[컴퓨터월드] 마케팅 전략 수립에 데이터 분석이 활용되면서 관련 시장이 급속히 팽창하고 있다. 구글이나 페이스북, 어도비, 오라클 등 글로벌 대기업은 물론, DSP 서비스나 애드익스체인지 서비스를 제공하는 중견 글로벌 사업자 역시 국내 시장 공략에 시동을 걸고 있다.

한편 데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 이를 위한 글로벌 및 국내 서비스·제품들이 영향력을 확대해나가고 있지만, 국내에서는 이들 제품들의 성능이 글로벌 시장에서 보이는 수준을 내지 못하고 있다는 우려의 목소리도 나오고 있다. 데이터 분석 기반 마케팅의 현재와 한계, 업계의 향후 전망과 대응을 분석해본다.

멀티 채널, 멀티 디바이스
스마트폰이 보편화되고 소비자가 접할 수 있는 매체와 콘텐츠가 증가함에 따라 그 어느 때보다도 많은 고객 데이터가 생성되고 있다. 이제 소비자가 접하는 정보 채널은 한 가지에만 국한되지 않으며, 개인의 성향에 따라 수많은 채널을 선택적으로 접하는 양상이 두드러진다.

또한 채널을 접하는 디바이스 역시 다양해지고 있으며, 한 명의 소비자가 여러 개의 디바이스를 번갈아가면서 혹은 동시에 사용해 정보를 구하는 것은 더 이상 새삼스러운 일이 아니다. 이제 고객은 TV를 보는 동시에 스마트폰을 조작하고, 지하철에서 좋아하는 라디오 방송을 들으면서 그날의 뉴스를 검색한다. 과거 TV를 통한 일방적 정보 제공과 일부 인터넷 사이트를 통한 제한적인 PC 활용이 가능했다면, 지금은 성별과 연령에 관계없이 누구나 다양한 디바이스를 활용해 여러 가지 정보를 동시에 접하는 시대가 됐다.

소비자의 변화에 따라 고객과 직접적인 접점을 형성하는 기업의 마케팅 조직도 역동적으로 변화하고 있다. 디지털·모바일 시대의 소비자는 채널과 디바이스를 선택해 자발적으로 정보를 탐색하고 적극적인 피드백을 제공하며, 마케팅 조직은 이 과정에서 드러나는 개인화된 성향을 분석함으로써 양질의 고객 데이터를 확보할 수 있다. 이렇게 생성된 고객 데이터를 정확하게 분석하고 효과적으로 활용하는 데이터 분석 기반 마케팅이 전 세계 기업 및 마케팅 조직에게 중요한 과제가 됐다.

어도비가 유럽, 북미, 아시아태평양 지역의 마케터들을 대상으로 실시한 ‘2016 분기별 디지털 인텔리전스 조사(Adobe 2016 Quarterly Digital Intelligence Briefing)’에 따르면 기업 마케팅 전문가 중 26%가 이미 데이터 분석 기반 마케팅을 실행하고 있다고 답했고, 51%는 데이터 기반 마케팅을 위한 전략을 준비하고 있다고 응답했다. 자사 마케팅 전략에 데이터를 활용하지 않고 있다고 답변한 비율은 23%에 그쳤다.

또한 포레스터 그룹은 다양한 고객 데이터를 수집·분석해 마케팅에 필요한 정확한 고객 프로파일링을 제공하는 데이터 관리 플랫폼(Data Management Platform, DMP) 시장이 매년 40% 이상 성장할 것으로 분석했다.

분석 기술 발전, 광고비 누수 막는다
데이터 분석 기반 마케팅의 약진은 비단 양질의 데이터 확보에 의한 것만이 아니라, 빅데이터 분석 등 분석 기술의 향상도 큰 영향을 미쳤다. 과거에도 물론 A라는 성향의 고객은 B라는 제품을 구매할 확률이 높다는 등 마케팅 조직이 넓은 의미에서 데이터를 활용하기는 했다.

