마케팅 예산은 결코 안전하지 않다. 세계 경제에 대한 예측이 약간 더 밝아진다해도 소비자 수요를 포착하고 마감하는 데는 여전히 더 많은 비용이 든다. 이는 재무 책임자들의 조사가 그만큼 힘들다는 것을 의미한다.

투자 흐름을 유지하려면 CMO들은 단기적인 영향력을 높이고 보여줄 뿐만 아니라 그들의 노력이 어떻게 장기적인 브랜드 관심을 창출하는지를 CFO가 이해할 수 있는 방식으로 설명해야 한다. 간단히 말해서, 올바른 종류의 데이터를 사용해 실제 가치를 입증해야 한다.

다행히도 이것이 큰 압박을 받는 CMO들이 이제 본격적인 데이터 과학자가 되기 위해 스스로 노력해야 한다는 의미는 아니다. 생성AI 덕분에 심층적인 전문 지식 없이도 CFO가 원하는 통찰력을 제공하고 지속적인 비즈니스 효과를 추적할 수 있는 셀프 서비스 도구들이 있다.

불안정한 관계와 균열

마케팅 효율성과 책임에 대한 CFO의 기대치가 높아지는 것은 CMO들도 알고 있다. 끝없이 격동하는 비즈니스 상황 속에서 그들은 1센트가 어떻게 지출되었는지, 어떤 활동이 어떤 결과를 이끌어내는지를 자세히 설명하는 심층적인 보고에 대한 필요성이 더욱 절실해졌다.

최근 연구에 따르면, 대부분의 CMO들은 중요한 전략에 대해 재무팀과 긴밀하게 협력하고 있다고 생각하고 있는 것으로 나타났다. 응답자의 52%가 이제 CFO로부터 자신의 가치를 입증해야 한다는 압박감을 점점 더 강하게 받는다고 답했다. 이는 2년 전의 45%보다 증가한 수치다.

CMO의 61%가 재무적 성과를 어떻게 창출하는지 입증하는 데 어려움을 겪고 있을 뿐만 아니라, 30% 미만만이 그들의 노력을 주요 비즈니스 목표와 연결하기 위해 분투하고 있다고 답했다.

이러한 격차를 해소하려면 처음부터 성능 추적 매개변수 설정에 대한 긴밀한 협력이 필요하다. 전달된 노출수 및 광고 조회수와 같이 인상적이지만 공허한 지표와 수익 효과를 추적하는 조치 강화가 이에 포함된다. 그리고 CMO들이 세분화된 분석을 주도하고 생성하는 데 더 적극적으로 참여함으로써 데이터 무결성을 향상시키는 능력을 연마하는 것도 마찬가지로 중요하다. 바로 이 지점에서 생성AI가 도움을 줄 수 있다.

단기적인 성과를 위한 무자비한 공급

CMO 관점에서는 온라인 판매부터 매장 방문까지 재무 친화적인 단기 목표에 대한 실질적인 성과를 입증함으로써 캠페인이 중단되지 않도록 하는 것이 중요하다.

분석가에게 보고서를 요청하는 것이 준 경로지만, 타협하지 않는 CFO가 월별 또는 주간 통찰력이 제공되기 전에 장비를 교체하고 지출을 할당할 위험이 있다.

여기에 생성AI 기능을 추가하면 더 빠르고 쉬운 옵션이 제공된다. 다양한 입력으로부터 새로운 결과를 생성하도록 구축된 고급 딥러닝 모델은 광범위한 데이터 전문 지식 없이도 사용자가 필요할 때 필요한 정보를 간단하게 얻을 수 있는 스마트 셀프 서비스 도구를 제공한다.

예를 들어, 혁신적인 생성AI 분석 도구는 사용자의 자연어 프롬프트에서 작업하고, 즉각적인 SQL 쿼리를 실행하고, 가장 유용한 데이터를 찾아내고, 접근 가능한 시각화를 통해 공유할 수 있다. 또한, 정교한 도구를 사용하면 사용자는 자동화된 데이터 평가를 통해 주요 통찰력을 추출하고 요약해 광범위한 분석을 실행할 수 있다. 이 두 가지 기능의 핵심 이점은 이미 압박을 받고 있는 분석가를 위해 효율성을 높이고 시간을 절약할 뿐 아니라 모든 사용자가 자신만의 최상위 보고서를 생성하고 표준 일상 활동의 일부로 데이터 활성화를 시작할 수 있는 원활한 방법을 제공한다는 점이다.

