마케터들을 지금까지 지탱해주던 마룻바닥이 무너졌다. 이제 마케터들은 마케팅 활동의 영향을 측정하고 마케팅 예산의 사용 분야를 결정하기 위해 새롭고 과감한 접근법이 필요하다.
당신의 회사는 마케팅 예산을 효과적으로 지출하고 있는가?
지난 십 년 동안, 마케팅 지출 이니셔티브의 ROI를 성공적으로 측정한 기업은 거의 없었다. 또한 조직 전체의 마케팅 지출을 일관되게 측정하고 최적화한 기업은 더욱 드물었다. 가트너(Gartner)의 최근 연구 조사에 따르면, 2020년 마케팅 결정 중 마케팅 분석 기술이 영향을 미친 것은 전체의 54%에 불과했다. 데이터를 바탕으로 일관된 지출 결정을 가능하게 하는 장기적 조직 역량을 수립한 기업의 수가 늘어나기는 했지만, 대다수는 이 목표를 우선순위로 다루지 않고 있기 때문이다.
이는 귀중한 기회를 놓치는 것이며, 그 문제는 점점 더 심각해지고 있다.
2020년 경기 불안으로 인해 많은 기업들이 마케팅 지출을 줄였지만, 세계 경제가 회복하기 시작하면서 마케팅 예산은 다시 증가하기 시작했다. 한편, 팬데믹 초기 소비자 행동 양식의 변화로 인해 e-커머스 매출이 새로운 고점을 기록했는데 이는 기존의 예측 역량에 부담을 주었고 동시에 더욱 강력한 디지털 마케팅 노력의 필요성이 주목 받게 됐다. 이런 환경에서, 많은 마케터들은 지출 조정의 영향을 평가하는 데 어려움을 겪었다. 그 예시로, 새롭게 등장한 개인정보 관련 규정들과 웹 브라우저 및 모바일 OS정책들로 인해 마케터가 온라인 데이터를 확보하는 능력이 약화되었음을 들 수 있다. 즉, 과거보다 소비자 선호도와 행동은 이해하기 어려워졌다.
이러한 변화들이 비즈니스 맥락을 완전히 전환했기에 이제 예산 배분 결정에는 더욱 빠르고 종합적인 능력이 요구된다. 다행히, 최근 AI와 컴퓨팅 역량의 발전으로 마케터들의 분석 역량과 이 역량을 조직 전체로 확장하는 능력은 더욱 강화되고 있다. 하지만 효과적인 마케팅 지출은 단순히 적절한 기술을 갖추는 문제가 아니다. 조직 전체의 혁신적인 변화가 반드시 동반되어야 한다. 마케팅 이니셔티브의 수익을 성공적으로 측정하는 기업에게는 지속 가능한 경쟁 우위를 비롯해 상당한 보상이 뒤따른다. 효과적인 인적 프로세스와 데이터 중심 역량을 결합하면 마케팅 지출 대비 EBITDA 이익으로 측정되는 마케팅 효율성이 10~25%포인트 상승한다. 즉, 적절한 조치를 취하는 기업은 수익을 증대하고 마케팅 문화를 강화할 수 있을 것이다.
기존 접근법의 한계
과거의 동향과 이전 경험에 의존해 결정을 내리는 데 익숙했던 마케터들에게 팬데믹, 소비자 행태의 진화, 개인 정보 보호 규제 및 정책의 변화는 상황을 완전히 백지로 돌려놓는 것이었다. 마케터들의 기존 접근법은 애초에도 최적의 방법은 아니었지만 이제는 완전히 쓸모없어졌다.
현재 상황에 맞는 탄력적이고 총체적인 ROMI(return on marketing investment, 마케팅 투자 수익률) 분석 역량을 구축하는 데 성공한 기업은 거의 없다. MMA Global의 연구 조사에 따르면 마케터 중 40%만이 공식적인 측정 솔루션이 있다. 지출 결정을 최적화하는 데 어느 정도 성공한 마케터조차도 보통은 변화하는 환경에 신속하게 대응하는 민첩성은 부족하다. 최신 측정 프로세스를 도입하는데 주요 장애물들은 데이터 무결성(MMA Global에 따르면 마케터의 89%가 언급), 조직의 지지(마케터의 69% 언급) 등이 있다. 불확실성을 헤쳐 나가기 위해서는 민첩한 프로세스, 실시간 데이터 접근성, 최신 기술 역량을 갖춰야 한다.
