어트리뷰션 모델링

어트리뷰션 모델링은 마케팅 캠페인과 채널이 사용자의 구매 등 원하는 전환 행동을 유도하는 데 얼마나 효과적인지 측정하는 방법입니다.

어트리뷰션 모델링이 무엇인가요?

어트리뷰션 모델링은 고객 여정 전반에 걸친 다양한 마케팅 활동의 영향을 측정하는 방법으로, 광고주가 전환을 유도하는 데 가장 효과적인 채널이나 캠페인을 평가할 수 있도록 돕습니다.

사용자는 브랜드와 상호작용하면서 앱 설치나 구매와 같은 특정 행동을 유도할 수 있는 유료 및 오가닉 마케팅 접점에 다수 노출됩니다. 어트리뷰션 모델은 이러한 접점과의 상호작용을 분석하여 의사결정 과정에 기여한 비중을 산출합니다.

어트리뷰션 모델링은 단일 클릭의 효과를 분석하는 싱글 터치 방식일 수도 있고, 멀티 터치 방식일 수도 있습니다. 멀티 터치 어트리뷰션 모델(MTA)은 마케터가 시간에 따른 다양한 브랜드 접점에서 소비자가 어떻게 의사결정을 내리는지 이해할 수 있도록 지원합니다.

어트리뷰션 모델링이 중요한 이유는 무엇인가요?

어트리뷰션 모델링은 마케터에게 캠페인의 성과 유무를 파악할 수 있는 핵심 인사이트를 제공합니다. 잠재고객과 매출이 어디서 발생하는지 이해하지 못하면 비효율적인 채널에 지속적으로 투자하여 잠재 수익을 놓치게 될 수 있습니다.

어트리뷰션 모델을 활용하면 어떤 마케팅 효과가 있을까요?

어떤 캠페인이 사용자 참여를 유도하는지 정확히 파악하면, 성과가 뛰어난 영역에 집중 투자하여 ROI를 극대화할 수 있습니다. 어트리뷰션 모델링이 제공하는 주요 이점을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 리소스 배분 최적화

어트리뷰션 모델링을 통해 마케팅 리소스를 더욱 효율적으로 배분할 수 있습니다. 성과가 저조한 채널에서 예산과 공수를 줄여 낭비를 방지하고, ROI가 높고 전환 영향력이 큰 채널에 리소스를 집중할 수 있습니다.

2. 유연한 의사결정

어트리뷰션 모델링은 실시간 데이터를 기반으로 마케팅 활동에 대한 스마트한 의사결정을 내리도록 지원하여 예산의 단 1원도 낭비되지 않도록 합니다. 캠페인 초기에만 의사결정을 내리고 월간 또는 분기별로 평가하는 대신, 즉각적인 결과를 바탕으로 메시지를 빠르게 테스트하고 수정할 수 있습니다. 일부 솔루션에서는 콘텐츠 A/B 테스트와 결과 기반의 예산 자동 배분 기능까지 제공합니다.

3. Personalization

크로스 디바이스 트래킹을 활용하면 사용자의 이전 상호작용과 행동 패턴을 이해할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 개인화된 마케팅 경험을 제공하면 사용자의 참여도와 충성도를 높이고 전환 가능성을 대폭 극대화할 수 있습니다.

어떤 어트리뷰션 모델이 있나요?

캠페인의 효과를 평가하는 어트리뷰션 모델은 한 가지만 존재하는 것이 아니라 매우 다양합니다.

구매 과정에서 각 사용자의 여정에는 여러 접점이 포함될 수 있으므로, 마케터는 어떤 접점이 전환에 가장 큰 영향을 미쳤는지 판단해야 합니다.

싱글 터치 어트리뷰션

가장 단순한 어트리뷰션 측정 방식은 싱글 터치로, 고객 여정에서 하나의 특정 접점이 미친 영향만을 평가합니다.

