많은 데이터에서 우선 순위 정하는 게 시작
콘텐츠 측정 지표서 고객 참여 지표로 전환
'자사 데이터' 투자로 디지털 비즈니스 확장
언론사 뉴스를 이용하는 독자 데이터는 뉴스룸의 미래 전략을 세우는 데 기여한다. 광범위한 이용 행태 데이터를 비롯 자사 뉴스 서비스에 필요한 다양한 콘텐츠 자원들의 목록과 세부 내용 그리고 외부의 중요한 취재 소스를 파헤치는 데까지 쓰인다.
인쇄 신문이나 지상파 방송사가 주름잡던 시대에는 단편적인 통계 뿐이었다. 데이터 분석도 쉽지 않았다. 여론조사 보도조차 뉴스룸과 기자의 역할은 제한적이었다. 그러나 디지털 생태계는 독자나 시장, 정보에 대한 더 깊은 이해가 가능해졌다. 독자 접점이 증가할수록 데이터도 증가하고 분석툴과 전담자만 있으면 통찰력도 얻을 수 있다.
파이낸셜타임스(FT)는 1999년 FT.com을 운영하면서 처음으로 실시간 심층 지표에 다가섰다. 처음에는 기사 조회수 정도의 제품 중심 데이터였다. 특정 기사를 읽는 독자가 많을수록 더 많은 광고 수익을 얻을 수 있는 만큼 광고 중심 디지털 비즈니스 모델에서 핵심 지표였다. FT가 디지털 유료 구독 모델로 전환하면서 독자 데이터의 종류와 내용도 깊어졌다.
개인정보 제공 독자는 구독자 될 가능성 높다
FT 자회사로 디지털 전환 컨설팅을 수행하는 'FT전략(Strategis)'에 따르면 FT는 구독 비즈니스로 전환하면서 적극적으로 데이터 수집량과 해석 능력을 키웠다. 예를 들면 기본적인 인구통계학적 정보를 남겨 뉴스조직이 누구인지 인지할 수 있는 독자는 익명의 독자보다 거의 두 배의 가치가 있다는 것을 발견했다.
또 독자가 언론사 웹사이트(앱)을 통해 자신의 정보를 제공하는 경우 구독자가 될 가능성이 3배 더 높다는 것도 찾아냈다. 특히 콘텐츠의 맞춤화 및 개인화로 평가판 전환율은 10% 상승했다. 구독 모델 성과로 이어진 FT의 네 가지 데이터 활용 원칙은 다음과 같다.
첫째, 데이터 우선 순위 정하기다. 많은 데이터가 쏟아지는 상황에서 가장 중요한 것이 무엇인지 정돈하는 일이다. 독자가 웹사이트와 앱을 사용하는 방식은 그 출발점이다. 구글애널리틱스(GA)를 비롯한 다양한 분석 도구는 기본적으로 페이지뷰, 순방문자, 체류시간, 이탈률, 전환율 등을 제공한다.
FT는 구독자들이 얼마나 참여하고 있는지, 그래서 그들이 우리 콘텐츠를 읽기 위해 얼마나 자주 우리에게 오는지, 그들이 웹사이트에 머무르는 시간, 그들이 소비하는 콘텐츠 양을 주로 평가한다. 이런 데이터 분석으로 독자의 생애 가치(LifeTime Value)를 하나씩 확인했다.[1]
충성 구독자 만나려 '이용량'에서 '참여도'로 진화
관건은 모든 방문자가 유료 독자가 될 수 없는 만큼 유료 구독으로 전환하는 독자의 비율을 늘리고 구독을 신청한 독자를 계속 유지하는 데 있다. 여기서는 제품 중심 지표를 대체하는 고객 중심 참여도 측정이 관건이다.
FT 최고데이터책임자(Chief Data Officer) 산하 데이터 전담 부서가 맡는다. 30명이 넘는 이 부서는 구독자 확보 또는 구독자 유지 목표에는 독자의 기사 콘텐츠 이용량(usage)이 훌륭한 지표라는 것을 발견했다. 이용량과 구독 사이에 관계가 있다는 점은 평가판 구독에서 유료 구독으로 전환할 가능성이 더 높은 사람을 이해하는 데 도움이 됐다.
