소비자 물품구매데이터에 기반한 타겟 마케팅 플랫폼, Datalogix

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Overview

  • 서비스(제품)명/기업명: Datalogix/ Datalogix(New York, USA)
  • 서비스일: 2002년
  • 서비스 내용: 미디어 광고 대상 선정에 고객의 오프라인 구매 내역을 활용하는 서비스 제공
  • 서비스 실적:구글, 페이스북, 트위터, 이베이 등 다양한 대형 기업과 제휴 서비스 제공
  • 수익모델: 이용 수수료
  • 투자관련: 2014년 5월에 총 4,500만 달러의 Series C Round를 Institutional Venture Partners, Wellington Management로 부터 투자 받음

Service/Product Video

Usage Process

  • 오프라인 데이터 수집:오프라인 매장에서 고객이 Safeway Card와 같은 로열티 카드를 이용해 할인혜택이나 적립혜택을 받게 되면, 해당 데이터는 Datalogix의 익명의 프로필에 저장됨(다만 데이터 수집은 Datalogix와 제휴 맺은 로열티 카드에 한함) 익명의 프로필은 상품을 구매한 고객의 트위터, 페이스북 계정 등과 연결이 되어 있음. (*하기 이미지 파일은 Datalogix 웹사이트 참조)

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  • 프로필 데이터 제공: 프로필화된 데이터는 광고 에이전시나 페이스북에 제공됨. 이렇게 넘어간 데이터는 타겟형 광고를 진행하고, 그 실적인 ROI를 분석하는데 사용됨.

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  • 실제 Step 별 Datalogix의 작동 프로세스 
Step 1. 
사용자가 제휴된 로열티 카드를 이용해 할인/적립을 하면, 상품 구매 내역이 Datalogix 측으로 전달. Datalogix는 이렇게 수집된 데이터를 고객의 페이스북/트위터 등 계정과 연결된 익명의 프로필에 저장하고 이를 페이스북 같은 광고 미디어 플랫폼에 전달.
Step 2.
광고 플랫폼은 광고주에게 해당 프로필을 활용하여 광고를 진행하도록 설정해주고, 광고주는 좀더 타겟화된 광고를 진행할 수 있게 됨. 예를 들어, 고객이 A라는 브랜드의 치약을 샀다면 B라는 브랜드의 치약은 계속에서 고객에게 B라는 브랜드 홍보와 할인 행사를 진행.
Step 3.
결국 고객이 B 브랜드의 치약을 사게 되면, 구매 내역 역시 광고 플랫폼에 전달이 되기에 실제 ROI를 뽑아낼 수 있음. 그리고 이를 미래 광고 계약을 체결할 수 있는 근거로 이용. 예를 들어 광고 투자 비용이 1인 $2 였고, 치약 가격이 $10이라면 B 브랜드는 ROI로 $8을 확보하게 됨.

창업자 배경 및 역량

  • 창업(자) 배경: 창업자인 Rob Gierkink는 Datalogix 창업 전 세 개의 로열티 프로그램 스타트업을 창업한 이력 보유. 가장 큰 로열티 프로그램 업체로는 영국의 가장 큰 로열티 프로그램인 Loyalty Management Group(LMG)가 있으며, 최근 6년 동안 4억불 이상의 수익을 올렸음.
  • 기술 역량:Offline Purchasing Data Management Platform
  • 향후 계획:더 많은 업체와 제휴 프로모션 제공 예정

 

ROA Comment

  • 고객에게 어떤 가치/효용을 제공하는가?

Datalogix는 미디어 광고의 성공가능성을 높여준다. 기존처럼 가상의 프로파일 분석이나 인구통계학적 변인을 이용해 뽑아낸 광고 대상이 아니라, 실제 상품을 구매한 사용자를 대상으로 직접 광고를 노출시킬 수 있기에 더 높은 ROI 창출이 가능해진다. 또한 광고 플랫폼으로써는 정확한 광고비용 투자대비 ROI 계산이 가능해지기에 지속적인 광고를 유치하는데 이를 활용할 수 있다.

  • 기존의 어떤 문제/불편을 해결하는가?

기존 온라인 미디어 광고는 대부분 불특정 다수를 대상으로 했다. 어느 정도의 타겟형 광고는 존재했지만, 실질적인 구매 내역 분석이 아니라 페이스북 ‘좋아요’나 친구 목록 등을 통해 대상 프로필이 구성되었다. 그렇기 때문에 광고 투자 대비 성공적인 결과 창출이 어려웠다. 하지만 Datalogix는 실제 제품을 구매한 대상을 광고 노출 대상으로 선정하기 때문에 초점형 타겟광고 진행이 가능하다. 뿐만 아니라, 광고를 통해 구매패턴이 변화된 고객의 정보 역시도 수집이 가능하여 실질적인 광고 효과 분석이 가능해졌다. 따라서 온라인 미디어 플랫폼은 이를 지속적인 광고 유치에 활용할 수 있다.

  • BM의 국내 적용 가능성은?

Datalogix는 구매 데이터를 프로필화 한다. 예를 들어 한 고객이 대형매장에서 A라는 브랜드의 치약을 구매하면, Datalogix는 수집된 데이터를 이용하여 고개의 프로필에 치약 구매 내역을 추가한다. 그리고 이 데이터를 페이스북 플랫폼에 제공한다. 페이스북 광고 플랫폼에 등록된 치약브랜드 B는 $2 정도의 광고비용을 지불하고 제품 광고를 고객의 페이스북 계정에 지속적으로 노출시킨다. 마침내 고객은 B 치약 브랜드를 구매하게 되고, 결과적으로 매달 $10 정도를 B 치약 브랜드에 소비하게 된다. 이에 페이스북은 B브랜드에 $2의 광고 투자금으로 매달 $8의 수익을 얻었으니 더 많은 페이스북 광고를 사도록 유한다.
위와 같이 Datalogix는 고객에게 조금은 무서워 보이는 서비스이다. 그리고 이런 두려움은 파트너 목록을 보면 더욱 강해진다. 페이스북, 구글, 트위터 등 대형 업체가 파트너 목록에 올라와있다. 결과적으로 Datalogix 서비스가 그만큼 매력적이라는 뜻이 된다. 결과적으로 20~30대 층의 소비자층이 다양한 로열티 카드를 소지하고 페이스북을 이용하는 국내 실정에서 Datalogix의 적용 가능성은 높다.