Lookalike 이해하기, 쉽게 따라 하는 비슷한 고객 타깃 찾기 전략

Lookalike가 뭘까?

Lookalike는 마케팅에서 자주 듣는 단어지만 막상 쉽게 설명하기는 조금 어려운 개념이에요. 정리해보면, 내가 이미 알고 있거나 고객으로 확보한 사람들과 비슷한 특성을 가진 새로운 잠재 고객을 찾아내는 방법이에요. 마치 ‘닮은 꼴’을 찾는 것처럼, 기존 고객의 데이터에서 특징을 분석해 비슷한 사람들을 AI나 알고리즘이 찾아주는 거죠. 알아보니 페이스북 광고나 구글 등에서 많이 쓰는 기능인데, 광고 효율을 높이고 싶을 때 유용하게 활용할 수 있더라고요.

왜 Lookalike가 필요할까

마케팅을 하다 보면 늘 새로운 고객을 찾는 게 고민이에요. 기존 고객 데이터가 있는데 그걸 그냥 두고 새로 마케팅을 시작하면 효율이 떨어질 수밖에 없죠. 직접 발굴하는 데는 시간과 비용도 많이 들고요. 찾아보다 보니 Lookalike는 이미 검증된 고객 집단을 바탕으로 비슷한 사람들을 자동으로 찾아주니 시간을 단축시키고 광고 비용도 절감하는 데 도움이 되더라고요. 특히 온라인 광고에서는 타깃이 명확해야 광고 성과가 좋은데, 이런 점에서 Lookalike 기능이 강력한 도구가 됩니다.

Lookalike 만드는 방법 간단히

내가 보유한 고객 리스트나 웹사이트 방문자 데이터를 업로드하거나 연동하면, 플랫폼이 이 데이터를 분석해 공통된 특징을 도출해요. 예를 들어 나이, 성별, 관심사, 구매 패턴 같은 요소들이죠. 이를 바탕으로 비슷한 특성을 가진 사람들을 데이터베이스에서 찾아내고, 그 집단이 바로 Lookalike 타깃이 됩니다. 실제로 경험해보니 처음에는 조금 복잡해 보여도 한 번 세팅해 놓으면 다음부터는 자동으로 최적화해주니 편리했어요.

다양한 플랫폼에서의 활용

페이스북과 인스타그램 광고에서 Lookalike 타깃을 만드는 기능이 가장 잘 알려져 있어요. 하지만 구글 광고에서도 비슷한 기능을 제공하고 있고, 네이버, 카카오 같은 국내 플랫폼들도 비슷한 서비스들이 점점 늘어나고 있더군요. 직접 써보니 각각 플랫폼마다 조금씩 세부 옵션이 다르고, 내가 원하는 타깃의 크기나 정밀도를 조절할 수 있어 활용도가 다양했어요. 특히 예산과 목표에 맞게 조절할 수 있어서 초보자도 쉽게 접근할 수 있었습니다.

Lookalike 주의할 점

알아보니 아무리 좋은 기능이라도 무턱대고 사용하는 건 위험하더라고요. 내가 가진 고객 데이터가 정확하지 않거나 너무 적으면 효과가 떨어질 수 있고, 비슷한 사람을 찾는다고 해도 전혀 다른 행동 패턴이 나올 수 있어요. 또, 너무 넓은 범위로 Lookalike를 만들면 타깃이 애매해져 광고 효율이 떨어질 수 있으니 적절한 크기와 품질을 잘 조절하는 게 중요하다는 걸 경험에서 배웠어요. 그리고 개인정보 보호 관련 규정도 신경 써야 한다는 점도 간과하지 말아야 합니다.

나만의 활용 팁

개인적으로는 처음에 고객 데이터를 꼼꼼히 정리하고, 세분화해서 여러 개의 Lookalike 그룹을 만들어 보는 걸 추천해요. 예를 들어 최근 구매자, 장기 고객, 특정 제품을 선호하는 고객군 등 다양하게 나누면 더 정교한 타깃팅이 가능해요. 그리고 광고 집행 후 결과 데이터를 꼼꼼히 체크하면서 타깃 그룹을 조정해 나가면 점점 효율이 높아지는 걸 느꼈어요. 정리해보면, Lookalike는 단순히 비슷한 사람을 찾는 걸 넘어서 내 마케팅 전략을 한 단계 업그레이드할 수 있는 좋은 도구였습니다.

마무리하며

Lookalike는 처음 접하면 조금 어렵게 느껴질 수 있지만, 직접 써보고 경험해보면 충분히 익숙해질 수 있어요. 찾아보다 보니 많은 마케터들이 효과적인 광고 집행을 위해 꼭 활용하는 기능이라는 것도 알게 됐고요. 앞으로 디지털 마케팅을 하면서 고객을 더 잘 이해하고, 효율적으로 타깃팅을 하고 싶다면 꼭 한번 활용해보길 권합니다. 경험을 통해 얻은 노하우를 바탕으로 여러분도 좋은 결과 얻으시길 바랍니다.

참고사이트: 산업용세정제, 세전급여 계산기, 원금균등상환 계산기, DSR 계산기, 카본세정제,
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