Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter

마케팅 어트리뷰션에 대해 알아야 할 모든 것

요즘 소비자들은 다양한 채널, 여러 디바이스를 사용하기 때문에 상품이나 서비스를 구매하기 전에 평균 6개의 접점을 거친다. 20년 전만 해도 이 숫자는 2개에 불과했다. 이처럼 3배나 복잡해진 소비자 여정을 잘 매핑해서 마케팅 노력을 집중해야 할 채널을 정확히 파악해야 성과를 높일 수 있다. 바로 여기가 마케팅 어트리뷰션이 필요한 지점이다.

 

마케팅 어트리뷰션이란 무엇인가?

마케팅 어트리뷰션(marketing attribution)은 고객 여정에서 어떤 채널, 접점 또는 캠페인이 구매 또는 의도한 행동을 유도하는지 파악하는 기술이자 과학이다.

이를 위해 기여 모델을 사용할 수 있다. 기여 모델링(attribution modeling)은 인앱 광고에서부터 소셜 미디어, 이메일 캠페인에 이르기까지 각 마케팅 활동에 할당할 가치(value) 또는 기여도(credit)를 결정하는 데 도움이 되는 일련의 체계를 의미한다.

구글 애널리틱스(Google Analytics), 페이스북 픽셀(Facebook Pixel) 등의 관련 플랫폼에 픽셀 및 전환 추적을 설정하여 고객의 디지털 이동 경로를 추적하는 것이다. 특히, 깨끗하고 완전한 데이터를 우선시하는 UTM 태깅 및 추적이 가능한 일관된 시스템을 갖추는 것이 중요하다.

 

마케팅 어트리뷰션이 중요한 이유

마케팅 어트리뷰션은 고객이 여러 채널 및 접점에서 브랜드에 참여하는 방식을 보다 명확하게 보여준다. 각각에 일정한 전환 가치를 부여함으로써 마케팅 노력을 집중하고 예산을 투입할 최적의 채널 또는 접점을 결정하는 데 도움을 준다.

마케팅 어트리뷰션을 구현하기는 쉽지 않고, 가치를 할당하는 완벽한 모델은 없기 때문에 100% 정확하다고 할 수도 없다. 그러나 마케팅 조합을 최적화하고, 의사결정을 개선하여 투자수익을 극대화하기 위해서는 반드시 실행해야 할 중요한 활동이다.

 

다양한 유형의 마케팅 어트리뷰션 모델 및 작동 원리

하나의 접점에만 가치를 부여하는 기본 싱글 터치 모델부터 데이터, 복잡한 알고리즘, 머신러닝을 통합하는 고급 모델에 이르기까지 다양한 유형의 어트리뷰션 모델이 있다.

다음에서 가장 일반적으로 사용되는 단일 및 다중 소스 마케팅 어트리뷰션 모델 5가지와 각각의 작동 원리 및 장단점에 대해 알아보자.

1. 퍼스트 터치 어트리뷰션 모델

첫 번째 클릭 또는 첫 번째 상호작용 어트리뷰션 모델이라고도 하는 퍼스트 터치(first-touch) 어트리뷰션 모델은 단일 소스 어트리뷰션의 한 형태이다. 이 모델에서는 고객이 참여하거나 교류한 첫 번째 채널 또는 메시지에 모든 가치와 기여도를 할당한다.

예를 들어, 전환 고객이 오가닉 검색 또는 다이렉트 마케팅 캠페인을 통해 먼저 브랜드와 상호작용했다면 해당 채널 또는 캠페인에 기여도의 100%를 부여한다.

이 유형은 브랜드와의 연결을 창출하는 데 가장 효과적인 활동이 무엇인지 알 수 있어 가망고객 발굴에 중점을 둔 마케터에게 유용하다. 그러나, 한 채널만 우선시하고 다른 모든 채널은 무시한다는 단점이 있다.

2. 라스트 터치 어트리뷰션 모델

마지막 클릭 또는 마지막 상호작용 어트리뷰션 모델이라고도 하는 라스트 터치(last-touch) 어트리뷰션 모델 또한 단일 소스 어트리뷰션의 한 형태이다. 이 모델에서는 모든 가치 또는 기여도를 최종 구매 직전의 마지막 접점에 부여한다. 대부분의 마케터가 사용하는 모델이며, 구글 애널리틱스의 기본 설정값이기도 하다.

가령 고객의 마지막 접점이 페이스북의 리타겟팅 광고였다면 해당 캠페인이 100%의 기여도를 인정받고, 다른 채널은 0의 기여도를 인정받는다.

구매 주기가 짧고, 접점의 개수가 적으며, 전환을 목표로 한다면 라스트 터치 어트리뷰션 모델이 좋은 선택이다. 그러나 퍼스트 터치 어트리뷰션 모델과 마찬가지로 다른 모든 상호작용의 가치를 무시하고 오로지 마지막 채널의 기여도만 인정하는 단점이 있다.

3. 선형 어트리뷰션 모델

선형(linear) 어트리뷰션 모델은 다중 터치 어트리뷰션 모델로서, 최종 전환에 대한 기여도를 각각의 채널에 부여한다. 고객 여정의 어느 위치에 있든 고객이 상호작용하는 각 접점에 동일한 가중치와 기여도를 부여해야 한다.