퍼스트 클릭(또한 퍼스트 터치) 어트리뷰션은 광고나 소셜 미디어 콘텐츠 클릭처럼 사용자가 브랜드와 나눈 첫 번째 상호작용에 모든 전환 기여도를 부여합니다. 반면, 라스트 클릭(라스트 터치) 어트리뷰션은 전환 바로 직전에 발생한 마지막 상호작용에 기여도를 부여합니다.

예를 들어, 한 사용자가 Google 자연 검색(Organic Search)을 통해 제품을 처음 발견한 후, 나중에 유료 디스플레이 광고를 클릭하여 구매까지 완료했다고 가정해 봅시다. 퍼스트 클릭 어트리뷰션 모델은 유료 광고의 영향을 무시한 채 전환의 전체 기여도를 자연 검색에만 배정합니다. 반면 라스트 클릭 어트리뷰션 모델은 자연 검색과 같은 이전 접점의 영향을 무시하고 유료 광고에만 전환 기여도를 배정합니다.

퍼스트 클릭과 라스트 클릭 어트리뷰션은 기여도를 할당하는 직관적인 방법을 제공하지만, 전환 과정에서 핵심적인 역할을 했을 수 있는 다른 상호작용과 접점을 간과하여 고객 여정을 지나치게 단순화할 위험이 있습니다.

멀티 터치 어트리뷰션(MTA) 모델

크로스 채널 또는 타임 디케이(시간 감쇠) 어트리뷰션과 같은 MTA 모델은 고객 여정상의 여러 접점을 종합적으로 고려하여, 다양한 마케팅 채널이 전환에 어떻게 기여하는지 한층 다각적인 관점으로 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 모델을 활용하면 사용자의 전환 경로를 더욱 정밀하게 이해할 수 있으며, 다채로운 채널 전반에 걸쳐 리소스를 한층 효율적으로 배분할 수 있습니다.

다양한 어트리뷰션 모델의 종류와 작동 방식에 대한 개요는 다음과 같습니다.

어트리뷰션 모델	작동 방법	예시
퍼스트 클릭	사용자가 브랜드나 제품을 처음 접하게 된 최초 접점에 모든 기여도를 부여합니다.	웹사이트 최초 방문 또는 소셜 미디어 게시물과의 첫 상호작용
라스트 클릭	사용자가 브랜드나 제품과 마지막으로 나눈 최종 상호작용에 모든 기여도를 부여합니다.	데모 기간 중 실행되어 최종 전환을 이끌어낸 이메일 시퀀스
멀티 터치(MTA)	전환 여정 전반의 모든 접점을 고려하여 기여도를 분석합니다.	일정 기간에 걸쳐 노출되는 다수의 광고
크로스 채널	온라인과 오프라인의 영향력을 모두 포함하여, 고객 여정에서 다양한 마케팅 채널과 접점이 발휘하는 효과를 측정합니다.	광고, 자연 검색, 소셜 미디어, 이메일 마케팅을 포함한 다양한 채널에 노출되는 콘텐츠
선형(Linear)	고객 여정상의 모든 접점에 동일한 비중의 기여도를 부여합니다.	소셜 미디어 게시물, 웹사이트 방문, 리마케팅 광고에 모두 동일한 기여도 부여
타임디케이	전환 시점에 더 가까운 시기에 발생한 접점에 더 높은 기여도 비중을 부여합니다.	구매 여정이 10일 걸린 경우 0~4일 차 접점에는 10%, 5~8일 차에는 30%, 9~10일 차에는 60%의 기여도 부여
U-자형(U-Shape)	최초 및 최종 상호작용에 더 높은 비중을 부여하고, 중간 단계의 접점들에는 나머지 기여도를 균등하게 배분합니다.	첫 번째 접점에 40%, 마지막 접점에 40%의 기여도를 부여하고, 나머지 20%는 중간 단계의 상호작용들에 균등하게 분배
W-자형(W-Shape)	최초 및 최종 상호작용뿐만 아니라 리드 고려 단계나 구매 후 단계의 접점에도 더 높은 기여도 비중을 부여합니다.	첫 번째 접점에 30%, 마지막 접점에 30%의 기여도를 부여하고, 나머지 기여도는 이메일 뉴스레터 구독과 같은 중간 단계의 상호작용들에 나눠서 배분

어트리뷰션 모델링의 과제는 무엇일까요?

