마케팅은 과학인 동시에 예술입니다. 판매를 위해서는 창의성이 필요하고, 수익성을 유지하기 위해서는 수학이 필요합니다. 이는 “Just Do It”이라는 문구를 생각해내는 것과, 그 브랜드 인지도를 활용하여 매출을 창출하는 것의 차이와 같습니다.
AdTech의 발전 덕분에 마케팅 담당자는 Netflix부터 주유소 화면에 이르기까지 그 어느 때보다 다양한 방식으로 메시지를 전달할 수 있게 되었습니다. 하지만 마케팅 예산을 다음 트렌드에 쏟아붓기 전에, 캠페인 성과를 측정하는 방법을 먼저 이해해야 합니다. 실제로 현재 마케팅 어트리뷰션 툴을 사용하고 있는 기업은 절반 수준에 불과하며, 두 기업 중 한 기업은 추측에 의존하고 있는 실정입니다. 본 가이드를 통해 마케팅 어트리뷰션의 정의와 중요성, 다양한 방법론, 그리고 광고를 효과적으로 측정하는 방법 등 마케팅 어트리뷰션에 대해 알아야 할 모든 것을 알아봅니다.
마케팅 어트리뷰션은 어떤 마케팅 채널과 캠페인이 매출, 전환 및 기타 목표를 견인하고 있는지 판단하여 ROI의 정확한 그림을 제공하는 프로세스입니다. 즉, 옥외 광고부터 Google Ads 캠페인에 이르기까지 모든 마케팅 활동의 실제 임팩트를 측정할 수 있음을 의미합니다.
마케팅 어트리뷰션은 어떤 마케팅 채널과 캠페인이 매출, 전환, 기타 목표를 유도하는지 결정하는 과정입니다. 모든 고객 여정은 방대한 범위의 온·오프라인 광고 터치포인트를 아우르며, 전환 과정에서 각 터치포인트가 수행한 역할을 파악하는 것은 정확한 ROI 그림을 구축하는 데 필수적입니다.
앱스플라이어와 같은 마케팅 어트리뷰션 솔루션을 사용하면 모든 마케팅 활동의 실제 임팩트를 측정할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 여정을 깊이 있게 이해하고, 이들이 거치는 경로를 최적화하여 자체적인 수익을 높일 수 있습니다. 효과적인 어트리뷰션이 없다면 마케팅 예산을 어떻게, 어디에, 언제 지출해야 할지 결정할 때 본질적으로 어둠 속에서 운영하는 것과 다름없습니다.
두 가지 모두 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 데 필수적이지만, 어트리뷰션과 측정은 서로 다른 것을 설명합니다.
마케팅 어트리뷰션은 사용자 여정 내의 각 터치포인트와 채널이 전환에 얼마나 기여했는지 확인합니다. 어트리뷰션은 각 터치포인트에 가중치를 부여할 수 있으며, 이를 통해 마케팅 담당자는 어떤 채널이 가장 효과적인지 파악할 수 있습니다.
마케팅 측정은 노출 수, 클릭률(CTR), 전환, 투자 수익률(ROI), 광고 수익률(ROAS)과 같은 수치로 그 임팩트를 정량화하여 마케팅 캠페인의 효과를 평가합니다.
요약하자면, 마케팅 어트리뷰션은 각 터치포인트가 사용자 여정에 어떻게 기여하는지 결정하는 반면, 마케팅 측정은 메트릭을 통해 마케팅 캠페인의 성과를 정량화합니다.
특히 모바일 마케팅 담당자에게는 여러 디바이스와 플랫폼에 걸쳐 사용자 인게이지먼트를 측정함으로써 어떤 마케팅 활동과 터치포인트가 앱 설치를 견인하고 있는지 파악하는 것이 필수적입니다.
어트리뷰션이 마케팅 툴킷에 포함되어 있지 않다면 중요한 정보를 놓치고 있는 것이며, 예산을 낭비하고 있을 가능성이 있습니다. 어트리뷰션이 중요한 이유는 다음과 같습니다.
마케팅 어트리뷰션은 마케팅 활동에 수많은 이점을 가져다주며, 캠페인을 최적화하는 방법에 대해 데이터에 기반한 더 스마트한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
앱스플라이어와 같은 마케팅 어트리뷰션 솔루션을 사용할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.
마케팅 어트리뷰션은 사용자의 구매 여정 전반에 걸쳐 마케팅 캠페인의 기여도를 측정하는 핵심 요소입니다. 이를 통해 최종 전환을 견인하는 채널과 캠페인뿐만 아니라, 퍼널의 다른 단계에서 구매 결정을 내리는 데 기여하는 채널과 캠페인에도 리소스를 배분할 수 있습니다. 이러한 조감도를 통해 단기적인 성과에만 공격적으로 집착하기보다 더욱 전략적으로 예산을 배분할 수 있습니다.
