[e- 비즈니스] 5장 e- 마케팅 전략

[온라인 vs 오프라인]
- 오프라인: (대중) 텔레비전, 라디오, 신문, 잡지 /  (개인) 영업 사원, 다이렉트 메일, 델레마케팅, 고객 서비스 담당자
- 온라인: (대중) 포탈 배너 등 디스플레이, 검색광고, 이메일, 온라인 카탈로그/ (개인) 개인화된 수신 동의 이메일, 개인화된 추천, 개인화된 광고, 개인화된 온라인쇼핑몰

[온라인 STP (Segmentation/ Targeting/ Positioning)]
: 제품이나 서비스가 의미있고 독특한 경쟁적 우위를 차지하도록 표적 고객의 마음 속에 제품과 서비스의 차별화된 헤택이나 속성을 인식시키는 활동
- Segmentation (전통적)
: 인구통계적 세분화 (인구통계적 특성) - 연령, 성별, 직업, 소득, 학력, 가족 구성원, 종교
: 지리적 (지리적 요인) - 국가, 지역, 도시의 크기, 인구밀도, 기후, 문화
: 심리적 (고객의 내면적 특성과 라이프스타일) - 가치관, 취미, 관심사, 성격적 특징, 개성
: 행동적 (구매 행동과 제품에 대한 태도) - 구매 습관, 상품에 대한 태도, 추구편익, 충성도
: 기술적 (사용하는 기술적 요소) - 사용 모바일 기기, 사용 소프트웨어
: 서비스/ 제품 관련 (특정 서비스나 제품과 관련된 특성) - 피트니스 앱 (운동목적, 운동경험 수준)
: 웹사이트 행동 기반 (웹사이트 내 행동) - 페이지 내 여정 패턴, 활동량

: 온라인 행동 기반 (웹사이트에서의 사용자 활동 패턴) - 웹사이트 사용 패턴, 검색 행동, 클릭패턴 등
: 구매 행동 기반 (실제 구매와 관련된 행동) - 구매 빈도, 금액, 카테고리, 시기
: 기술적 세분화 (사용자가 이용하는 기술적 요소) - 사용기기, 브라우저 종류, 접속위치
: 참여도 기반 (사이트 및 브랜드와의 상호작용 정도) - 리뷰 작성, 소셜 미디어 활동, 이메일 반응
: 고객 생애가치 기반 (고객의 장기적 가치에 따른 분류) - 신규 고객, 충성고객, 이탈 위험 고객
: 맞춤형 콘텐츠 선호도 (개인화된 콘텐츠에 대한 반응) - 제품 추천 반응, 콘텐츠 소비 패턴
: 프로모션 반응 (마케팅 프로모션에 대한 반응) - 할인 민감도, 리마케팅 반응 

[웹로그 분석 -> Text Analysis, Mining]
: 지난 구매 후 날자 수/ 총 과거 구매 수/ 지난 방문 시 둘러본 상품 종류와 수/ 둘러본 페이지 수 등 분석
-> GA : 클릭스트림 행동분석 도구, MAU, DAU

1. 제품 전략 (product)

[핵심 제품/ 유형 제품/ 확장 제품]

- 확장 제품: 설치, 배송 조건, 신뢰, 구매 후 서비스, 품질 보증 (제품과 관련된 완전한 서비스)

- 유형 제품: 포장, 특징, 품질, 브랜드 네임, 디자인 (제품을 이루고 있는 것)

- 핵심 제품: 핵심 이익 (제품으로 인해 느낄 수 있는 가치)

offering : 고객의 요구를 만족시켜주는 혜택의 집합

-> 제품이나 서비스가 고객에게 제공하는 가치와 혜택을 총체적으로 의미한다는 뜻. 이를 통해 기업이 고객에게 전달하고자 하는 가치가 결국 고객의 니즈를 충족하는 데 초점을 맞추고 있음을 강조함 (offering = 확장 + 유형 + 핵심)

 

- 채널 갈등 현상 (p.156)

 

2. 가격 전략 (price)

[가격 차별화]

- 개인별 가격차별 

   : 개인마다 다른 가격을 부과 (Differential Pricing)

