라스트 터치 어트리뷰션

라스트 터치 어트리뷰션이란 무엇인가요?

마케팅 어트리뷰션은 특정 접점이 전환(사용자가 원하는 행동을 취하는 것)에 어떻게 기여하는지 이해하도록 돕습니다. 이를 판단하는 다양한 모델이 존재하지만, 라스트 터치(또는 라스트 클릭) 어트리뷰션은 사용자가 전환하기 전 마지막으로 참여한 마케팅 채널에 모든 성과 기여도를 부여하는 방식입니다.

이는 축구 경기와 같습니다. 여러 번의 패스와 드립블이 이어진 후, 결국 한 선수가 슛을 쏴서 골을 넣습니다. 한 선수가 골로 이어지는 과정에서 경기장의 절반을 드립블해 왔더라도, 공을 마지막으로 터치한 선수가 골에 대한 모든 공로를 인정받는 것과 같습니다.

라스트 터치 어트리뷰션은 다른 어트리뷰션 모델과 어떻게 다를까요?

앱 설치에 이르는 사용자 여정은 단선적인 경우가 드뭅니다. TV 광고를 시청하고, 야외 전광판을 본 뒤, 설치에 이르기까지 여러 소셜 미디어 게시물과 상호작용하는 복잡한 경로를 거칠 수 있습니다.

서로 다른 어트리뷰션 모델은 그 여정의 각기 다른 지점에 성과 기여도를 부여합니다. 라스트 터치가 최종 상호작용에만 집중하여 프로세스를 단순하게 유지하는 반면, 다른 모델들은 전체적인 그림을 제공하기 위해 더욱 복잡한 가중치 시스템을 활용합니다.

어떤 모델을 사용하든 목표는 마케팅 접점이 전환에 어떻게 기여하는지 이해하는 것입니다. 이를 통해 가장 성과가 뛰어난 채널에 자원을 배분하여 캠페인 성과와 ROI를 향상시킬 수 있습니다.

싱글 터치 vs. 멀티 터치 어트리뷰션

싱글 터치 어트리뷰션 모델은 사용자 여정의 한 접점(일반적으로 첫 번째 또는 마지막 접점)에 성과 기여도를 모두 부여합니다.

멀티 터치 어트리뷰션 모델은 훨씬 더 복잡하여 사용자 여정을 따라 서로 다른 접점에 각기 다른 가중치를 배분합니다. 다음은 다양한 어트리뷰션 모델과 라스트 터치 어트리뷰션과의 비교 내용입니다.

퍼스트 터치

퍼스트 인터랙션 또는 퍼스트 클릭으로도 불리는 퍼스트 터치 어트리뷰션은 고객이 참여하는 가장 첫 번째 접점에 모든 성과 기여도를 부여합니다. 이 싱글 터치 어트리뷰션 모델은 마케팅 파이프라인에 얼마나 많은 신규 리드가 유입되는지 확인하여 퍼널 상단 캠페인의 효과를 측정하는 데 도움을 줍니다.

리니어

리니어 어트리뷰션은 고객 여정의 모든 접점에 동일한 가중치를 부여하는 멀티 터치 어트리뷰션 모델입니다. 소셜 미디어 게시물, TV 광고, 리마케팅 광고 모두에 동일한 성과 기여도가 부여됩니다.

타임 디케이

타임 디케이 어트리뷰션은 전환 시점에 가까운 접점에 더 많은 가중치를 부여하는 멀티 터치 어트리뷰션 모델입니다. 구매 주기가 30일이 걸린다면, 처음 며칠에는 10%의 성과 기여도가 부여되고, 이어지는 2주에는 30%, 마지막 주에는 60%가 부여됩니다.

U자형

U자형 어트리뷰션은 첫 번째와 마지막 접점에 더 많은 가중치를 부여하는 멀티 터치 어트리뷰션 모델입니다. 그 사이의 모든 접점은 동일한 성과 기여도를 받습니다. 가장 흔한 배분 방식은 첫 번째와 마지막 접점에 각각 40%를 부여하고, 나머지 20%를 중간 상호작용들이 나누어 갖는 구조입니다.

W자형

W자형 어트리뷰션은 고객 여정의 세 가지 접점, 즉 첫 번째 접점, 중간 접점(고려 및 결정 단계에서 가장 영향력이 큰 접점), 그리고 마지막 접점에 가장 많은 성과 기여도를 부여하는 멀티 터치 어트리뷰션 모델입니다.

라스트 터치 어트리뷰션의 장점

라스트 터치 어트리뷰션은 가장 이해하기 쉽고 구현하기 간단한 모델입니다. 최종 접점에 100%의 성과 기여도를 부여하므로 마케터가 가장 성과가 좋은 채널에 집중하기가 쉽습니다.

이 모델은 퍼널 하단을 살펴보고 전환에 직접적으로 기여하는 요소를 파악하므로, 판매 주기가 짧은 마케팅 캠페인의 성과를 평가할 때 효과적입니다.

