안녕하세요! 저는 국민대학교 언론정보학부 광고홍보학 전공 18학번 안유림입니다!
여러분, 한 번쯤 지나가면서 옥외광고판을 본 적이 있을 것입니다.
또한 광고홍보학 수업을 듣는 학생으로서 '이 광고가 과연 효과가 있는 광고일까?' 하는 생각도 해보셨을 것입니다.
옥외광고는 디지털이나 TV, 인쇄매체보다 더욱 그 효과를 측정하기 어려운데요.
그 이유는 지나가는 사람들이 모두 그 옥외광고를 보지 않기 때문일 것입니다.
옥외광고는 특성상 여러가지 비용이 붙기 때문에 그 단가가 타 광고에 비해 높을 수밖에 없고
광고주들은 이러한 이유로 광고 집행에 있어서 실질적으로 효과가 있기를 기대하고 있습니다.
그에 맞춰 IT 기술이 발전함에 따라 옥외광고 효과측정 기술 또한 과거보다 발전했겠죠?
오늘은 그중에 획기적인 OOH 효과측정 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다!
CJ파워캐스트 - OMI 시스템
이 시스템은 바로 버스 광고에 대한 효과 분석을 나타내는 시스템인데요!
SKT의 빅데이터 기반 GIS 전문 분석 툴과 EYE TRACKING 측정 솔루션이 결합한 시스템입니다.
효과적이고 신뢰할 수 있는 광고효과를 측정하고 분석하기 위해서 세 가지의 분석 지표를 중심으로 하고 있습니다.
1. 유동인구에 대한 빅데이터 분석
2. 사람들의 주목도
3. 측정된 데이터의 효율적 분석
1. 유동인구에 대한 빅데이터 분석
OMI시스템 개발 전까지는 서울시 대중교통 승하차인원수를 통계자료를 활용해 왔습니다.
하지만, 승하차인구에는 실제 버스 광고 노출 가능 인구가 다수 누락되기 때문에 정확한 효과를 측정하기에 한계가 있었습니다.
SKT에서는 그러한 승하차인구를 버스광고 시청 인구로 바꾸어 정확한 데이터를 제공할 수 있게 되었습니다!
그러므로 이러한 SKT 이동통신 데이터에 기반한 유동인구를 산출하는 것을 가장 처음 단계의 기본 지표로 쓰는 것이죠.
2. 사람들의 주목도
사람들이 광고를 보고 있다는 것을 어떻게 알 수 있을까요? 그것은 바로 DX SQUARED의 광고 주목도 조사를 적용합니다.
DX SQUARED는 아이트래킹 기술을 갖추고 있는데, 먼저 시선에 대한 행태를 측정한 후
사후 인지도 인터뷰로 이루어진 조사를 수행하여 버스 외부광고에 대한 유동인구의 주목도를 산출하게 되는 것입니다.
그러므로 유동인구를 기반으로 하여 그 가운데 얼마나 많은 사람들이 광고에 주목하고 있는지가 두 번째 단계입니다!
3. 측정된 데이터의 효율적 분석
이렇게 쌓여진 데이터를 기반으로 효율적인 분석이 필요하겠죠?
데이터를 활용하여 버스 운행 및 집행 광고데이터를 모두 연결하고 복합적으로 모아
광고주에 맞게 캠페인 효과를 산출하거나 광고 효과를 예측하게 되는 것입니다.
OMI 기술을 활용하여 광고효과를 사전에 예측하고, 집행 캠페인의 효과를 분석하며
그 이후 캠페인 종료 후 광고 효과 분석 리포트까지 제공을 하는 것이죠.
사전효과 예측은 캠페인 총 광고 노출 인구수 / 캠페인 성,연령 구성 비율 / 요일별 평균 광고 노출인구 / 등급별 광고효과 / 광고 상품 별 효과 예측 등등 다양한 효과예측이 가능하다고 합니다!
