 연구 분야는 타깃 마케팅, 신제품 확산, 검색-판매 전환, 로열티 프로그램 등이다.

 

동아비즈니스리뷰 351호 Diversity in Talent Management 2022년 08월 Issue 2 목차보기