어트리뷰션 모델링은 마케팅 팀에 강력한 도구이지만, 이를 실제 현장에 적용하고 실행하는 과정은 매우 복잡할 수 있습니다.

특히 개인정보 보호 분야를 비롯한 업계의 변화는 어트리뷰션 모델링에 큰 어려움을 초래하며 기업이 활용할 수 있는 데이터의 범위를 축소시키고 있습니다. 이러한 난관을 극복하려면 최신 기술, 데이터 거버넌스, 그리고 변화하는 고객 행동 및 비즈니스 목표에 맞춘 어트리뷰션 방법론의 지속적인 고도화가 종합적으로 수반되어야 합니다.

오늘날 마케터들이 직면한 대표적인 4가지 어트리뷰션 과제와 그에 대한 해결 방안을 함께 알아보겠습니다.

데이터 정확성

어트리뷰션 모델링은 데이터에 크게 의존하기 때문에 부정확하거나 불완전한 데이터는 잘못된 기여도 산출로 이어질 수 있습니다. 데이터 소스의 정결성, 신뢰성 및 일관성을 확보하는 것은 매우 까다로운 과제입니다.

해결책: 사내 데이터 거버넌스 체계를 구축하여 최선의 실무 표준과 전문성을 적용하세요. 전문 데이터 분석가를 팀에 배치하거나, 내부/외부 컨설턴트를 통해 데이터 수집 프로세스를 전면 감사하는 것이 좋습니다.

데이터 통합

MTA 및 크로스 채널 모델은 고객 여정의 복잡성을 반영하므로 마케팅 활동이 전환에 미치는 영향을 보다 정확하게 파악할 수 있도록 돕습니다. 그러나 서로 다른 출처의 데이터를 하나로 통합하는 과정은 매우 까다로울 수 있습니다. 여러 소스에서 데이터가 막힘없이 흘러 들어와 고객 여정에 올바르게 매핑되어야 하기 때문입니다.

해결책: 영국 보고서에 따르면 마케터의 3분의 2가 크로스 채널 어트리뷰션을 지원할 적절한 툴을 갖추지 못했다고 답했습니다. 이를 해결하려면 채널 간 데이터 통합을 전문으로 하는 앱스플라이어와 같은 분석 플랫폼을 활용해 보세요.

크로스 디바이스 트래킹

eMarketer 보고서에 따르면 크로스 디바이스 트래킹은 마케터가 겪는 두 번째로 큰(42%) 어트리뷰션 과제입니다. 사용자는 구매 여정 중에 PC, 모바일, 태블릿 등 여러 기기를 수시로 넘나듭니다. 쿠키나 식별자가 기기 간에 항상 완벽하게 연동되는 것은 아니기 때문에, 이러한 크로스 디바이스 상호작용을 정확히 추적하는 데는 어려움이 따릅니다.

해결책: 이메일 주소, 매칭 ID, 쿠키 등 식별 요소를 기반으로 사용자를 식별할 수 있는 AdTech 솔루션을 도입하세요.

개인정보 보호 및 컴플라이언스

GDPR, CCPA와 같은 엄격한 지역별 개인정보 보호 규제는 수집하고 활용할 수 있는 사용자 데이터를 제한합니다. 애플의 ATT 프레임워크와 구글의 서드파티 쿠키 정책 변화 등도 트래킹 가능한 데이터를 제한하는 요소입니다.

