Web3의 시장 적응을 위한 성장 전략 기획

세상에 좋은 서비스는 많다. 하지만 이를 이해시키고 알리기는 쉽지 않다. 마케팅 경험이 최소 3년 이상인 사람이라면 서비스를 이해시키고 알리는 일의 어려움을 잘 알 것이다. 현대 사회의 서비스는 다양하고 그 완성도도 높지만, 이를 어떻게 시장에 빠르게 적응시키고 알릴지가 스타트업의 생존과 직결된다. 특히 Web3는 그 자체로 큰 가능성을 내포하고 있지만, 시장에서 활성화하는 것은 녹록지 않은 과제다. 따라서 Web3 마케팅은 단일 채널에 국한되지 않고 다양한 채널과 응용을 통해 전략을 기획해야 한다. 이를 위해 몇 가지 Web3 서비스를 성장시킬 수 있는 3가지 전략을 제시해 보려 한다.

Web2를 활용한 Web3 서비스 마케팅

사용자를 읽는 그로스 마케팅 운영

주도적 분석 모델링으로 분석 환경 구축

전략 1. Web2를 활용한 Web3 서비스 마케팅

Why Web2?

Web2는 Web1에서 발전하여 정보 제공을 넘어 상호 소통이 가능해졌다. 이러한 환경에서는 네이버, 다음, 구글과 같은 플랫폼이 광고와 사용자 상호작용을 촉진했다. 반면, Web3는 블록체인 기술을 도입했음에도 불구하고 아직 Web2를 대체하지 못하고 잠재력만을 보여주고 있다. Web3가 대중화되려면 인식, 편의성, 경제, 법률 등의 여러 장벽을 넘어야 한다, 이는 마케터 혼자 해결할 수 없는 문제다! 그렇기에 Web3 환경이 대중화되기 이전에는 Web2 시장을 토대로 Web3를 발전시키는 마케팅 전략을 기획하는 것이 좋을 것이다.

Web3와 결합 가능한 Web2 마케팅 범위

Web2 데이터와 결합 가능한 블록체 서비스는 정보 서비스와 사용 서비스로 나눠져서 분류될 수 있으며 두 환경의 데이터가 결합될 시 각각의 장점을 갖고 있다.

* CRM (Customer Relationship Management): 서비스 사용 고객의 유입부터 서비스 구매 행동 데이터까지 분석하여 메시지 또는 혜택을 통해 고객의 전체 여정을 이해하고 개선하는 마케팅 방법
* PMF (Product-Market Fit) : 서비스 데이터를 활용하여 시장의 요구와 제품의 적합성을 평가하여 얼마나 시장에 적합한 서비스를 만들어냈는지 평가하여 점진적으로 시장에 적합한 서비스를 개발해 나가는 방법
* 디커플링 (Decoupling) : 시스템이나 구성 요소 간의 의존성을 최소화하여 각 요소를 독립적으로 설계하고, 변경 및 유지보수할 수 있도록 하는 설계 방법

Web3 마케팅 데이터의 장점

Web2와 Web3의 결합은 Web3 마케팅뿐만 아니라 Web2에서도 유리하다. Web3의 투명한 데이터 특성을 활용하면, Web2 시장에서 데이터 비즈니스를 통해 확보해야 하는 경쟁사 또는 다른 서비스들의 거래 데이터도 실시간으로 처리할 수 있기에 Web2 마케팅에 큰 장점을 줄 수 있다. 이때 확보될 수 있는 데이터 예시로 3가지를 들어볼 수 있다. 서비스 성향에 따라 이 외에 더 다양한 지표 개발이 가능할 것이다
- 서비스 외부에서의 구매 원인 : 구매 고객의 이전 구매 패턴을 통해 유입 유저에 대한 고객 분석 가능
- 시장 범위 내에서의 이탈 요인 : 이탈 후 다른 서비스로 정착 또는 다른 도메인으로 이동한 원인을 토대로 고객 분석 가능
- 시장 규모 분석 : 경쟁사 또는 유사 업종의 시장 규모 분석 가능

전략 2. 사용자를 읽는 그로스 마케팅 운영

Web2에서 Web3 서비스로 전환시키는 것처럼 어려운 마케팅은 없었을까? 다행히도 전환을 이끌어 내기 어려웠던 마케팅 사례들은 이미 이전에 많이 있었다. 그중 가장 전환이 어려웠던 영역들은 아무래도 인지도가 없는 서비스일 것이고 대표적인 이는 우리가 익히 들어보았던 스타트업 비즈니스라는 영역으로 볼 수 있다. 그렇다면 스타트업 비즈니스가 살아남았던 요인은 무엇이었을까? 다양한 방법론들이 있었겠지만 그중 그로스 마케팅을 빼놓고 얘기할 수 없을 것이다.

그로스 마케팅이란?

그로스 마케팅이란 유저가 전이되는 각각의 퍼널을 Acquistion (획득), Activation (활성화), Retention (유지), Revenue (수익), Referral (추천) 단계까지 단계별로 성장시키는 세분화된 고객 전이를 관리할 수 있는 방법으로 스타트업 비즈니스에서 많이 활용되고 있는 방법론이다. 이를 블록체인 서비스 성장을 위한 전략 방법으로 활용한다면 Web2에서부터 Web3까지 전환되는 각각의 퍼널을 관리하면서 비즈니스를 성장시켜 낼 수 있을 것이다.