최근까지만 해도, 온라인에서 데이터를 수집하고 이를 매출에 연결하는 것이 상대적으로 수월해 디지털 캠페인을 실행하고 계획하는 것이 비디지털 캠페인을 운영하는 것보다 더 간단했다. 하지만, 새롭게 도입되는 개인정보 관련 규제로 인해 사용자 습관을 추적하고 사용자 데이터를 온라인에서 수집하는 것이 더 어려워지면서, 디지털에 정통한 기업들마저도 경로를 수정해야 하는 급박한 필요성에 직면하게 됐다.
해결해야 할 과제들은 무수히 많다. 그중 하나는 POS(point-of-sale)와 트레이드 마케팅 활동의 영향을 측정하는 것이다. 대부분의 트레이드 마케터들이 디지털 마케터들과는 달리 정확한 유사 비교에 사용될 만큼 충분히 세분화된 균질의 데이터를 확보하지 못하기 때문이다. 또 다른 이슈는 장기적으로 지속되는 브랜드 자산의 생성을 위해 설계된 캠페인의 전체 영향을 측정하는 것의 어려움이다. 다양한 마케팅 활동, 이벤트 혹은 상징적인 인물을 후원하거나 지지하는 것과 관련한 노출과 그로 인한 구매 행동의 변화를 정량화하는 것은 쉬운 일이 아니다. 마지막으로, 옴니채널 경험의 부상으로 인해 브랜드 인지도에서부터 고객 충성도에 이르기까지 모든 마케팅 퍼넬(funnel) 단계와 고객 여정을 설명하는 전체적인 모델링과 측정 역량의 필요성이 더욱 커졌다.
많은 기업들이 이런 과제를 어느 정도는 해결했지만, 확장 가능하고 일관되게 해결한 기업들은 극소수에 불과하다. 어떤 기업들은 로컬 업체와 함께 다른 시장에서 모방할 수 없는 이니셔티브를 추진했다. 또 어떤 기업들은 고유한 비즈니스 상황과 의사 결정 프로세스에 적합하게 여러 가지 솔루션을 맞춤 개발했고, 그 결과 측정 방법론은 광범위해지고 KPI는 일관성을 잃었다. 이처럼 채널 및 지역에 따른 일관성의 부족은 단절되거나 혹은 상호 적대적인 마케팅 실적 평가로 이어져 브랜드, 채널, 소비자 접점 간 효과적인 예산 분배의 절충점을 찾는 것에 방해가 된다. 예를 들어, 디지털 마케터는 게시물의 공유 및 클릭의 단기적 영향을 추적하고, 브랜드 마케터는 설문조사를 통해 인지도와 고려 사항에 집중하며, 트레이드 마케터는 매장 매출의 마지막 3피트 활동에 주력하는 조직을 쉽게 상상해 볼 수 있다.
이제 결단을 내려야 한다.
근본적 요소
공통된 마케팅 언어와 효과적인 분석 역량은 강력하고 지속적인 ROMI 프로그램의 구성 요소이다. 하지만 이런 프로그램의 잠재력을 최대한 실현하고 우수한 마케팅 문화를 조성하기 위해서는 최고 경영진에서 시작해 전체 조직으로 퍼져나가는 신중하게 계획된 변화 관리 노력이 필요하다. 현재 그리고 앞으로도 경쟁력을 유지하기 위해, 기업들은 세 가지 핵심 요인에 대해 초석을 다져야 한다. 공통된 언어, 적절한 분석 역량, 변화 관리 노력이 그것이다.
[1] 공통된 언어
프랑스에서 한 건의 큰 이벤트와 미국 전역에서 작은 규모의 세 건의 이벤트 중 어느 것에 마케팅 예산을 지출하는 것이 더 합리적인가? TV 예산, 소셜 미디어 전환 캠페인, 브라질 매장 내 디스플레이 지출 중 어느 것을 증가해야 하나? ‘트래픽’이 모든 팀에서 같은 것을 의미하는가?
