예산이 ROI보다 여덟 배 더 효과를 이끈다 Les Binet와 Medialab Group의 Will Davis가 공동 연구한 IPA 최신 연구에 따르면, 광고 효과는 ROI보다 예산 규모에 훨씬 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. IPA Effectiveness Award 사례 연구를 분석한 결과, 이익 회수율의 변동은 예산이 89% 설명하는 반면, ROI는 11%에 불과하다는 것. 즉, 큰 예산은 캠페인 ROI보다 여덟 배 더 효과를 이끌 가능성이 높다는 의미다. 이는 Medialab 설문조사와 대조적인데, 그 설문에서 500명의 시니어 마케터 중 65%가 효과의 핵심 요인으로 ROI를 꼽았고, 예산은 35%에 불과했다. 이러한 결과는 ‘적은 비용으로 더 많은 성과를 내자’는 마케터들의 전략이 진정한 효과를 희생하는 것일 수 있음을 시사한다. IPA 데이터뱅크에 따르면, 코로나 팬데믹 이후 ROI는 4% 개선되었음에도 불구하고 전체 순이익은 11% 감소했다. 또한, 시니어 마케터의 절반 이상(56%)이 전체 고객군이 아닌 하위 세그먼트에 집중하는 경향이 있다. 출처: IPA, Les Binet 및 Will Davis 인플루언서 마케팅 ROI, 선형 TV와 유료 소셜을 능가 WPP Media의 Jane Christian이 주도한 IPA 연구는 36개 분야, 28개 시장에서 144개 브랜드의 220개 캠페인을 분석했으며, 인플루언서 마케팅이 특히 장기적으로 더 높은 ROI를 기록한다는 사실을 보여준다. 영국에서 진행된 59개 캠페인 결과, 인플루언서 마케팅의 단기 ROI 지수는 99로, 모든 채널 평균인 100보다 약간 낮았으나 인플루언서가 차지하는 단기 매출 비중은 4. 5%였다. 선형 TV는 단기 매출의 32%를 차지하지만 ROI 지수는 97로, 인플루언서 마케팅의 99보다 약간 낮다. 또, 인플루언서 마케팅은 유료 소셜(ROI 지수 86)보다 더 우수하며, 13%의 매출을 유발한다. 18개 영국 캠페인에 대해 추가 분석한 결과, 인플루언서 마케팅의 장기 ROI 지수(151)는 유료 소셜(77)보다 훨씬 높았으며, 가장 높은 장기 배수(3. 35)도 기록했다.

선형 TV의 장기 배수는 3. 27이다. 출처: IPA 4명 중 1명 이상의 마케터가 AI 기반 크리에이터 콘텐츠에 투자를 늘려 Billion Dollar Boy의 조사에 따르면, 지난 1년간 79%의 마케터가 생성 AI 기반의 크리에이터 콘텐츠에 대한 지출을 확대했다. 향후 계획도 활발한데, 77%는 내년 안에 전통적인 사람 중심 크리에이터 콘텐츠와 기타 마케팅 채널에서 AI 기반 크리에이터 콘텐츠로 예산을 재배치할 예정이다. 이들의 동기 부여는 비용 효율성에 대한 인식으로, 81%는 생성 AI가 협업 비용을 낮췄다고 응답했고, 73%는 AI를 활용한 콘텐츠가 전통적 콘텐츠보다 뛰어나다고 평가했다. 인플루언서들도 긍정적 반응을 보였으며, 78%는 AI 기반 콘텐츠가 더 우수하다고 믿고, 85%는 AI 덕분에 수익이 늘었다고 밝혔다. 그러나 소비자들의 우려는 커지고 있는데, 25-34세 소비자 중 AI 제작 콘텐츠를 선호하는 비율은 40%에 불과하며, 전체적으로 2023년 대비 선호도가 44% 떨어졌다. 출처: Billion Dollar Boy 콜게이트, 도브, 나이아 등 영국 개인용품 브랜드, 고려 대상 1위 YouGov 조사에 따르면, 영국 내에서 가장 고려되는 개인용품 브랜드는 콜게이트로, 45%의 소비자가 다음 구매 시 고려한다 밝혔다. 도브는 37%로 2위를 차지했고, 그 뒤를 나이아와 오랄-비가 각각 34%로 따랐다. Vaseline은 가장 크게 인지도 상승을 기록하며, 고려율이 3%포인트 늘어나 27%에 이르렀으며, 특히 Z세대(Generation Z)에게는 무려 49%로 나타나 업계 평균의 네 배에 달하는 관심을 받고 있다. 연구는 “청년층(英 인구의 13%)”이라는 세그먼트가 노화 방지에 민감하며, 이들의 2/3이 피부 노화 방지를 위해 뷰티 제품을 사용한다고 밝혀졌다. 출처: YouGov AI 비밀리에 사용하는 마케터 10명 중 1명, 도입장애 원인 Optimizely의 보고서에 따르면, 마케터의 10%는 회사 정책상 AI 사용이 제한되어 있어 몰래 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 10%는 AI 시작 방법에 대해 확신이 없거나 막연한 상태라고 답했다. AI 도입이 어려운 이유로는 여러 AI 도구를 동시에 관리하는 데 어려움(28%), 생성 AI와 기존 기술 스택 간의 부적절한 연동(18%), 데이터 프라이버시 및 거버넌스 문제(19%) 등이 있으며, 이는 규제 준수를 복잡하게 하고, 결과가 산발적이며 정책이 일관되지 않게 만드는 원인으로 작용한다. 출처: Optimizely