전략 3. 주도적 분석 모델링으로 분석 환경 구축

데이터 모델링은 명확한 목표에 따라 데이터를 수집, 가공, 분석하고 결과를 도출하는 과정으로, 이는 대시보드 관리와 지표 개발을 통해 인사이트를 발견하기 위한 중요한 단계이다. 데이터 분석 모델링을 주도적으로 구축해낸다면 원하는 서비스 목적에 맞는 마케팅 분석 및 고객 분석을 실행할 수 있을 것이며 이를 통해 다양한 인사이트를 통해 Web3 서비스를 시장내에서 성장시켜낼 수 있을 것이다.

Why 주도적 분석 모델링?

분석 대행 솔루션 업체가 있는데 왜 주도적으로 분석 모델링을 해야 할까? 그 이유는 데이터의 오너십, 데이터의 일반화, 서비스에 대한 이해에 있다. 또한 주도적 분석모델링이란 모델링의 방향을 이끌고 가라는 뜻이지 완전히 대행업체를 배제한다는 뜻이 아니라는 것으로 오해하지 않길 바란다.

데이터 오너십 : 데이터 오너십은 단순히 서비스 관리 회사만의 권리가 아니라, 법적, 윤리적, 계약적 측면에서 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 이러한 복잡성을 이해하는 것이 중요하며, 데이터에 대한 깊은 통찰력을 갖추기 위해서는 내부적인 데이터 관리와 분석이 필수적이다.

일반화 데이터 : 관리 대행 업체가 데이터를 일반화하여 다중 클라이언트를 위한 통일된 대시보드 내에서 관리하는 것은 효율성을 높일 수 있지만, 복잡하거나 특수한 데이터 요구사항을 충족시키는 데는 한계가 있다. 일반화된 시스템은 기본적인 요구사항을 처리하는 데 유용하지만, 맞춤형 요구 즉, 원하는 그로스모델을 위한 분석 방법론에는 유연하게 대응하기 어려울 수 있으므로, 특정 조직의 독특한 요구를 만족시키기 위해서는 주도적인 맞춤형 분석 모델링이 권장된다.

서비스에 대한 이해 : 서비스 기획 과정은 단순한 기능 구현을 넘어 사용자 경험(UX), 사용자 인터페이스(UI), 고객 여정, 서비스 제공 방식 등을 포괄적으로 고려하는 복잡한 활동이다. 이 모든 것을 이해하여 데이터 텍소노미를 통한 데이터 관리체계를 잡는 것은 쉽지 않은 일이기에 서비스 기획자의 리드가 중요하다.

* 데이터 텍소노미 : 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하기 위해 데이터를 체계적으로 분류하고 조직화하는 작업.

인력 구성 : 주도적 분석 모델링을 위해 필요한 인력

Web3 마케팅을 위한 주도적 모델링을 하기 위해서는 인력 구성을 해야 하는데 필요한 권장 직군은 5가지로 세부적인 능력 및 지식은 다음과 같다.

서비스 기획자 : 서비스의 전반적인 목적과 흐름을 이해하고 구현할 수 있는 전략적 및 운영적 지식 필요
스마트 컨트랙트 개발자 : 스마트 컨트랙트의 데이터 저장, 처리 및 검증 방법과 유형 대한 깊은 기술적 이해와 구현 능력 필요
마케터 : 효과적인 광고 캠페인 및 마케팅 전략을 설계하고 실행할 수 있는 데이터 기반 마케팅 전문 지식 필요
데이터 엔지니어 : 웹스크래핑, 데이터 설치, 디버그 및 성능 최적화에 대한 광범위한 기술적 지식 및 실제 경험 필요
개인정보 관리자 : 유럽 일부 지역에서는 GDPR하에 암호화폐 지갑주소가 개인을 간접적으로 식별할 수 있는 정보와 결합될 경우 지갑정보(Wallet Address)를 개인 정보로 보고 있기에 개인정보 관리 법률 지식 필요

데이터 플랫폼 구축

2024년 기준 Web2와 Web3의 데이터 분석 환경은 통합 분석에는 도전이 따른다. 이 두 시스템 간의 데이터 통합을 가능하게 하는 데이터 브릿지 환경을 구축하는 것이 데이터 플랫폼 구축의 주요 목적이며 이를 통해 두 시스템 간의 데이터를 종합적으로 분석하여 더 깊은 인사이트를 도출해 낼 수 있을 것이다. 데이터 플랫폼을 구축하기 위해서는 수집 및 저장, 관리를 하는 과정을 의미한다. Web2와 Web3데이터를 결합하고 관리하는데 다음과 같은 방법으로 데이터 플랫폼을 구축하는 것을 추천한다.