지난 2015년까지만 해도 국내에서는 고객 데이터를 마케팅 수행 이후 효과 측정이나 대략적인 고객 인사이트 추출에 제한적으로 활용했다. 반면 올해에는 많은 기업들의 마케팅 조직이 데이터 분석을 통한 개인화된 마케팅 활동에 관심을 보이고 있으며, 크로스채널·멀티 디바이스 마케팅 전략을 수립하는 등 보다 확장된 의미의 데이터 분석을 수행하고 있다. 현대적인 의미의 데이터 분석 기반 마케팅은 수집된 고객 데이터의 품질이 향상되고 이를 제대로 분석해낼 수 있는 기술적 역량이 뒷받침된 뒤에야 비로소 가능해졌다고 볼 수 있다.

양질의 고객 데이터와 고도화된 분석 기술로 고급 분석의 토대를 마련하는 것은 기업의 경쟁력과 직결된다. 특히 마케팅 분야에서는 데이터 분석을 적극적으로 활용함으로써 많은 장점을 확보할 수 있다.

먼저 정확한 고객 타기팅 및 예측으로 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있다는 점이다. 소비자가 접할 수 있는 채널 및 디바이스, 콘텐츠가 다양화되면서 이들을 선택하는 것이 곧 고객의 성향을 나타내게 됐다. 이를 바탕으로 기업의 마케팅 조직은 고객 개개인에게 맞춤화된 서비스나 제품을 추천할 수 있으며, 스마트폰의 확산으로 고객은 언제 어디서나 관련 정보를 제공받을 수 있는 환경에 놓여있다. 따라서 마케팅 조직은 고객 데이터 분석을 통해 성향을 면밀히 파악하고 고객이 가장 만족할 수 있는 상품을 가장 적합한 타이밍에 제공해야 한다.

다음으로 마케팅 효과의 불확실성이 감소한다는 점이다. 과거 개인화되지 않은 채 대량으로 뿌려지던 TV광고나 인터넷 매체 광고는 신선한 아이디어를 인정받아 유행을 탈 경우 높은 효과를 거뒀지만, 반대로 소비자의 이목을 끌지 못할 경우 투자한 광고비를 날리는 결과를 만들어내기도 했다. 반면 데이터 분석에 기반한 개인화된 마케팅은 해당 정보에 관심이 있을 법한 사람에게만 광고를 송출하며, 마케팅 조직은 고객이 보일 반응과 광고 효과에 대한 대략적인 예측을 수행할 수 있다. 따라서 아이디어에 따른 광고 효과의 급등·급락 없이 항상 일정 수준 이상의 성과를 거둘 수 있다.

고객 충성도 관리 역시 데이터 분석 기반 마케팅의 중요한 장점 중 하나다. SNS 활동이 증가하면서 고객 개개인의 발언력이 강해졌으며, 이는 고객 관리가 곧 기업의 이미지에 직결된다는 것을 의미한다. 기업은 SNS나 로그 분석 등을 통해 고객의 성향을 분석하고 자사 서비스 이용 수준을 체크할 수 있으며, 자사의 이미지에 호의적이거나 자사 서비스에 관심이 많은 고객에게 보다 깊이 있는 정보를 제공할 수 있다. 즉 과거에는 고객들이 기업의 가치를 결정하고 서비스를 선택했다면, 이제는 기업의 마케팅 조직이 고객의 가치를 결정하고 서비스 품질에 차등을 둘 수 있게 됐다.

이러한 이유로 데이터 분석은 결과적으로 마케팅 비용의 투자 대비 수익률(Return on Investment, ROI)을 높여준다고 볼 수 있다. 광고 대상이 명확해질수록 적은 비용으로 필요한 광고 활동만을 통해 원하는 효과를 거둘 수 있으며, 이는 광고비 누수가 심했던 과거의 TV광고 등과 비교할 때 ROI면에서 강점을 갖는다.

