AI와 퍼스트 파티 기반의 타겟팅 최적화로 추가 전환을 확보한 LG전자

개인정보 보호를 중심으로 하는 디지털 광고 환경이 자리잡으면서 많은 브랜드들이 퍼스트 파티 데이터를 효과적으로 활용하여 잠재고객을 타겟팅하는 전략을 모색하고 있습니다.

서드파티 데이터가 사라져 가는 쿠키리스 시대에 어떻게 하면 퍼스트 파티 데이터를 기반으로 효과적으로 고객을 타겟팅할 수 있을까요? Google의 신규 솔루션인 타겟팅 최적화를 활용해 잠재고객 신호를 효과적으로 포착하여 전환 효율을 개선한 LG전자 Home Entertainment 본부의 사례를 참고해 보세요.

캠페인 목표

서드파티 데이터의 활용이 줄어드는 가운데, LG전자는 퍼스트 파티 데이터의 모수가 충분하지 않을 때 발생하는 한계를 어떻게 극복할 수 있을지에 대한 고민을 가지고 있었습니다. 지금까지 양질의 퍼스트 파티 데이터로 높은 전환율을 달성해왔지만, 전환 양과 비용 측면에서 더욱 효율적으로 잠재 고객에게 다가갈 수 있는 방법을 모색하고자 했습니다.

이를 위해 실시간 전환 데이터를 기반으로 기존에 전환한 적이 있는 사용자의 특징을 포착하여 전환 가능성이 높은 사용자를 찾아내는 Google의 새로운 타겟팅 솔루션인 타겟팅 최적화(Optimized Targeting)를 활용해 기존의 타겟팅 방식 대비 추가 전환을 달성할 수 있을지 실험해 보기로 결정했습니다.

접근 방법

기존의 타겟팅 방식은 LG전자 공식 홈페이지 내에서 고관여 행동을 보인 고객으로 타겟을 제한한 반면, 타겟팅 최적화는 실시간으로 고관여성 잠재고객 신호를 포착하여 자사 제품에 알맞는 고객을 찾아 전환 가능성이 큰 신규 고객을 확보했습니다.

특히 자사 제품에 대해 구매 탐색 과정에서 고관여 행동*을 한 고객의 실시간 전환 데이터를 바탕으로 부족한 모수를 보충하고, 기존 타겟팅이 놓칠 수 있는 잠재고객까지 확장하기 하기 때문에 전환 가능성이 큰 사용자를 더욱 효과적으로 찾을 수 있습니다.

^{*고관여 행동: 구매 여정 상 구매 가망 고객이 LG전자 브랜드 홈페이지 내에서 많이 하는 고관여성 행동 ('Add to care'(장바구니 추가), 'Where to buy'(오프라인 매장 위치 확인), 'Compare'(제품비교) 버튼 클릭 및 홈페이지 재방문 행동 등)}

[타겟팅 최적화 작동 방식]