박 세용 
마케팅과 세일즈 분야에서 소비자 행동을 이해하고 분석하는 것은 성공적인 전략 수립의 핵심 요소입니다. 오랫동안 마케팅과 세일즈에서 퍼널 모델은 소비자 구매 여정을 설명하는 주요 모델로 활용되어 왔습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 퍼널 모델이 현대 소비자의 실제 행동 패턴을 충분히 반영하지 못한다는 비판이 제기되었고, 이는 새로운 대안적 모델들의 등장으로 이어졌습니다.
이러한 비판의 중심에는 소비자의 구매 여정이 단순한 선형적 과정이 아닌, 순환적인 혹은 복잡하고 비선형적인 특성을 가진다는 인식이 자리 잡고 있습니다. 맥킨지의 Customer Decision Journey, 허브스팟의 플라이휠(Flywheel) 모델, 그리고 최근 디멘드점프의 대표 라이언 브록이 주장하는 스파이더 웹(Spider Web) 개념 등은 모두 퍼널 모델의 한계를 보완하고자 하는 시도들입니다.
오늘 저는 이들이 주장하는 것처럼 소비자 행동이 단순 선형 모델로 설명될 수 없음에도 불구하고, 여전히 실제 업무 상황에서는 퍼널 모델이 여전히 가치 있는 도구가 될 수 있는 이유를 살펴보려합니다. 또한 실제 소비자들의 행동이 복잡한 비선형적인 특성을 가지고 있다는 주장이 맞는 말이어도 이를 파악할 수 있는 툴이 없다면 실질적으로 우리가 그 이해를 통해 어떤 마케팅 전략을 실행 할 수 있을 지 막막할 수 밖에 없는데, 바로 이런 상황에서 리스닝마인드와 같은 검색 데이터 리스닝 솔루션의 다양한 도구들이 이런 복잡한 소비자 행동을 이해하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보고, 퍼널 모델과 상기의 새로운 모델들을 통합적으로 활용하는 접근법이 왜 중요한 지를 설명해보겠습니다.
전통적인 마케팅 퍼널은 소비자가 아이다 모델(인지(Awareness) → 관심(Interest) → 욕구(Desire) → 행동(Action))이 설명하는 것 처럼 선형적인 단계를 거친다고 가정합니다. 이 모델은 마케팅 전략을 구조화하고 각 단계별 성과를 측정하는 데 유용한 프레임워크를 제공했습니다.
그러나 디지털 기술의 발전과 정보 접근성의 증가로 소비자 행동은 점점 더 복잡해졌고, 퍼널 모델의 한계점이 명확해졌습니다. 그 주요 한계점은 다음과 같습니다:
– 비선형적 소비자 행동 반영 부족: 실제 소비자들은 순차적으로 단계를 밟아가기보다는, 여러 단계를 오가며 정보를 탐색합니다.
– 순환적 요소 간과: 퍼널은 구매로 끝나는 일방향적 모델이어서, 재구매나 추천과 같은 순환적 요소를 충분히 고려하지 못합니다.
– 소비자 중심적 접근 부족: 퍼널은 기업 관점에서 소비자를 어떻게 ‘전환’시킬 것인가에 초점을 맞추어, 소비자의 실제 니즈와 정보 탐색 행동을 충분히 반영하지 못합니다.
이러한 퍼널 모델의 한계를 극복하기 위해 다양한 대안적 모델들이 제시되었습니다. 허브스팟(HubSpot)은 “Kill the Funnel”이라는 슬로건과 함께 플라이휠 모델을 제시했습니다. 이 모델은 고객을 끌어들이고(Attract), 관계를 형성하며(Engage), 만족시키는(Delight) 순환적 프로세스를 강조합니다. 플라이휠의 핵심 주장은 다음과 같습니다:
– 고객 중심적 접근: 전환이 아닌 고객 경험에 초점을 맞춥니다.
– 순환적 모델: 최종 구매가 아닌, 지속적인 고객 관계 구축과 추천을 강조합니다.
