안녕하세요, 인트렌치 컨설팅 최윤입니다.
자동화 시대의 마케팅 환경 변화
AI와 머신러닝이 점점 발전하고 있는 자동화 시대는 마케팅의 패러다임을 완전히 바꿔놓았습니다.
기술의 발전과 데이터 활용이 비즈니스 성공의 핵심 요소로 자리 잡으면서, 마케팅 도구도 다각화되고 전문화되었습니다.
하지만 선택지가 많아진 만큼 혼란도 커졌습니다. AI 기반 데이터 수집 도구들이 급부상하며 마케팅 자동화의 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 많은 기업이 AI의 강력한 분석 능력과 자동화 기능에 매료되며, “Google Tag Manager(GTM) 같은 툴이 과연 아직까지 필요할까?”라는 의문을 제기하기 시작했습니다.
이번 시간에는 Google Tag Manager(GTM)의 역할과 강점, 그리고 보완점을 살펴보며 “모든 것을 AI로 처리하면 되지 않는가?”라는 질문에 대한 답을 한번 찾아보겠습니다.
완전 데이터 수집 자동화 구현시 이슈 사항
✅ 데이터의 품질 문제
자동화된 시스템에서 수집된 데이터는 종종 중복, 누락, 또는 잘못된 값이 포함될 수 있습니다. 이러한 문제는 단순히 데이터를 수집하는 기술의 한계를 넘어서, 잘못된 분석 결과로 이어져 비즈니스 의사결정을 왜곡할 위험이 있습니다.
✔️ 중복 데이터: 자동화된 수집 시스템에서 동일한 데이터가 여러 번 기록되는 현상이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 트래킹 코드가 여러 번 실행되거나, 같은 이벤트가 여러 번 수집될 때 중복 데이터가 발생합니다. 이는 분석 시 불필요한 왜곡을 초래할 수 있습니다.
✔️ 누락된 데이터: 시스템이 특정 시점에 제대로 작동하지 않거나, 네트워크 문제로 인해 일부 데이터가 누락될 수 있습니다. 이로 인해 분석의 정확도가 떨어지고, 중요한 인사이트를 놓칠 수 있습니다.
✔️ 잘못된 값: 자동화된 수집 시스템에서 의도치 않게 잘못된 값이 기록될 수 있습니다. 예를 들어, 잘못된 날짜 포맷, 오류가 발생한 트랜잭션 정보 등은 분석 과정에서 큰 문제를 일으킬 수 있습니다. 이로 인해 잘못된 의사결정이 내려질 위험이 커집니다.
✅ 데이터 관리와 통제의 어려움
다양한 채널과 도구에서 데이터를 자동으로 수집하면, 데이터의 통합과 일관성을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다.
✔️ 데이터 포맷 불일치: 다양한 도구나 시스템에서 수집된 데이터는 각기 다른 포맷이나 기준을 따를 수 있습니다. 예를 들어, 한 시스템은 YYYY-MM-DD 포맷을 사용하고, 다른 시스템은 DD/MM/YYYY 포맷을 사용할 수 있습니다. 이러한 불일치는 데이터 처리 시 혼란을 일으킬 수 있습니다.
✔️ 데이터의 일관성 문제: 여러 채널에서 발생한 데이터가 일관되지 않게 수집될 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 고객이 여러 플랫폼에서 다른 형태의 데이터를 남기면, 이를 일관되게 관리하고 분석하는 것이 매우 어렵습니다.
✅ 실시간 수정과 유연성의 한계
자동화된 데이터 수집 시스템은 예상치 못한 변화나 수정 요구에 즉각 대응하기 어렵습니다.
✔️ 시스템의 유연성 부족: 자동화 시스템은 특정 규칙에 따라 데이터를 수집하고 처리하는 방식을 따릅니다. 예기치 않은 변경 사항이나 새로운 요구 사항이 발생하면, 시스템을 수정하거나 재구성하는 데 시간이 걸리며, 이는 빠른 대응을 어렵게 만듭니다.
✔️ 실시간 데이터 수집의 한계: 실시간 데이터를 수집하려면 많은 리소스와 처리가 필요합니다. 시스템이 많은 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 데 한계가 있으며, 이로 인해 실시간 수정이나 반영이 어려운 경우가 발생할 수 있습니다
✅ 특정 분석과 설정에 한계
자동화는 일반적인 데이터 수집 및 분석에 적합하지만, 고도화된 사용자 정의 분석에는 한계를 나타내기도 합니다.