모든 사람이 같은 내용을 이해하도록 하는 것은 회사의 마케팅 수익을 정확히 측정하는 데 있어 매우 중요하지만, 종종 간과되는 첫 번째 단계이다. 이 단계가 없다면, 마케팅 효과를 측정하기 위한 이니셔티브는 하루아침에 혼돈의 바벨탑이 될 것이다. 전사적 차원의 마케팅 분류 체계를 정립하면 세분화된 데이터 중심 관점뿐 아니라 광범위한 전략 측면에서도 모든 차원과 시장의 마케팅, 재무, 영업 팀이 같은 내용을 공유할 수 있다.
별개의 마케팅 질문들에 대해 적절한 답을 찾으려면 시장, 브랜드, 접점에 대해 측정 방법론이 표준화돼야 한다. 마케팅 지출 분석을 위한 공정한 경쟁의 장을 마련하는 기업은 제품 카테고리, 소비자, 경쟁과 같은 상황적 요인의 영향을 더 잘 가늠할 수 있을 것이다. (보기 1 참조)
예산 배분 결정에 대해 공통의 전략 관점과 공동의 비즈니스 논리를 수립하는 것이 하나의 좋은 출발점이 될 수 있다. 이는 과거의 실적, 경쟁업체 현황, 신규 고객 유치 잠재력, 접점 및 채널 역학(오프라인 대비 온라인, 기존 미디어 대비 신규 미디어 포맷 등)과 같은 중요한 비즈니스 고려 사항을 기반으로 한다. 여정의 초기에 핵심 목표와 결과물을 일치시키면, 참여율과 직원 지지도를 개선할 수 있어 여정 후반에 반대나 일관되지 않은 이니셔티브가 도출되는 결과 등을 피할 수 있다.
거기에서부터, ROI, 매출 증대, 혹은 브랜드 구축에 집중하는 공통의 최적화 지표와 KPI를 정의하면 서로 다른 팀들이 같은 방향으로 나아가면서 정의하기 어려운 목적을 향해 조화를 이루며 협력하는 데 도움이 될 것이다. 예를 들어, 마케터는 비즈니스 가치 상승 기여분을 측정하기 위한 현금흐름표로서 재무 지표를 개념화해야 한다. 마찬가지로, 보다 종합적인 마케팅 대차대조표를 구축하면 장기적으로 이익을 창출하는 투자를 설명하고 궁극적으로 정당화하는 데 도움이 될 것이다.
일단 재무와 마케팅이 KPI 정의와 추적 방법론을 통일시키면, 카테고리 순 감정(net sentiment), 상대적 순 추천 지수(net promoter scores), 매체 점유율과 같은 최적화 지표를 수립할 수 있다.
[2] 적절한 분석 역량
마케팅과 트레이드 지출의 효과를 결정하는 데 있어, 대부분의 기존 분석역량과 이를 제공하는 일부 서드파티 조직의 역량은 미흡한 수준이다. 기업의 ROMI 노력에 단계적 변화를 제공하려면 자동화되고, 총체적이며, 투명하고, 확장 가능하면서 일관되고, 결정 지향적인 마케팅 지출모델을 수립해야 한다. 또한 마케팅 지출모델의 수립을 위해 새로운 분석역량이 도입되어야 한다. (보기 2 참조) 이 특징들을 차례대로 살펴보자.
자동화 | 많은 기업에서 마케팅 지출 모델을 구축하는 것은 매번 데이터를 일일이 수집하고 처음부터 다시 정제해야 하는 시간 소모가 큰 과정이다. 이 기업들은 필수적인 마케팅 자원과 판매 촉진 관리 툴에 투자하지 않았기 때문에, 고품질의 최신 데이터를 확보하는 것이 어려울 수 있다. 정제 과정 역시 따분하고 지루할 수 있다. 특히 마케터들이 주간 지출과 과거 트레이드 마케팅 캠페인 실행과 관련한 정확한 데이터를 요구하는 경우에 더욱 그렇다. 예를 들어, 특정 캠페인의 비용 관련 데이터는 쉽게 찾을 수 있어도, 그 정확한 실행 일자를 아는 것은 어려울 수 있다.
