개인의 인터넷 사용 행적을 반영한 ‘맞춤형 광고’들이 단순한 제품구매 유도를 넘어 소비자의 자기인식을 바꿔놓을 만큼 강력하게 작용한다는 연구 결과가 발표돼 이목을 집중시키고 있다.
오하이오 주립대학교 피셔 비즈니스 칼리지 마케팅학과 연구팀은 개인의 인터넷 사용 행적 데이터에 기초해 제공되는 ‘소비자행동 맞춤형 광고’(behaviorally targeted advertisement)의 효과를 분석한 연구논문을 소비자연구저널(Journal of Consumer Research) 최신호에 발표했다.
연구팀은 수백 명의 대학생들을 상대로 여러 차례의 실험을 진행하며 맞춤형 광고의 실질적 효과를 다각도로 확인한 것으로 알려졌다.
이들이 실행한 첫 번째 실험은 학생들에게 10분간 자유롭게 인터넷을 사용하도록 지시한 뒤 화면에 특정 광고가 출력되도록 하는 것이었다. 광고는 ‘참신하고 세련된 정통 미국식 레스토랑’이라는 광고 카피를 활용해 가상의 레스토랑을 홍보하고 있었다.
이 때 연구팀은 참가자들을 세 그룹으로 나눠, 각 그룹에게 해당 광고가 출력된 ‘이유’를 서로 다르게 설명해줬다. 먼저 첫 번째 그룹에게는 각자의 인터넷 사용 행적에 맞춰서 광고가 나타난 것이라고 안내했고, 두 번째 그룹에게는 사용자들의 인구통계학적 배경(성별, 연령 등)에 따라 맞춤 광고가 출력된 것이라고 설명해줬다. 마지막 그룹에게는 해당 광고가 나온 이유를 특별히 설명해주지 않았다.
이후 해당 레스토랑의 식사 쿠폰을 구매할 것인지 여부를 묻는 광고가 나왔고, 연구팀은 참가자들에게 간단한 인터뷰를 통해 해당 쿠폰을 살 의향이 얼마나 강하게 느껴지는지 물었다.
그 결과 본인의 인터넷 사용 행적에 맞춰 광고가 제공됐다고 믿은 첫 그룹의 경우, 해당 광고가 출력됐다는 사실 자체가 본인의 ‘세련된 음식취향’을 보여주는 것이라고 생각하는 경향이 나타났으며, 쿠폰을 구매할 확률도 가장 높았다.
연구를 이끈 박사과정 연구원 크리스토퍼 서머스는 “특정 광고가 맞춤형으로 제공됐다는 사실을 인지할 경우, 소비자는 그 광고가 자신에 대한 정보를 내포하고 있다고 여기게 된다”며 “이러한 생각은 스스로에 대한 시각을 바꿔놓을 수도 있다”고 설명했다.
이어 “(실험에서와 같이) 소비자로 하여금 ‘세련된 사람’이라는 인식을 심어주는 광고가 맞춤형으로 제공될 경우 소비자는 ‘나는 내가 생각하는 것보다 더 세련됐을지 모른다’고 생각하게 된다. 따라서 구매율도 높아지는 것”이라고 전했다.
반면 광고가 성별 혹은 나이 등의 신상 데이터에 맞춰 제공됐다고 안내받은 둘째 그룹의 경우 오히려 광고가 무작위로 출력됐다고 생각한 셋째 그룹보다도 쿠폰 구매 확률이 낮았다.
이에 대해 논문 공동저자 로버트 스미스 교수는 “맞춤형 광고라는 사실 만으로 행동변화가 이루어지지는 않는다는 증거”라며 “따라서 (맞춤 광고는) 연령 및 성별보다는 고객의 행동에 근거한 것이어야만 한다”고 전했다.
연구팀은 추가 실험을 통해서 소비자행동 맞춤형 광고가 가지는 ‘자기인식 전환효과’를 재차 확인했다. 이 실험에서 연구팀은 참가자들에게 이른바 ‘녹색제품’ 광고를 보여줬는데, 이 광고가 본인의 인터넷 사용 행적에 맞춰 제공됐다고 믿은 참가자들의 경우 추후에 환경보호 성금을 낼 확률이 높아졌다.
논문 공동저자 레베카 워커 레제크 조교수는 “이것은 해당 광고들이 소비자들의 스스로에 대한 관점 자체를 바꿔놓기 때문이다. 예컨대 특정광고를 통해 스스로가 세련된 사람, 혹은 환경보호에 신경 쓰는 사람이라고 믿게 되면 단순히 관련된 제품을 구매하게 될 뿐만아니라 그러한 정체성에 어울리는 많은 행위를 하게 된다”며 “광고에서 당신에게 주입하는 정체성에 맞는 사람으로 변화하게 된다는 의미이기도 하다”고 전했다.
한편, 이러한 효과가 나타나기 위해선 광고의 메시지가 반드시 구체적이어야 한다는 단서가 붙는다. 연구팀이 실시한 또 다른 실험에서는 특별한 수식어 없이 단순히 야외활동 용품을 홍보하는 광고를 보여줬는데, 해당 광고가 맞춤형으로 제공됐다고 믿은 참가자라 하더라도 기존에 야외용품에 관심이 없던 사람의 경우 행동이나 인식에 있어 어떠한 변화도 나타나지 않았다.
사진=ⓒ포토리아
방승언 기자 earny@seoul.co.kr
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