방대한 상품을 판매하는 리테일 플랫폼 - 오늘의집! 검색광고 퍼포먼스를 극대화하다
MOP의 효과?
AI와 수리 최적화 기술을 이용해 마케팅 자동 최적화 광고 성과를 극대화하는 MOP(Marketing Optimization Platform)가 디지털 마케팅 분야의 패러다임을 바꾸고 있습니다.
MOP는 최첨단 머신러닝 기법과 수리 최적화 알고리즘을 통해 디지털 마케팅 전략을 한 차원 높였다는 평가를 받고 있는데, MOP를 도입한 브랜드들의 성공 사례들도 입소문을 타고 있습니다.
어느덧 우리나라 인테리어 플랫폼 독보적 1위 기업인 ‘오늘의집’의 MOP 도입 사례를 살펴보고자 합니다.
인테리어 플랫폼 No.1, 오늘의집
오늘의집은 라이프스타일 콘텐츠를 기반으로 고객들이 가구, 가전, 생활용품 등 연관 제품을 바로 구매할 수 있도록 연결하는 플랫폼입니다. 개개인의 인테리어 취향이 반영된 사진을 올리는 커뮤니티를 운영하며, 유저들이 언제든 영감을 발산하는 콘텐츠와 커머스를 연결한 점이 차별점이라고 볼 수 있습니다.
수많은 인테리어 아이템의 총 집합소, 오늘의집: 데이터와 데이터를 연결해 실적까지 예측!
수많은 데이터를 활용한 최적의 광고 전략을 모색하던 오늘의집은 MOP의 도입으로 방대한 데이터를 효율적으로 통합할 수 있게 되었습니다.
우선 웹과 앱 사용자의 구매 여정을 알 수 있는 MMP(Mobile Measurement Partner) 데이터를 포함한 수천 가지 데이터를 실시간으로 수집하는 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 이렇게 통합된 데이터는 오늘의집에 최적화된 MOP의 AI 머신러닝을 통해 분석되었습니다. 각 상품과 카테고리 별 데이터를 통해 트렌드를 분석하고 매일 실적을 예측하는 한편, 이를 기반으로 실질적인 의사 결정에 도움이 되는 인사이트를 제공합니다. 또한 각 상품의 특성에 맞는 최적의 알고리즘을 마케터에게 제공할 수 있게 되었습니다. 이 과정에 MOP가 자랑하는 수리최적화 기술이 사용되었습니다.
‘오늘의집’의 MOP 운영 성과: CPA 단가 유지 및 전환량 확대 효과를 이루다!
오늘의집은 MOP를 활용해 쇼핑검색광고 운영 효율화와 실적 개선 효과 모두를 달성했습니다. 특히 적정 CPA 단가를 유지하며 동시에 전환량을 확대해 매출 상승 효과를 확보한 것에 의미가 있습니다. 이는 MOP의 144개의 맞춤 AI 머신러닝 모델을 통해 방대한 광고 데이터를 자동 수집한 뒤, 학습한 결과입니다. MOP는 판매 상품별 특성과 경쟁환경 및 최신 트렌드를 학습해 전환 실적을 예측하고, 최적화하였습니다.
또한 MOP만의 '다중목표 최적화' 알고리즘은 클릭, 전환, 평균 CPA 동시 달성이라는 목표를 이루어 내는데 큰 역할을 했습니다. MOP를 활용한 광고 마케팅 캠페인의 효율성과 타겟팅의 정확성 개선은 앞으로도 오늘의집의 비즈니스의 성장과 수익성을 높이는데 중요한 역할을 할 것입니다.
MOP 도입 기간 ‘식품’ 카테고리 일별 실적 추이
마케터를 돕는 AI 알고리즘! 상품 품절·신규 상품 등록까지 실시간으로 파악하다
기존의 리테일러 마케터가 실시간으로 파악할 수 없었던 상품의 품절 여부나 신규 상품 등록 여부를 실시간으로 파악하여 머신러닝 학습에 반영할 수 있다면 어떻게 될까요?
MOP는 데이터사이언티스와 마케터가 합심해 이러한 리테일에 최적화된 알고리즘을 함께 만들어냈습니다. 오늘의집은 이제 기존 상품 정보와 시즌성, 그리고 경쟁사 프로모션 등뿐 아니라, 각 상품별로 MOP가 제공하는 최적의 AI 알고리즘을 활용해 마케팅 및 광고 전략을 세울 수 있게 되었습니다.
수많은 상품의 광고 정보를 학습하는 MOP, 검색 광고 퍼포먼스가 달라집니다
오늘의집은 인테리어 제품 판매자와 소비자 사이를 연결하는 플랫폼으로, 상품 판매를 중개하고 있습니다. 리테일 플랫폼의 특성 상, 수 많은 상품이 존재하기에 광고 데이터 역시 몹시 방대하다는 특징이 있습니다. 이러한 빅데이터를 마케터의 직관에 의존해 분석하고, KPI를 달성하는 것은 몹시 어려운 것이 사실입니다.
이제는 리테일 플랫폼도, MOP를 통해 판매 상품 별 특성에 따른 다중 목표 달성을 위한 예측 및 최적화가 가능해집니다. MOP 도입으로 달라질 퍼포먼스를 경험해보세요.
Q1. 여러 솔루션 중 MOP를 선택하게 된 계기가 있을까요?
내부적으로 전사적 차원에서의 데이터 주도 문화, DX 혁신의 필요성을 느꼈고 이에 여러가지 솔루션의 도입을 두고 활발한 논의를 진행하였습니다. 그 중 MOP를 선택한 이유는 예측·최적화 대시보드로 24시간 자동입찰(auto-bidding) 현황을 한 눈에 파악할 수 있는 UI를 제공하고 있다는 점이 긍정적 요소로 작용했던 것 같습니다. 또한, 전문적인 Solution Consultant들의 교육 세션, 운영 피드백 등이 체계화 되어 있다고 생각해 어려운 고민 없이 선택할 수 있었습니다.
Q2. MOP 도입 이전 대비 이후에 달라진 점이 있을까요?
입찰 등의 의사 결정 시, 데이터라는 근거를 기반으로 실시간 운영이 가능해졌다는 점이 기존과 많이 달라진 점인 것 같습니다. 오늘의집의 이용자 증가 추세를 고려했을 때, 방대한 데이터 속에서 소비패턴과 유입을 수동으로 분석하고 결정하기에는 한계가 있었습니다. 적절한 시점에 MOP를 도입해서 쇼핑검색광고에서의 운영을 최적화하고, 이제는 마케터가 질적인 측면에서의 개선에만 집중할 수 있다는 점이 업무의 효율성을 극대화하는 데에 많은 도움이 된 것 같습니다.
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