사용자 맥락에 따른 온라인 광고 효과 비교연구

Abstract

온라인 쇼핑 산업이 다양하고 급속하게 성장함에 따라 온라인 광고 시장 역시 매년 10%대의 성장률을 보이고 있다. 특히 최근에는 디지털 기술의 발달로 사용자의 온라인 이용 기록을 활용하는 리마케팅이나 검색엔진 광고 등 온라인 광고의 종류가 점점 세분화되어 나타나고 있다. 소비자의 인터넷 의존도가 점점 높아지고 있는 가운데 기업이 보다 효과적인 온라인 광고 전략을 수립하기 위해서는 온라인 광고 효과에 영향을 미치는 요소를 밝히고, 이러한 요소들이 사용자들에게 영향을 미치는 매커니즘을 이해 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 광고에 영향을 미치는 비광고적 요소인 사용자 맥락에 주목하여, 온라인 환경에서의 사용자 맥락이 광고 효과 지표인 구매 전환율에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 사람들은 광고를 받아들일 때 광고의 메세지 뿐만 아니라 그 광고가 어떤 맥락 안에서 제시되는가에 의해 영향을 받기 때문에, 동일한 광고에 대해서도 사용자 맥락에 따라 상이한 효과가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 사용자 맥락을 광고 노출 시점과 채널 선택 시점으로 나누어 살펴보았다. 따라서 본 연구에서는 사용자 맥락을 구매 단계 시점에 따라 나누어 살펴보며, 사용자 맥락이 광고 효과에 미치는 영향을 검증하고자 하였다. 광고 노출 시점에서의 사용자 맥락은 사용자의 동기적인 측면과 물리적인 측면으로 세분화 하였다. 동기적 맥락은 인터넷 이용 목적에 따라 목표 지향적 맥락과 경험적 맥락으로 구분하였으며, 물리적 맥락은 광고접속 기기에 따라 PC와 모바일로 구분하였다. 채널 선택 시점에서의 사용자 맥락은 소비자의 채널 이용 양상에 따라 멀티, 단일 PC, 단일 모바일로 구분하여 살펴보았다. 각 시점에서 발생하는 사용자 맥락에 따른 구매 전환율 검증하기 위해 본 연구에서는 온라인 숙소 예약 사이트 데이터를 활용하였다. 데이터에 포함된 온라인 광고 변수로는 검색 엔진 최적화, 스폰서 링크, 리마케팅, 콘텐츠 마케팅이 있다. 이를 로지스틱 회귀분석을 통해 실증적으로 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 광고 노출 시점에서의 사용자 맥락은 구매 전환율에 유의미한 영향을 미치고 있었다. 동기적 맥락에서는 목표지향적 맥락의 소비자가 경험지향적 맥락의 소비자에 비해 높은 구매 전환율을 보였으며, 물리적 맥락에서는 PC 환경에서 광고에 노출된 소비자가 모바일 환경에서 광고에 노출된 소비자에 비해 높은 구매 전환율이 나타났다. 또한 광고 접속 기기에 따른 개별 광고 효과의 조절 효과를 살펴본 결과, PC에서 광고에 노출되는 경우, 개별 광고의 효과는 더욱 높게 나타났다. 둘째, 채널 선택 시점에서의 사용자 맥락은 구매 전환율에 유의미한 영향요인으로 작용한다. 멀티채널 이용자의 구매 전환율이 단일채널 이용자에 비해 높게 나타났다. 또한, 온라인 광고의 효과에 대한 채널 선택의 조절 효과를 살펴본 결과, 광고의 효과는 멀티채널 이용자일 수록 높게 나타나는 것으로 검증되었다. 본 연구에서는 사용자 맥락이 광고 효과에 미치는 매커니즘을 밝히는 데서 한걸음 더 나아가, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 사용자 맥락에 따른 구매 예측 모델을 구축하고자 하였다. 그 결과 광고 노출 시점에서의 사용자 맥락에 따른 구매 예측 모델에서는 그래디언트 부스팅 모형이, 채널 선택 시점에서의 사용자 맥락에 따른 구매 예측 모델에서는 랜덤 포레스트 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 이에 본 연구는 다음과 같은 시사점을 가진다. 첫째, 본 연구는 다양한 맥락과 매커니즘을 통해 발생하는 네가지 광고의 효과에 대한 비교 측정을 수행하였다. 또한 사용자 맥락의 구분을 통해 세부적인 사용자 맥락이 광고에 미치는 매커니즘을 밝히며, 광고 전략 수립 시, 맥락 이해에 대한 중요성을 제시하고 있다 둘째, 본 연구결과는 모바일을 통한 구매 유도가 항상 더 좋은 효과로 이어지지는 않는다는 점을 보이고 있다. 특히 숙소 예약과 같은 경험재의 경우, 소비자는 깊은 정보 탐색을 필요로 하고 있기 때문에, 모바일 고객에 대해서는 멀티 채널 이용을 유도하는 것이 오히려 나은 결과로 이어질 수 있다는 점을 시사하고 있다. 셋째, 본 연구에서는 단순히 사용자 맥락이 온라인 광고 효과에 미치는 매커니즘을 밝히는 데에서 나아가, 예측 모형을 구축하였다. 이를 통해 실제 구매 여부를 예측할 수 있으며, 실무자들의 주된 관심사를 충족시킬 수 있다는데 의의가 있다.;With the rapid growth in online shopping industry, online advertising market shows about 10% growth rate every year. Also the recent development in digital technology gave rise to various kinds of online advertisings such as remarketing and search engine advertising. In order for marketers to develop effective advertising strategy, it is important to identify factors that affect advertising effect and understand the mechanism how those factors influence users. In this study, we focus on the external factors of advertising effect, user context, to see how user context affects the conversion rate. Since not only message of advertising itself but also the context that how ad is presented affects user, advertising effect can vary depending on the user context. User context varies with the time flow. Hence, in this study, we classified user context into two levels, depending on consumer’s purchase process, user context at the point of advertising exposure and user context at the point of information search, and examine how user context affects advertising effect. User