그뿐만 아니라 모델링은 그 자체로 느리고 때로 변덕스러운 과정이다. 전통적인 접근법은 여러 모델을 돌리고 그중 가장 적합한 것으로 보이는 것을 선택하는 방식인데, 이는 편향될 가능성이 있는 미심쩍은 접근법이다. 게다가, 이 모델을 어떤 식으로든 변경하려면 프로세스를 처음부터 다시 시작해야 할 수 있다. 이 과정을 반복할 때마다 복잡성은 더욱 가중된다.
이 이슈를 극복하기 위해, 적절한 수준으로 세분화된 다양한 캠페인의 지출과 실행 지표를 자동으로 추적하고 취합하는 장기적 역량을 자체 개발하거나 외부 업체와 긴밀히 협력해 역량을 확보해야 한다. 여기에는 매출, 물량, 가격, 지출, 마케팅 활동에 대한 데이터를 훨씬 더 체계적이고 통일된 방식으로 관리하는 것도 포함된다. 조직은 또한 미래 데이터를 수집하고 이것이 기존의 정립된 체계와 일관되게 취합하며 정확히 분류되도록 하는 자동화 프로세스를 수립해야 한다. 기업은 일단 데이터를 확보하면, 필요한 수작업 단계를 줄여주는 확률적 프로그래밍과 같은 모델링 기법을 사용해야 한다. 일례로 구글(Google)과 우버(Uber)는 마케팅 노력의 영향을 측정하는 데 있어 베이즈(Bayesian) 접근법의 위력을 여실히 증명했다.
전체적 | 마케팅팀은 한 지역, 사업 부문, 퍼넬 단계 혹은 채널의 미디어 이니셔티브의 영향을 측정하는 것을 넘어서야 한다. 영향의 차이를 파악하고 필수적인 예산 배분의 절충점을 결정하는 효과적인 모델은 마케팅 투자의 최소 80%에서 100%에 대해 시장 전반의 모든 소비자 접점을 설명할 수 있어야 한다. 예를 들어, 일부 브랜드는 유료 매체(paid media)를 통해 매출 효과를 쉽게 측정할 수도 있다. 하지만 특별 포장, 행사, 프로모션의 영향은 어떻게 측정할 것인가? 혹은 쿠폰, 할인, 상품 진열이나 현장 방문 영업, 재고 가용성, 경쟁업체의 움직임은 어떻게 측정할 것인가?
총체적 ROMI 해법은 모든 브랜드, 접점, 채널, 고객들에 대해 인사이트를 제공한다. 마케팅 이니셔티브의 단기 효과를 설명해 주는 동시에 브랜드 인지도와 성장에 미치는 영향을 평가할 뿐 아니라 다양한 접점들이 소비자 여정에서 어떤 역할을 하는지 명확히 해 준다. 경쟁력을 유지하기 위해, 마케터들은 제품 자기 잠식, 혹은 좀 더 긍정적으로 표현하면, 후광 효과로 이어질 잠재력을 측정하는 툴도 필요하다.
투명성 | 마케팅 분석 기술 제공업체들은 그들만이 이해할 수 있는 독점적인 블랙박스 모델을 통해 경쟁 우위를 확보한다. 일부 마케터들은 모델 자체보다는 제공업체에 대한 신뢰를 바탕으로 그 모델을 따른다. 또 어떤 마케터들은 그들이 이해할 수 없는 제삼자에게서 얻은 정보에 따라 전략 혹은 지출 결정을 내리는 것을 거부할 수도 있다. 배분 모델은 이해되기에 앞서 투명해야 한다. 믿을 수 있어야 직원들이 기꺼이 승인할 것이다. 예를 들어, 사용자들이 주어진 지표가 예산 배분 권고안에 어떤 영향을 미치는지 볼 수 있다면, 그에 따라 투입 내용 변경을 주장할 수 있을 것이다. 따라서 기업들은 사용자의 의견 개입을 유도하는 투명하고 수정 가능한 모델을 만드는 것을 목표로 해야 한다.