처음 이용량 측정은 마케팅 업계서 쓰던 'RFV'를 활용했다. RFV는 기본적으로 90일 기간을 살펴보고 독자의 마지막 방문(최신성, Recency)과 해당 기간의 총 방문 수(빈도, Frequency), 콘텐츠를 열람한 수치(Volume) 등을 기준으로 점수를 계산한다. 정보를 넘기지 않는 익명 독자는 포함하지 않는다.
FT는 2014년부터 참여도(engagement)를 측정하는 척도로 RFV를 활용했다. 구독자 갱신, 이탈률 및 만족도 같은 수익 지표와 관련성이 높다는 것을 알아냈기 때문이다. FT 웹사이트나 앱을 자주 찾고 많은 페이지를 들여다보는 독자의 구독 가능성이 높고 또 구독 취소 가능성도 낮다는 의미다.
독자 확보 그치지 않고 충성도 높은 구독자 초점
FT는 RFV를 측정하면서 독자 참여를 높이는 다양한 프로젝트를 전개했다. 대표적인 것은 개인화 기능(MyFT), 푸시 알림, 뉴스레터 등이었다. FT는 6월 현재 36개의 뉴스레터를 발행하며 상호작용을 강화하고 있다.
FT 데이터 팀은 RFV 지표를 사용하여 참여 집단(engagement clusters)을 특정했다. 단지 고객을 확보하는 것이 아니라 콘텐츠에 완전히 몰입한 독자 그룹을 개발하기 위해서다.[2] 처음으로 묶은 'FT 팬(FT fans)'은 대부분 영국에 거주하는 개인으로 주로 금융 및 은행 종사자라는 사실을 파악했다.
이들은 전체 독자의 11% 정도지만 방문자 가운데 67%를 차지하고, 기사 조회수의 73%%를 생성했다. 특히 'FT 팬'은 개인화 및 상호 작용 도구를 가장 많이 사용하는 집단으로 구독하는 뉴스레터 수도 가장 많으며 모바일 이용량이 두번째로 높았다(방문자의 34%에 해당). 이같은 집중과 선택으로 2019년 FT는 예정보다 1년 앞당겨 100만 유료 구독자를 확보했다.
조회수만 쳐다보지 않고 읽기와 방문의 '질' 살펴야
독자의 '참여' 관점으로 전환한 이후 "구독자는 실제로 무엇을 생각하고 실제로 읽고 있습니까?"로 뉴스룸의 주요 질문이 바뀌었다. 누군가가 실제로 읽은 기사의 양은 어느 정도인지를 알아볼 수 있도록 '양질의 읽기(Quality Reads)'라는 소비 기반 측정 지표를 낳았다.
이전 FT는 상당 기간 기사가 얼마나 반응이 좋은지를 파악할 때 조회수 지표를 삼았다. 그러나 페이지뷰가 기사 소비의 실제 지표로 보기 어렵다는 지적이 많았다. 수십만 명이 클릭은 하지 않아도 우수한 콘텐츠일 수 있기 때문이다. 양질의 읽기 지표로 편집자는 페이지 조회수가 높지만 읽기 수준이 낮은 기사 사이의 상관 관계를 파악했고 그 반대도 가늠했다.
편집 영역에서는 기사와 독자 참여 사이의 정보를 근거로 취사선택과 아이템 결정에 참고하고, 마케팅 영역에서는 '양질의 읽기'와 '양질의 방문(Quality Visits, 7일 이내에 FT로 돌아오는 고객으로 정의됨)' 사이의 상관 관계를 검토했다. 상식적이긴 하지만 양질의 방문과 양질의 읽기를 하는 독자가 구독자로 전환할 가능성이 훨씬 높다는 사실을 발견했다.
규칙적인 기사 읽기 습관이 구독 유지에 열쇠라는 뜻이다. 디지털 유료 구독 모델에 승부를 걸고 있는 해외 주요 언론사의 뉴스레터 서비스, 팟캐스트도 그 배경에서 나왔다. 요일별로 주제를 나누고 콘텐츠를 편성한 것도 마찬가지다.
