스토어링크-윗유, ‘숏폼 콘텐츠 데이터 분석 및 마케팅 자동화 시스템 개발’ 업무협약(MOU) 체결

숏폼 크리에이터 분석, 최적의 광고집행 전략 도출 등 데이터 분석 기반의 자동화된 시스템 구축 나서
스토어링크의 데이터 분석 및 활용 역량과 윗유 크리에이터 마케팅 노하우 결합 업계 데이터드리븐 기준 제시

<이미지 제공= 스토어링크>

이커머스 마케팅 플랫폼 기업 스토어링크(대표 정용은)가 틱톡 공식 마케팅 파트너사 윗유(witU)와 ‘숏폼 콘텐츠 데이터 분석 및 마케팅 자동화 시스템 개발’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 5일 밝혔다.

이번 업무협약은 고도화된 데이터 플랫폼을 활용하여 오픈마켓 마케팅 자동화 서비스를 제공하는 스토어링크와 숏폼 크리에이터 마케팅 운영 노하우를 보유한 윗유의 역량을 결합, 단순 콘텐츠 제작 및 채널 운영을 넘어 숏폼 업계 데이터드리븐 마케팅의 새로운 기준을 정립하기 위해 추진됐다.

MOU의 주요 골자는 틱톡을 비롯한 다양한 숏폼 중심 SNS 플랫폼 채널에 대한 데이터 기반의 핵심 인사이트를 도출하고 광고성과를 극대화하는 자동화된 마케팅 관리 시스템 구축과 신규 고객사 발굴이다.

먼저, 양사는 △데이터 기반 숏폼 콘텐츠 크리에이터 통계 및 광고효과 분석을 제공하는 ‘크리에이터 분석’, △콘텐츠의 제작부터 광고주 및 크리에이터 연결, 캠페인 집행까지 지원하는 ‘원스톱 크리에이터 관리’, △콘텐츠 광고 성과 분석을 통한 자동입찰 및 추천 기능으로 광고 효율 극대화를 돕는 ‘광고관리 자동화’ 등 숏폼 마케팅 성과를 끌어올리는 다양한 자동화 시스템 개발을 위해 협력한다.

더불어, 신규 고객 유치를 위한 협력 관계망도 구축한다. 스토어링크는 윗유와 함께 각 사 광고주 네트워크를 연계, 새롭게 구축된 시스템을 상용화하여 숏폼 콘텐츠 마케팅 자동화 서비스 도입을 이끌어내면서 고객층을 대폭 확장할 계획이다.

스토어링크는 상품의 기획 단계부터, 제작, 출시, 마케팅에 이르기까지 이커머스 비즈니스 전과정에서 데이터에 기반한 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 오픈마켓 마케팅 자동화 솔루션 제공 기업이다. 네이버쇼핑, 쿠팡, 11번가 등 국내 20여개 주요 오픈마켓에서 일평균 250만개 이상의 데이터를 수집분석해 정확도 높은 마케팅 예측 모델을 구축하고 있다. 현재까지 스토어링크 플랫폼을 통해 분석된 데이터는 750억건 이상이다.

윗유(witU)는 틱톡의 공식 마케팅 파트너사인 숏폼 콘텐츠 전문 다중채널네트워크(MCN) 스타트업으로, 숏폼 크리에이터가 직접 설립한 것이 주요 특징이다. 숏폼 영상에 대한 높은 이해도를 바탕으로 틱톡, 유튜브 쇼츠, 인스타그램 릴스 등 숏폼 콘텐츠 플랫폼에서 성공적인 마케팅 사례를 만들면서 어려운 시장 환경에도 고성장을 거듭하고 있다. 지난해 업계 최초로 100평 규모의 숏폼 전문 스튜디오인 ‘윗유하우스’를 오픈했으며, 현재 팬 커뮤니티인 ‘윗유랜드’도 운영 중이다. 윗유와 함께 국내외 마케팅을 진행한 브랜드는 삼성, SK, 배달의민족, 야놀자, 현대건설기계, 카카오엔터테인먼트, 넷플릭스, 라이엇게임즈, 크록스 등이 있다.

스토어링크 정용은 대표는 “이번 협약을 통해 업계를 대표하는 MCN과 함께 숏폼 마케팅 분야의 혁신을 이끌어갈 수 있는 기회를 얻게 되어 기쁘다”며, “긴밀한 협력을 토대로 콘텐츠 운영 관리에 있어 광고주들이 데이터에 근거한 과학적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 동시에, 실질적인 고효율 광고 성과를 제공하는 고도화된 시스템을 선보일 수 있도록 최선을 다하겠다”고 전했다.

윗유 차재승 대표는 “숏폼 생태계는 급격한 성장을 지속하고 있다. 시장성이 꾸준히 증대되는 만큼, 점차 경쟁도 치열해지고 있다”며 “업계 선두 지위를 공고화하기 위해 차별화된 MCN 운영이 필수적인 현시점에서 고도화된 데이터 분석 플랫폼은 물론, 퍼포먼스 마케팅 분야의 높은 전문성을 보유한 스토어링크는 고효율 숏폼 콘텐츠 마케팅 전략을 도출하는 신규 시스템을 함께 구축할 이상적인 파트너”라고 말했다.

한편, 스토어링크는 꾸준히 마케팅 효율 극대화를 위한 다양한 신규 기술들을 선보이고 있다. 최근에는 카이스트 뇌역공학과 영상연구실(BREIL)과 협력을 통해 딥뉴럴 ‘리뷰 데이터 기반 소구점 분석’ 기술을 개발했다. 이는 딥뉴럴 네트워크를 적용해 이커머스 상품의 소구점을 자연어 데이터에 기반하여 특정하는 기술이다. 해당 기술 활용 시, 100만개 이상 리뷰 데이터를 종합하여 구매의사 결정요인과 제품 장단점 등 주요 데이터를 항목과 시기별로 분류 및 추출하는 과정을 약 1시간 이내에 완료할 수 있다.