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방법 및 모델: 멀티터치 어트리뷰션 가이드

5분 읽기 | 2019년 5월

멀티터치 어트리뷰션은 여러 가지 방법과 모델을 포함하는 광범위한 분야입니다. 비즈니스 요구 사항에 적합한 모델을 파악하는 것은 결과물로 무엇을 하려는지에 따라 달라집니다.

이 문서에서는 멀티터치 어트리뷰션의 기본 사항을 설명하고, 사용 가능한 방법과 모델의 차이점을 강조하며, 비즈니스에 적합한 모델을 선택하는 데 도움을 줍니다.

멀티터치 어트리뷰션이란 무엇인가요?

멀티터치 어트리뷰션은 소비자 여정의 모든 터치포인트를 고려하여 각 채널에 부분적인 기여도를 할당하는 마케팅 효과 측정 기법으로, 마케팅 담당자는 각 채널이 판매에 얼마나 큰 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

멀티터치 어트리뷰션은 소비자가 구매, 다운로드 또는 기타 이벤트를 통해 전환하기 전 첫 번째 또는 마지막 마케팅 접점에 모든 크레딧을 부여하는 기존의 규칙 기반 어트리뷰션 방식에 대한 보다 정교한 대안으로, 첫 번째 및 마지막 터치와 같은 방식을 제공합니다.

이러한 방식은 자의적으로 규칙을 적용함으로써 소비자 여정에서 모든 접점의 기여도를 정확하게 측정하지 못하여 마케터가 왜곡된 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 원인이 됩니다.

멀티터치 어트리뷰션은 전환 이벤트를 유도하는 데 미치는 영향력에 따라 마케팅 및 광고 채널과 전술 전반에 걸쳐 소비자 여정의 모든 터치포인트의 모든 요소에 알고리즘적으로 크레딧을 할당함으로써 편견을 제거합니다.

멀티터치 어트리뷰션은 다이렉트 메일, 온라인 디스플레이, 유료 검색과 같은 주소 지정이 가능한 채널에서 개별 사용자 수준의 데이터를 활용하여 원하는 비즈니스 결과에 영향을 미친 마케팅 터치포인트에 대한 핵심 성과 지표(KPI) 이벤트를 계산하고 크레딧을 할당합니다.

과거 성과에 대한 이러한 인사이트는 이미 진행 중인 캠페인뿐만 아니라 향후 캠페인에 대한 보다 효율적이고 효과적인 계획 및 최적화 결정을 내리는 데도 활용할 수 있습니다.

멀티터치 어트리뷰션 모델 선택

멀티터치 어트리뷰션 모델에는 다양한 유형이 있으며, 각 모델의 정교함 수준은 크게 다를 수 있습니다.

규칙 기반 방법은 마케터가 소비자 여정에서 하나 이상의 포인트에 크레딧을 할당하는 규칙을 정의하는 데 의존하기 때문에 주관적인 방식입니다.

이에 비해 알고리즘 방법론은 객관적이고 통계적인 모델링과 머신러닝 기법을 사용합니다. 알고리즘 모델의 결과는 마케팅 담당자가 향후 마케팅 활동을 계획하거나 최적화하는 데 도움이 되는 결과를 예측하는 데 사용될 수 있습니다.

그러나 알고리즘 모델도 예측의 정교함과 세분성 측면에서 차이가 있습니다.

어떤 방식이든 모든 멀티터치 어트리뷰션 모델은 하나 이상의 터치포인트에 KPI 이벤트(예: 전환, 리드 등)에 대한 크레딧을 할당함으로써 마케팅 담당자가 마케팅 투자의 효과를 세분화된 수준에서 파악할 수 있도록 도와줍니다.

다음은 몇 가지 일반적인 어트리뷰션 모델에 대한 개요입니다:

규칙 기반 원터치 어트리뷰션:

라스트 터치: 라스트 터치 모델에서는 소비자 여정의 마지막 터치포인트가 KPI 이벤트에 대해 100%의 크레딧을 받습니다. 이 모델은 기본 마케팅 측정 방법론으로 사용되어 왔기 때문에 마케터는 종종 이 모델을 다른 멀티터치 어트리뷰션 모델을 비교하기 위한 기준으로 사용합니다.

