[26.01.09] 스파르타클럽 내일배움캠프 디지털 마케터 3기 9일차

'본 글은 학습을 목적으로 작성된 게시물로, 특정 브랜드·제품·서비스명이 언급될 수 있습니다. 이는 순수한 예시일 뿐이며, 상업적 목적은 전혀 없음을 밝힙니다.'

 

오늘 TIL: 이번주 화요일, 금요일 아티클 스터디 한 내용 요약 정리

화요일 아티클 스터디

 

https://maily.so/marsinmarine/posts/g0zmwx0eoql?from=email&mid=e9o0d1l4lr8

📡[이-마트] 직장인을 저격하는 감다살 마케팅 모음.zip

 

• 요약 :
  직장인들을 타겟으로 한 마케팅 사례 ‘직장인의 감정’과 ‘실제 행동’을 기반으로 퍼시스, 리드볼트, 컨디션, 무비랜드(모베러웍스) 같은 브랜드들이 어떻게 타겟 설정과 메시지 전달, 캠페인 실행까지 이어갔는지를 보여 줌.
• 주요 포인트 :
  1. 명확한 타겟 설정: 직장인을 겨냥한 메시지와 콘텐츠 설계
  2. 온·오프라인 통합 체험: 공유 오피스, 굿즈, 이벤트 등 다양한 접점으로 브랜드 경험
  3. 감정 기반 메시지:‘퇴근하고 싶다/더 나아지고 싶다’는 직장인의 현실 감정을 콘텐츠로 순화
• 새롭게 알아본 부분 :
  1. 타겟 감정 인사이트를 마케팅 전략으로 쓰는 방법
  2. 새로운 것을 찾기보단 일상과 연관된 마케팅 전략이 효과적|
  3. 인플루언서, 브랜드와의 콜라보레이션, 굿즈 마케팅이 타겟 공감 유도한 사례
• 조사해야 하는 부분 : 아티클에 있는 개별 캠페인의 성과 지표 (예: CTR(Click Through Rate), 구매 전환율, 참여율)
  조사결과: ‘정량 수치’를 공식적으로 공개하지 않음.

캠페인	가장 중요한 성과 지표(추정)	마케팅적 중요 포인트
퍼시스 베러미오피스	브랜드 인지도, 콘텐츠 몰입도	CTR보다 ‘브랜드 리프트 지표’가 성과의 핵심
리드볼트 <아, 출근하기 싫다. 그럼 짐 싸!>	공유율, 참여율	퍼포먼스 광고가 아니라 ‘문화 코드 침투형’ 캠페인
김퇴사×컨디션 콜라보레이션	구매 전환율, 판매량	CTR + 전환율을 모두 성과로 볼 수 있는 드문 사례
모베러웍스 노동절	오프라인 참여, 브랜드 충성도	KPI는 ‘판매’가 아니라 브랜드 커뮤니티 강화

 

• 핵심 개념 :
  타겟팅 → 특정 고객(직장인)을 명확히 정의해 마케팅 전략을 설계하는 것.
  온·오프라인 통합 경험 → 온라인에서 본 콘텐츠가 오프라인 경험으로 이어지도록 유도하는 것.
  브랜드 메시지 → 고객 감정에 공감하는 메시지를 전달하는 전략.
• 용어 정리
  전환 효과: 마케팅 활동을 본 사람이 ‘의도한 행동’을 실제로 하게 된 정도
                  예: 조회수만 높음 → 전환 효과 낮음/ 클릭은 적지만 구매율 높음 → 전환 효과 높음
  페인 포인트(Pain Point) :타겟 고객이 겪는 불편함, 문제, 욕구 불만족 지점. 이 사례에서는 "출근하기 싫다", "회식 후 숙취" 등
  IMC(Integrated Marketing Communications, 통합 마케팅 커뮤니케이션): 광고, PR, 프로모션, 디지털, SNS 등 모든 커뮤니케이션 수단을 하나의 전략과 톤으로 묶어 운영하는 방식. 소비자에게 채널을 가로질러 일관된 메시지와 브랜드 경험을 제공해 시너지를 노리는 접근
  OMO 마케팅(Online Merged/Merge with Offline):온라인과 오프라인의 경계를 허물고, 두 영역을 하나의 통합된 고객 경험으로 설계하는 마케팅 전략. 온·오프라인 모든 유통·접점을 데이터로 통합 관리해 채널 구분 없이 일관되고 매끄러운 쇼핑·브랜드 경험을 제공하는 고객 중심 마케팅 방식
• 관련사례
  1. Enjoy Coca-Cola 2019 summer
  <통합 마케팅 커뮤니케이션(IMC) 기반의 온·오프라인 연계(OMO) 경험 설계 사례>

 

패키지 “Sip & Scan” 아이콘 스캔을 통한 온라인 이벤트 참여 및 15만+ 경품 응모 유도.