마케팅 부서와 영업 부서의 영역은 점점 더 겹치고 있으며, 때로는 두 부서를 합쳐 ‘스마케팅(smarketing)’이라고 부르기도 합니다. 어트리뷰션은 전체 구매 프로세스에 대해 데이터에 기반한 균형 잡힌 접근 방식을 제공할 수 있기 때문에, 마케팅 팀과 영업 팀은 매출에 대한 자신들의 기여도를 더욱 명확하게 이해하게 됩니다.
어트리뷰션은 캠페인의 어떤 요소가 가장 효과적인지(또는 가장 효과가 없는지) 강조할 뿐만 아니라, 상호작용 이력과 행동을 기반으로 사용자 세그먼트에 대한 인사이트도 제공합니다. 어트리뷰션 데이터는 특정 광고 캠페인에 노출된 후 특정 세그먼트가 모바일 앱과 어떻게 상호작용하는지, 또는 해당 캠페인이 사용자 리텐션에 어떤 영향을 미치는지 밝혀낼 수 있습니다.
마케팅의 다른 많은 분야와 마찬가지로, 마케팅 어트리뷰션에도 모든 경우에 일률적으로 적용할 수 있는 정답은 없습니다. 이 방식은 많은 이점을 제공하지만, 고려해야 할 단점과 피해야 할 흔한 실수도 존재합니다.
이제 마케팅 어트리뷰션의 몇 가지 어려움과 단점을 살펴보겠습니다.
마케팅 어트리뷰션은 강력한 전략이지만, 효과적으로 구현하기에는 복잡합니다. 업계가 더 강력한 프라이버시 및 데이터 보호 방향으로 이동함에 따라 이러한 복잡성은 더욱 커졌습니다. 마케팅 담당자가 성과 측정에 필요한 데이터에 계속 접근할 수 있도록 하려면, 기업은 진화하는 규제 프레임워크에 발맞출 수 있는 강력한 마케팅 기술과 철저한 데이터 거버넌스의 조합이 필요합니다. 모바일 측정 파트너(MMP)와 협력하는 것은 이러한 복잡한 프라이버시 규제의 미로를 헤쳐 나가는 한 가지 방법입니다.
디지털 캠페인은 측정하기가 훨씬 수월하지만, 옥외 빌보드 광고와 같은 캠페인의 임팩트까지 함께 녹여내려고 할 때는 데이터가 파편화될 수 있습니다. 크로스 디바이스 행동은 더 길고 복잡한 사용자 여정에서 도전을 제기할 수 있습니다. 또한 캠페인을 측정할 플랫폼이 너무 많다 보니 통일된 네이밍이나 데이터 구조가 존재하지 않아, 데이터 취합과 리포팅이 복잡해질 수 있습니다.
모든 기업에 효과적인 단일 어트리뷰션 접근법은 없습니다. 다양한 유형의 어트리뷰션 모델은 나중에 다루겠지만, 각 접근법은 나름의 이점과 단점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 싱글 터치 모델은 확실히 더 직관적이지만 첫 번째와 마지막 터치포인트의 임팩트를 과대평가할 위험이 있습니다.
마케팅 어트리뷰션은 세심한 계획과 강력한 전략적 방향성을 필요로 합니다. 마케팅 어트리뷰션을 처음 접하신다면, 다음과 같이 흔히 발생하는 함정들을 피해야 합니다.
Google Ads와 같은 플랫폼은 어떤 광고 크리에이티브가 가장 많은 전환을 유도했는지에 따라 성공 여부를 측정하는 경우가 많으며, 이는 마케팅 담당자가 광고 캠페인을 매우 선형적인 방식으로 바라보게 만듭니다. 하지만 어트리뷰션은 전체적인 그림을 이해하는 것이 핵심이며, 각 노출이 최종 전환에 어떻게 기여했는지에 대해 균형 잡힌 해답을 제공합니다. 전환율이 가장 높은 광고 크리에이티브에 예산을 집중하고 싶은 유혹이 생길 수 있지만, 그 지점까지 도달하도록 이끌어준 이전 광고들의 임팩트를 이해하는 것도 똑같이 중요합니다.
