같은 사이니지, 19개 점포에서 무엇이 달랐을까요?

매장 사이니지 광고를 파는 매체사의 제안서에는 대개 네트워크 전체를 합친 숫자가 한 줄 들어갑니다.

19개 점포 · 한 달 31만 명

광고주는 이 숫자를 보고 예산을 책정합니다. 그리고 캠페인이 끝날 즈음, 이렇게 되묻습니다.

"그래서 어느 점포 사이니지가 제값을 했나요?"

네트워크 전체를 합친 숫자로는 점포 하나하나가 보이지 않습니다.

맞을까요, 틀릴까요

아래 답을 보기 전에 네 문장에 O, X를 매겨 보세요.

1. 같은 사이니지면, 어느 점포에서나 비슷한 비율로 오래 본다.
2. 사이니지를 보는 사람이 많은 점포일수록, 그중 오래 보는 사람의 비율도 높다.
3. 사이니지를 본 사람 대부분은 5초 넘게 본다.
4. 나이가 많을수록 사이니지를 오래 본다.

네 문장 중 맞는 것은 하나뿐입니다.

8월 한 달 기록이 답한 것

앞서 소개한 네 문장 중 참인 하나는 나이였습니다. 나이가 많을수록 오래 볼 거라는 짐작은 그대로 들어맞았습니다. 5초 넘게 본 비율은 20세 미만 15.9%에서 60세 이상 33.5%까지, 나이대가 올라갈수록 차례로 높아졌습니다. 20대부터는 같은 나이대에서 늘 여성의 비율이 남성보다 높았습니다.

이 숫자를 받아 보는 쪽에서는

MIC는 이 측정 결과를 광고 소재별 · 날짜별 리포트로 받아 보고 있습니다. 사이니지를 몇 명이 봤는지와 함께, 몇 초씩 봤는지까지 점포마다 따로 볼 수 있습니다. 같은 측정은 편의점 매장 사이니지에도 붙이기로 했습니다.

31만이라는 합계 안에, 점포마다 다른 값이 들어 있었습니다.

제안서를 고치기 전에, 점포별로 채울 네 칸

이 숫자는 한 드럭스토어 체인의 8월 한 달 기록입니다. 점포마다 입구 폭과 사이니지 높이, 카메라 각도가 조금씩 달라 그 차이가 숫자에 섞였을 수 있습니다. 1초가 안 되게 스친 사람은 기록되지 않았고, 나이는 카메라가 추정한 값이며, 같은 사람이 다른 날 다시 보면 따로 셌습니다. 본 사람 수와 오래 본 비율의 관계도 18곳에서 보인 모양일 뿐, 뚜렷한 경향이라고 말하기는 이릅니다. 다른 체인이나 다른 계절에도 같은 결과가 나올지는 아직 알 수 없습니다.

그래서 숫자를 옮겨 쓰기보다, 여러분 네트워크의 숫자로 아래 네 칸을 채워 보시길 권합니다.

• 점포별로 5초 넘게 본 비율을 따로 적었는가
• 본 사람이 가장 많은 점포와 5초 넘게 본 비율이 높은 점포를 나란히 놓아 봤는가
• 광고의 어느 장면에서 봐도 브랜드와 혜택이 보이는가
• 광고주가 노리는 나이대가, 실제로 오래 보는 나이대와 맞는가

ScreenVision은 매장 사이니지를 본 사람과 그 시간을 점포마다 따로 셉니다. 네트워크를 하나의 숫자로 묶던 매체 제안서에, 점포마다 다른 값을 매길 근거를 더합니다.