이번 포스트에서는 커머스 플랫폼에 입점한 셀러들이 목표한 성과를 달성하도록 돕고, 궁극적으로는 자사 커머스 비즈니스 수익을 극대화할 수 있는 방법을 다루겠습니다.

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오늘날 소비자가 제품을 탐색, 구매를 결정하며 결제까지 이르기까지 쇼핑 전체 과정이 온라인에서 이뤄지고 있는데요. 식료품, 가정용품, 의류에서 금융 서비스까지 다양한 품목이 이에 해당되죠. 따라서 디지털 마켓플레이스는 그 자체로서 경쟁력을 지니고 있습니다.

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2021년에 모바일 쇼핑 앱 사용 시간은 세계적으로 거의 1천억 시간에 육박했습니다. 그뿐만 아니라 2021년에 모바일 상거래 시장의 규모는 3,590억 달러​를 넘어섰으며, 2025년까지 그 규모가 7,280억 달러에 이르러 이커머스 시장의 무려 40% 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.  

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오늘날 이미 많은 셀러들은 커머스 플랫폼이 제공하는 머신러닝(ML) 기반의 광고 툴을 통해 높은 성과를 경험하고 있습니다. 한국의 홈 리빙 카테고리를 선도하고 있는 버킷플레이스는 머신러닝 기반의 광고 사업 솔루션인 몰로코 리테일 미디어 플랫폼을 도입한 이후로 매출 및 셀러 광고 성과에서 다음과 같이 괄목할 만한 성장을 이뤘습니다.

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• 스폰서드 애드 기능을 통해광고를 집행한 일부 셀러의 매출이 2배 성장
• 몰로코를 사용한 광고주들은 타 플랫폼 대비 ROAS 3배 이상 달성
• 3개월만에 10% 이상의 셀러 온보딩

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퍼스트 파티 데이터를 활용한 수익 창출

온라인 마켓플레이스는  플랫폼 내 유저 행동을 기반으로 한 가장 관련성 높으며 양질의 데이터인 퍼스트 파티 데이터를 보유하고 있습니다. 즉, 고객의 관심 제품, 쇼핑 방식, 쇼핑 주기, 구매 당시 장바구니에 담겨 있던 품목 등에 대한 데이터를 확보할 수 있는 것이지요. 머신러닝은 이러한 퍼스트 파티 데이터를 기반으로 쇼핑객의 구매 가능성에 영향을 미치는 다양한 요인들을 식별하고 활용하는 능력이 아주 탁월합니다.​

머신러닝을 활용한 새로운 광고 방식

기존 캠페인을 시작할 때 마케터는 구매 가능성이 높은 유저들에 대한 가설을 세우고 타겟팅을 위한 프록시를 탐색하곤 했습니다. 예를 들면 가정용 청소용품을 구매할 것으로 예상되는 여성층을 타겟으로 설정한 뒤 앱을 통해 해당 타겟에 광고를 노출하는 것이죠. 이후 타겟에게 광고를 노출하고, 그 반응을 측정하고 이를 바탕으로 타겟 기준을 새로 업데이트하여 또 다른 목표를 세우는 방식으로 가설을 테스트합니다. 이러한 프로세스는 마케터에게 모든 과정에 대한 자율권을 부여하지만, 마케터 개인의 역량과 다소 번거로운 수동 테스팅 및 모니터링이 지속적으로 요구되기도 합니다.

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머신러닝 또한 타겟팅, 테스트와 반복적인 학습 과정을 거칩니다. 하지만 마케터가 수동으로 타겟을 설정하는 방법과 달리, 모든 쇼핑객을 대상으로 지속적, 실시간으로 그 과정을 수행하죠. 머신러닝 모델은 사람이 설정한 인풋 및 아웃풋 데이터를 활용해 훈련됩니다. 즉, 리테일 미디어에서 머신러닝은 유저 행동을 바탕으로 쇼핑객에게 가장 적합한 광고를 노출함으로써, 셀러가 잠재 고객에 도달하여 전환을 유도하도록 돕습니다.

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몰로코는 마켓플레이스 고객을 대상으로 제품 카탈로그와 유저 이벤트 데이터라는 두 가지의 데이터 세트를 활용하여 머신러닝 모델을 학습시키는데요. 지금부터 머신러닝이 마켓플레이스 플랫폼의 데이터를 활용해 매출을 이끌어내는 방법을 더 자세히 살펴보겠습니다.

마켓플레이스를 위한 머신러닝

머신러닝은 구매뿐만 아니라 제품 발견을 유도하기도 합니다. 예를 들어 11월 하반기에 촛농이 흐르는 왁스가 아닌 오일로 만들어진 캔들을 장바구니에 담는 쇼핑객은 연휴 시즌의 파티를 준비하고 있을 가능성이 큽니다. 머신러닝은 이러한 구매 행동을 매우 세심하게 계산하고 분석하는데요. 이 캔들을 구매하고자 하는 유저에게 필요하지 않을 촛대 제품(녹은 왁스를 받치기 위한) 광고보다는 크리스마스 선물 포장지와  같은 파티 용품을 보여주는 광고를 노출시킬 것입니다.

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이러한 똑똑한 머신러닝의 추천 기능은 필요성을 미처 깨닫지 못했던 제품까지 발견할 수 있게 함으로써 쇼핑객의 만족도를 높이고, 더 많은 제품을 구매하게 유도할 수 있습니다. 궁극적으로는 광고를 집행한 셀러들의 ROAS 증대로 이어지죠!

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자사 커머스 플랫폼을 방문하는 쇼핑객은 보다 관련성 높은 제품을 제공하는 매끄러운 쇼핑 경험을 누릴 수 있으며 셀러는 매출을 극대화하고자 광고 지출을 증대하게 될 것입니다. 이로써 리테일 미디어는 머신러닝을 기반으로 새로운 수익을 창출할 수 있을뿐만 아니라, 커머스 비즈니스의 지속적인 성장을 이끌어낼 수 있습니다.

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