광범위한 마케팅 채널을 다룰 때 데이터를 수집하고, 리포트를 취합하며, 캠페인을 효과적으로 측정하는 것은 어려운 일입니다. 마케팅 담당자에게는 이 모든 데이터를 보관할 안전하고 확실한 저장 공간도 필요하지만, 대규모 어트리뷰션 데이터 세트를 효과적으로 정리할 수 있는 구조도 필요합니다. 데이터가 사일로화되면 마케팅 활동을 최적화하는 역량이 크게 저해될 수 있습니다.
구매 주기는 사용자 세그먼트, 제공하는 제품, 가격 책정, 시기에 따라 달라집니다. 그렇기 때문에 어트리뷰션을 측정할 때 비즈니스 상황에 맞는 합리적인 기간을 설정하는 것이 중요합니다. 측정 윈도우가 너무 짧으면 전체적인 그림을 그리지 못할 수 있고, 반대로 너무 길면 효과가 없는 캠페인에 과도한 기여도를 부여하게 될 수 있습니다.
기업들은 사용자 여정에 있는 모든 다양한 터치포인트에 기여도를 배분하기 위한 기술로 마케팅 어트리뷰션 모델을 활용합니다. 만약 사용자가 어떤 제품의 TV 광고를 보고, 그 브랜드의 소셜 게시물에 참여한 다음, 오프라인 매장에서 제품을 구매했다면 어떤 터치포인트가 매출에 대한 가장 큰 기여도를 인정받아야 할까요? 어트리뷰션 모델은 기업들이 이 질문에 답할 수 있게 해줄 뿐만 아니라, 최종 매출 수치를 높이기 위해 필요한 조정과 최적화를 진행할 수 있도록 돕습니다.
지금까지 어트리뷰션의 기본 개념을 살펴보았으니, 이제 다양한 접근 방식에 대해 이야기해 보겠습니다. 크게 두 가지 관점이 존재하는데, 바로 싱글 터치 어트리뷰션과 멀티 터치 어트리뷰션입니다.
싱글 터치 어트리뷰션은 첫 번째 상호작용이든, 마지막 상호작용이든, 혹은 리드가 생성된 지점이든 관계없이 단 하나의 터치포인트에 100%의 기여도를 배분합니다.
이 모델은 사용자가 처음 본 광고를 기반으로 구매를 진행했다고 가정합니다. 이후에 어떤 광고들을 접했는지와 무관하게, 첫 번째 터치포인트에 모든 기여도를 부여합니다.
예시:
내가 어떤 모바일 게임의 YouTube 프리롤 광고를 봅니다. 그 후 Instagram 광고를 몇 번 보게 됩니다. 결국 Facebook 광고를 클릭하여 게임을 다운로드합니다. 퍼스트 터치 어트리뷰션은 YouTube 프리롤 광고에 모든 기여도를 부여합니다.
사용자가 구매를 진행하기 전에 상호작용을 한 마지막 광고에 모든 기여도를 부여합니다. 이 모델은 이전에 거쳐 간 그 어떤 광고에도 기여도를 인정하지 않습니다.
예시:
모바일 게임의 YouTube 광고를 발견합니다. 이어 블로그에 게재된 일련의 광고들에 노출됩니다. 최종적으로는 프로모션 이메일 내 링크를 클릭하여 게임을 설치합니다. 최종 기여 어트리뷰션 모델에서는 이메일이 모든 기여도를 인정받게 됩니다.
뉴스레터 구독을 위해 이메일 주소를 입력하는 것과 같이, 리드를 확보한 터치포인트에 모든 기여도를 부여합니다.
예시:
새로운 모바일 게임의 일련의 Instagram 광고에 노출됩니다. 그러나 이후 게임의 웹사이트를 방문하여 프로모션 이벤트 참여를 위해 개인 정보를 입력합니다. 잠재고객 전환 기여 모델에서는 이 웹사이트가 모든 기여를 인정받게 됩니다.
이 모델은 사용자가 전환하기 전에 클릭한 마지막 채널에 100%의 기여도를 부여하고, 직접 유입(다이렉트 트래픽)의 기여도는 모두 제외합니다. 이는 웹사이트 URL이나 AppStore 페이지를 직접 입력하여 들어오는 사람은 이미 전환되었으며 구매 여정에서 충분히 진전된 상태라고 가정하기 때문입니다.
예시:
Hulu에서 콘텐츠를 보다가 광고에 노출됩니다. 이후 스마트폰에서 해당 웹사이트 URL을 직접 입력해 접속한 뒤 구매를 완료합니다 최종 비직접 기여 어트리뷰션 모델에서는 Hulu 광고가 모든 기여를 인정받게 됩니다.
