마케팅 담당자들이 제3자 쿠키 없는 세상을 대비해 새로운 도구와 기술에 계속 의존함에 따라, 적응에 관한 논의의 상당 부분은 계획 수립과 타겟팅에 집중되어 왔다. 이는 물론 모든 마케팅 전략의 핵심 요소이지만, 디지털 미디어 환경의 변화가 가속화됨에 따라 정확한 측정 필요성을 간과해서는 안 된다.
특히, 업계가 강화되는 개인정보 보호 요구에 대응해 추진해 온 변화들은 디지털 마케팅의 모든 측면에 영향을 미치며, 쿠키나 MAID(모바일 광고 ID) 없이 구현되는 새로운 디지털 오디언스 측정 환경은 타겟팅 및 계획 수립 방식과 마찬가지로 완전히 달라진 모습을 보일 것이다.
또 하나 주목할 점은 소비자 중심 디지털 마케팅으로의 전환은 마케터들이 다루게 될 데이터와 인사이트가 기존에 익숙했던 것과는 다르게 보일 것이라는 점이다. 달리 말하면, 단순히 기존 프로세스를 동일한 틀에 딱 들어맞는 새로운 프로세스로 대체하는 것이 아니라는 뜻이다.
우리가 알고 있듯이, 쿠키, MAID 및 기타 식별자에 대한 제3자 접근이 점점 더 제한되면서 마케터들이 자신의 캠페인을 정확히 누가 보는지 파악하는 것이 복잡해지고 있습니다. 이는 기업들이 사용자 관련 정보 접근을 제한하기 위한 개별적인 방안을 마련함에 따라, 업계가 이전에 사용하던 인구통계학적 정보와 노출을 연결하는 결정론적 접근 방식이 더 이상 유효하지 않기 때문입니다.
사람과 그들이 사용하는 기기를 식별하는 대신, 측정 서비스는 이제 적용 가능한 개인정보 보호 요건에 부합하는 방식으로 기기와 사용자를 식별하는 새로운 방법을 마련해야 합니다. 효과적이기 위해서는 이러한 식별자는 다음과 같아야 합니다:
- 사람 중심
- 지속적(시간에 따라 안정적)
- 다작의 (웹 전반에 걸쳐 일관되게 사용됨)
- 이동 가능 (다양한 기기/접속점 간 이동 가능하여 크로스 플랫폼 지원)
아마도 이러한 식별자는 모든 디지털 노출을 측정하는 데 사용될 수 없을 것이다. 이 격차를 메우기 위해 디지털 측정에는 신원 정보가 없는 솔루션이 보완되어야 한다. 최대 효과를 보장하기 위해 해당 솔루션은 확률적 설계로 구성되어야 하며, 머신 러닝에 크게 의존하고, 노출이 제공되는 방식과 위치에서 얻은 단서와 신호를 활용하여 사용자 인구통계를 정확히 파악하는 맥락적 특성을 가져야 한다.
디지털 마케팅에 있어 지금이 특별한 시기이며, 기술 기업들이 이 새로운 현실 속에서 종합적인 측정 방식을 구축해 나가기 위해 해결해야 할 핵심 영역은 크게 세 가지입니다. 첫째, 측정 업체와 퍼블리셔 간의 협약은 그들의 오디언스를 측정하는 데 있어 매우 중요할 것입니다. 다른 모든 오픈 웹 오디언스를 파악하기 위해서는 기업들이 책임감 있게 라이선스된 제3자 사용자 등록 데이터를 활용하는 대체 신원 확인 솔루션을 개발해야 할 것입니다. 마지막으로, 개인 및 기기 식별자가 존재하지 않는 익명 웹 환경을 위한 모델이 기업들에게 필요할 것입니다.
디지털 시대에 우리는 내일의 해법을 찾기 위해 빅데이터, 머신러닝, 인공지능에 의존하기 쉽습니다. 중요한 것은 현대 마케팅에서 실제 사람들의 중요성을 브랜드와 마케터들이 간과해서는 안 된다는 점입니다. 편향과 오류를 바로잡기 위해 직접 관찰이 필수적이므로, 사람 중심의 진실 집합 (패널)은 그 어느 때보다 중요합니다.
측정 방식의 진화가 진행됨에 따라, 중대한 추세 단절을 인식하고 이에 대비하는 것이 중요합니다. 이러한 진화를 주도하는 환경 변화는 우리가 시청자를 측정하는 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다. 측정 기준의 변화로 인해 주목할 만한 추세 단절이 예상됩니다.
