창의적인 분석의 예술과 과학을 마스터하세요

Jul 16, 2023

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광고 캠페인 최적화를 위한 기존 전략은 AI 기반의 개인정보 보호 우선 환경에서 빠르게 쓸모없어지고 있습니다. 가장 중요한 점은 우리가 인구통계학적 세그먼트의 세계에서 정통한 데이터 커뮤니티가 말하는 것처럼 동적 테스트 또는 모델링의 세계로 전환하고 있다는 것입니다.

모델링을 통해 고객 응답률을 높이는 가장 효과적인 방법은 미디어가 아니라 창의적인 데이터에 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 일반적으로 광고 소재 구성 요소가 핵심 변수로 간주되지 않기 때문에 대부분의 미디어 기획자들을 놀라게 합니다.

미디어 계획은 주로 창의적인 콘텐츠가 적절한 순간에 적절한 청중에게 효과적으로 도달할 수 있도록 구축되었습니다. 한편, 미디어 기획자는 응답률이 가장 낮은 광고 버전을 잘라냅니다.

새로운 분석 환경에서는 창의적인 실행이 중요한 최적화 수단으로 등장합니다. 그리고 메시지, 청중, 타이밍의 최적 조합을 찾는 것에서 가장 귀중한 통찰력이 나올 때, 우리는 최적의 브랜드 성과와 매출을 달성하기 위해 창의적인 메시지를 유연하게 활용하는 새로운 방식으로 작업해야 합니다.

많은 사람들은 유럽과 미국의 주요 시장에서 미디어 대행사와 크리에이티브 사이의 큰 괴로움이 1990년대 미디어 부서가 대규모 크리에이티브 광고 대행사와 별도의 회사로 분할되었을 때 발생했다고 주장할 것입니다.

이러한 변화로 인해 협업이 잔인하게 억제되었으며 크리에이티브 팀은 노력의 영향을 설명할 데이터가 부족하여 좌절감을 느끼게 되었습니다. 미디어 보고서는 항상 창의적인 성과의 역할에 대한 최소한의 통찰력만 제공했습니다. 어떤 창의적인 요소가 가장 잘 작동하고 그 이유가 무엇인지에 대한 이해를 심화하기 위해 최근 몇 년 동안 크게 변경된 사항이 없습니다.

광고 소재의 기여를 지나치게 단순화하면 캠페인 통찰력이 얻어지는데, 이는 종종 오해의 소지가 있거나 심지어 부정확할 수도 있습니다. 예를 들어, 디스플레이 게시자 광고 게재위치가 더 이상 실적이 좋지 않은 것으로 확인되고 그 감소가 잘못된 잠재고객 타겟팅 또는 비효과적인 입찰 전략으로 인해 발생한 경우가 있습니다. 하지만 실제 이유는 동일한 광고 소재가 6개월 넘게 사용되어 더 이상 공감을 얻지 못했기 때문입니다.

마찬가지로, 비디오 크리에이티브 테스트는 낮은 완료율로 인해 비효율적인 것으로 간주되었습니다. 그러나 진짜 이유는 잘못된 오디언스를 타겟으로 했고, 구매 플랫폼 내에서 A/B 테스트가 올바르게 구성되지 않았기 때문입니다.

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본질적으로 창의적인 작업과 미디어 환경 사이의 역학을 더 깊이 이해하면 효과의 진정한 원인을 파악하여 광고를 개선하고 향상할 수 있습니다.

크리에이티브 분석은 청중과 크리에이티브 데이터를 통합하여 분리되기보다는 함께 분석하고 측정함으로써 이를 달성합니다. 크리에이티브와 청중 조합이라는 렌즈를 통해 우리는 무엇이 진정으로 참여 또는 판매를 촉진하는지에 대한 더 깊은 이해를 제공하고 보다 실행 가능하고 확장 가능한 테스트 로드맵에 필요한 통찰력을 제공합니다.

이를 지원하는 AI는 이러한 테스트를 확장하고 계획자가 볼 수 없는 패턴을 찾아내는 데 도움이 됩니다. 다양한 크리에이티브 요소에 대한 보고서를 자동화하고 특정 잠재 고객 세그먼트와의 공명을 평가하여 채널 전반에 걸쳐 포괄적인 캠페인 성과 통찰력을 확인할 수 있습니다. 결과는 제품 포트폴리오와 시장 전반에 걸쳐 적용될 수 있으므로 브랜드는 모든 광고 자산의 가치를 활용할 수 있습니다.

유사한 유럽 시장의 팀이 브랜드 계열 내에서 동일한 제품을 판매하고 별도로 캠페인을 계획할 때 낭비를 생각해 보십시오. 데이터 기반 접근 방식을 통해 창작자는 향상된 제어 기능을 통해 자신의 작업을 포괄적으로 이해하고 개선하며 향상시킬 수 있습니다.

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창의적이고 청중에 대한 통찰력이 결합되어 생성될 수 있도록 마케팅 캠페인을 구성하는 것이 중요합니다. 기본 요구 사항은 다음과 같습니다.