또한, 사후효과 분석은 집행 캠페인 총 광고 노출 인구수 / 집행 노선 평균 1회 운영 시 광고 노출 인구 / 총 광고 노출 인구 성,연령 구성 비율 / 주중,주말 평균 광고 노출인구 비율 / 광고 상품 별 효과 분석 등 다양한 분석도 제공된다고 합니다!
이런 시스템으로 얼마큼 효과를 자세하게 분석한다는거야? 라는 생각이 들 수 있겠지만
생각보다 정말 구체적이고 다양한 항목들을 제공하고 있죠?
OMI는 과학적인 광고효과 분석 데이터를 제공하고, 객관적이고 신뢰적인 광고효과 예측 데이터도 제공하며
버스광고 매체 특성에 부합한 광고유효 노출자 수 측정 방식을 구현했다고 합니다!
mAsh - 메가박스 CCTV
극장은 영화 시작의 약 15분 전부터 스크린 광고를 시작합니다.
여러 가지 광고가 집행되는 영화관은
상식적으로 영화 시작 직전에 관람객들이 상영관에 많이 들어올 것으로 판단하여
상영 시간과 가까워질수록 광고료를 비싸게 책정합니다.
하지만, 이것은 상식적이다.라고 할 뿐이지 정확하다.라고 하진 못합니다.
사람 별로 정확한 입장 시간은 천차만별이기 때문입니다.
기존 영화관 효과 측정은 영화 티켓 결제자의 데이터를 통해 광고료를 산출했습니다.
하지만 결제자 데이터는 일행 중 한 명이 티켓을 구매하거나
비회원이 현금으로 결제하는 경우에는 결제자 데이터부터 정확하지 않습니다.
또한, 결제시간과 입장 시간도 다르기에 그 정확성은 너무나도 떨어졌던 상황이었죠.
그래서 메가박스는 상영관 출입구를 비추는 CCTV 영상을 AI로 분석하여 초단위로 입장객을 조사하고
어떤 광고가 그 시간에 나오고 있는지 매칭 하여 광고별 실제 노출 타겟을 계산하게 되었습니다.
mAsh의 CCTV 영상 분석 솔루션을 사용하여 광고 영업과 광고성과 리포트를 작성하는 것입니다.
예를 들어 상영 시작 5분 전에 BMW 자동차 광고가 상영된다고 가정해봅시다.
BMW의 이번 광고 타겟은 3040 남성이었고, 영화 광고를 통해 노출 효과를 높여야겠다는 생각을 하였습니다.
그렇다면 광고 상영 5분 전에 상영관에는 3040 남성이 한 명이라도 들어와있어야겠죠?
과거의 효과 산출 방식으로는, 결제자가 3040 남성이고 티켓을 5분 전까지 구매했다면 이 광고는 효과가 있다고 봤을 것입니다.
하지만, 정확성은 너무나도 떨어졌겠죠?
메가박스는 이를 방지하기 위해 CCTV 영상을 AI로 자동 분석하여 방문객과 광고판 앞 통행자 등을 분석하게 되었고,
그 시간에 상영관에 들어온 3040 남성들이 실제적으로 효과가 있는 데이터라는 것을 제공하였습니다.
그 사람이 그 시간에 핸드폰을 하고 있다면 또다시 효과의 정확성은 떨어지겠지만
이전보다는 실질적인 데이터임을 알 수 있었습니다!
오늘은 이렇게 해서 몇 가지의 옥외광고 효과 측정 기술에 대해서 알아보았습니다!
옥외 광고는 그저 지나가는 사람 전체가 효과적인 데이터가 될 수는 없을 것이고
이것을 효과적으로 산출하는 방식은 오랫동안 옥외광고 업계에서 뜨거운 주제였다고 생각합니다.
시간이 지나면서 발전되는 기술들이 옥외광고와 여러 가지로 접목한다면
이제는 옥외광고도 타 매체처럼 정확한 효과 측정을 할 수 있으리라 기대합니다!
긴 글 읽어주셔서 정말 감사합니다. :)
출처
https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=pop_sign&logNo=221076589526
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