국내 시장, 상대적 성장 약세 보여
한편 국내 마케팅 시장은 글로벌 시장에 비해 상대적으로 데이터 분석 기반 마케팅의 도입이 늦어지고 있다. 국내 기업과 글로벌 기업을 가리지 않고 수많은 마케팅 솔루션 및 서비스 제공 기업들이 사업을 확장해 나가고 있지만, 아직은 미국 등 데이터 분석 기반 마케팅이 기세를 떨치고 있는 나라들에 비해 역량이 부족한 것이 사실이다.

그럼에도 국내 광고대행사 및 미디어랩사들은 비교적 낙관적인 전망을 내놓고 있다. 현재 국내 마케팅 시장이 글로벌 시장에 비해 데이터 분석의 도입이 늦었던 것은 사실이지만, 디지털·모바일 광고 시장의 성장과 함께 데이터 분석에 대한 인식이 확산되고 있다는 설명이다. 특히 국내 DA(Display Advertisement) 시장의 약 30%를 차지하고 있는 페이스북이나 구글과 같은 글로벌 기업들이 적극적으로 서비스 제공에 나서면서, 마케팅 활동에 대한 광고주들의 기대치가 확대되고 보다 수준 높은 솔루션 및 서비스를 요구함으로써 새로운 수요가 일어나고 있다.

실제로 페이스북은 전 세계적으로 10억 명이 넘는 일일 사용자를 바탕으로 방대한 고객 행동 데이터를 구축, 마케팅 담당자가 간단히 고객 맞춤형 광고를 제공할 수 있는 옵션을 제공하고 있다. 구글 역시 안드로이드와 구글 검색 서비스를 통해 확보한 데이터와 웹로그 분석 서비스 구글 애널리틱스(Google Analytics, GA)를 제공함으로써 마케팅을 위한 데이터 분석을 지원하고 있으며, 검색·디스플레이·동영상·인앱 광고 등이 가능한 구글 애드워즈(Google Adwords)를 제공하고 있다.

최근 몇 년 사이 이들을 활용해 마케팅 역량을 향상시키는 사례를 어렵지 않게 찾을 수 있으며, 국내에서도 마케팅을 위한 데이터 분석 솔루션이나 서비스를 제공하는 기업이 순항하고 있다.

반면 광고매체나 솔루션·플랫폼 제공 기업의 미래 전망은 그다지 순탄하지만은 않다. 광고대행사나 미디어랩들과 같이 국내에서 관련 시장이 성장하고 있다는 것에는 동의하지만, 성장 속도가 그다지 빠르지 않으며 많은 부분이 글로벌 기업에 의존하고 있어 낙관적으로 볼 수만은 없다는 설명이다. 즉 광고주의 요구 수준과 눈높이는 올라가고 있고 많은 성공 사례가 만들어지고 있지만 이들 대부분이 글로벌 기업에 의한 것이며, 광고주의 요구를 제대로 충족시킬 수 있는 국내 기업은 여전히 부족하다는 뜻이다.

데이터 분석 기반 마케팅 솔루션·서비스를 제공하는 국내 기업이 페이스북이나 구글 등 글로벌 기업이 제공하는 서비스를 국내 실정에 맞게 개선해 활용하기도 하며, 심지어는 국내에 진출한 글로벌 마케팅 기업이 구글 애널리틱스와의 연동을 통해 서비스를 제공하기도 한다. 이를 감안하면 마케팅 솔루션 및 서비스를 제공하는 기업들이 꾸준히 연매출을 향상시키며 성장해나가고 있지만, 이것은 광고주들의 수요 확대와 선도적인 기업이 제공하는 기술력에 편승하고 있을 뿐 건전하고 탄탄한 성장 기반은 만들어지지 못했다고 볼 수 있다.

데이터의 질과 양이 정확한 타기팅 보장한다
국내 시장은 아직은 데이터 분석 기반 마케팅이 제대로 성능을 발휘할 수 있는 환경을 갖추지 못했다. 이에 따라 많은 글로벌 마케팅 기업들이 국내에 진출했지만 그들의 솔루션이나 서비스가 기대만큼의 퍼포먼스를 발휘하지 못하고 있다.