– 모멘텀 형성: 기존 고객의 만족이 새로운 고객 유치로 이어지는 선순환을 추구합니다.
그리고 디멘드점프의 스파이더 웹 모델은 소비자의 정보 탐색 과정이 거미줄처럼 연결된 네트워크 구조를 형성한다고 보는 접근법입니다. 이 모델의 핵심 주장은 다음과 같습니다:
– 비선형적 정보 탐색: 소비자는 한 가지 질문에서 시작하여 연관된 다양한 질문과 주제로 탐색 범위를 넓혀갑니다.
– 연결된 콘텐츠 네트워크: 소비자의 질문과 관심사를 중심으로 콘텐츠가 유기적으로 연결되어야 합니다.
– 검색 행동 반영: 특히 자연어 검색이 증가하는 환경에서, 소비자의 실제 검색 패턴을 콘텐츠 전략에 반영합니다.
네트워크 모델의 일종인 플라이휠과 스파이더 웹 모델은 표현 방식은 다르지만, 아래의 세가지 공통점을 바탕으로 퍼널 모델의 한계를 극복하려합니다.
– 소비자 행동의 비선형성 전제: 소비자 행동이 선형적이지 않고, 복잡한 패턴을 보인다는 점을 인정합니다.
– 고객 중심 접근: 기업의 전환 목표보다 소비자의 니즈와 행동 패턴을 우선시합니다.
– 순환적 요소 강조: 퍼널처럼 구매 전환으로 끝나지 않고, 지속적인 관계와 정보 탐색 그리고 소비자의 순환 흐름을 중요시합니다.
맥킨지의 Customer Decision Journey 또한 비슷한 문제의식에서 출발했으며, 구매 후 경험과 충성도 루프를 포함한 순환적 모델을 제시했습니다. 이러한 다양한 모델들은 모두 소비자 행동의 복잡성과 비선형성을 인식하고, 이를 마케팅 전략에 반영하려는 시도입니다.
이상의 새로운 모델들의 등장에도 불구하고, 퍼널 모델은 아래에서 소개하는 것과 같은 몇 가지 뚜렷한 장점 때문에 여전히 마케팅과 세일즈 현장에서 널리 활용되고 있습니다.
첫번째는 개념적 단순함과 효율적인 커뮤니케이션의 장점이 있기 때문입니다. 퍼널 모델이 현대 소비자 행동의 복잡성을 완벽히 반영하지 못함에도 불구하고, 여전히 널리 사용되는 이유 중 하나는 그 개념적 단순함과 시각적 명확성에 있습니다. 퍼널은 복잡한 소비자 여정을 직관적으로 이해하기 쉬운 단계로 단순화합니다. 이러한 단순화는 조직 내에서 마케팅과 세일즈 프로세스에 대한 공통된 이해와 커뮤니케이션을 촉진합니다.
마케팅 팀, 세일즈 팀, 경영진 등 다양한 이해관계자들이 퍼널 모델을 통해 고객 확보와 전환 과정을 일관된 언어로 논의할 수 있습니다. “퍼널 상단의 인지도를 높이기 위한 전략”이나 “퍼널 중간의 전환율을 개선하기 위한 방안” 등의 표현은 모든 관계자가 쉽게 이해할 수 있는 개념입니다. 이는 팀 간 협업과 전략적 정렬을 용이하게 합니다.
두번째는 측정가능성과 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하기 때문입니다. 최근 마케팅의 부정할 수 없는 특징은 조직내 특정 개인의 감에 기대 의사 결정에 대한 추종을 버리고 데이터 기반 의사결정을 중시한다는 점입니다. 퍼널 모델은 바로 이를 위한 구조적 프레임워크를 제공합니다.