USWNT 만남, NASCAR 개막식 참여 등 체험형 보상 제공 중심의 경험 마케팅.

TV·영화관·소셜·디지털·매장 프로모션·옥외·라디오 등 옴니채널 운영을 통한 접점 극대화.

20온스 병 탈부착 팔찌형 레이블 등 제품 자체 미디어화 및 온라인 공유 확산 유도 전략.

2. 에어비앤비 – ‘Live Anywhere’ 캠페인
< 리드볼트 광고(현실을 부정하지 않고, 다른 선택지를 상상하게 함)와 비슷한 예시 >

• “여행 가세요” ❌
• “어디서든 살아도 됩니다” ⭕
• 직장인의 도피 욕망을 ‘새로운 라이프스타일’로 승격
  

3. 스타벅스 코리아 X 몰스킨 리추얼 플래너 콜라보
<브랜드와의 콜라보레이션, 굿즈 마케팅이 타겟 공감 유도한 사례>

 

‘직장인’을 타겟으로 한 콜라보로 출근 전이나 업무 중 스타벅스를 이용하는 고객을 대상한 것으로 보임.
직장인의 실제 사용 맥락(회의, 메모, 일정)에 자연스레 침투 → 반복 구매 + 브랜드 호감도 상승!

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금요일 아티클 스터디

https://ditoday.com/ai-postimpression-marketing/

AI 시대, ‘클릭 이후’를 설계하는 마케팅 필요 - DIGITAL iNSIGHT 디지털 인사이트

 

• 요약 : AI가 자동으로 클릭을 최적화하지만 클릭 이후(포스트임프레션/포스트클릭) 사용자의 행동 여정과 감정·맥락을 설계하는 것이 중요함. 단순 메트릭(노출·클릭)만으로 성과를 판단하기 어렵고 브랜드 경험 전체를 설계해야 함.
• 주요 포인트 : 광고 클릭 후 여정 설계가 경쟁력 핵심 AI는 도구일 뿐 인간 마케터가 전략·해석을 맡아야 함. 데이터는 많지만 행동·맥락 해석이 관건
• 새롭게 알아본 부분 : 과거에는 ‘임프레션→클릭→전환’ 퍼널이 중심이었지만, AI 시대에는 클릭 이후 사용자의 감정, 의도, 재방문 가능성 등의 흐름까지 설계 및 최적화해야 한다
• 조사해야 하는 부분 : 클릭 이후 행동(머문 시간, 이탈 지점) 측정 방법
  1. 가장 기본적인 측정 도구: Google Analytics 4 (GA4)
  2. 실제로 가장 많이 쓰는 방법: 이벤트(Event) 설계
  3. 히트맵 & 세션 리플레이 (고급이지만 직관적)
      측정 방법: 클릭 위치, 마우스 이동, 스크롤 깊이
      알 수 있는 것: 사람들이 어디를 버튼이라고 착각했는지, CTA를 못 보고 지나쳤는지
      세션 리플레이: 실제 사용자 행동을 영상처럼 재생, “왜 이탈했는지” 감정 추정 가능 → 숫자 + 맥락을 동시에 파악 가능

행동	의미	GA4지표	해석포인트	이벤트 예시
머문 시간	페이지가 “관심을 유지했는가”	평균 참여 시간	길수록 관심도 ↑	CTA 버튼 클릭 (전환 의도)
이탈 지점	“어디서 흥미를 잃었는가”	이탈률	높으면 메시지 불일치	상세보기 클릭 (관심 콘텐츠)
스크롤	“어디까지 읽었는가”	세션당 페이지 수	낮으면 흐름 문제	장바구니 클릭 (구매 가능성)
클릭 흐름	“어떤 행동을 하려 했는가”	이벤트	행동 의도 파악	뉴스레터 신청 (관계 형성)

 