✔️ 맞춤형 분석의 어려움: 자동화된 시스템은 특정 패턴에 맞는 데이터를 수집하는 데 강점을 가지지만, 사용자가 요구하는 매우 구체적이고 복잡한 분석을 수행하는 데는 한계가 있을 수 있습니다. 이 경우, 추가적인 수작업이나 맞춤형 개발이 필요합니다.
✔️ 정확한 세분화: 자동화 시스템에서 데이터를 수집하는 과정에서 매우 세분화된 조건을 반영하기 어렵습니다. 예를 들어, 고객의 행동을 세밀하게 추적하여 분석해야 하는 경우, 자동화된 시스템만으로는 이를 처리하기 어려울 수 있습니다.
✅ 비용문제
데이터 수집 자동화 시스템은 초기 구축과 운영에 상당한 비용이 소요될 수 있습니다.
✔️ 시스템 구축 비용: 자동화 시스템을 구축하려면 필요한 기술과 도구들을 구현해야 하며, 이는 큰 비용을 수반할 수 있습니다. 이에는 서버, 소프트웨어 라이선스, 개발 인력 등이 포함됩니다.
✔️운영 비용: 시스템이 구축된 이후에도 운영, 모니터링, 오류 수정 등 지속적인 관리가 필요합니다. 또한, 시스템에 문제가 발생했을 때 이를 신속히 해결할 수 있는 인력과 자원이 필요합니다.
해당 문제로 완전 자동화 시스템은 아직까지는 완벽하게 구현하기 어렵습니다. 중복된 데이터, 누락된 정보, 그리고 시스템의 유연성 부족 등은 비즈니스 의사결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 이 부분을 잘 고려해야 합니다.
GTM이 여전히 필요한 이유
✅ 데이터 품질 보장: 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 관리
GTM은 정확한 이벤트 추적 및 데이터 수집을 보장하여 분석에 필요한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다. 사용자 정의 태그와 트리거 설정을 통해 데이터의 정확성을 유지하고, 중복 데이터나 누락된 데이터를 최소화할 수 있습니다.
✅ 데이터 통제력 확보: 불필요한 데이터 제거 및 선별적 수집
GTM을 사용하면 필요한 데이터만을 선별적으로 수집할 수 있습니다. 태그 관리 시스템 내에서 불필요한 데이터를 쉽게 제거하고, 특정 이벤트나 행동에만 집중할 수 있어, 데이터 과부하를 방지하고 중요한 인사이트를 도출하는 데 집중할 수 있습니다.
✅ 텍소노미 관점에서의 강점
GTM은 명확한 텍소노미 정의를 통해 이벤트와 데이터를 일관성 있게 분류하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 여러 채널에서 발생하는 데이터를 통합하고, 조직 내에서 공통된 기준으로 데이터를 관리하여 분석의 효율성을 높일 수 있습니다.
✅ 코드 의존도를 낮추는 사용자 친화성
GTM은 코드 의존도를 최소화하고, 마케팅 팀과 개발 팀 간의 협업을 개선합니다. 코드를 직접 수정하지 않고, 인터페이스에서 태그와 트리거를 설정할 수 있어, 기술적 부담을 줄이고, 비기술자도 손쉽게 데이터를 관리할 수 있습니다.
✅ 비용 효율성
GTM은 별도의 개발 비용 없이 태그와 트리거를 관리할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 시스템을 구축하거나 유지하는 데 드는 비용을 최소화하고, 리소스를 효율적으로 활용할 수 있습니다. 또한, 데이터 수집과 수정이 신속하고 간편해져 추가적인 비용 발생을 줄일 수 있습니다.
✅ 템플릿을 활용한 반자동화
GTM은 다양한 템플릿을 제공하여, 복잡한 태그 설정을 반자동화할 수 있습니다. 이러한 템플릿을 활용하면 수작업을 줄이고, 데이터 수집 및 관리 과정에서 실수를 줄이며, 빠르고 정확하게 태그를 설정할 수 있습니다.