일반적인 퍼널의 예를 들어보면 웹사이트 방문자 수(인지 단계), 리드 생성 건수(관심 단계), 상담 신청 건수(고려 단계), 최종 구매 건수(구매 단계)와 같은 지표들을 단계별로 추적하고 각 단계 간 전환율을 계산할 수 있습니다. 그리고 검색 데이터에 기반한 고객 여정 분석을 예를 들어본다면 초기 탐색, 정보 탐색, 경험 탐색, 구매 확정, 구매 이후의 각 단계별로 어느 정도의 검색량이 발생하는 지를 파악할 수 있으며 각 단계 안에서 각 경쟁 브랜드들이 어떻게 서로 경합하는 지도 파악할 수 있습니다. 이를 통해 마케터들은 어떤 단계에서 어떤 브랜드의 소비자 이탈이 많이 발생하는지 파악하고, 해당 단계의 성과를 개선하기 위한 어떤 전략을 수립하면 될 지에 대한 판단을 할 수 있습니다.
또한 퍼널 모델은 마케팅 ROI(투자수익률)를 계산하는 데도 유용합니다. 각 단계별로 투입된 마케팅 비용과 그로부터 얻은 성과를 비교하여, 자원을 가장 효율적으로 배분할 수 있는 근거를 제공합니다.
세번째는 퍼널 모델은 특히 고관여 제품(high-involvement products)이나 B2B 서비스와 같이 구매 의사결정 과정이 비교적 길고 복잡한 상황에서 더욱 적합할 수 있습니다. 이러한 상품들은 소비자가 충분한 정보 수집과 비교 평가를 거쳐 신중하게 결정을 내리는 경향이 있기 때문입니다.
예를 들어, 기업용 소프트웨어 구매나 자동차 구매와 같은 경우, 소비자는 일반적으로 문제 인식, 정보 탐색, 대안 평가, 구매 결정이라는 단계적 과정을 어느 정도 따르게 됩니다. 이런 경우 퍼널 모델은 각 단계에 맞는 정보와 지원을 제공하여 소비자의 구매 여정을 효과적으로 안내할 수 있습니다.
네번째는 마케팅 퍼널과 세일즈 퍼널를 통합할 수 있는 데이터 레벨에서의 강력한 근거를 제공하여 마케팅 팀과 세일즈 팀 간의 협업을 구조화하는 데 효과적입니다. 특히 B2B 환경에서 마케팅 팀이 생성한 리드(MQL, Marketing Qualified Lead)를 세일즈 팀이 검증하고(SQL, Sales Qualified Lead) 최종 고객으로 전환하는 과정을 명확하게 정의하고 관리할 수 있습니다.
이러한 구조는 각 팀의 역할과 책임을 명확히 하고, 성과 측정의 기준을 제공함으로써 조직의 효율성을 높이는 데 기여합니다. 또한 CRM 시스템과의 통합이 용이하여, 리드 관리 및 영업 프로세스 자동화를 지원합니다.
현대의 소비자 행동은 과거보다 훨씬 복잡해졌습니다. 바로 여기서 스파이더 웹과 플라이휠 모델의 가치를 확인할 수 있습니다. 디지털 기술의 발전과 정보 접근성의 증가로 인해 소비자들은 구매 결정을 내리기 전에 다양한 채널과 플랫폼을 통해 정보를 수집하고 비교합니다. 이러한 행동 패턴은 전통적인 퍼널 모델이 가정하는 선형적인 단계를 따르지 않는 경우가 많습니다.
소비자들은 특정 문제나 니즈를 해결하기 위해 검색을 시작하지만, 그 과정에서 새로운 정보를 발견하면 이전 단계로 돌아가거나 전혀 다른 경로로 이동하기도 합니다. 예를 들어, 스마트폰 구매를 고려하는 소비자는 처음에는 브랜드 비교 검색을 하다가, 특정 기능에 관심을 갖게 되어 그 기능에 대한 상세 검색으로 이동할 수 있습니다. 이후 리뷰 사이트를 방문하거나 소셜 미디어에서 실제 사용자 의견을 찾아보고, 다시 초기 관심 제품으로 돌아와 재검토하는 과정을 반복할 수 있습니다.