context at the point of advertising exposure can be classified into two types – motivational and physical. Motivational context can be divided into two levels, goal-directed experiential context. Physical context can be divided into two levels depending on what kind of device that user uses, mobile and PC. At the point of consumer’s information search, user context can vary depending of what kind of channel that consumer chooses- multi(mobile and PC), single(either mobile or PC) channel. We empirically examined how user context affects advertising effect by using user data from online hotel booking website. SEO, sponsored link, remarketing and content marketing were included in the data as advertising variable. Purchase conversion rate was used as an indicator for advertising effect. We showed causal relationship between user context and advertising effect through logistic regression and the findings are as follows: First, user context in the point of ad exposure had significant influence on the conversion rate. In motivational context, consumer in goal-directed context showed higher conversion rate compared to consumer in experiential context. In physical context, consumer who was exposed to advertising in PC environment showed higher conversion rate than consumers in mobile context. Also, there was significant interaction effect between motivational context and physical context. Conversion rate was higher for all advertisement when exposed with PC device and its degree of increase was higher for users in goal-directed context. Second, user context at the point of consumer’s channel choice were shown as significant factor for the conversion rate. Multi-channel users showed higher conversion rate compared to single channel users. Also, there was significant interaction effect between online advertising variable and channel choice and multi-channel users showed higher advertising effect. Furthermore, this study developed purchase prediction model using various data mining methods-gradient boosting, random forest, support vector machine, and neural network. Gradient boosting model showed the best performance for the prediction model of purchase according the user context at the point of advertising exposure. On the other hand, for the prediction model of purchase according to the user context at the point of channel choice, random forest showed the highest prediction power. The implications of this study are as follows: First, this study revealed causal relationship between user context and the effect of advertising and compared its influence on four different kinds of online advertising. By classifying user context into three types, we examined how each user context affects advertising effect and suggest the importance of understanding user context when establishing advertising strategy. Second, the result shows that shopping with mobile device does not always lead to higher purchase rate. Especially in case of experienced goods like hotel booking, consumer needs deeper information search and mobile device’s high search cost can work as obstacle in search behavior. Hence, this implies that Third, this study has extended scope of research by developing prediction model. Not only have we revealed the mechanism of user context on advertising effect, but also meet the needs of marketers – predicting actual purchase. Implications are drawn for the information useful to both researchers and marketers.