멀티 터치 어트리뷰션은 사용자가 구매 여정 동안 인게이지한 여러 터치포인트에 각기 다른 가중치와 가치를 부여합니다. 싱글 터치 어트리뷰션과 달리 이 방식은 모든 마케팅 캠페인의 기여도를 더 종합적으로 보여주지만, 측정하기가 훨씬 더 복잡합니다. 다음은 가장 일반적인 멀티 터치 어트리뷰션의 유형들입니다.
이 모델에서는 사용자가 마주한 모든 터치포인트에 동일한 기여도를 부여합니다. 이는 모든 광고가 사용자를 전환하도록 설득하는 데 동일한 영향력을 가졌다고 가정합니다.
예시:
영화관에서 상영 전 광고를 보다가 한 피트니스 앱을 인지합니다. 이후 YouTube와 모바일 게임, 그리고 신문에서 해당 앱의 광고를 차례로 접합니다. 결국에는 Instagram 광고를 클릭하여 앱을 설치합니다. 선형 기여 모델을 적용하면 이 모든 터치포인트가 유효한 기여도를 똑같이 나누어 갖게 됩니다.
이 모델은 전환에 더 가까운 터치포인트에 더 많은 가중치를 부여하며, 이는 오래된 인터랙션일수록 최근에 발생한 것보다 영향력이 더 적다고 가정합니다.
예시:
새로운 모바일 게임의 YouTube 광고에 10차례 노출됩니다. 그리고 이 10번째 광고를 본 직후 게임을 설치합니다. 이 경우 전환이 일어난 시점과 가장 인접한 광고들이 가장 높은 가중치를 가져가며, 초기에 접했던 몇 개의 광고는 기여도를 거의 혹은 아예 인정받지 못합니다.
이 모델에서는 첫 번째와 마지막 터치포인트에 가장 많은 기여도를 부여하고, 그 사이에 일어난 인터랙션에도 기여도를 조금씩 부여합니다. 이는 퍼스트 터치나 라스트 터치 어트리뷰션에 비해 더 균형 잡힌 접근 방식입니다.
예시:
Facebook 광고로 특정 브랜드를 처음 접한 후, 여러 과정을 거쳐 결국 YouTube 광고를 통해 전환에 이릅니다. 중간 과정에서는 스트리밍 서비스와 모바일 게임, 웹 브라우징 등을 통해 수많은 광고를 접했습니다. 이때 최초 유입 경로인 Facebook 광고와 최종 전환 경로인 YouTube 광고가 가장 높은 기여도를 인정받고, 중간 지점의 터치포인트들은 남은 기여도를 균등하게 나누어 갖게 됩니다.
U자형 어트리뷰션과 유사하게, W자형 어트리뷰션은 첫 번째와 마지막 터치포인트에 가장 많은 기여도를 부여하고, 여기에 세 번째 요소인 기회 창출 터치포인트를 추가하여 기여도를 부여합니다. 그 외 나머지 터치포인트들은 기여도를 동일하게 나누어 가집니다.
이 모델은 개별 인터랙션의 효과에 따라 전체 사용자 여정에 걸쳐 있는 서로 다른 터치포인트에 각기 다른 가중치를 부여합니다. 이는 더 전체적인 뷰를 제공하지만, 실행하기에 가장 어렵기도 합니다.
이 접근 방식은 비즈니스 니즈나 개별 캠페인 목표에 따라 여러 멀티 터치 모델을 조합하여 활용하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 새로운 모바일 게임에는 W자형 어트리뷰션 방식을 적용하는 반면, 바이럴이 된 앱에는 타임 디케이 모델을 사용할 수 있습니다.
이제 모든 유형의 어트리뷰션 모델을 알게 되었으니, 이를 효율적으로 사용하는 방법에 대해 논의해 보겠습니다.
선택할 수 있는 어트리뷰션 모델이 너무나 많은 상황에서, 어떻게 나에게 가장 적합한 모델을 고를 수 있을까요? 시작하기 좋은 방법은 현재 진행 중인 마케팅 캠페인을 점검하는 것입니다. 어떤 모델이 가장 적합한지 더 잘 판단할 수 있도록 도와줄 몇 가지 고려 사항을 소개합니다.
선택할 수 있는 모델이 매우 다양합니다. 그중에서 나에게 가장 잘 맞는 모델을 어떻게 골라야 할까요? 먼저 마케팅 캠페인을 점검해 보는 것이 좋습니다. 가장 적절한 모델을 결정하는 데 도움이 될 몇 가지 고려 사항은 다음과 같습니다.