해결책: 사용자를 웹사이트나 앱으로 직접 유입시키거나 구독자로의 전환을 유도하는 등 퍼스트 파티 데이터 의존도를 높이세요. 또한 이동통신/모바일 광고 환경에서 이러한 문제를 선제적으로 해결하기 위해 프라이버시 샌드박스 등의 기술적 대안을 도입할 수도 있습니다.

비즈니스에 알맞은 어트리뷰션 모델 선택 방법

고객이 제품을 발견하기까지 도달하는 여정이 단 하나가 아니듯, 어트리뷰션을 측정하는 데에도 단 하나의 정답만 존재하는 것은 아닙니다. 어트리뷰션 모델을 선택할 때 가장 먼저 결정해야 할 사항은 단일 접점과 다중 접점 어트리뷰션 중 무엇을 적용할지 여부입니다.

MMA 보고서에 따르면 2022년 기준 과반수(53%)의 기업이 다중 접점 어트리뷰션(MTA) 모델을 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. MTA를 활용하는 기업은 그렇지 않은 기업(42%)에 비해 마케팅 집행비의 효과성을 측정하는 능력에 대해 더 높은 만족도(70%)를 보였습니다. 또한 MTA 사용자의 대부분(63%)은 단일 접점 사용 기업(51%)보다 분석을 통해 얻은 인사이트를 즉각 적용하는 데 뛰어난 역량을 나타냈습니다.

MTA는 명확한 이점을 지니고 있지만, 구현하기가 더 까다롭고 비용이 많이 든다는 한계가 있습니다. 실제로 완전한 MTA 도입 단계에 이르렀다고 답한 기업은 27%에 불과하여, 여전히 많은 기업이 연착륙 및 도입 과정 단계에 머물러 있습니다.

MTA 방식을 도입하기로 결정했다면 선형(Linear), W자형(W-shaped), U자형(U-shaped) 어트리뷰션 등 구체적인 세부 모델을 선정해야 합니다. 기업의 비즈니스 목표, 보유 데이터의 가용성, 그리고 고객 행동 패턴에 대한 이해도와 정확히 일치하는 모델을 선택하는 것이 바람직합니다.

어트리뷰션 모델 선정 시 고려해야 할 4가지 핵심 요소를 소개합니다.

고객 여정

귀사의 제품과 구매 여정은 얼마나 복잡한가요? 인지도 높은 일반 소비재는 여러 단계와 의사결정권자가 개입되는 B2B 서비스나 소프트웨어와 완전히 다른 고객 여정을 가집니다.

영업 주기

귀사의 영업 주기는 얼마나 길거나 짧은가요? U자형 어트리뷰션은 짧은 영업 주기를 측정하는 데 적합한 반면, W자형이나 선형 모델은 긴 영업 주기의 디테일한 차이를 포착하는 데 효과적입니다.

오프라인 요소

DM, TV, 옥외광고 등 오프라인 광고가 마케팅 전략의 중요한 부분을 차지한다면, MTA는 제한적인 모습만 보여줄 수 있습니다. 이러한 채널 관련 데이터를 일부 수집할 수는 있지만, 온라인 데이터와 성공적으로 통합할 수 있는지 검토해야 합니다.

기업 규모 및 가용 자원

인력과 예산은 의사결정에 언제나 중요한 변수입니다. 규모가 작은 기업은 사내에 MTA를 구축할 만한 전문 기술이나 시간이 부족할 수 있으며, 대행사, 애드테크 또는 종합 측정 툴에 투자할 예산이 충분하지 않을 수 있습니다. 하지만 마케팅 성과를 더 많이 측정할수록 ROI를 명확히 입증하고 한정된 예산을 효율적으로 집행하기 쉬워집니다.

측정 방법

앞서 살펴보았듯이, 기여도를 측정하기 위한 다양한 접근 방식과 솔루션이 존재합니다. 바로 사용 가능한 아웃오브더박스 솔루션을 원하든 완벽한 맞춤형 설정을 원하든, 캠페인 성과를 측정하고 기여도를 산정할 수 있는 3가지 방법을 소개합니다.