확률적 프로그래밍 기법이 이런 면에서 다시 한번 유용하다. 베이즈 모델을 활용하면 조직은 데이터와 인간의 직관을 일관되고, 엄격하며, 투명하게 조합할 수 있다. 이 모델을 무기로, 마케터들은 자신의 생각(예를 들어, 다른 브랜드 대비 특정 브랜드 프로모션 지출의 효율성 등) 중 어떤 것이 실제 데이터에 의해 뒷받침되는지 판단하고 주어진 배분 결정과 관련한 리스크 수준을 보다 정확히 가늠할 수 있다. 이는 마케터들이 종종 겪게 되는 데이터가 부족한 상황에서 특히 중요하다. 마케터들은 입력 데이터 수가 너무 적어 제한 받는 경우가 많은데 이는 생각보다 훨씬 더 적은 수이다. 예를 들어, 어떤 마케팅 채널에 대해 3년간의 소비자 데이터에 접근할 수 있다고 하면 꽤 많은 정보가 있는 것처럼 보이지만, 이 회사가 만약 데이터 평가를 주 1회 실시한다면, 그 결과물인 데이터는 고작 156포인트에 불과하다.
부족한 데이터를 기반으로 모델을 움직일 경우, 문제는 모델이 언제 실패하느냐가 아니라 어디에서 이미 실패한 것인가이다. 확률적 프로그래밍 모델은 이 문제에 주목해 기업들이 믿을 수 없는 권고안을 무턱대고 따르는 대신 보호책을 더욱 쉽게 설정할 수 있게 해 준다.
확장 가능성 및 일관성 | ROMI 이니셔티브에 관련된 사람이라면 누구나 모든 접점과 시장의 전체 포트폴리오에 미치는 마케팅 영향을 일관되게 추적하고 싶어 한다. 균질한 데이터의 부족은 이 목표 달성에 방해가 된다. 하지만 로컬 측정 툴에 의존하는 기업에는 데이터가 존재하다 해도 비교는 여전히 어려운 과제이다. 한 가지 해결책은 역량을 내재화하거나 방법론적으로 일관되게 전체 조직을 담당할 능력이 있는 업체와 밀접하게 협력해 일 년 동안 모델을 여러 번 수정하고 개선하는 것이다. 이를 실천하면 비용 효율성을 강화하고 진정한 데이터 중심 의사 결정을 실현하는 등 상당한 혜택을 얻을 수 있다. 다시 한번, 확률적 프로그래밍 모델은 확장 가능성에서도 대체 모델링 기법을 능가할 수 있음을 입증한 것이다.
결정 지향적 | 외부 업체와 협력해 ROMI를 측정하는 마케터들은 실적을 단순히 설명하는 것에 그치는 경우가 종종 있다. 그들의 기업이 트위터(Twitter)에서 실적이 더 좋았다거나 한 캠페인이 다른 캠페인보다 더 많은 관심을 받았다는 사실을 알게 되는 것 뿐이다. 이런 분석 내용은 대책으로 이어지는 경우가 드물다. 또, 절충점을 찾고 포트폴리오 단계에서 예산 배분 변경의 영향을 수치화하는 것에 거의 도움이 되지 않는다. 마케터들은 구체적인 목표(물량, 매출, 수익 증대 등)와 비즈니스 한계점(가용한 전체 예산 등)의 관점에서 예산 배분을 최적화하는 방법에 대한 명확성이 필요하다.
결정 지향 모델과 사용자 인터페이스를 이용하면 마케터들은 ‘홍보 지출에서 이 브랜드의 TV 예산을 다른 브랜드의 디지털 예산으로 재배분하면 어떤 이득을 얻을 수 있는가?’와 같은 가정형 질문에 답할 수 있다. 이 정보를 갖고, 마케터들은 가장 이상적인 예산 할당 시나리오를 실행해 방치될 뻔한 자금을 재배분할 수 있다. 이 모델은 또한 지출 결정의 영향을 확인한 팀들의 신뢰를 얻어 도입 확대로 이어진다. 수학적 최적화의 발전 덕분에 기업들은 이 필수적인 시나리오 계획 기능을 포함해 엔드투엔드 ROMI 역량을 구축할 수 있다. 모델을 내부적으로 보유하건(일관성 확보에는 더 적당한 방식) 외부적으로 보유하건 간에, 이 모델은 고도로 맞춤형이고, 목적에 적합하며, 기업 내부적으로 쉽게 배치할 수 있어야 한다. 마케터가 서드파티의 편견이나 의견 제한 없이 현명한 배분 결정을 스스로 내릴 수 있다면 지속적인 성공 가능성이 가장 클 것이다.