• 핵심 개념 :
  1. 퍼널은 더 이상 선형이 아니다.
  2. 유입 맥락이 다르면 같은 성과 지표라도 해석이 달라야한다.
  3. 데이터를 가지고 행동 뒤에 숨은 감정을 추론해야한다.
  4. 클릭 이후 설계가 마케팅의 본질이 되었다.
• 용어 정리 :
  타기팅(targeting)=타겟팅 (영어 타겟팅의 맞는 말이 타기팅이라는 것을 처음 알았다. 국문과 출신으로서 각성해야 할 부분)
  웨비나(Webinar):온라인으로 진행되는 컨퍼런스나 세미나
  레슨런(lesson-learn): 비즈니스 상황에서 업무를 수행하면서 얻은 중요한 교훈이나 배울점, 회고와 비슷한 의미
  R&R(Roles & Responsibilities): 역할과 책임, 의무 임프레션(Impression): 광고가 몇 번 보여졌는지를 뜻하는 지표. 사용자 행동과 맥락 없이 순수하게 보인 횟수만 측정
  퍼널(funnel): 고객이 브랜드를 인식해 구매·재구매·추천까지 이르는 여정을 단계별로 분석·관리하는 마케팅 구조
  크로스채널 퍼널(Cross-Channel Funnel): 고객이 여러 채널을 자유롭게 넘나들며 구매에 이르는 비선형적 고객 여정을 통합적으로 관리·분석하는 마케팅 전략
  이벤트 로그(Event log): 운영 체제와 응용 프로그램이 발생한 이벤트를 기록해 시스템 활동을 이해하고 문제를 진단
  코호트 (cohort): 집단, 무리.
  코호트 분석: 같은 시점, 조건으로 유입된 유저 집단 분석. 언제, 어떻게 들어온 유저가 오래 남는가? 클릭 성과보다는 질적 차이를 보기 위한 분석
  리텐션(retention): 고객이 제품·서비스를 일정 기간 계속 사용하는 비율
  리텐션 마케팅(retention marketing): 기존 고객을 유지하고 재구매를 유도하는 전략
  ML엔지니어(머신러닝 엔지니어): ML 시스템을 설계, 빌드, 프로덕션화, 최적화, 운영 및 유지 보수하는 직군
  BI platform: 기업이 데이터를 수집, 분석해 비즈니스 인사이트를 얻고, 이를 바탕으로 의사결정을 지원하는 소프트웨어 환경 data aggregation(데이터 집계): 원시데이터를 요약 형태로 모아 통계 분석에 활용하는 과정
  munging: 원시데이터(raw data)를 분석이나 처리에 적합한 형태로 변환, 정리하는 과정
  deriving insights: 데이터 분석이나 정보처리 과정에서 유의미한 결론이나 통찰을 이끌어내는 과정
  포스트임프레션 설계: 광고에서 끝나는 것이 아니라, 사용자가 광고를 클릭한 이후 어떻게 행동하고 어떤 가치를 느끼는지를 설계하는 전략. 예: 랜딩페이지 흐름, 메시지 일관성, 자동화된 후속 커뮤니케이션 등이 해당
  포스트 클릭(post-click): 클릭 이후 유저가 겪는 모든 경험(랜딩 → 온보딩 → 사용 → 이탈/재방문)
  비선형 고객 여정:구매까지 중간 이탈/ 재탐색/재유입 반복. 퍼널보다 여정 맵 사고의 중요성 높아짐
• 실무 적용 :
  전환 여정 맵 작성: 클릭 이후 페이지 흐름(랜딩 → CTA → 후속 행동) 설계
  퍼포먼스 분석: 클릭만 아니라 재방문·구매·이탈 경로분석 → 전략 수정
  AI 활용: 데이터 분석 자동화·패턴 제안, 사람은 전략·해석에 집중
• 관련 사례 :
  1. 코카콜라의 AI 크리스마스 캠페인
  <숫자는 나왔는데 본질적 성과는 부족한” AI 캠페인>
  https://youtu.be/Yy6fByUmPuE

 

- 코카콜라는 2년 연속 연말 크리스마스 광고를 생성형 AI로 제작했지만,
  기대와 달리 부정적 댓글이 쏟아지고 “브랜드 이미지 훼손 사례”로 거론 됨.
- 코카콜라 AI 광고가 비난 이유
  1. 사물 표현력과 내용 등 퀄리티가 미달
  2. 소비자가 사랑하는 추억의 광고를 AI로 리메이크해버리면서 심리적 저항감을 키움.
- 과거 감성적인 크리스마스 광고를 기대한 소비자 입장에서,
   AI로 리메이크한 영상은 표정과 동작이 어색하고 감정선이 얕게 느껴져
  ‘감동’과 ‘공감’이라는 핵심 전환(브랜드 호감, 자발적 공유·참여)으로 이어지지 못함.
- 조회수·클릭 등 상단 퍼널 지표는 어느 정도 확보했지만,
  해시태그 참여·자발적 공유, 긍정 댓글 비율 같은 브랜드 참여·호감 전환은 저조
관련 링크: https://letter.wepick.kr/post/23552