✅ 실시간 데이터 추적(유연한 수정)
GTM은 실시간으로 데이터를 추적하고 수정할 수 있는 기능을 제공합니다. 이벤트나 데이터 수집이 필요할 때 빠르게 대응하고, 변경 사항을 실시간으로 적용할 수 있어, 비즈니스 변화나 캠페인 수정에 유연하게 대응할 수 있습니다.
GTM 만으로 부족하다! 어떤 도구와 시너지를 이뤄 최적화를 이룰 수 있을까?
GTM만으로 모든 마케팅 최적화를 이룰 수는 없습니다. GTM은 데이터를 실시간으로 수집하고 추적하는 데 강점을 가지고 있지만, A/B 테스트나 고급 분석, 개인화된 마케팅과 같은 복잡한 최적화 작업은 별도의 전문 도구와 결합해야 더욱 효과적입니다.
GrowthBook과 Adobe Target은 이러한 고급 기능을 제공하는 도구로, GTM과의 결합을 통해 최적화된 마케팅 전략을 구축할 수 있습니다.
✔️ GrowthBook: GrowthBook은 실험과 A/B 테스트를 효율적으로 관리하고, 다양한 실험을 통해 얻은 데이터를 기반으로 마케팅 전략을 최적화하는 데 유용한 도구입니다. GTM을 통해 수집된 데이터를 GrowthBook으로 전달하여 실험을 설정하고, 그 결과를 바탕으로 더욱 정밀한 의사결정을 내릴 수 있습니다. GTM은 실시간으로 태그를 수정하거나 추가할 수 있어 실험 설계와 데이터 수집에 큰 유연성을 제공합니다.
✔️ Adobe Target: Adobe Target은 개인화된 콘텐츠 제공과 경험 최적화에 강점을 가진 도구입니다. GTM과 함께 사용하면, 웹사이트나 앱에서 수집된 사용자 데이터를 기반으로 세분화된 타겟 그룹을 만들고, 이를 바탕으로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 또한, Adobe Target은 실시간으로 테스트와 개인화를 적용하여 사용자의 행동을 분석하고 최적화된 전략을 도출하는 데 도움을 줍니다.
GTM은 기본적으로 데이터를 실시간으로 추적하고 관리하는 역할을 하며, GrowthBook과 Adobe Target은 이를 바탕으로 고급 분석과 최적화 기능을 제공합니다. 이 세 도구의 결합은 데이터를 수집하고, 실험과 분석을 통해 얻은 인사이트를 기반으로 마케팅 전략을 최적화하는 완벽한 시스템을 구축하는 데 필수적인 요소로 작용합니다.
결과적으로, GTM과 GrowthBook, Adobe Target을 결합함으로써 데이터 추적, 실험, 분석, 개인화 등의 고급 마케팅 최적화 작업을 효율적으로 처리하고, 실시간으로 변화를 적용하며 성과를 극대화할 수 있습니다.
데이터 수집 자동화 시대
아직까지는 Google Tag Manager은 필수 도구
완전 자동화 시대가 도래하기 전까지, GTM은 데이터 수집과 태그 관리의 핵심 역할을 담당해 왔습니다. 데이터 수집 자동화 시대에도 GTM은 기업이 정밀하고 유연한 데이터 수집 전략을 구축하는 데 없어서는 안 될 도구일 것입니다.
특히 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 실시간으로 태그를 추가하거나 수정할 수 있는 GTM의 기능은 마케팅 전략을 최적화하는 데 중요한 기여를 합니다. 그러나 GTM만으로 모든 마케팅 최적화를 처리할 수는 없습니다. A/B 테스트, 고급 분석, 개인화된 마케팅과 같은 고급 기능을 구현하려면 GrowthBook이나 Adobe Target과 같은 전문 도구와 결합해야 합니다. GTM은 데이터를 수집하는 역할을 하고, 다른 도구들이 이 데이터를 기반으로 실험과 분석을 통해 마케팅 전략을 최적화하는 구조입니다.
결국, 자동화 시대에도 GTM은 데이터 수집과 태그 관리라는 중요한 역할을 계속해서 담당하며, 이를 다른 고급 도구들과 결합함으로써 강력한 시너지 효과를 창출할 수 있습니다. 이처럼, GTM은 자동화된 데이터 추적과 최적화를 위한 필수적인 도구로, 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 마케팅 성과를 극대화하는 중요한 역할을 계속해서 수행할 것입니다.