디멘드점프의 스파이더 웹 모델은 이러한 비선형적 소비자 행동 패턴을 설명하기 위해 등장했으며, 소비자가 다양한 질문과 관심사에 따라 정보를 탐색하는 실제 과정을 더 정확하게 반영합니다. 이 모델은 특히 콘텐츠 마케팅과 SEO 전략 수립에 중요한 통찰을 제공합니다.
스파이더 웹 접근법은 핵심 주제(Pillar Content)와 관련된 세부 주제(Cluster Content)를 유기적으로 연결하여, 소비자가 어느 지점에서 시작하더라도 필요한 정보를 자연스럽게 발견할 수 있도록 합니다. 이는 소비자의 정보 탐색 행동에 맞춘 콘텐츠 생태계를 구축하는 것으로, 검색 엔진 최적화뿐만 아니라 사용자 경험 향상에도 기여합니다.
허브스팟의 플라이휠 모델은 고객 경험과 충성도의 중요성을 강조하며, 기존 고객의 만족이 새로운 고객 유치로 이어지는 선순환 구조를 제시합니다. 이 모델은 퍼널이 간과하는 구매 후 단계의 중요성을 부각시키며, 지속 가능한 비즈니스 성장을 위한 전략적 프레임워크를 제공합니다.
플라이휠 모델은 끌어들이기(Attract), 관계 형성(Engage), 만족시키기(Delight)라는 세 가지 핵심 영역을 중심으로 구성되며, 각 영역이 상호 연결되어 모멘텀을 형성하는 방식을 설명합니다. 이는 단기적인 판매 성과보다 장기적인 고객 관계와 가치 창출에 초점을 맞춘 접근법입니다.
우리가 이야기하고 있는 퍼널 모델, 스파이더 웹, 플라이휠 모델은 각각 소비자 행동의 다른 측면을 강조하며, 서로 상호보완적인 가치를 제공합니다. 따라서 우리는 상황과 목적에 맞게 이들 모델을 조합하여 활용함으로써, 소비자 행동의 복잡성을 보다 종합적으로 이해하고 대응할 수 있습니다.
선형적인 퍼널을 넘어선 소비자들의 복잡한 행동 패턴을 이해하고 가시화하는데 리스닝마인드(Listeningmind.com)와 같은 검색 데이터 솔루션은 중요한 역할을 합니다. 이러한 도구는 소비자들의 검색 행동, 클릭 패턴, 페이지 간 이동 경로 등을 분석하여 실제 소비자 여정의 복잡성을 보여줍니다.
리스닝마인드와 같은 솔루션은 특히 소비자들이 어떤 질문을 연속적으로 검색하는지, 어떤 정보들 사이를 오가며 탐색하는지, 어떤 콘텐츠에서 가장 오래 머무는지 등을 파악할 수 있게 해줍니다. 이는 마케터들이 실제 소비자 관심사와 정보 요구를 이해하고, 이에 맞는 콘텐츠와 마케팅 전략을 수립하는 데 큰 도움이 됩니다.
구체적으로 설명하자면, 패스파인더는 소비자가 검색 엔진에서 어떤 키워드를 사용하며 자신이 원하는 정보를 찾아가는지 최대 10단계 까지의 검색 경로를 시각화하여 보여줍니다. 이를 통해 마케터들은 소비자가 어떤 키워드에서 시작하여 어떤 콘텐츠를 접하게되고 어떤 지점에서 특정 브랜드에 대한 관심을 가지게 되거나 이탈하게되는지 그리고 어느 상황에서 구매 전환이 되는지를 보여줍니다.
즉, 패스파인더는 소비자의 관심사가 어떻게 발전하고 변화하는지, 그리고 그 과정에서 어떤 우려나 질문이 발생하는지를 잘 보여줍니다. 이러한 가시화를 통해 얻을 수 있는 통찰을 바탕으로 마케터들은 소비자 여정의 각 단계에 맞는 콘텐츠 제공, 유통 채널 개선, 제품 기능 추가, 예상 질문에 선제 대응 등의 구체적인 전략을 수립할 수 있게 됩니다.