데이터 수집, 분석, 설명은 기자 눈높이 맞춰야
둘째, 뉴스룸 기자들과 원만한 협업이다. FT 뉴스룸에서 데이터를 자세하게 활용하지 않았을 때는 데이터는 산발적이고 보조적인 재료였다. 웹사이트와 앱에 게시하고 배치하는 기사는 기자의 '감'에 의존했다.
FT는 이같은 문화에서 데이터 적용을 촉진하기 위해 처음에는 편집용 보고 대시보드를 접목했다. 댓글, 페이지뷰 등 편집 지표를 공유했지만 기자들의 반응은 썩 좋지 못했다. 대시보드에 나타나는 데이터가 너무 많아서 무엇에 관심을 가져야 할지 혼란스러웠기 때문이다. 기자는 데이터 분석 담당자들의 말을 이해하는 것도 어려웠다.
결국 편집자의 요구를 반영하는 데이터와 그 분석에 주력했다. 먼저 FT는 데이터 분석자를 뉴스룸에 배치하여 함께 일하도록 했다. 데이터 분석자는 기자들을 고객으로 대했고, 독자 행동을 이해할 수 있도록 설명했다. 그리고 직관적인 인터페이스와 내용을 보완해 새로운 대시보드를 내놨다.
기자가 관심을 갖는 지표로 계속 업그레이드해야
셋째, 기자들에게 유용한 지표 찾기다. 신속하고 정확한 업무 프로세스를 갖는 뉴스룸에서 수많은 데이터가 쌓이는 대시보드는 효용성이 낮다. 지표는 적을수록 좋고 실행 가능성이 높을수록 좋다.
처음에는 조회수(PV)에 초점을 뒀지만 '참여'가 중요해지면서 관점을 바꿨다. 클릭수는 읽기 의도만 측정하며 누군가가 실제로 기사를 읽었는지(또는 기사에서 어떤 가치를 얻었는지)를 알기 어렵다. 또 PV는 소수의 충성도 높은 독자들에게 유익한 맞춤 콘텐츠를 놓칠 수 있다.
FT가 참여 지표로 RFV를 개발한 이유다. RFV는 각 독자의 활동으로 생성된 점수다. 하지만 이 지표는 콘텐츠가 아닌 개별 독자를 대상으로 하는 만큼 기자의 업무와 관심을 고려하는 뉴스조직에게 적합한 기준이라고는 볼 수 없었다.
'양질의 읽기' 지표가 나온 배경이다. '양질의 읽기'는 기사의 단어 길이, 독자가 기사 읽기에 걸린 시간 및 FT 구독자의 평균 읽기 속도를 기준으로 독자가 기사의 절반 이상을 읽었는지 추정하는 지표다. 기사를 클릭했지만 페이월을 통과하지 않은 전체 독자의 백분율로 표시한다. 독자들이 개별 기사에 어떻게 반응하는지 판단할 때 유용하다.
알림 푸시, 후속 기사 계획, 관련 기사 링크로 보완
넷째, 데이터 기반 전략과 그 체계다. 뉴스룸에서 데이터의 영향력은 장기 목표와 연결될 때 형성된다. FT는 독보적인 저널리즘에 더 많은 시간을 집중하기 위해 매년 생성되는 콘텐츠의 양을 15% 줄였다.
콘텐츠의 양보다 가치에 초점을 맞추는 전략으로 양질의 읽기와 페이지 조회수 간 상관관계로 가닥을 잡았다. 이때 최고의 성공은 많은 조회수에 양질의 읽기 지표도 좋은 기사다. 조회수는 적더라도 양질의 읽기 지표가 양호하다면 틈새 시장, 타깃 고객에 좋을 수 있다.