생성형 AI 광고, 왜 어떤 브랜드는 성공하고 어떤 브랜드는 실패할까?

https://hotsos.kr/bbs/board.php?bo_table=hot_sos_report&wr_id=113

온라인마케팅 | HotSOS | 핫소스마케팅

 

2. Friend AI 목걸이형 웨어러블 제품 광고 캠페인
< 인간적맥락을 고려하지 못한 캠페인 >

Friend Reveal Trailer

 

캠페인 의도: AI 친밀감과 동반자 관계를 강조

→ 실제반응: “AI가 인간 친구를 대체할 수 없다”는 반감과 개인정보·윤리적 우려

 

- 비난 이유

인간관계 대체 메시지	“사람 친구 대신 AI가 친구가 된다”는 뉘앙스로 받아들여짐
외로움의 상품화	외로움을 해결해 주는 척하며 제품을 파는 방식이 불편함을 줌
감시·프라이버시 불안	항상 듣고 반응하는 AI라는 설정이 감시처럼 느껴짐
과도한 감정 의존 유도	AI에 정서적으로 의지하게 만드는 메시지가 위험해 보임
공격적인 옥외 광고	지하철을 뒤덮은 대량 광고가 거부감을 증폭시킴
현실과 동떨어진 톤	AI를 “완벽한 친구”처럼 묘사해 과장·기만처럼 보임

 

 

3. HungryNaki (헝그리나키, 방글라데시 푸드 딜리버리 앱) 캠페인

< 모든 유저에게 동일한 메세지 전달 캠페인 > 

 

- 상황 : CTR 양호, 신규 유저 유입 높음 광고 성과는 괜찮아 보이는데

  신규 유저가 한 번 쓰고 사라짐, 할인·푸시를 계속 보내도 효과 ↓

- 기존 방식 : 모든 유저에게 동일한 메세지 전달 ex) 오늘 주문하면 10% 할인 !

- 문제 : 유저 입장에서는 차별화되지 않음 → 나에게 하는 말처럼 들리지 않음.

- 해결 방법 :
  1. 앱 안에서의 행동 기반 세그멘테이션하고 각각 해석 → 맞춤 메세지
     설치만 한 유저 (해석: 뭐가 있는지 모름) → 인기 카테고리 소개 - “우리동네 인기 TOP 3 치킨집 소개”
     음식 구경한 유저 (해석: 결정 장벽 존재) → “아까 보던 식당, 지금 배달비 무료!”
     한번 주문 후 안 오는 유저 (해석: 재방문 할 이유 없음)
     → 비슷한 취향의 사람들이 많이 시킨 메뉴를 추천 “피자 러버들이 자주 찾는 파스타!” (재방문 이유 만들기)
     자주 주문하는 유저 (해석 : 더 특별한 대우 원함)
     → VIP 혜택, 자주 먹는 메뉴 기반 추천 - “VIP님 만을 위한 신메뉴 사이드 쿠폰, 배달비 무료”

2. 타이밍(시간/요일 고려) + 맥락 최적화
   점심 주문 유저 → 오전 11시 푸시
   야식 주문 유저 → 저녁 9시 푸시
   주말 브런치 유저 → 토요일 10시 푸시

- 결과 : 재방문율 상승, 이탈률 감소, 푸시 반응률 개선

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화요일 아티클 스터디는 성공적인 온오프라인 마케팅 사례를 봤다면 금요일 아티클은 AI시대 마케터가 가져야 할 생각과 마인드에 관한 내용이었다. 둘 다 흥미롭고 재밌었는데 나는 오늘 했던 AI관련 이야기를 하는게 재밌었다. AI로 모든 것을 만들 수 있는 세상이 왔고 앞으로의 마케터는 어떻게 해야 살아남을 수 있을까를 많이 고민해보게 되었던 날이었다. 조원들이 공부하고 찾아 놓은 다양한 인사이트를 보고 들을 수 있어서 진짜 너무 좋았다.

아티클스터디는 각자가 공부하고 고민했던 내용들을 공유하면서 다양한 관점에서 생각해 볼 수 있었고 생각지도 못한 내용을 듣기도 했어서 좋았다. 근데 오늘 아티클은 모르는 마케팅 용어가 너무 많아서 찾아보느라 애먹었는데 내용이 재밌어서 다 용서됐다. 오늘은 제대로 한게 튜터님셰션과 아티클밖에 없는 거 같은데 뭔가 풍족한 느낌이 든다.

오늘 하루 너무 맛있었다! 냠냠!