가장 큰 문제로 꼽히는 것은 바로 양질의 데이터 부족이다. 데이터 분석 기반 마케팅이 활성화돼있는 미국은 페이스북이나 구글 같은 서비스 제공 기업만이 아니라 모든 분야 대부분의 기업들이 자체적인 고객 데이터를 확보하고 이것으로 적절한 마케팅 대상 고객을 선정하며, 맞춤화된 광고를 송출하고 결과를 분석하고 이를 다시 피드백하는 프로세스가 형성돼있다. 비즈니스 과정에서 발생하는 데이터의 가치를 중요시하고 이를 축적해왔기 때문에 자체 데이터 및 노하우와 서비스 제공 기업의 기술력을 결합해 높은 성장 잠재력을 얻을 수 있었다.

그러나 국내에서는 데이터 축적과 활용에 따른 관심이 최근에야 강해졌으며, 이를 꾸준히 관리하고 축적해온 기업이 적다. 심지어 마케팅 기업들도 자체적으로 축적한 데이터가 적어 일부 DMP 제공 기업이나 글로벌 기업의 데이터를 활용하고 있을 뿐, 정확한 타기팅 서비스를 제공하기 위한 데이터의 절대적인 총량과 품질이 부족하다. 이에 따라 고객이 자사 광고에 어떻게 반응했는지에 따라 적절한 광고를 제공하는 리타기팅 외에는 대부분의 데이터 분석 기반 마케팅 수단이 기대만큼의 성능을 발휘하지 못하고 있다.

양질의 데이터를 확보하기 위해서는 기존에 많은 양의 고객 데이터를 축적해온 기업들이 적극적인 행동에 나설 필요가 있다. 국내에도 자체적으로 구축한 DMP를 제공하는 기업들이 있으며, 이들은 대부분 자체적인 서비스를 제공하며 축적해온 경험을 바탕으로 높은 품질의 데이터를 보유하고 있다. 최근에는 이렇게 축적한 데이터를 자체적으로 활용하는 것뿐만 아니라 양질의 데이터를 필요로 하는 기업에게 DMP를 제공하는 데이터 사업자로써의 면모도 보이고 있다.

최근에야 데이터의 가치에 대한 인식이 강조되고 아직은 전체 산업 영역에서 축적된 고객 데이터가 부족한 만큼, 국내 실정에 맞는 국내 고객 데이터를 다량 보유한 기업들이 선도적으로 시장 성장을 이끌어나갈 수 있을 것이다. 이를 위해서는 데이터 분석 기반 마케팅 전략을 도입하고자 하는 기업들과 데이터를 보유한 기업들이 보다 적극적으로 제휴와 협력 관계를 맺을 필요가 있다.

이에 대해 마케팅을 위한 데이터 분석 솔루션 및 플랫폼을 제공하는 어도비는 건전한 시장 성장을 위해서는 마케팅 담당자들의 인식 개선과 고도화된 기술 개발 및 도입이 필요하다고 밝혔다. 마케팅 담당자들의 인식 개선이란 고객에게 개인화된 경험을 제공하는 것이 비즈니스 전략이 중심이 돼야 한다는 것을 이해하고, 보다 고객을 깊게 이해할 수 있는 기반으로써 데이터의 가치를 높여야 한다는 의미다.

데이터 분석 기반 마케팅의 대표적인 장점 중 하나가 고객 개개인에게 맞춰진 마케팅 전략을 택함으로써 ROI를 향상시키는 것이니만큼 개인화된 고객 경험을 제공하는 것은 무엇보다 중요하다. 이를 위해서는 이미 축적된 데이터를 제공하는 대기업이나 글로벌 기업의 역량에만 의존할 것이 아니라, 데이터 분석 기반 마케팅을 도입하려는 기업 스스로가 자사에 맞는 고객 데이터를 수집·분석·활용하고자 하는 의지를 갖고 퍼스트파티 데이터(First-Party Data)를 확보하려는 노력을 기울여야 한다.