사용자의 여정을 상세히 그려보는 것은 나에게 맞는 어트리뷰션 모델을 선택하기 위해 필수적입니다. 브랜드를 처음 인지하는 시점부터 구매가 이루어지는 순간, 혹은 그 이후까지 사용자의 구매 여정이 얼마나 복잡한지가 어떤 어트리뷰션 모델이 가장 잘 맞을지 결정하는 핵심 요인이 됩니다.
어떤 어트리뷰션 모델은 특정 채널에서 다른 채널보다 더 효과적으로 작동하므로, 마케팅 활동의 채널 믹스를 고려하는 것이 중요합니다. 또한 타겟 오디언스의 디바이스 믹스(모바일, 웹부터 PC, 콘솔에 이르기까지 모든 종류)도 계산에 넣어야 합니다. 사용자는 온라인과 오프라인 터치포인트를 통해 브랜드와 인터랙션하게 되며, 여러분은 이러한 인터랙션이 어디서 발생하든 그 영향력을 측정할 수 있기를 원할 것입니다.
효과적인 마케팅 어트리뷰션 전략을 실행하는 것은 여러분이 활용할 수 있는 툴, 예산, 테크 스택에 달려 있습니다. 어떤 마케팅 채널은 종합적인 측정 툴을 제공하지만, 다른 채널들은 더 제한적일 수 있습니다. 여러분의 예산과 현재 테크 스택에 따라 무엇이 가능하고 불가능한지 판단할 수 있습니다. 하지만 일반적인 원칙으로서, 한정된 예산으로 구현한 어트리뷰션이라도 어트리뷰션이 전혀 없는 것보다는 낫다는 점을 명심하세요.
보유한 툴 스택 외에도, 이용 가능한 데이터를 신뢰할 수 있는지가 매우 중요합니다. 정교한 어트리뷰션 모델을 구현하려면 안전한 데이터 스토리지가 필요하며, 여러 터치포인트에 걸친 정확성을 확보하기 위해 앱스플라이어와 같은 모바일 측정 파트너(MMP)와 협업하는 것이 필요할 수 있습니다.
모바일 측정 파트너(MMP)로도 잘 알려진 어트리뷰션 파트너는 여러 플랫폼에서 마케팅 캠페인을 정확하게 어트리뷰션하도록 도와줄 수 있습니다. 선택할 수 있는 파트너사가 매우 다양한 상황에서, 나에게 맞는 MMP를 선택하기 전에 고려해야 할 몇 가지 요소를 소개합니다.
선택지를 좁히는 첫 번째이자 가장 쉬운 방법은 사용하려는 모든 플랫폼, 채널, 광고 네트워크, 툴, 디바이스의 측정을 해당 MMP가 지원하는지 확인하는 것입니다.
MMP가 리포팅의 정확성을 어떻게 보장하는지 살펴보세요. 사용자 레벨 데이터에 대한 인사이트를 어떻게 제공하나요? 유연한 어트리뷰션 윈도우를 가지고 있나요? 지속적인 개인정보 보호 환경 변화에 어떻게 대처하고 있나요? 또한 결과를 어떻게 리포팅하는지 확인하세요. 쉽게 확인하고 분석할 수 있는 사용자 친화적인 대시보드를 제공하나요?
3. 확장성
여러 채널에서 대규모 캠페인을 동시에 집행할 때, 여러분은 막대한 양의 데이터를 다루게 됩니다. 비즈니스가 성장함에 따라 데이터의 정확성과 개인정보 보호 수준을 그대로 유지하면서 함께 확장할 수 있는 MMP를 찾으세요. 개인 식별 정보(PII)를 노출하지 않고도 데이터를 검증할 수 있는 데이터 클린룸이나, 여러 데이터 소스에서 검증된 퍼스트 파티 데이터 풀을 사용하는 MMP를 선택하는 것이 좋습니다.
4. 고객 지원 및 신뢰성
해당 MMP가 24시간 연중무휴 지원을 제공하는 전담 고객 성공 팀을 보유하고 있나요? 신뢰할 수 있는 추천사나 긍정적인 고객 피드백이 있나요? 다양한 시간대와 문화권에 걸친 글로벌 비즈니스를 지원하나요? 안정적인 업타임을 유지하고 있나요? 우수한 고객 서비스를 제공한다는 그들의 주장을 실제로 뒷받침할 수 있는지 확인하려면 MMP를 고려할 때 이러한 질문들을 반드시 던져보아야 합니다.
앱스플라이어를 MMP로 선택하면 고도화된 프로드 방지 기능, 캠페인 성과에 대한 상세한 인사이트, 미디어 비용 및 ROI 극대화를 위한 모든 핵심 지표에 대한 투명성과 함께 위의 모든 사항을 보장받을 수 있습니다.
