타겟팅(Targeting), 광고를 ‘반가운 제안’으로 만드는 결정적 전략

마케팅 예산의 낭비를 막고 전환 가능성이 높은 오디언스에게 메시지를 집중시키는 전략의 핵심이 바로 타겟팅입니다. 잠재고객을 세밀하게 분류하는 타겟팅의 정의부터 주요 타겟팅 전략, 토스 결제데이터 기반의 고도화된 타겟팅 기법까지 상세히 정리했습니다.

타겟팅 뜻

타겟팅(Targeting)이란 마케팅 메시지를 전달할 핵심 대상(Target)을 정의하고, 특정 기준에 부합하는 잠재고객에게만 광고를 집중적으로 노출하는 전략적 행위를 의미합니다. 타겟팅은 단순히 광고를 보여줄 대상을 고르는 것을 넘어, 브랜드가 달성하고자 하는 목표와 고객의 니즈가 만나는 최적의 지점을 찾아내는 과정입니다.

마케팅에서 타겟팅이 중요한 이유

한정된 마케팅 예산을 구매 가능성이 가장 높은 유저에게 사용해 비용 효율성을 극대화하기 위해서는 타겟팅이 필수적입니다. 무분별한 노출은 도달 대비 낮은 CTR(클릭률)과 CVR(전환율)을 야기하며, 이는 예산 낭비와 광고 피로도 상승, 그리고 브랜드 이미지 저하로까지 이어질 수 있기 때문입니다. 결국 정교한 타겟팅은 '누구에게 보여주고 판매할 것인가'라는 질문을 통해, 제품이나 서비스의 가치를 가장 잘 이해해 줄 진성 고객과의 연결고리를 만드는 작업입니다. 실무적으로 타겟팅은 다음의 두 가지 핵심 목표와 직결됩니다.

• ROAS(광고 수익률) 개선: 명확한 타겟팅을 통해, 불특정 다수를 향한 막연한 노출에서 벗어나 전환 확률이 높은 세그먼트에 예산을 집중함으로써 광고 수익률을 극대화할 수 있습니다.
• 고객 경험 최적화: 유저의 관심사에 부합하는 정보를 제공하여 광고를 '스팸'이 아닌 '유용한 정보'로 인식하게 함으로써 브랜드 신뢰도를 확보합니다.

광고 매체의 타겟팅 전략 및 방법

토스애즈를 비롯한 주요 광고 매체에서 활용하는 대표적인 타겟팅 방식은 다음과 같습니다. 각 타겟팅 전략은 데이터의 성격이나 추출 기준에 따라 구분됩니다.

• 인구통계학적 타겟팅: 유저의 나이와 성별, 거주 지역 같은 객관적인 정보를 기반으로 타겟팅 대상을 분류하는 가장 기본적인 방식입니다.
• 관심사 타겟팅: 유저의 검색 기록이나 방문 페이지, 소비 패턴을 분석하여 특정 카테고리에 관심을 보이는 유저를 타겟팅합니다. 토스애즈에서는 유저의 업종별 결제・미결제 내역, 토스 내 특정 서비스 이용 이력, 월평균 결제 금액 등을 기준으로 하여 맞춤 타겟을 설정할 수 있습니다.
• 리타겟팅(Retargeting): 웹사이트 방문, 장바구니 담기 등 브랜드와 이미 상호작용이 있었던 유저를 추적하여 다시 불러들이는 고효율 타겟팅 전략입니다.
• 유사 타겟팅: 기존 고객과 행동 패턴이나 특성이 유사한 잠재고객을 AI 머신러닝 모델로 찾아내어 타겟 모수를 확장하는 방식입니다. 토스애즈는 자체 머신러닝 기술이 적용된 ‘LAL(Lookalike) 모델링’을 통해 이 과정을 정교하게 수행하며, 구매 확률이 높은 신규 유저를 효과적으로 발굴합니다.

흩어져 있는 데이터 너머, '사람'의 맥락을 보는 토스의 타겟팅

토스 결제데이터 기반 타겟팅, 왜 중요할까요?

토스애즈는 토스 자체 보유의 결제데이터를 통해 유저의 실제 라이프스타일과 맥락을 읽어냅니다. 같은 금액의 소비라도 구매 장소와 시간대에 따라 유저의 의도는 완전히 달라지며, 토스는 이를 'Human Party Data'로 정의하여 분석합니다.

토스애즈는 이러한 데이터 안에서 맥락을 읽어내어 ‘금융마니아’, ‘여행러버’와 같은 구체적인 유저 페르소나를 정의합니다. 이를 통해 단순 인구통계 정보를 넘어 유저의 라이프스타일까지 고려한 정교한 타겟팅이 가능하죠. 이렇게 완성된 페르소나 마케팅은 토스 머신러닝 기술과 결합해 광고 타겟팅의 정확도와 효율을 획기적으로 높여줍니다.

<AI가 놓친 사람의 마음, 토스 데이터가 읽는다> 아티클 읽어보기 >

토스 결제데이터 기반 타겟팅, 어떤 전략으로 적용할 수 있나요?

올리브영은 토스애즈와 함께 '올영세일' 캠페인을 전개하며, 토스 결제데이터 기반 타겟팅을 전략적으로 활용했습니다.

• 캠페인 목표: ‘올영세일’ 행사는 이미 충분한 인지도와 트래픽을 보유하고 있었기 때문에, 단순 노출보다는 배너 광고의 구매 전환 효율(ROAS) 극대화를 캠페인 목표로 설정했습니다.
• 솔루션:
  • 아이돌 팬덤 세그먼트 공략: 토스애즈는 뷰티 고관여 유저와 아이돌 관련 결제 유저의 행동 패턴이 유사함을 데이터로 규명하고, 이를 타겟팅에 적용했습니다.
  • LAL(Lookalike) 모델링 고도화: 아직 구매 이력은 없으나, 기존 고객과 유사한 특성이 있어 구매 확률이 높은 잠재고객을 토스 머신러닝으로 예측하여 신규 타겟군을 발굴했습니다.
• 성과: 토스 결제데이터 기반의 정교한 타겟팅을 통해 신규 고객을 효과적으로 확보하면서도, 기존 캠페인 대비 높은 ROAS를 기록하며 광고 효율 개선에 성공했습니다.

토스애즈 올리브영 캠페인 신규 타겟 발굴•ROAS 개선 성공 사례 읽어보기 >

타겟팅은 고객의 맥락을 읽어 브랜드의 설득력을 완성하는 기술입니다

정교한 타겟팅은 ‘누구에게 광고를 보여줄 것인가’에서 그치지 않고, 어떤 맥락에서 브랜드의 메시지를 전달할 것인가에 대한 답을 제시해야 합니다. 적절한 타겟에게 최적의 순간에 닿는 메시지는 단순한 광고를 넘어 고객의 문제를 해결해 주는 반가운 정보로 인식되고, 이는 곧 브랜드에 대한 강력한 신뢰와 자발적인 전환으로 이어질 수 있어요.