고도화된 기술 개발 및 도입은 인공지능(AI)이나 클라우드, 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 도입을 의미한다. 앞서 밝힌 바와 같이 고객에게 개인화된 서비스를 제공하기 위해서는 고객 데이터를 분석하는 것이 필수적이며, 이를 위한 빅데이터 수집·분석은 당연한 수순이다. 그러나 데이터 분석 기술이 고도화됨에 따라 마케팅 담당자 각자가 스스로 모든 분석 과정을 진행하는 것에는 어려움이 따르며, 이를 스스로 해낸다 하더라도 적절한 시기를 놓치게 될 가능성이 높다.

특히 고객이 접하는 채널이 다양해지고 멀티 디바이스의 활용이 보편화됨에 따라 마케팅 담당자가 모든 채널과 디바이스에서 유입되는 데이터를 직접 분석하는 것은 불가능에 가깝다. 따라서 데이터 분석을 위해 체계적이고 자동화된 최신 기술을 도입하는 것은 선택이 아니라 필수라고 할 수 있다.

업계의 한 관계자는 “광고주들의 수준과 눈높이가 많이 올라갔다고는 하지만, 아직은 이것저것 다 만들어서 떠먹여줘야 하는 부분이 있다”고 말했다. 데이터 분석 기반 마케팅에 대한 인식과 요구 수준은 향상된 것이 사실이지만 아직까지 세부적인 전략을 수립하거나 기술에 대한 이해는 부족하다는 설명이다. 따라서 단기적으로 당장 가시적인 성과를 낼 수 있는 서비스와 컨설팅을 제공함으로써 광고주들의 경계심을 낮추고 보편적인 인식을 개선할 필요도 있다.

단기적 성과 창출과 장기적 데이터 확보가 모두 필요
데이터 분석 기반 마케팅에 대한 인식이 향상되고 시장 성장에 대한 기대감도 커지고 있지만, 아직까지 국내에서는 낙관적인 전망을 드러내기 어렵다. 전 세계 어느 나라보다도 빠른 성장을 겪어온 만큼 기반이 갖춰지기만 하면 높은 잠재력을 드러내겠지만, 빠른 성장이 독이 돼 축적된 경험과 노하우가 일천하다는 문제점도 갖고 있다.

데이터 분석 기반 마케팅의 근간을 이루고 있는 것은 결국 다량의 고객 데이터이며, 이는 단기적인 솔루션이나 플랫폼 도입으로 해결될 수 있는 것이 아니다. 보다 양질의 데이터를 확보하고 이를 기반으로 합리적인 의사 결정을 내릴 수 있는 전사적인 마케팅 전략을 확보하기 위해 보다 신중하고 장기적인 안목이 요구되는 시점이다.
 

복잡해져가는 데이터 분석, 위기가 아니라 기회로 로그분석 시장은 나날이 복잡해져가고 있다. 고객이 다양한 채널과 디바이스를 동시에 활용하는 만큼 마케팅 담당자가 분석해야하는 데이터는 폭발적으로 늘어나고 있고, 이들을 서로 교차검증하지 않으면 고객의 성향을 올바르게 파악할 수 없다. 과거에는 TV와 포털사이트, SNS와 모바일 사용자 데이터를 각각 확보하고 서로 다른 마케팅 전략을 수립했지만, 이제는 이 모든 데이터를 하나로 모아 다방면에서 바라봄으로써 해당 고객이 실제로 어떤 사람인지 살펴볼 필요가 있다. 이는 비단 채널과 디바이스에만 국한되지 않는다. 마케팅 담당자는 이제 송출한 광고의 성과를 확인하기 위해 고객이 어떤 통로를 이용해 우리 사이트에까지 도착했는지 확인할 필요가 있다. 과거에는 우리 사이트로 들어오는 링크를 클릭한 장소, 즉 유입 채널(Last Click)을 가장 중요하게 여겼지만, 지금은 최종적으로 우리 사이트에 도착하기 위해 통과해온 고객 여정을 총체적으로 파악하는 것이 중요하다. 가령 제품을 하나 구입하더라도 고객은 여러 사이트들을 둘러보면서 정보를 모으고 가격을 비교하며 본인에게 가장 유리한 구매결정을 내린다. 고객이 어떤 사이트를 주로 방문하고 어떤 정보를 획득했으며 최종적인 구매결정에는 어떤 요소가 반영됐는지를 분석함으로써 기업은 고객이 어떤 사람인지를 파악할 수 있다. 다양한 채널 및 디바이스가 등장하고 목적지에 다다르기 위한 고객 여정이 중요하게 다뤄지면서 기업은 보다 복잡한 데이터 분석 기술을 필요로 하게 됐다. 조금 다르게 얘기하자면, 우수한 역량을 갖추고 있다면 고객을 입체적으로 파악할 수 있는 기회를 얻을 수 있게 된다는 의미이다. 고도화된 분석 기술과 통찰력, 다양한 채널들을 연결할 수 있는 넓은 시각을 갖추고 있다면 새롭고 복잡한 환경에 적응하고 선도적으로 시장을 이끌어 나갈 수 있을 것이다.