즉, 고객 여정에 블로그, 검색 광고, 이메일 캠페인 및 인앱 광고가 포함된 경우 이 4가지 접점 각각에 25%의 가치가 할당된다.

선형 어트리뷰션 모델은 보다 균형 잡힌 시각을 제공하고 마케터가 상호 연결된 전략을 개발하는 데 도움이 되지만, 가장 효과적인 채널을 부각시키지 못한다. 이는 어떤 접점은 마땅히 받아야 할 것보다 더 많은 가치를 인정받고, 또 어떤 접점은 그 가치를 충분히 인정받지 못한다는 것을 의미한다.

4. U자형 어트리뷰션 모델

위치 기반 어트리뷰션 모델이라고도 알려진 U자형(u-shaped) 어트리뷰션 모델은 첫 번째와 마지막의 두 가지 핵심 접점에 우선 순위를 부여한다. 그러나 다른 접점도 고려한다.

가령 잠재고객이 먼저 구글 검색을 통해 상호작용을 시작한 다음, 인스타그램 페이지를 보고 이메일 뉴스레터에 가입했다면 첫 번째와 마지막 접점은 40%의 가치를 받고, 두 번째 접점은 나머지 20%의 가치를 인정 받게 된다.

U자형 어트리뷰션 모델 또한 다중 터치 어트리뷰션 모델의 하나이므로 고객 여정에 접점이 여러 개일 경우 사용하면 좋다. 그러나 첫 번째와 마지막 접점이 가장 가치 있다는 가정에 기반하는데, 현실은 그렇지 않을 수도 있다는 사실에 주의해야 한다.

5. 사용자 지정 어트리뷰션 모델

사용자 지정 또는 알고리즘 어트리뷰션 모델은 비즈니스, 산업, 채널 및 일반적인 구매 행태에 맞게 사용자 정의되는 모델이다. 이 모델에서는 사용자 지정 모델을 통해 고유한 기여 가중치 또는 가치를 할당한다.

기술적으로 상당한 양의 데이터가 필요하고 문제를 해결하고 미세 조정하는 데 많은 시간이 소요되기 때문에 설정하기 어려울 수 있다. 그러나 전환을 주도하는 요소에 대한 가장 미묘한 차이를 파악할 수 있도록 하기 때문에 최고의 모델이라고 할 수 있다.

사용자 지정 어트리뷰션 모델은 구매 주기가 길고 과거 데이터를 많이 가지고 있는 브랜드에 가장 적합하다. 머신러닝이 그 데이터를 사용하여 다양한 접점에 가중치를 더 정확하게 분배할 수 있다.

 

점점 더 많은 채널이 마케팅 믹스에 투입됨에 따라 고객 만족도와 매출 성장을 유지하는 데 있어 마케팅 어트리뷰션의 역할이 더욱 중요해질 것이다. 어떤 모델이 가장 좋은지 정확히 말하기는 어렵지만 비즈니스에 대한 접근 방식을 조정하고 데이터를 최대한 활용하면 마케팅 어트리뷰션을 통해 최선의 효과를 기대할 수 있다.

 

* 보다 정확한 고객 여정 지도를 개발하는 방법에 대해 자세히 알아보고자 하시면 문의를 남겨주세요. 맞춤 상담을 제공해드립니다.

 

 

애피어에 문의하세요!

문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선할 수 있는 방법을 찾을 수 있도록 안내해드리겠습니다.

다른 최신 포스트도 둘러보세요!

인공지능(AI)을 통한 진정한 의미의 개인화로 인간적인 마케팅 자동화 구현

마케팅 자동화는 마케팅의 판도를 완전히 바꾸고 있다. 마케팅 업무 및 프로세스를 실행하고 관리하고 자동화할 수 있게 되면서 많은 시간을 절약할 수 있게 된 것은 물론, 한층 개인화된 고객 인게이지먼트로 투자에 대한 수익률을 높이고 있다. 자동화를 통하면 개인화를 대규모로 구현할 수 있는 장점이 있지만, 잘 못 구현하면 인간미 없는 일반적인 커뮤니케이션에 그칠 수 있다. 인간적 감성을 잃지 않고 동시에 개인화된 메시지로 더 많은 고객에게 도달할 수 있는 방법은 없을까? 첨단 기술 세계에서 인간적인 터치가 여전히 필요한 이유 P&S Intelligence의 보고서에 따르면 아시아태평양 지역에서 마케팅 자동화에 대한 지출은 2023 년 미화 70억 달러에 달할 것으로 보인다. 뱅킹, 금융 서비스 및 보험 업계에서의 지출 확대가 가장 크고, 그 뒤를 이어 리테일, 제조, 및 호스피탈리티(여행 및 숙박) 업계가 많이 도입할 것으로 예측된다. 가장 일반적으로 자동화를 활용하는 작업에는 이메일 마케팅, 기초적인 인구통계정보 기반 타겟팅, 그리고 맞춤형 웹 및 랜딩 페이지, 소셜 미디어 게시물 및 광고 캠페인과 같은 다이나믹 콘텐츠를 사용한 개인화가 포함된다. 생일 또는 뉴스레터 구독을 신청한 날 고객에게 발송되는 이메일, 최근의 온라인 활동에 대한 응답으로 표시되는 소셜 광고, 과거 행동을 기반으로 특정 제품을 홍보하는 웹 페이지 등이 모두 그 사례에 해당된다. 자동화 도구를 통해 활성화된 이러한 이벤트 및 행동 기반 메시지는 한층 더 개인화된 경험을 제공하도록 설계됐다. 아이러니한 점은 사람이 하던 일을 기계로 대체하면서