이 원칙을 바탕으로 분석 기술 역량을 구축하면 단순히 효과를 측정하는 이상으로 마케팅 조직에 도움이 될 수 있다. 이를 기반으로 하면, 마케터들은 고객 평생 가치나 고객 획득 가치의 평가와 모델링과 같은 새로운 역량을 키울 때 한계 비용을 줄일 수도 있다.
[3] 변화 관리 노력
BCG 경험에 따르면 기업의 마케팅팀이 영향을 측정하고 예산을 배분하는 방법을 재구성하는 일반적인 변혁에는 소위 10-20-70 노력이 필요하다. 모델에 10%, 데이터 및 기술에 20%, 변화 관리 자체에 70% 노력을 기울이는 것이다. 많은 ROMI 이니셔티브가 모델과 기술에만 전적으로 집중하기 때문에 잠재력을 완전히 발휘하지 못한다. 하지만 데이터 중심 의사 결정의 정착을 위해서는 글로벌 및 로컬 차원에서 새로운 운영 모델과 신중히 조율한 변화 접근법이 필요하며, 새로운 팀 구조가 필요한 경우도 많다.
조직은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 사용자 경험 전문가, 그 외 새로운 솔루션을 설계하고 유지하는 사람들로 구성된 중앙화된 다기능 팀을 마련해야 한다. (보기 3 참조) 어떤 경우에는, 이 자리를 채우기 위해 새로운 인재를 채용해야 한다. 모든 시장에 대해 프로세스를 통일하고 도입률 확대 지원을 담당하는 전문 기술 센터를 조직해야 한다. 마지막으로, 신규 시장에서 솔루션을 출시하기 위해 임시 배포 팀을 구성해야 할 것이다.
세 가지 핵심 원칙
대부분의 변혁이 그렇듯, 이런 형태의 변화 노력에도 다양한 과정과 비즈니스의 여러 부분이 연관된다. 구체적인 니즈는 기업별로 다양하지만, 성공적인 여정에 필수적인 세 가지 공통된 원칙은 다음과 같다.
[1] 최고 경영진의 전폭적인 지지 확보
조직 전반에 걸처 더욱 스마트한 마케팅 역량을 구축하기 위해서는 최고 경영진의 합의와 강력한 참여가 필수이다. 고위 임원진들은 동일한 비즈니스 목표에 집중하고 있을 것이라고 가정하기 쉽다. 하지만 실제로 이들의 목표는 시장 점유율 확대, 브랜드 정체성 강화, 매출 증대 등 서로 다른 경우가 대부분이며 이는 별개의 전략이 필요하므로 지출 우선순위에 대한 아이디어가 상충하는 경우가 발생한다. 광범위한 마케팅 목표에 대해 고위 임원진들의 의견을 통일하는 것은 이 여정에서 조직의 진전을 측정하는 필수 요소이다.
변화 여정에서의 성공은 추진력 강화를 명시적으로 공공연하게 약속하는 것에 달려있기도 하다. 기술적 어려움, 직급이 낮은 결정권자들의 논쟁, 기타 조직 문제들은 조직이 마케팅 역량 강화를 위해 재구성하려고 할 때 흔하게 나타나는 걸림돌이다. 이런 상황에서 성공의 열쇠는 매일매일의 의사 결정에 얽매이거나 조심성이 지나쳐 영향력을 행사할 수 없게 되는 것을 지양하는 것이다. 고위 임원진들은 결정을 신속하게 내리고 사소한 내용보다는 큰 그림에 집중해야 한다.