데이터 수집

Web2 데이터 수집
- Web2 데이터 수집은 웹(Web)과 앱(App)으로 나누어져서 데이터를 수집할 수 있으며, 데이터 수집을 위한 방법이 상이하다. Web3 서비스 개발 시 웹 환경만 고려해도 되지만 앱 서비스로 오픈된 서비스들도 있기에 각 서비스 환경에 맞춰서 Web2데이터를 수집하면 된다.

Web3 데이터 수집

Web3 데이터는 중앙집중식 서버가 아닌 분산된 블록체인 네트워크에 저장되어 스마트 컨트랙트를 통해 관리되는 방식이기에 다양한 메인넷과 개발 플랫폼들에서 각각 특유의 데이터 처리 및 저장 메커니즘을 가지고 있다. 이로 인해 각 메인넷에서 발생하는 서비스의 거래 데이터의 특성과 저장 위치를 정확히 이해하는 중요하기에 타겟 메인넷을 우선 파악한 뒤 이후 EDA 과정을 거쳐 필요한 데이터를 수집하면 된다.

EDA를 해야 하는 이유 : Web3 데이터는 수집 처리 방식뿐 아니라 컬럼명과 데이터 형식도 다양하다 그렇기에 EDA를 통해 서비스에 필요한 분석 방법을 찾고, 분석 과제를 명확하게 하는 것은 중요한 하다.

데이터 저장 및 관리

데이터 저장 및 관리를 위해 회사는 내부 서버 또는 클라우드 기반 솔루션을 활용할 수 있다. 선택은 기업의 특정 요구사항, 데이터의 민감도, 접근성 요구 및 내부 개발 환경의 편의성에 따라 달라질 수 있기에 내부 환경에 맞춰서 구착하면 될 것이다. 아래 내용은 클라우드 기반 솔루션을 활용한 구축 기준으로 정리되었다.

대시보드 제작

주도적으로 분석 모델링 하여 분석 방향이 설정되고 데이터가 정리되었다면, 대시보드를 제작하여 가설을 검증하고 서비스의 성장을 촉진한다. 대시보드의 주요 목적은 의사결정 과정을 지원하기 위해 필요한 지표를 개발하고 지속적으로 모니터링하는 것이다. 이를 위해 대시보드는 핵심 성과 지표(KPIs)와 연관된 인사이트를 제공할 수 있는 데이터 영역에 중점을 두고 구현되어야 할 것이다.

대시보드 구현

대시보드는 파이썬, R, Java와 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 자체적으로 개발할 수 있다. 이러한 언어들은 강력한 데이터 처리 및 시각화 라이브러리를 제공하여 복잡한 데이터 분석과 시각화를 가능하게 한다. 그러나 대시보드의 효율적인 구현을 위해서는 데이터 저장 및 처리가 이루어지는 저장 공간과의 원활한 연동이 필수적이기에 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스와 직접적으로 연동할 수 있는 Lookerstudio, Tableau, Power BI 등의 시각화 도구나 플랫폼의 사용을 추천한다.

WEB3 마케팅 주의사항

고객 중심의 마케팅을 실현하려면, 자연스럽게 고객에 대한 더 깊은 이해가 요구된다. 그러나 이러한 과정은 개인정보 이슈로 이어질 수 있으며, 이는 WEB3의 핵심 강점 중 하나인 보안성과 충돌할 수 있다. WEB3 환경에서의 고객 분석 연구는 WEB2와 연계된 데이터를 기반으로 활발히 이루어지고 있지만, 개인정보 보호 이슈로 인해 분석의 확장성에는 일정한 한계가 존재한다. 개인적으로는 이러한 한계를 극복하기 위한 방향으로 보안성과 마케팅 효과를 동시에 확보할 수 있는 방법으로 다음을 제안하고자 한다.

예를 들어, MMM(Marketing Mix Modeling) 기법을 활용하거나
개인 단위가 아닌 그룹(클러스터) 단위의 세분화된 군집 분석을 통해 마케팅을 수행하는 방식이 있다.

이러한 방식은 개인정보 노출을 최소화하면서도 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있는, WEB3 환경에 적합한 마케팅 방향이 될 수 있을 것이다.

딸천재 Web3 서비스

흔히 딸바보, 딸천재 라는 용어가 있다. 딸바보는 딸밖에 모른다는 뜻이고 딸천재는 그 반대라고 보면 된다. 최근 몇몇 블록체인의 Web3 서비스를 보았는데 이에 대한 운영자들의 애착심이 마케터 입장에서 딸천재 같은 느낌으로 느껴졌다. 그 이유는 서비스 운영과 개발에 투자가 많이 이루어지지만 마케팅은 서비스 투자 대비 상당히 소극적인 투자를 보이는 것을 보였기에 시장에 활성화 시키 기는데 적지 않은 내부 저항점들이 느껴지면서 마치 서비스 마케팅 측면에서 딸천재 같은 느낌을 받게 되었다. 아무래도 이런 행동을 보인 이유는 블록체인 생태계의 법률적, 가격 불안정성 등 다양한 요인으로 인해 서비스의 장기 운영의 비확실성으로 인해 그랬을 것이라 판단된다. 하지만 애착을 갖고 서비스를 키워나가기 위해 이제는 마케팅을 위한 투자도 적극적으로 이루어지길 바라본다.