클러스터파인더는 특정 검색어의 이전 이후로 가깝게 연관된 검색어들이 어떻게 그룹화되는지를 시각화하여 보여주는 기능입니다. 이는 특정 주제 주변에 형성되는 관심사와 질문의 클러스터를 파악하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, “스마트폰 구매”라는 주제 주변에 “가성비 스마트폰”, “배터리 수명”, “카메라 성능”, “가격 비교”, “A/S 정책” 등의 관련 주제가 어떤 방식으로 스마트폰 구매에 연결되어 있으며 어떤 토픽 클러스터를 형성하는 지를 보여줍니다. 이러한 클러스터파인더는 소비자들이 특정 제품이나 서비스를 고려할 때 어떤 측면들을 중요하게 생각하는지, 어떤 상황에서 이 제품을 찾는 지를 보여줍니다.
마케터들은 이러한 클러스터 정보를 활용하여 소비자의 주요 관심사에 초점을 맞춘 제품 기능 개발, 콘텐츠 개발, 경쟁 전략 파악, 크리에이티브 컨셉 개발, 유통 채널 개발 등 소비자의 다양한 정보 요구에 대응하는 포괄적인 전략을 수립할 수 있습니다.
이상의 내용을 종합하여 저는 시장의 거시적 이해를 위해서는 퍼널 모델을 그리고 소비자의 미시적 행동 분석을 위한 스파이더 웹 모델(네트워크 모델)을 사용해야한다고 생각합니다. 즉, 현실의 마케터들은 퍼널 모델과 스파이더 웹 모델을 상호 보완적으로 활용할 수 있습니다. 퍼널 모델은 거시적 관점에서 시장과 소비자 여정을 이해하고 측정하는 프레임워크로 활용하고, 네트워크 모델은 미시적 관점에서 특정 페르소나의 복잡한 정보 탐색 행동을 분석하는 데 활용할 수 있습니다.
이러한 통합적 접근은 각 모델의 강점을 최대한 활용할 수 있게 해줍니다. 퍼널 모델은 시장에 대한 매크로적인 이해와 경쟁 상황 파악을 통해 전략적 목표 설정과 성과 측정의 기준을 제공하고, 네트워크 웹 모델은 소비자 맥락 중심의 마케팅 전략과 사용자 경험 설계에 통찰을 제공합니다.
효과적인 마케팅 전략을 수립하기 위해서는 개념적 모델(퍼널 모델, 네트워크 모델 등)과 실제 데이터 분석 사이의 균형이 필요합니다. 리스닝마인드와 같은 데이터 솔루션은 이러한 균형을 찾는 데 큰 도움을 줍니다.
개념적 모델은 소비자 행동을 이해하고 전략을 구조화하는 렌즈를 제공하고, 실제 데이터 분석은 그러한 이해를 검증하고 구체화합니다. 이상적인 접근법은 개념적 모델을 통해 가설을 세우고, 데이터 분석을 통해 이를 검증하며, 그 결과를 바탕으로 전략을 지속적으로 최적화하는 것입니다.
리스닝마인드와 같은 검색 데이터 솔루션을 활용하면, 실제 소비자 행동 데이터를 기반으로 퍼널 구축과 함께 목표 상태와 현재 상태를 정성적으로 정량적으로 정의하고 소비자 행동에 맞춘 마케팅 상세 전략을 최적화 할 수 있습니다.
예를 들어 패스파인더를 이용한 분석을 통해 어떤 검색 경로를 통해 소비자들이 최종 전환에 이르는지, 어떤 콘텐츠가 다음 단계로의 이동을 촉진하는지 파악할 수 있습니다. 이러한 데이터를 바탕으로 퍼널의 각 단계에서 제공하는 콘텐츠와 경험을 조정하여, 전환율을 높이고 이탈률을 낮출 수 있습니다. 또한 소비자들이 자주 오가는 경로를 파악하여, 퍼널 단계 간 자연스러운 이동을 지원하는 연결 지점을 강화할 수 있습니다.