조직에 영감을 주는 것 또한 이 과정에서 매우 중요하다. 경영진의 후원은 여러 팀과 시장을 하나로 통합하고 조직 전체적인 지지를 이끌어 내는 데 필수적이다. 또한 많은 예상 배분 결정이 시장이나 브랜드 수준에서 일어난다고 해도, 가장 큰 영향은 다양한 브랜드 혹은 포트폴리오를 망라하는 접근법을 통해 얻을 수 있다. 최고 마케팅 책임자와 최고 영업 책임자의 하향식 전략적 견해는 브랜드 혹은 채널 차원에서 필수적인 지출 절충점을 결정하고 승인 과정을 간소화하는 데 있어 더없이 중요하다.
[2] 소규모로 시작해 즉각적 성과(quick win) 창출
광범위한 변화 노력을 위한 추진력을 키우고 유지하기 위한 최선의 방법은 애자일한 마인드를 바탕으로 솔루션 구축을 위한 가치 중심적 접근법을 이용해 빠르게 움직이는 것이다. 새로운 스마트 마케팅 배분 프로그램을 추진하는 것의 목표는 멋지고 세련된 제품을 출시하는 것이 아니라 새로운 역량에 대한 사업성을 입증하는 것이어야 한다. 기업들은 소수의 관련 시장에 배포할 수 있는 MVP(minimum viable product: 최소기능제품) 개발 노력에서 시작해야 한다. MVP의 실행 가능성을 보장하고 필요에 따라 미세조정 하기 위해, 상품팀은 가용한 데이터를 평가하고, 데이터 모델을 검토하고, 데이터 관리를 정의하고, 모델과 시나리오 기반 툴을 개발하고, 예산 영향을 평가하고, 운영 모델에서 필요한 변화를 문서화해야 한다.
MVP를 배포하고 이를 이용해 예산 배분을 결정한 후, 상품 팀은 MVP 실적을 과거의 접근법과 이전 배분 결정의 결과와 비교해야 한다. 그 프로세스와 기술 플랫폼이 다양한 시장을 취급할 수 있을 만큼 충분히 확장할 수 있으면, MVP의 역량을 로컬 및 글로벌 팀에 선보임으로써 지지를 이끌어내고 다른 시장도 이 이니셔티브에 동참하도록 독려할 수 있다.
[3] 페이스 유지
일단 MVP가 파일럿 시장에서 성과를 보이고 그 가치를 증명하기 시작하면, 기업들은 조직 전체에 지속적인 변화를 이끌어내기 위한 광범위한 변혁 노력을 가속할 수 있다. 상품 배포 팀은 마케터들이 새로운 솔루션 활용을 위해 해야 할 일을 알 수 있도록 전체 배분 사이클 동안 마케터의 코칭과 스킬 향상에 집중해야 한다. 현장 마케팅 전문가들은 모델을 새로 고치고 새로운 데이터를 새로운 주기에 반영하기 전에 툴이 어떻게 작용하는지 학습하고 예산 프로세스에 이를 사용해 볼 수 있다. 일단 첫 번째 사이클이 완료되면, 배포 팀은 새로운 시장으로 진출할 수 있다. 동시에, IT팀은 MVP가 검증한 설계를 기반으로 장기 인프라, 데이터 피드, 지배 구조 모델을 수립해 이 솔루션을 향후에도 계속 유지해 나갈 수 있다.
향후 전망
현재 마케터들은 중대한 기로에 서 있다. 마케팅 노력의 영향을 측정하고 이를 기초로 까다로운 예산 집행 결정을 내렸던 팀들은 마치 그들 밑의 마룻바닥이 무너진 것 같은 느낌일 것이다. 그리고 많은 면에서 끊임없이 진화하는 소비자 습관, 새로운 시장 역학, 팽배한 불확실성으로 인해, 실제로 그렇게 기초가 무너진 셈이기도 하다.
장기적으로 경쟁 우위를 창출하고 유지하기 위해서는 끊임없이 변화하고 계속되는 불안정성에 적응할 수 있도록 유연하지만 종합적인 마케팅 예산 배분법이 필요할 것이다. 이를 위해 지금부터 노력을 시작하는 기업은 지속 가능한 성장을 실현할 수 있는 더욱 강력한 모습으로 팬데믹에서 벗어날 수 있을 것이다.