반면 많은 조회수지만 양질의 읽기 지표는 낮다면 제목 장사를 했거나 분량이 길거나 하는 등의 결함이 있다고 추정할 수 있다. 특히 적은 조회수에 양질의 읽기 지표도 낮다면 심각하게 들여다 봐야 한다. FT처럼 구독 모델에 사활을 거는 뉴욕타임스는 뉴스레터, 푸시 알림을 활용하거나 후속 기사 계획, 관련 기사 링크 등으로 지표가 알려주는 것들에 대처했다.[3]
중앙일보는 '활동성' 용어...중앙플러스는 이탈률 관리
물론 이같은 분석과 신속한 대응을 위해서는 다양한 내부 팀의 역량이 필요하다. 일반적으로 유료 구독 모델을 채택하는 뉴스룸은 여러 팀이 상호작용한다. 편집팀, 구독성장팀, 데이터분석팀, 참여팀 등이 데이터를 중심으로 의사결정하는 구조다. FT는 청충 참여팀(audience engagement team)이 주도하고 있다.
국내 언론사 가운데 가장 오래도록 그리고 가장 체계적으로 유료 구독 모델을 띄운 중앙일보는 '참여'를 '활동성'이란 용어로 부른다. 활동성을 증진하기 위한 기준 지표로 재순환(세션당 페이지뷰), 이용자당 방문 수, 체류 시간, 재방문 경로 확대(뉴스레터, 구독상품, 직접 유입-북마크 등) 등을 다룬다.
이 지표는 로그인을 통과한 일반 독자를 중심으로 한다. 중앙플러스는 구독자 이탈률 등을 제어하는 데 초점을 맞춘 상태다. 어느 정도 구독자 규모가 안정화 하는 내년 즈음 '참여'를 중요하게 다룰 예정이다. 모바일서비스본부 기획팀, 데이터팀 등 여러 부서가 관련 '데이터'를 측정, 수집하고 있다.
구체적 디지털 전략, 데이터 솔루션-업무-문화 일궈야
2009년 FT는 디지털 구독자가 한 명도 없었다. 현재 FT는 구독자 80%가 디지털 구독자며 디지털성 광고가 전체 광고의 3/4을 차지한다. 2015년 니케이는 FT의 데이터에 꽂혀 인수를 결정했다. 니케이도 그랬다. 한때 루퍼트 머독 폭스코퍼레이션 회장은 아시아에서 미디어 기업을 인수한다면 '니케이'밖에 없다고 할 정도로 빅데이터 기업이다.
'FT 전략'은 "단 한 명의 독자가 FT닷컴(ft.com)을 방문하는 것만으로도 수백 개의 데이터가 생성된다"고 밝힌 바 있다. 이 데이터를 허투루 다루지 않고 촘촘이 쌓고 연결한다면 독자 데이터의 비즈니스적 가치는 더 커진다. FT가 효과적 지표 개발, 데이터 보강 활동 등 데이터 인프라를 지속적인 과제로 두는 이유다.
데이터 기반 관점과 업무를 추진하는 조직 문화도 상당한 이슈다. 명확한 디지털 전략과 연계된 프로세스, 솔루션 및 인센티브 등 투자와 조직 구성으로 뒷받침해야 한다.[4] 이 모든 것이 '자사 데이터(first-party data)'를 확장하고 심화하며 디지털 비즈니스로 연결하는 여정이다.
디지털 전환의 성공은 '자사 데이터' 확보에 달려
'자사 데이터'는 웹 사이트 또는 모바일 앱 등 언론사 소유 채널에서 수집하는 독자 데이터를 말한다.[5] 곧 비즈니스에 필요한 데이터다.[6] 'FT 전략'의 연구에 따르면 수익성이 매우 높은 조직의 로그인 사용자의 평균 비율은 11%인 반면 적자 기업은 5%였다.
BBC 뉴스는 자사 데이터를 확보하는 방법으로 2022년 7월 28일부터 애플(iOS) 앱의 모든 이용자는 기사에 액세스하려면 로그인하도록 조치했다. 언론사가 자사 데이터에 집중과 선택이 필요한 이유는 생태계 변화가 그 어느 때보다 가파르기 때문이다.