   : 디지털 컨텐츠는 경험재의 성격이 강함 (소비자에게 주는 가치가 다름)

- 상품별 가격차별

   : 비저닝, 번들링

   : 디지털 컨텐츠와 서비스는 무형재로서 고객이 원하는 대로 구성/ 조합할 수 있음

비저닝

: 동일한 제품을 여러 버전으로 만들어 서로 다른 가격에 판매하는 전략 (각 버전에 따라 성능, 기능, 용량 등 차이가 존재함)
-> 예: 소프트웨어 제품을 기본형, 표준형, 프리미엄형으로 나누어 다른 가격대로 제공하는 것

번들링

: 여러 제품이나 서비스를 하나의 묶음으로 만들어 단일 가격에 판매하는 전략. 고객은 개별로 구매하는 것보다 묶음으로 구매할 때 경제적 이득을 느낌
-> 예: 인터넷, TV, 전화 서비스를 하나로 묶어 결합 상품으로 제공하는 것

 

- 그룹별 가격차별

   : 이용자 그룹별로 다른 가격

   : 오프라인 마케팅에선, 그룹의 개념이 고정적 (예- 놀이공원 학생할인)이나 온라인에서는 고객의 온라인 행태나 라이프스타일 등에 대한 빅데이터 분석으로 그룹의 개념이 고정적이 아님

[온라인 컨텐츠 서비스업체의 가격전략]
- Free to Premium
  : 구글 드라이브, 드롭박스
  : 온라인 보고서/ 기사/ 아티클 제공 서비스, OTT, 유료 SW
- Free to Play (부분 유료화)
  : 무료 온라인 게임에서 아이템 혹은 추가 컨텐츠 제공에 대해서 유료인 것

- 비저닝 (예: MS 윈도우)
  : 게임이나 웹툰에서 다음단계로 진입하기 위해 유료화
  : 온라인 신문에서 일주일 전 기사까지는 무료, 그 이전은 유료
- 번들링(묶음 판매) (예: MS Office)
- Dynamic Pricing 
  : 아마존은 클릭스트림 분석을 통해서 실시간으로 가격 변동
  : 샌프란시스의 공공 주차앱은 수요공급에 따라서 가격을 변동하고 있음
  : 우버는 수요공급에 따라서 가격을 실시간으로 변동하고 있음

3. 유통 전략 (place)

- 팝업스토어 + 체험매장 (showrooming)

  : 유통업체들이 상품을 온라인에 노출시키면서 팝업스토어로 방문을 유도하고, 유입된 고객들이 페이스북과 같은 SNS 에 후기나 관련 정보를 올리면서 바이럴효과 극대화를 추구함 (예: Apple 신제품 체험매장)

 

- Cross Channel (Channel Mix)

- Multi- Channel 의 구현

: 하나의 제품을 여러 채널을 통해 고객에게 제공하는 방식. 고객이 선호하는 채널을 통해 제품을 구매할 수 있도록 웹사이트, 모바일 앱, 소셜 미디어, 마켓플레이스 등 다양한 채널을 운영하게 됨 

[Headless Commerce Architecture] 
: 전자 상거래 플랫폼의 프론트엔드(고객이 보는 화면) 와 백엔드(주문처리, 데이터 관리)를 분리하여 유연성과 확장성을 높인 구조 -> 아마존과 같은 대형 유통 기업들이 다양한 고객 접점을 최적화하는 데 적극 활용하는 방식

- Headless Commerce 와 Multi-Channel 의 연결성
: 멀티 채널의 각 채널에 맞춰 일관된 사용자 경험을 제공해야 할 때, Headless Commerce 의 역할이 두드러짐
(1) 프론트엔드와 백엔드의 분리: 다양한 채널에 맞춰 프론트엔드 (고객이 보는 화면)을 자유롭게 조정 가능
(예: 모바일 앱, 웹사이트, 소셜 미디어 등 채널별로 맞춤형 UI 를 제공하면서도, 백엔드 (데이터 관리 등)는 통일 시스템을 유지
(2) API 기반 연결 : 이 연결이 가능하여 각 채널의 특성에 맞는 기능을 빠르게 개발하고 업데이트할 수 있음
 