이제 나에게 맞는 어트리뷰션 모델을 실제로 어떻게 구현해야 하는지 궁금하실 것입니다. 시작하기 좋은 단계를 소개합니다.
가장 중요한 핵심 KPI를 결정하는 것부터 시작하세요. 사용자 획득이 최우선 과제라면 생애가치(LTV) 대신 전환율을 측정할 수 있습니다. 최우선 KPI 리스트를 작성하면 올바른 방향을 잡을 수 있습니다.
2. 적절한 어트리뷰션 모델 선택하기
라스트 클릭, 퍼스트 터치, 타임 디케이, 풀패스 등 어떤 어트리뷰션 모델 또는 어트리뷰션 모델의 조합이 나에게 가장 적합한지 결정하세요.
3. 툴 스택 구축하기
캠페인을 수집하고 측정하기 위해 어떤 분석 툴, MMP, 측정 방식을 도입해야 하는지 결정하세요.
4. 우수한 데이터 상태 유지하기
작업에 사용할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터 세트가 확보되었는지 데이터를 점검하세요. 데이터 위생 상태가 불량하면 치명적인 오판과 예산 낭비로 이어질 수 있습니다. 정기적으로 데이터를 검증하고 분석 플랫폼이 올바르게 작동하는지 확인하세요.
활용할 수 있는 채널은 점점 더 많아지고 마케팅 예산에 대한 압박은 더욱 거세지면서, 고품질 어트리뷰션에 대한 필요성은 커질 수밖에 없습니다. 그렇다면 미래에는 어떤 일이 기다리고 있을까요? 몇 가지 핵심 트렌드를 살펴보겠습니다.
Apple의 ATT 정책과 쿠키리스 브라우저를 향한 Google의 변화가 마케터들의 어트리뷰션 접근 방식을 바꾸어 놓고 있다는 점은 비밀이 아닙니다. 어제의 정답이 내일의 정답이 아닐 수도 있습니다.
사용자 식별자에 대한 접근이 점점 더 제한되고 옵트인 요구사항이 늘어남에 따라, 크로스 디바이스 측정 시 사용자 매칭이 어려워지고 있습니다. 이는 문맥(컨텍스트) 데이터와 퍼스트 파티 데이터로의 전환을 유도할 것이며, 대규모 사용자 기반과 더 많은 퍼스트 파티 데이터를 보유한 앱과 기업이 인수 대상으로 더욱 매력적이게 만들 것입니다. 결과적으로 마케팅 어트리뷰션 접근 방식은 이러한 시장의 힘에 항상 적응해 나가야만 합니다.
이러한 시장 변화에 대한 가장 강력한 해결책 중 하나는 인공지능(AI)입니다. 다른 많은 광고 플랫폼과 마찬가지로, Google Ads는 증가하는 개인정보 보호 규제와 우려를 해결하기 위해 확률론적 모델링을 도입했습니다. 고도화된 머신러닝 알고리즘은 광고주가 데이터 세트를 정제하는 것뿐만 아니라, 더 적은 데이터로도 행동 패턴을 더 효과적으로 파악할 수 있도록 돕고 있습니다.
이를 통해 마케터는 하나의 싱글 터치 접근 방식에 얽매이지 않고 마케팅 캠페인의 효과를 동적으로 측정할 수 있습니다. 또한 머신러닝은 마케터가 효과적인 터치포인트를 이전보다 훨씬 빠르게 식별할 수 있도록 도와주며, 장기적으로 시간과 비용을 절약해 줍니다. 앱스플라이어에서 AI는 복잡성을 자동화하고 성과를 가속화하여 더 빠르고 스마트한 의사결정을 가능하게 합니다. 아울러 AI는 우리의 프로드 방기 기능을 강화하여 작년 한 해 동안 20억 개 이상의 가짜 설치를 차단하고 브랜드들이 수백만 달러의 비용을 아낄 수 있도록 지원했습니다.
소프트웨어가 발전하는 만큼 하드웨어 역시 발전하고 있습니다. QR 코드나 고유한 쿠폰 코드 같은 심플한 솔루션도 브랜드가 아웃오브홈 캠페인을 측정하는 훌륭한 방법이지만, 디지털 아웃오브홈(DOOH) 기술은 그 어느 때보다 빠르게 진화하고 있습니다. 일부 디지털 제품은 유동 인구와 임프레션을 측정할 수 있으며, 이는 퍼스트 파티 데이터와 통합된 고도화된 타겟팅 기능과 결합할 때 특히 강력한 효과를 발휘합니다.
