[썸네일 이미지 제작: 로플랫]
서울 도심 곳곳에 ‘ㅠㅠ..ㅠ유ㅠㅠ’와 QR코드만
덩그러니 있던 옥외광고, 기억 하시나요?
아무 설명도 없이 등장한 이 파격적이고 황당한 문구는 사실,
사람들의 호기심과 참여를 유도한 ‘육회바른연어’의 DOOH 캠페인이었습니다.
SNS를 타고 빠르게 확산되며 브랜드 인지도를 높이는 계기가 되었죠.
오뚜기는 국내 최초로 AI 날씨 반응형 DOOH를 선보였습니다.
날씨와 시간에 따라 “비 오면 전 easy”, “오늘 저녁 치킨 GO!”로
광고 내용을 자동으로 바꾸는 방식이죠.
[이미지 출처: 육회바른연어 공식 블로그(좌) / 애드리치 보도자료(우)]
이처럼 DOOH는 현재 많은 기업과 브랜드들이 가장 주목하고 있는 광고 수단입니다.
대형 스크린을 통해 한 번에, 실시간으로, 많은 사람에게 노출된다는 점이 가장 큰 강점이죠.
하지만 광고를 내보내고 나면, 그다음이 궁금해지기 마련입니다.
광고에 노출된 사람들 중 실제 몇 명이나 우리 매장을 찾았을 지 말이죠.
오늘은 바로 이 DOOH를 이용한 광고의 방문 성과를 어떻게 측정할 수 있는지 다뤄보려 합니다.
광고는 나갔는데, 그다음은요?
어느 조사에 따르면, DOOH 집행 후 해당 매장 방문율이 상승하고,
소비자의 구매 결정에도 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났습니다(출처: 매드타임스).
하지만 DOOH 특성상, 광고로 인한 방문 성과를 측정하기는 쉽지 않습니다.
DOOH 방문 성과, 어떻게 측정하면 좋을까요?
1️⃣ DOOH 방문 성과의 기준: “봤다”에서 “왔다”로
[이미지 제작: 로플랫]
1. 노출 인구 추출
디지털 옥외광고판에서 실제 광고가 노출되는 영역을 폴리곤 형태로 정밀하게 설정합니다.
그리고 GPS, Wi-Fi, BLE 신호 등으로 해석한 데이터를 활용하여 노출 인구를 추출합니다.
[이미지 출처: 로플랫 발자국 연구소]
만약 도로 위 집행한 DOOH의 노출 인구를 추출한다면 지하철역 등
실내 위치 로그를 제외하는 방법으로 정확도를 높일 수 있습니다.
여기에 더해, 도로, 건물, 아파트 단지 등 세부 위치 조건도 반영해 구분할 수 있어서,
실제로 그 광고에 노출된 사람만 추출할 수 있죠.
2. 방문 집계 후 성과 분석
그다음, DOOH에 노출된 집단과 노출되지 않은 집단의 매장 방문율을 비교합니다.
이를 통해 광고 노출이 실제 방문 행동으로 이어졌는지를 분석할 수 있습니다.
예를 들어 포커스미디어의 캠페인을 분석한 결과,
롯데마트 광고가 노출된 아파트 입주민은 비입주민보다 롯데마트 방문율이 1.2배 높았습니다.
[이미지 제작: 로플랫]
*입주민 여부는 로플랫의 거주지 추정 로직을 기반으로, GPS 체류 패턴과 아파트 단지 폴리곤 데이터를 함께 활용해 산출했습니다.
2️⃣ DOOH 방문 성과의 기준: 광고 전후 트래픽 변화
또 다른 접근은 DOOH 집행 전후의 매장 방문 추이를 분석하는 방식입니다.
예를 들어 A 브랜드가 11월 1일부터 7일까지 DOOH 캠페인을 진행했다면,
광고 전후의 매장 방문율 변화를 비교해 DOOH의 기여도를 파악할 수 있습니다.
실제로 이탈리아 패션 브랜드 인티미시미(Intimissimi)는
미국 주요 도시(뉴욕, LA, 마이애미 등)에서 DOOH 캠페인을 진행한 결과,
광고 후 매장 방문이 약 53% 증가했다고 합니다(출처: Blindspot).
[이미지 제작: 로플랫]
이러한 방식은 노출 인구를 따로 구분하지 않고도
광고 전후로 매장 방문율이 얼마나 증가했는지 살펴볼 수 있는데요.
위치 기반 데이터를 활용해 기간별 매장 방문 추이를 분석함으로써
DOOH 광고의 기여도를 간접적으로 산출할 수 있습니다.
DOOH는 일상속에서 많은 사람들의 시선을 사로잡고 노출될 수 있어
많은 기업과 브랜드가 주목하고 있는 매체 중 하나입니다.
거리 위에서도, 역사 안에서도, 정류장에서도 쉽게 만나볼 수 있죠.
하지만 광고를 내보냈다면, 그 방문 성과를 측정하는 일도 중요합니다.
광고로 인한 브랜드 방문 유입 효과를 실내외 위치 데이터로 확인할 수 있다면
더 효과적인 DOOH 전략을 세울 수 있습니다.
오늘 글도 재미있게 보셨나요?
다음 편에서는 DOOH를 활용한 온라인 리타겟팅과 옴니채널 전략에 대해 다루려 합니다.
그럼 다음 편에서 다시 찾아뵙겠습니다!