CMO들은 분석가를 기다리는 대신 현재 수요 파악에 미치는 영향을 설명하는 데 필요한 통찰력을 직접 얻고 이 데이터를 사용해 예산을 늘리고 보호할 수 있다.

더 나은 데이터 기반 영향력 제공

물론 가치를 지속적으로 설명하려면 더 장기적인 사고와 좋은 브랜딩이 제공하는 이점에 대한 정당성이 필요다하. 많은 CMO들이 브랜드 구축, 수요 창출, 지속가능한 비즈니스 성장이 어떻게 연결되는지 설명하려고 한다. 오길비(Ogilvy)의 부회장인 로리 서덜랜드(Rory Sutherland)는 마케팅 외부의 리더들에게 브랜드의 중요성을 설명하려고 할 때 “크리스탈의 치유력에 대해 이야기하는 것이 낫다.”고 말한 적이 있을 정도다.

데이터, 특히 생성AI가 지원하는 관리는 이 언어 문제에 대한 효과적인 답변을 제공할 수 있다. 일반 보고 수준에서 자동화된 요약을 통해 CMO들은 패턴 탐지기 역할을 할 수 있다. 즉, 과거 및 현재 데이터를 검토해 높은 인지도를 시뮬레이션하는 브랜드 상호 작용과 빈번한 구매 및 브랜드 선호도 같은 긍정적인 장기적 결과 간의 상관 관계를 확인할 수 있다. 즉, 소비자의 결정에 지속적으로 영향을 미치기 위해 브랜드를 최우선으로 생각하는 힘을 보여주는 데이터를 수집하는 것이다.

이 기능은 유연한 변환 옵션과 함께 제공되는 도구를 통해 더욱 강화되므로 사용자는 전체 데이터 세트의 구성을 정의하고 주문할 코드를 조달할 수 있다. 사용자 지정 코드와 사용 방법에 대한 지침을 모두 제공하는 이러한 변환 솔루션은 전문 기술 없이도 자신에게 적합하고 요구 사항에 맞는 방식으로 올바른 데이터를 형성, 공식화하고 적용하는 데 도움이 될 수 있다.

CMO들은 신속하게 데이터를 생성할 수 있는 거의 무제한적인 범위에서 수요를 창출하는 것과 그렇지 않은 것을 결정할 수 있을 뿐더러 다른 누구도 활용하지 않는 전략을 실험할 기회를 발견할 수 있다.

언제나 그렇듯이, 기술은 CMO들의 문제를 근절할 수는 없지만 CMO가 스스로 문제를 해결할 수 있는 길을 알려준다.

CFO와의 거래 관계에서 벗어나 통합된 목표 설정에 참여하는 것은 좋은 시작이다. 하지만 생산적인 연결을 유지하려면 마케팅 리더는 자신이 달성하려는 목표와 결과를 재무팀이 파악하고 포용할 수 있는 용어로 변환할 수 있는 수단이 필요하다. 따라서 데이터 관리 기능을 개선하는 것은 마케팅과 재정 격차를 해소하고 브랜딩이 중요한 이유를 확실히 입증하기 위해 중요한 요소다.

* 필자 해리엇 던포드-스미스는 애드버리티의 최고 마케팅 책임자다. 그녀는 글로벌 마케팅 전략과 실행을 담당하고 있으며, 성장 마케팅의 최첨단 기술을 활용해 마케팅이 매출 성장과 브랜드 인지도의 예측 가능한 원동력이 되도록 지원한다. 해리엇은 애드버리티 이전에 성장 단계의 중소기업은 물론 전문 서비스 및 B2B 마케팅 대행사에서 여러 고위 마케팅 역할을 맡았다. 그녀는 자격을 갖춘 비즈니스 및 개인 코치로서 국제 코칭 연맹의 회원이다.

(*이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)

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