개인정보 보호 규제, 변동되는 앱스토어 정책, 그리고 끊임없이 진화하는 모바일 마케팅 환경으로 인해 데이터를 정확하게 트래킹하는 것은 복잡해질 수 있습니다. 모바일 마케터는 MMP와의 협업을 통해 데이터를 미래의 변화에 대비시키고 데이터 유실 리스크를 완화하는 해결책을 찾을 수 있습니다. MMP는 여러분이 자체 데이터에만 전적으로 의존하지 않고 업계 수준의 데이터까지 활용할 수 있도록 잘 다변화된 데이터 세트를 제공합니다. 또한 MMP는 개인정보 보호 및 보안 프로토콜을 갖추고 있어 사용자의 개인정보를 보호하는 동시에 데이터가 비즈니스 목표에 부합하도록 보장합니다.
비즈니스에 적합한 마케팅 어트리뷰션 모델을 선택하는 것은 첫 단추일 뿐입니다. 이제 해당 모델을 효과적으로 구현하기 위한 전략이 필요합니다.
마케팅 어트리뷰션은 복잡합니다. 고려해야 할 여러 채널, 디바이스, 터치포인트가 존재하는 상황에서, 어떤 캠페인이 실제로 전환을 유도하는지 정확하고 유의미하게 측정하는 것은 언제나 어려운 과제입니다. 측정 효율을 극대화하려면 실용적이고 잘 짜인 어트리뷰션 전략을 갖추는 것이 필수적입니다.
이미 많은 브랜드가 앱스플라이어와 같은 솔루션을 활용하여 마케팅 ROI를 17% 높이고, 예산 배분 효율성을 20% 향상시켰습니다. 정교하게 다듬어진 마케팅 어트리뷰션 전략이 있다면, 여러분도 단순한 짐작에서 벗어나 비즈니스를 위한 실질적인 액셔너블 인사이트를 확보할 수 있습니다.
성공적인 마케팅 어트리뷰션 모델은 온라인과 오프라인 채널의 데이터를 함께 캡처합니다. 예를 들어 이커머스에서는 쇼핑객 4명 중 3명이 쇼핑 여정 동안 여러 채널을 이용합니다. 이제 데이터를 사일로화하여 따로 분석하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 대신 브랜드는 사용자 여정의 모든 터치포인트에서 발생하는 데이터를 통합해야 합니다. 그래야만 어트리뷰션 모델을 통해 정확하고 유의미한 측정을 보장할 수 있습니다.
옴니채널 전략은 사용자 여정에 대한 완전한 뷰를 제공합니다. 첫 임프레션부터 최종 전환에 이르기까지 모든 사용자 터치포인트에서 데이터를 수집합니다. 여정의 각 단계에 기여도를 부여함으로써, 시간이 지남에 따라 서로 다른 인터랙션이 전환에 어떻게 기여하는지 밝혀낼 수 있습니다.
최상의 결과를 얻기 위해서 마케팅 어트리뷰션 모델은 신규 리드와 기존 리드 모두의 인터랙션을 측정해야 합니다. 새로운 사용자이든 기존 고객이든 관계없이 전체 퍼널에 걸친 인게이지먼트를 측정하는 것이 매우 중요합니다.
어트리뷰션의 정확성을 위해서는 여정의 모든 단계가 중요합니다. 마케팅 어트리뷰션은 서로 다른 리드 유형이 퍼널의 다양한 단계에서 브랜드와 어떻게 인터랙션하는지 이해하는 능력에 달려 있습니다. 그렇게 해야만 완전한 그림을 그리고 당장의 전환뿐만 아니라 장기적인 성장을 위해 최적화할 수 있습니다.
CRM 데이터를 기여 모델에 통합하면 사용자 행동과 실제 전환 경로에 대해 훨씬 심도 있는 이해가 가능해집니다. CRM 데이터는 고객 여정의 전체 경로를 매핑하여 데이터 누락 구간을 보완하고, 잠재고객이 캠페인 및 콘텐츠와 맺는 관계의 연결 고리를 명확히 밝혀줍니다.
앱스플라이어를 통해 마케팅 기여 데이터와 CRM 인사이트를 결합하면, 어떤 상호작용이 실질적인 LTV 증대로 이어지는지 더욱 쉽게 식별할 수 있습니다. 이는 마케터들이 캠페인과 전략을 능동적으로 조정하고 최적화하여 마케팅 임팩트를 극대화할 수 있도록 지원합니다.