- 아마존 사례) Headless Commerce 활용
: 아마존은 Multi Channel 유통 전략을 실행하고 있는 기업으로, Headless Commerce 아키텍처를 통해 모든 채널에서 통일된 경험을 제공하면서도 각 채널에 특화된 기능을 제공함

1. 채널별 사용자 경험 최적화: 아마존은 웹사이트와 모바일 앱을 통해 다양한 기능을 제공합니다. 모바일 앱에서는 이미지 인식으로 상품을 검색하거나 AR 기능을 사용해 미리 제품을 체험하는 기능 등을 제공하는데, 이는 각각의 채널에 맞춘 최적화된 프론트엔드 덕분입니다.
2. Alexa와의 연동: 아마존은 Alexa를 통해 음성 쇼핑 경험을 제공하는데, 이 역시 백엔드와 프론트엔드가 분리된 아키텍처 덕분에 가능한 기능입니다. 고객이 음성으로 주문하거나 배송 상태를 확인할 때, Alexa는 백엔드에 API를 통해 필요한 정보를 요청하여 전달합니다.
3. 유연한 업데이트 및 확장성: 아마존은 전 세계 여러 국가에 판매 채널을 운영하며 각 지역에 맞는 콘텐츠를 제공해야 합니다. Headless Commerce 아키텍처를 통해, 특정 지역의 요구사항에 맞게 프론트엔드를 쉽게 변경할 수 있고, 백엔드는 모든 국가에서 동일하게 유지할 수 있습니다

- 물류센터의 역할 변화

1) 보관 센터

: '팰릿'이라는 입고, 출고 단위를 

2) 유통 센터

3) 풀필먼트 센터

	보관센터	유통센터	풀필먼트 센터
목표	장기 보관 및 재고 관리 (보관 최대화	효율적인 유통 (흐름 최대화)	고객 주문의 빠른 처리 및 배송 (서비스 만족 최대화)
입고 단위	팰릿	팰릿	박스
출고 단위	팰릿	박스	개별 고객 주문 단위로 출고 (피스)
서비스 대상	제조사 (소수의 공장)	소매점, 도매점, 다른 물류센터 (유통 대리점)	최종 소비자 (일반 고객)
운영 특성	재고를 장기적으로 보관하며 안정성 중시 (계획적)	상품의 빠른 흐름을 위한 회전율 관리 (상당 부분 계획적)	주문 맞춤형 처리 (불확실)
핵심 경쟁력	안전한 보관 및 관리 (임대료)	효율적인 물류 이동과 적시 공급 (위치 및 스피드)	빠른 처리 속도와 높은 정확성 (서비스 역량)
주요 설비	랙, 자동창고	컨베이어벨트, 자동 분류기	로봇, IoT

 

[물류 센터의 5대 기능]

[보관] 생산과 소비에 시간적 차이를 해결하는 수단
[하역] 상품의 입출고에 필요한 업무 기능을 제공
[유통가공] 고객 니즈에 부가가치를 창출하는 기능
[수송] 생산자와 소비자 간 거리의 차이를 해소하는 수단
[포장] 수송, 보관, 하역 중에 상품파손과 오염을 보호

 

- Last Mile

: 배송과정에서 고객과 만나는 유일한 단계 (고객과의 마지막 접점)이자 가장 비용이 많이 발생하는 단계

(first Mile -> Middle Mile -> Last Mile) 

	퍼스트 마일	라스트 마일
담당 영역	- 제조사가 풀필먼트 센터 등까지 인도하는 단계 - 제조사 입장에서 라스트 마일 물류임	- 풀필먼트 센터 등에서 최종 고객에게 제품을 인도하는 단계
거래 당사자	B2B	B2C, C2C
거래 특징	- 생산성 향상이 중요   - 대규모 벌크 화물의 이동 관리/ 자동화   - 계획적이고 집중적인 물류	- 생산성 향상 외 배송리드 타임 단축 및 서비스 품질   - 소규모 상품이동   - 불확실, 분산적 물류

 

4. 광고 전략 (promotion)

Q. 기업들은 온라인과 오프라인 광고 중에서 어디에 광고비를 더 많이 지출할까?

(전통매체: TV, 신문, 라디오,

-> 온라인 (68%) > 오프라인(32%) (그 장점은?  