데이터 분석 기반 마케팅 주요 업체별 전략

포춘 선정 50대 기업 중 3분의 2 이상이 사용 중인 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud)는 높은 성능의 분석 솔루션과 확장 가능한 플랫폼, 강력한 파트너 생태계 등을 기반으로 기업이 뛰어난 고객 경험을 제공하기 위한 도구를 지원한다.

어도비 익스피리언스 클라우드는 ▲마케팅 콘텐츠를 구성하고 고객에게 개인화된 경험을 제공하는 통합 디지털 마케팅 솔루션 ‘마케팅 클라우드(Adobe Marketing Cloud)’ ▲최근 인수한 크로스채널 동영상 광고 기술과 어도비 미디어 옵티마이저(Adobe Media Optimizer)를 결합한 통합 광고 관리 플랫폼 ‘애드버타이징 클라우드(Adobe Advertising Cloud)’ ▲기존 고객의 충성도를 향상시키고 잠재 고객의 수요를 파악하며 비즈니스 경험을 강화하기 위한 인사이트를 제공하는 고객 인텔리전스 엔진 ‘애널리틱스 클라우드(Adobe Analytics Cloud)’ 등으로 구성돼 마케팅 활동에 필요한 총체적인 역량을 갖추고 있다.

어도비는 고객 경험이 기업 경쟁력 강화의 필수요소라는 점을 거듭 강조하며, 개인화된 고객 경험을 제공하기 위해서는 고객에 대한 심도 깊은 이해가 필요하다고 설명했다. 이를 위해 AI 및 머신러닝 등의 최신 기술들을 활용하며, 특히 어도비 클라우드 플랫폼(Adobe Cloud Platform)의 중추 역할을 하는 인텔리전트 서비스 프레임워크 ‘어도비 센세이(Adobe Sensei)’를 전 사업 영역에 걸쳐 적극적으로 활용할 예정이다.

메조미디어는 데이터 분석 기반 마케팅을 위한 데이터 관리 플랫폼(Data Management Platform, DMP) 데이터맥스(Data Max)를 제공하고 있으며, 자체 수집한 데이터뿐만 아니라 글로벌 데이터 제공사업자(Date Provider)인 오라클과의 연계를 통해 상당한 수준의 데이터를 확보하고 있다.

또한 빅데이터 기반 광고 플랫폼 맨플러스(Media Adtech Network PLUS, MAN PLUS), 모바일 동영상 광고 네트워크 엠플레이(Mobile PLAY), 세로형 모바일 광고 상품 엣지팝(Edge Pop) 등을 제공함으로써 보다 비용 효율적이고 효과적인 광고 서비스를 제공한다.

메조미디어는 국내 데이터 기반 마케팅 활성화 및 역량 강화를 위해 데이터맥스를 활용한 데이터 분석 및 타기팅 전략을 차별화하고, 직접 수집 및 분석한 데이터를 타 회사의 DMP 혹은 고객사에게 제공하는 데이터 제공사업자의 역할을 확보한다는 방침이다.