기여 모델링의 복잡성이 심화됨에 따라 자동화 툴의 전략적 중요성은 나날이 커지고 있습니다. 수작업에 의존하는 방식은 기여 분석의 정확성과 효율성을 담보하는 데 분명한 한계가 있습니다. 앱스플라이어와 같은 자동화 소프트웨어는 데이터 수집부터 분석, 그리고 실행에 이르는 전 과정을 간소화하여 수작업으로는 도저히 따라올 수 없는 업무 효율을 제공합니다.
채널별 데이터를 전환 정보와 매끄럽게 연결해 주는 자동화된 기여 플랫폼 및 분석 툴을 도입하십시오. 이를 통해 막대한 자원을 추가로 투입하지 않고도 캠페인 최적화 속도를 높이고, 성과 측정의 정밀도를 개선하며, ROI를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.
데모를 요청하거나 솔루션 허브를 방문하여 앱스플라이어가 여러분과 귀사의 비즈니스가 마케팅 목표를 달성하도록 어떻게 도움을 줄 수 있는지 더 자세히 알아보세요.
오프라인 전환 측정은 디지털과 오프라인의 간극을 메워주는 모든 마케팅 어트리뷰션 전략의 중요한 부분입니다. 앱스플라이어의 측정 솔루션 패키지를 사용하면 오프라인 터치포인트와 전환을 어트리뷰션할 수 있으며, 이를 온라인 채널 측정과 통합하여 통일된 어트리뷰션 데이터를 제공합니다.
TV 광고나 매장 내 프로모션 제작물과 같은 오프라인 인터랙션을 캡처함으로써, 앱스플라이어는 이러한 오프라인 활동이 전환에 어떻게 기여하는지에 대한 종합적인 옴니채널 뷰를 제공할 수 있습니다.
멀티 터치 어트리뷰션 모델은 더 많은 자원이 필요할 수 있지만, 어떤 형태의 마케팅 어트리뷰션이든 어트리뷰션이 전혀 없는 것보다는 낫습니다. 소규모 비즈니스도 어떤 캠페인과 터치포인트가 전환을 유도하는지에 대해 가치 있는 명확성을 제공하는 어트리뷰션 모델을 통해 여전히 이점을 얻을 수 있으며, 이를 통해 더 스마트한 예산 배분과 마케팅 지출이 가능해집니다.
마케팅 어트리뷰션과 마케팅 믹스 모델링(흔히 MMM으로 축약됨)은 모두 마케팅 효과 측정이라는 동일한 목표를 가지고 있습니다. 이 둘의 가장 큰 차이점은 마케팅 어트리뷰션이 멀티 터치와 같은 사용자 레벨의 어트리뷰션 모델을 통해 개별 사용자의 여정을 측정한다는 것입니다. 반면, MMM은 매크로 수준에서 집계된 과거 데이터를 분석합니다.
이 두 가지 접근 방식은 상호 보완적인 것으로 생각하는 것이 가장 좋습니다. 마케팅 어트리뷰션은 상세한 실시간 인사이트를 제공하는 한편, MMM은 전략적이고 장기적인 그림을 제공합니다.
진화하는 개인정보 보호 규제와 iOS 14 및 SKAN 같은 인터페이스는 마케팅 어트리뷰션의 지형을 바꾸어 놓았습니다. 앱스플라이어와 같은 선도적인 솔루션들은 정확한 측정을 제공하면서도 규제를 준수하는 통합된 어트리뷰션 프레임워크를 구축함으로써 개인정보 보호를 최우선 과제로 삼아왔습니다. 또한 개인정보 보호 규제로 인해 브랜드들은 사용자를 웹사이트나 앱으로 직접 유도하거나 마케팅 활동에 옵트인하도록 인센티브를 제공하는 방식을 통해 퍼스트 파티 데이터에 더 많이 의존하게 되었습니다.
마케팅 어트리뷰션에서 자주 발생하는 실수는 다음과 같습니다:
– 비즈니스 목표에 맞지 않는 어트리뷰션 모델을 선택하는 것(예를 들어 사용자 여정에서 얻을 수 있는 가치 있는 인사이트를 놓칠 수 있는 퍼스트 터치 또는 라스트 터치 어트리뷰션 모델 선택).
– 온라인과 오프라인 채널에 걸쳐 파편화된 데이터를 통합하는 것의 중요성을 간과하는 것.
– 측정 윈도우를 너무 좁거나 넓게 설정하여 왜곡된 성과 인사이트를 도출하는 것. 앱스플라이어와 같은 MMP와 파트너십을 맺으면 이러한 흔한 실수를 방지하고 마케팅 어트리뷰션의 효과를 극대화하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