'쿠키리스(cookieless)'는 발등에 떨어진 불이다. 65%의 시장 점유율을 가진 크롬 브라우저도 올해 말까지 타사 쿠키를 단계적으로 제거한다. 이는 GDPR(유럽 일반개인정보보호법) 규정 강화와 맞물려 있다. 개인 데이터 수집 및 사용 동의를 얻는 기준이 더욱 어려워지는 것이다. 특히 오디언스는 점점 자신의 정보를 쉽게 넘기길 꺼리고 있다. 수많은 웹사이트의 개인정보 사용 동의 요청에 냉담하다.
데이터 경쟁력 갖춰야 비전도, 목표도 뚜렷해진다
더구나 국내 대다수 언론사는 데이터 전략이 미흡하다. '데이터'는 의사결정구조에서 여전히 후순위다. 데이터 전문가의 자리도 드물다. 언론사 조직 내 업무 내용에 미치는 영향도 크지 않다.
실제 데이터 부서 및 인력은 왜소하고 고립돼 있다. 수세적이고 수동적인 업무가 반복되는 현실이다. 데이터 분석 결과를 공유하는 것부터가 쉽지 않다. 편집국 등 핵심 부서와 동떨어져 있어 이해관계가 걸린 이슈에 균형추가 되는 것도 불가능하다.
FT는 구독과 광고를 따로 보지 않는다. 저널리즘과 비즈니스를 함께 아우른다. 업무와 문화 등 전 영역에서 데이터를 통해 올바른 균형을 유지한다. B2B, B2C 등 미디어 기업의 고객 목소리를 제대로 반영하는 것이 목표다. 성장이 지지부진하고 방향이 보이지 않는 뉴스조직이라면 데이터부터 혁신해야 한다. 그것이 디지털 전환의 진정한 시작이다.
- FT는 모든 기사에 페이월을 적용하는 '하드 페이월(hard paywall)'은 아니다. 2022년에 게시한 기사 중 13%는 무료로 노출했다. 지난해 3월 하루에 8개의 기사를 볼 수 있는 독립형 앱인 FT에디트(FT Edit)도 선보였다. 상당한 가격을 지불할 수 없거나 지불의사가 미미한 젊은 세대에게 다가서는 일종의 '샘플링 전략'이다. 이와 함께 FT는 직장에서 FT에 접근할 수 있지만(B2B) 이직 또는 기타 상황으로 인해 떠나야 하는 사람들을 B2C 독자로 이어가는 노력도 전개한다.
- 목표 자체가 중요하다기보다는 그 목표에 도달하기 위해 해야 할 일에 집중하는 데 도움이 되고, 더 이상 하지 않을 일을 정리하는 데도 도움이 된다. 이를 바탕으로 조직 내 제품 팀, 마케팅 팀 등이 진행 프로젝트의 수를 줄이기도 했다.
- FT는 앱을 다운로드하고 푸시 알림을 활성화 하며, 뉴스레터에 가입하고 순서에 따라 개인화 기능(MyFT)에 주제를 추가하면 구독을 취소하지 않고 참여도를 높일 수 있다고 판단한다. '품질 읽기'의 비율을 높이는 부분도 동일한 관점에서 다뤄진다.
- 이 시점에는 기존 인프라를 확장하고 분석 기술과 역량을 끌어올리는 한편 조직 구조를 개편하는 등 데이터 리더십이 요구된다. 최고정보책임자(CIO)를 비롯 비즈니스 담당자 등 의사결정체계에서 데이터를 중심으로 하는 평가와 판단을 정립해야 한다.
- 자사 데이터는 개인 정보(이름, 이메일 주소, 전화번호 등), 계정 정보(구매, 구독 등), 이용 정보(무엇을 읽고 있는지, 이동 경로 등) 등을 담는다.
- 광고(인구 통계 데이터를 사용하면 광고 CPM을 높일 수 있다), 구독(자사 데이터를 사용하면 획득 및 이탈과 관련하여 예측할 수 있다), 참여 및 제품 개발(자사 데이터를 통해 사용자 경험을 개인화하고 가치 있는 추천을 할 수 있다)에 중요한 열쇠다.
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