퍼스트 터치: 퍼스트 터치 모델에서는 소비자 여정의 첫 번째 터치포인트가 KPI 이벤트에 대해 100%의 크레딧을 받습니다. 마케터는 이 모델을 사용하여 새로운 소비자에게 처음으로 다가가 인지도를 높이기 위한 마케팅 활동을 측정하는 경우가 많습니다.

규칙 기반 멀티터치 어트리뷰션

균등 가중치: 선형 모델이라고도 하는 균등 가중치 모델에서는 소비자 여정의 모든 터치포인트가 KPI 이벤트에 대해 동일한 크레딧을 받습니다. 마케터는 이 모델을 사용하여 고려 주기가 긴 마케팅 활동을 측정하는 경우가 많으므로 소비자 여정 전반에 걸쳐 메시지를 여러 번 강조하는 것이 중요합니다. 또한 멀티터치 어트리뷰션을 처음 접하고 채널 전반의 일반적인 소비자 여정에 대한 이해가 없는 마케터에게도 좋은 출발점이 될 수 있습니다.

위치 기반: 욕조형 또는 U자형 모델이라고도 하는 위치 기반 모델에서는 소비자 여정의 첫 번째와 마지막 터치포인트가 그 사이의 터치포인트보다 더 높은 비율의 크레딧을 받습니다. 마케터는 소비자 여정 중간에 있는 '서포터' 터치포인트보다 '오프너'와 '클로저' 터치포인트를 더 많이 선호하고자 할 때 이 모델을 자주 사용합니다.

시간 감쇠: 시간 감쇠 모델에서는 소비자 여정의 마지막 터치포인트까지 이어지는 동안 신용의 비율이 점차적으로 증가합니다. 마케터는 종종 이 모델을 사용하여 프로모션 캠페인과 같이 고려 주기가 짧은 마케팅 활동을 측정합니다.

알고리즘 멀티터치 어트리뷰션

부분 어트리뷰션: 부분 어트리뷰션은 머신러닝을 사용하여 소비자 여정에서 영향력 있는 마케팅 터치포인트 및 차원(캠페인, 게재 위치, 퍼블리셔, 광고 소재, 오퍼 등)에 대해 주어진 성공 지표에 대한 부분 크레딧을 계산 및 할당하고 향후 마케팅 비용 할당을 알립니다.

마케터는 채널 및 하위 채널 수준에서 최적의 예산 할당을 파악할 수 있을 뿐만 아니라 키워드, 게재 위치, 크리에이티브 등 가장 세분화된 수준에서도 파악할 수 있습니다. 모델은 매일 수시로 재구축되므로 마케터는 캠페인이 진행되는 동안에도 최적화 결정을 내릴 수 있습니다.

증분 어트리뷰션: 증분성: 증분성은 광고 지출이 전환율에 미치는 영향력을 측정하는 척도입니다. 증분성은 예산을 할당할 위치뿐만 아니라 할당할 예산의 양을 결정할 때 가장 잘 사용됩니다.

마케터는 어떤 캠페인, 크리에이티브 및 게재 위치가 가장 실적이 좋은지, 그리고 해당 캠페인에 투자해야 하는지 여부를 결정할 수 있습니다. 또한 증분 어트리뷰션은 기존 브랜드 인지도 및 인구통계학적 요소와 같은 다른 요소도 고려하지만, 부분 어트리뷰션은 그렇지 않습니다.

어떤 모델이 가장 적합할까요?

마케터가 결과에 대한 책임이 점점 더 커지고 있는 지금, 이러한 모델은 사일로화된 채널 측정이나 전혀 측정하지 않는 것보다 낫습니다. 이러한 방법을 통해 이전에는 얻을 수 없었던 소비자 여정에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

궁극적으로 어떤 멀티터치 어트리뷰션 솔루션이 적합한지 결정하는 것은 목표, 비즈니스 요구 사항 및 마케팅 효과를 개선하기 위해 결과물을 어떻게 사용할 것인지에 따라 달라집니다.

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