그리고 퍼널의 각 단계를 주제별 클러스터와 연결할 수도 있습니다. 예를 들어, 퍼널 상단의 초기 탐색 단계(인지)에서는 소비자들이 자주 검색하는 문제나 니즈 관련된 넌브랜드 키워드와 토픽에 초점을 맞출 수 있습니다. 퍼널의 중간 단계에서는 제품 비교나 상세 정보 관련 브랜드 키워드를 중심으로 한 클러스터에 초점을 맞추고, 구매 확정 단계에서는 구매 결정이나 사용 경험 관련된 키워드나 토픽 클러스터에 대응하는 방식입니다.
이러한 접근법들은 퍼널의 단계적 구조를 유지하면서도, 각 단계에서 소비자들이 실제로 탐색하는 다양한 주제와 질문들을 포괄적으로 다룰 수 있게 해줍니다. 이를 통해 선형적 퍼널 내에서도 비선형적 탐색을 지원하는 유연한 마케팅 전략을 구현할 수 있습니다.
미래의 마케팅 전략은 퍼널 모델, 네트워크 모델 같은 다양한 모델들을 상황과 목적에 맞게 조화롭게 통합하는 방향으로 발전할 것입니다. 이는 각 모델의 강점을 최대한 활용하고 약점을 상호 보완하는 접근법입니다.
이러한 통합적 접근법은 단기적 성과와 장기적 가치 창출 사이의 균형을 유지하면서, 소비자 행동의 복잡성에 효과적으로 대응할 수 있게 해줍니다.
그리고 기술이 발전하면서 미래의 소비자 행동 모델링은 정적인 퍼널 모델이나 네트워크 모델이 커버하는 시간 축이 짧아지고 예측 모델이 들어가면서 동적으로 변화하는 적응형 경로 개념으로 발전할 것이라고 생각합니다. 이는 한 시장 내에서 유사한 자극을 받은 일군의 소비자들의 행동과 선호도 변화에 따라 이들의 행동 패턴이 변화하는 것을 가시화할 수 있는 모델로 진화하면서 이런 상황에서 각 소비자에게 최적화된 경험을 제공할 수 있는 제안까지도 시스템이 제시하는 레벨로 진화할 것입니다.
실제 소비자 행동은 단순한 선형적 퍼널 모델보다는 복잡한 네트워크 모델에 더 가깝지만, 이를 이해하고 관리하기 위해서는 다양한 모델의 통합적 접근이 필요합니다. 퍼널 모델은 소비자 여정의 주요 단계와 목표를 구조화하고 측정하는 데 유용한 프레임워크를 제공하며, 네트워크 모델은 그 과정에서 발생하는 실제 탐색 행동의 복잡성과 비선형성을 포착합니다.
이러한 다양한 모델들은 상호 배타적인 개념이 아니라, 소비자 행동을 이해하기 위한 상호 보완적인 렌즈입니다. 현실의 마케터들은 퍼널 모델을 통해 시장을 거시적으로 이해하고 전략을 구조화하되, 특정 페르소나나 세그먼트를 분석할 때는 스파이더 웹이나 플라이휠과 같은 개념을 활용하여 더 세밀한 통찰을 얻을 수 있습니다.
리스닝마인드와 같은 검색 데이터 솔루션이 제공하는 패스파스인더와 클러스터파인더는 이런 소비자의 실제 행동 패턴을 가시화하여, 개념적 모델과 현실 간의 간극을 좁히는 데 기여합니다. 이러한 데이터 기반 통찰을 활용하면, 퍼널 모델의 구조적 명확성을 유지하면서도 소비자의 복잡한 탐색 행동을 지원하는 유연한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