앱 설치 확대를 위해 소셜 미디어 및 검색 광고를 향상시키는 방법

전 세계적으로 모바일 사용이 계속 증가하고 있다. 이처럼 증가 일로에 있는 모바일 사용자들의 참여를 유도하기 위해서는 스마트폰의 앱을 활용하는 방법이 가장 효과적일 것이다. 하지만 소비자들을 설득시켜 우선 앱을 다운로드 받도록 해야 한다. 인공지능(AI)을 통한 예측 기반 고객 세분화와 키워드 타겟팅을 활용하여 검색 또는 소셜 미디어 광고를 진행하면 좋은 성과를 기대할 수 있다. 모바일 앱의 인기는 그 어느 때보다 높고, 당분간 그 인기는 사그라지지 않을 것으로 보인다. 앱애니(App Annie)에 따르면 연간 모바일 앱 다운로드 수는 2018년 2천50억 건에서 2022년에는 2천580억 건까지 25% 이상 증가할 것으로 예상된다. 코로나19의 영향으로 앱 내 소비자 지출 또한 2020년 2분기에 270억 달러로 사상 최고치를 기록했다. 앱을 통한 매출 또한 비슷한 상승 추세를 보이고 있다. 앱스플라이어(AppsFlyer)에 따르면 글로벌 앱 설치 광고 지출액이 2019년 578억 달러에서 2022년 1180억 달러로 두 배 이상 증가할 것이라고 한다.   앱 설치 광고 지출액 증가의 주된 요인 불과 3년 만에 두 배 이상 성장을 달성할 수 있는 원동력은 시장 경쟁이다. 브랜드들은 개인화된 고객 참여를 제공하고 전환율을 높이기 위해 각자 나름의 방식으로 노력하고 있으며, 사실상 모바일 앱은 이를 달성하기 위한 가장 좋은 채널이라고 할 수 있다. 앱애니의 최신 동향 자료를 보면 2020년 2분기 모바일 앱 사용량이 전년 동기 대비 40% 급증한 것으로 나타났다. 앱 설치 광고 지출액이 지속적으로 증가하는 데는 몇 가지 다른

회귀분석 기법의 5가지 일반 유형과 각각의 활용 방법

회귀분석은 데이터 분석에 사용되는 매우 강력한 머신러닝 도구이다. 어떻게 작동하는지, 주요 유형에는 어떤 것들이 있는지, 그리고 비즈니스에 어떤 도움을 주는지 알아보자.   머신러닝에서 회귀분석의 의미 회귀분석은 종속 변수(목표)와 하나 이상의 독립 변수(예측 변수라고도 함) 간의 미래 사건을 예측하는 방법이다. 예를 들면, 난폭운전과 운전자에 의한 교통사고 총 건수 사이의 상관관계를 예측하거나 비즈니스 상황에서는 특정 금액을 광고에 사용했을 때와 그것이 판매에 미치는 영향 사이의 관계를 예측하는 데 사용할 수 있다. 회귀분석은 머신러닝의 일반적인 모델 중 하나이다. 회귀분석 모델은 수치적 가치를 추정한다는 측면에서 관측치가 어느 범주에 속하는지를 식별하는 분류 모델과 다르다. 회귀분석은 예측, 시계열 모델링 및 변수 간 인과관계 발견 등에 주로 사용된다.   회귀분석이 중요한 이유 회귀분석은 실제 응용 프로그램에서 넓게 활용되고 있다. 연속 숫자를 포함하는 모든 머신러닝 문제 해결에 필수적이며, 여기에는 다음을 비롯한 많은 예가 포함된다: · 금융 관련 예측(주택 가격 또는 주가) · 판매 및 프로모션 예측 · 자동차 테스트 · 날씨 분석 및 예측 · 시계열 예측 회귀분석은 두 개 이상의 변수 사이에 유의미한 관계가 존재하는지 여부를 알려줄 뿐만 아니라 그 관계성에 대한 보다 구체적인 정보를 제공할 수 있다. 특히, 여러 변수가 종속 변수에 미치는 영향의 강도를 추정할 수 있다. 만약 한 변수(가령 가격)의 값을 변경하면 회귀분석을 통해 종속 변수(판매)에 어떤 영향을 미칠지 알 수 있다. 기업은 회귀분석을 사용하여 여러 척도로 측정된

    저희가 도와드리겠습니다

    문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선하는 데 도움될 AI 솔루션을 자세히 안내드리겠습니다