-> 온라인 광고 중에선 '검색 엔진 > 베너(Display) > 비디오'

 

Q. 온라인 광고기법 중에서 어떤 광고기법을 사용해야 하는가?

-> 초기 브랜드 노출: 팝업 또는 Display (강제 노출) 광고,

-> 분석 보고서와 같이 정보의 질과 내용이 중요한 컨텐츠 상품: 문맥광고 (내용과 관련된 광고),

-> 오프라인 상점의 고객유인: 위치기반 푸시형 광고

 

[온라인 광고의 종류]

- 키워드 광고, 문맥 광고, 소셜미디어 광고

- Retail Media : 온라인 리테일 (아마존, 쿠팡) 사가 소유하고 있는 웹사이트와 앱에 광고를 게재하는 것 

 -> 과정) 

 (1) 리테일사 (아마존)에서 웹사이트와 앱 내에 광고 인벤토리(지면)을 만듦

 (2) 브랜드 (입점 셀러 또는 판매)는 광고주가 되어 인벤토리를 구매 

 (3) 고객이 방문하면 취향, 관심사, 장바구니에 담은 상품 등 데이터에 따라 광고가 자동 노출   

-> 성장이유   

(1) 서드파티 데이터의 지원 중단 여파  -> 애플이 고객 데이터 지원 중단 but 아마존은 자체로 고객 데이터를 가지고 있음   

(2) 리테일사가 보유한 고품질의 1st Party 데이터 활용, 관심사에 따른 타겟팅이 가능

 

 

[인터넷 광고의 효과측정]

- 노출 : Impression -> CPM (매 1000번의 광고 노출에 대한 비용)

- 클릭 : Clicks -> CPC (매 클릭 1회 당 지불하는 비용)

   - CTR (Click Through Rate) : 광고 노출 횟수 중에서 click 을 백분율로 표시   -> CTP 이 높은 매체

- CPA : 매 행동 대비 지불 비용

- Reach : 광고를 내가 원하는 타겟이 얼마나 보았는지를 나타내는 지표

- Frequency : 광고가 내가 원하는 타겟에게 몇 번 보여졌는지를 나타내는 수치

- Conversion : 광고주가 광고집행 목표로 하는 최종 단계 (예- 회원가입, 이벤트 참여) 까지의 참여비율

1000 번의 노출 발생 -> 1%의 클릭률 (1000명) -> 그 중 5% 구매 (50명) -> 그 중 25% 충성 고객 (12명)

 

[마케팅에서 AI 활용]

- 추천서비스

- 매장 관리, 물류센터 창고관리

- AR (증강현실)의 이용

 

[문맥광고]

- 에드센스를 통해서 '나의 블로그 글과 관련있는 광고'가 노출됨 (문맥)

-> 클릭 에서 발생한 수수료를 나에게 제공!

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Q. 생성형 AI 의 등장으로 검색엔진 접속 및 활용은 줄어들까? 아니면 유지 혹은 증가할까?

정보획득/ 구매 여정 단계	검색엔진	생성형 AI
필요인식, 구매여정 단계	- 고객구매여정 초기 필요인식, 정보수집 등의 단계에서 소비자들이 갖는 궁금증은 아직 구체적이지 않으며 모호함 - 때로는 무슨 질문을 해야 할지/ 어떤 정보를 수집해야 할지 모름 - 추상적인 키워드	- 초기/ 추상적 정보 탐색 및 질문에 적절한 답변 제공 - LLM (Large Language Model)의  확장된 논리/ 다단계 추론 메커니즘으로 추상적인 개녀도 잘 이해하고 답변함
구매임박/ 구매	- 구체성 높은 키워드에 대한 정보 제공에 강점 - 시의성 높은 정보 제공 - 구매/ 구매 유도에 최적화 - 다양하고 많은 양의 정보를 한 번에	- 최신의 정보 부재 - 순차적인 질의응답 방식은 목표 주심적인 작업에서는 느리고 답답하게 느껴질 수 있음

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