Havas Media는 첫날부터 카테고리 분석으로 신규 클라이언트를 온보딩합니다
Havas Media의 중동 퍼포먼스 팀은 SOMIN을 모든 클라이언트 브랜드 아래에 깔린 실시간 경쟁 레이어로 삼아, 몇 시간씩 걸리던 수작업 크로스 플랫폼 필터링을 대체했습니다. 이제 신규 클라이언트는 첫날부터 근거에 기반한 카테고리 분석을 받으므로, 플래너는 첫 미팅부터 미디어 전략을 이끌 수 있습니다.
Havas Media의 중동 퍼포먼스 팀
Havas Media는 전 세계에서 유료, 프로그래매틱, 퍼포먼스 미디어를 아우르는 세계 최대 규모의 미디어 에이전시 네트워크 중 하나입니다. 퍼포먼스 디렉터 Branislav가 이끄는 중동 퍼포먼스 팀은 이 지역에서 가장 경쟁이 치열한 카테고리의 여러 브랜드를 위해 미디어를 기획하고 구매합니다.
수작업 데이터 업무가 네트워크 규모의 퍼포먼스 기획을 늦추고 있었습니다
여러 브랜드와 플랫폼에 걸친 경쟁사 데이터를 직접 취합하느라 전략에 쓸 시간이 몇 시간씩 사라졌습니다.
- ✓ 수많은 브랜드와 플랫폼을 각각 수작업으로 추적.
- ✓ 기획에 앞서 유료·오가닉 경쟁사 크리에이티브를 취합해야 했음.
- ✓ 새로운 브리프가 올 때마다 경쟁 상황을 처음부터 다시 구축.
- ✓ 엄밀하지만 느린데, 신규 계정은 첫 주에 전략을 기대함.
모든 클라이언트 브랜드 아래의 실시간 경쟁 레이어
Brand Tracker는 경쟁사 콘텐츠를 자동으로 수집해 활동, 오디언스, 크리에이티브 영역, 계절성별로 분류하고, 각 브랜드를 경쟁 세트 안에서 보여줍니다.
신규 클라이언트의 경우 SOMIN은 브랜드와 카테고리 사실을 몇 시간이 아니라 몇 분 만에 정리합니다.
Brand Tracker
실시간 경쟁사 인텔리전스를 자동으로 수집하고 분류.
Perspective Studies
온보딩 시 브랜드와 카테고리 맥락을 설정하는 오디언스·메시지 매핑.
Content Library
모든 기획 대화를 위한 최신 경쟁 크리에이티브 아카이브.
이제 SOMIN은 Havas Media의 일상 업무에서 빠질 수 없는 존재입니다
SOMIN은 이제 일상 업무의 일부입니다. 실시간 데이터가 수작업 필터링을 대체하고, 클라이언트와의 대화는 오래된 감사가 아닌 최신 근거에 기반합니다.
첫날부터 맥락이 준비되어 있어 계약 체결부터 전략 실행까지 걸리는 시간이 크게 단축되었으며, 이는 SOMIN의 일반적인 13배 속도 향상과 일치합니다.
저희 팀은 SOMIN에 크게 의존하게 되었습니다. 수작업 필터링에 들던 무수한 시간을 아껴 주고, 에이전시로서 새로 온보딩하려는 브랜드의 사실 데이터를 빠르게 확보해 첫날부터 바로 실행에 들어가 미디어 전략을 이끌 수 있게 해 줍니다.
— Branislav, 퍼포먼스 디렉터, Havas Media
Havas Media의 상시 경쟁 분석에서 얻은 세 가지 시사점
경쟁사를 수작업으로 추적하는 일은 네트워크 규모에서 보이지 않는 비용입니다. 플래너의 전략 시간을 빼앗기 때문입니다. 이를 자동화하면서 SOMIN은 일상 인프라가 되었습니다.
온보딩은 리서치 문제이자 속도 문제입니다. 첫 주에 전략을 내야 한다면 첫날에 기준선이 필요합니다.
진짜 도입 신호는 가끔 쓰는 것이 아니라 의존하는 것입니다. SOMIN은 클라이언트 계약부터 전략 실행 사이의 수작업을 대체했습니다.
Havas Media 케이스 스터디 자주 묻는 질문
SOMIN을 도입하기 전 Havas Media는 어떤 어려움을 겪었나요?
SOMIN은 신규 클라이언트 온보딩에 어떻게 도움이 되나요?
Havas Media는 어떤 성과를 거두었나요?
어떤 SOMIN 모듈이 사용되었나요?
SOMIN 에이전시 고객 중 일반적인 사례인가요?
SOMIN은 실시간 경쟁사·오디언스 인텔리전스를 바로 시장에 낼 수 있는 크리에이티브 아이디어로 바꿔 주는 싱가포르의 딥테크 플랫폼으로, 일반적으로 수작업 리서치보다 13배 빠릅니다. 고객사로는 P&G, Audi, Ferrari, Gojek, Abbott, Citi, KFC, Nestlé, McDonald’s 등이 있으며 11개 이상의 시장에서 활동합니다. 에이전시 파트너로는 Dentsu, OMG, GroupM, Havas, Publicis가 있습니다.
노련한 마케터와 AI 교수가 만들었습니다. 이 연구의 방법론은 AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM, ACM TOIS에서 동료 심사를 거쳤습니다. 연구와 강연 보기.
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