특히 자체 보유한 퍼스트파티 데이터가 있음에도 이를 마케팅에 제대로 활용하지 못하는 기업을 위해 고객사 내부에 데이터맥스를 구축하고 컨설팅 서비스를 제공해 직접 데이터 분석 기반 마케팅이 가능하도록 지원해나가겠다고 밝혔다.

자체적인 기술연구소를 보유하고 기술 기반 데이터 분석 기반 마케팅 서비스를 제공하는 디지털 광고 전문 기업 인크로스는 디지털 광고 미디어랩 사업과 통합 광고 네트워크 플랫폼 다윈(Dawin)을 주력으로 삼고 있다. 매년 10% 이상 성장하고 있는 국내 디지털 광고 시장에서 연 30% 성장률을 보이며 시장 점유율을 확대해 나가고 있다.

특히 지난 4월 NHN에이스를 포함해 국내 유수 기업의 DMP를 결합한 노출형(Cost Per Mill, CPM) 동영상 광고 서비스 다윈 후(Dawin who)를 출시, 본격적인 타기팅 광고 서비스를 제공하고 있다. 다양한 광고를 수행하면서 축적한 광고 집행 데이터에 B2C 서비스를 제공하며 많은 고객 데이터를 축적한 데이터 제공사업자의 DMP를 접목함으로써 시너지를 낸다는 설명이다.

또한 광고 사용을 목적으로 안드로이드 모바일 사용자마다 부여된 구글 ADID(Google Advertising ID)를 활용해 서로 다른 매체에서 게시된 광고에 반응한 사용자 행동 데이터를 공유함으로써 리타기팅 광고의 효율을 향상시킨 크로스타기팅 솔루션 애드브릿지(AD Bridge), 광고 집행 데이터를 기반으로 머신러닝을 접목해 광고 집행 전에 실제 광고 효과를 90% 이상 예측해내는 아이리치보드(i-Reach Board) 등을 보유하고 있다.

향후 꾸준한 기술 고도화 및 DMP를 제공하는 데이터 사업자와의 제휴 확대를 통해 향상된 고객 타기팅 광고 서비스를 제공해나가겠다는 방침이다.

NHN에이스는 검색 광고에 최적화된 웹로그 분석 서비스 ‘에이스카운터(ACE Counter)’를 제공하는 NHN D&T와 빅데이터 기반 디지털 광고 플랫폼 ‘에이스트레이더(ACE Trader)’를 서비스하는 NHN TX의 합병을 통해 지난 7월 정식 출범했다.

회사 측은 양사에 나눠져 있던 에이스카운터와 에이스트레이더, 에이스익스체인지(ACE eXchange), 애드립(Adlib) 등을 NHN에이스에서 통합 관리함으로써 운영상의 효율성을 높이고, 에이스DMP(ACE Data Management Platform)를 활용한 빅데이터 사업 강화와 타기팅 광고 부문의 고도화를 통해 체계적인 마케팅 사업을 추구하기 위한 것이라고 밝혔다.

국내에서 오랜 기간 B2C 서비스를 제공하며 축적한 방대한 고객 데이터를 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 구축한 에이스DMP를 기반으로 다양한 솔루션 및 서비스를 제공하고 있다. 특히 올 4분기 출시 예정인 에이스카운터2(ACE Counter 2)는 로그분석 서비스 외에도 빅데이터 기반 데이터 분석 및 추출을 강화해 에이스트레이더를 포함한 자사 서비스와의 호환성을 높일 예정이다.

한편 NHN에이스는 타 기업들에게 DMP를 제공하는 데이터 제공사업자로써의 입지를 다져나가겠다는 방침이다. 이는 양질의 데이터가 부족한 국내 시장에서 에이스DMP를 통해 보다 많은 마케팅 기업 및 광고주들을 지원하기 위한 것으로, 글로벌 표준을 준수하고 개별 시스템으로 구축돼 있어 다른 제품과도 연동이 가능하다. 이를 위해 NHN에이스는 본격적인 시스템 연동을 위한 테스트를 진행하고 있으며, 광고대행사나 미디어랩사와 에이스DMP 제공을 위한 업무 제휴를 지속적으로 추진하고 있다.