Google Analytics 4(GA4)

GA4는 시장에서 가장 인기 있는 웹 애널리틱스 툴입니다. 무료 툴로서 웹사이트와 앱은 물론, 유료 및 오가닉 캠페인의 데이터를 모두 통합할 수 있습니다. 주요 기능으로는 다양한 마케팅 채널과 터치포인트가 전환에 어떻게 기여하는지 인사이드를 제공하는 멀티 채널 퍼널 및 어트리뷰션 리포트가 있습니다. GA4의 기본 어트리뷰션 모델은 “마지막 상호작용”(라스트 터치)이지만, 몇 가지 다른 대안으로 변경할 수 있습니다.

GA4는 강력한 툴이지만, Google 이외의 툴 및 플랫폼과 GA4를 통합하는 데는 어려움이 따를 수 있습니다.

제3자 어트리뷰션

다양한 출처의 데이터를 통합할 때는 제3자 어트리뷰션 시스템이 유용할 수 있습니다. 이는 마케팅 성과에 대해 보다 독립적이고 종합적인 시각을 제공하는 외부 툴, 플랫폼 또는 서비스입니다. 예를 들어 제3자 어트리뷰션 툴을 활용하면 여러 광고 출처의 실시간 애널리틱스를 매끄럽게 통합할 수 있습니다. 크로스 채널 트래킹, 딥링크 및 앱 내 애널리틱스, 오디언스 세그멘테이션, 프로드 탐지 등의 기능을 잘 살펴보시기 바랍니다.

Python으로 자체 툴 구축하기

맞춤형 애널리틱스 툴을 원하신다면 Python을 활용해 직접 툴을 구축하는 방법을 선택할 수 있습니다. 자체 툴을 개발하는 것은 복잡한 작업이지만, 적절한 지식과 도구가 있다면 충분히 가능합니다. 개발자는 데이터를 수집 및 전처리하고, 어트리뷰션 모델을 선택한 후, Python 라이브러리로 이를 처리하여 시각화 및 맞춤형 리포팅을 갖춘 모델을 데이터에 적용해야 합니다.

핵심 요약

• 어트리뷰션 모델링은 고객 여정 전반에 걸친 마케팅 활동의 영향력을 측정하는 방식입니다. 이러한 모델은 다양한 터치포인트에서 일어나는 고객 상호작용을 분석하여, 각 접점이 전환에 얼마나 기여했는지 산출합니다.
• 효과적인 어트리뷰션 모델링은 마케터에게 성과가 나는 요소와 그렇지 않은 요소를 명확히 보여줍니다. 이를 통해 더 나은 의사결정, 효율적인 리소스 배분, 그리고 개인화를 가능하게 하는 인사이트를 제공합니다.
• 마케터가 어트리뷰션 모델링을 통해 극복해야 하는 핵심 과제는 데이터 정확도 및 통합, 크로스 디바이스 트래킹, 그리고 개인정보 보호 문제입니다.
• 멀티 터치 어트리뷰션(MTA)은 싱글 터치보다 더 종합적인 관점을 제공하지만, 구현 과정은 훨씬 더 복잡합니다.
• 어트리뷰션 모델링에는 모든 상황에 완벽히 들어맞는 단 하나의 솔루션이란 존재하지 않습니다. 모델을 선택할 때는 자사의영업 주기와 고객 여정, 리소스, 그리고 달성하고자 하는 목표를 종합적으로 고려해야 합니다.
• 어트리뷰션 툴을 선정할 때는 전체적인 마케팅 믹스와 전략을 점검하시기 바랍니다. 기업의 니즈와 리소스 수준에 따라 무료 아웃오브더박스 툴, 써드파티 제공업체, 또는 직접 구축 방식 중 최선의 방안을 선택할 수 있습니다.