또한 라스트 터치 어트리뷰션은 측정이 매우 간편하기 때문에 오류가 발생할 위험을 줄여줍니다. 영업팀은 퍼널의 이 부분에 기여할 가능성이 더 높기 때문에 라스트 터치 방식과 방향성이 더 잘 맞는 경향이 있습니다.

라스트 터치 어트리뷰션의 단점

단순함에는 단점도 따르며, 가장 큰 단점은 라스트 터치 어트리뷰션이 전체 사용자 여정을 고려하지 않는다는 점입니다. 앞서 언급하였듯이 리드가 고객으로 전환되는 과정에는 구전 효과부터 소셜 미디어, CTV 광고에 이르기까지 각자의 방식으로 기여하는 여러 마케팅 채널의 접점이 포함될 수 있습니다.

오직 마지막 접점에만 100%의 기여도를 부여하는 것은 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 초기 접점이 예상보다 더 큰 영향력을 미쳤을 수 있으며, 라스트 터치 어트리뷰션의 깊이 부족은 전체적인 그림을 볼 때 중요한 변수들을 간과하게 만듭니다. 이는 단기적인 사고로 이어질 수 있으며, 다른 채널의 장기적인 이점을 소홀히 한 채 현재 작동하는 듯 보이는 마케팅 활동만을 과도하게 강조할 수 있습니다.

누가 라스트 터치 어트리뷰션을 사용해야 할까요?

라스트 터치 어트리뷰션은 판매 주기가 짧고 거래량이 많은 경우에 특히 효과적입니다. 이는 구매 결정을 신속하게 내리는 대규모 타겟 그룹을 대상으로 마케팅을 진행함을 의미합니다.

또한 더 복잡한 어트리뷰션 모델을 올바르게 구축할 여력이 없는 경우에도 라스트 터치가 효과적입니다. 타임 디케이 또는 W자형 어트리뷰션과 같은 복잡한 모델은 전체 마케팅 퍼널을 정확하게 측정하기 위해 자체 데이터 사이언티스트와 개발자가 필요합니다. 라스트 터치가 가장 효과적인 방법은 아닐지라도, ‘내일의 완벽한 계획보다 오늘의 좋은 계획이 더 낫다’는 말이 있듯 유용한 대안이 될 수 있습니다.

라스트 터치 어트리뷰션의 미래

개인정보 보호 규제가 점점 더 복잡해짐에 따라 마케팅 어트리뷰션은 지속적으로 적응하고 혁신해야 합니다. 라스트 터치 어트리뷰션이 완벽하지는 않을지라도, 그 단순함 덕분에 대체 솔루션이 등장하는 와중에도 계속 유지될 가능성이 높습니다.

이러한 솔루션 중 하나는 인공지능(AI)이 될 가능성이 큽니다. 대용량 데이터를 처리하고 사용자 행동을 연결하는 능력을 바탕으로 AI는 누가 전환될 가능성이 더 높은지 정확하게 예측할 수 있습니다. 예측 분석 및 모델링은 실시간으로 동적 조정될 수 있어 개별 사용자 여정에 따라 각기 다른 가중치를 부여합니다.

오늘날 라스트 터치 어트리뷰션은 커넥티드 TV(CTV) 영역에서 널리 사용되고 있습니다. 기존 TV 광고주들이 Nielsen 데이터를 기반으로 한 확률론적 어트리뷰션에 의존해야 했던 것과 달리, CTV 광고주는 시청자를 웹사이트나 앱으로 직접 유도할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 상세한 데이터를 확보할 수 있으며, 라스트 터치 어트리뷰션을 단순하지만 효과적인 모델로 만들어 줍니다.

핵심 요약

• 라스트 터치 어트리뷰션은 사용자가 참여한 마지막 접점에 전환 성과의 100%를 부여하는 마케팅 어트리뷰션 모델입니다.
• 더 복잡한 멀티 터치 어트리뷰션 모델과 달리 라스트 터치는 구축이 단순하고 이해하기 쉬워 전환에 직접 기여하는 채널에 집중하는 마케터에게 적합합니다. 이는 판매 주기가 짧은 비즈니스나 복잡한 측정 체계를 도입할 여력이 없는 조직에 가장 좋습니다.
• 라스트 터치의 단점은 전체 고객 여정을 간과한다는 점으로, 다른 마케팅 접점의 긍정적인 영향력을 무시하도록 마케터를 오도할 가능성이 있습니다. 지나친 단순화는 장기적인 기회를 놓치는 결과를 초래할 수 있습니다.
• 한계에도 불구하고 라스트 터치는 단순함 덕분에 특히 CTV 분야에서 계속 인기를 끌 것입니다. 그러나 개인정보 보호 규제가 발전함에 따라 AI가 전환을 정확하게 측정하고 어트리뷰션하는 더 개인정보 친화적인 방식을 제공하여 라스트 터치 모델에 대한 의존도를 줄여줄 수 있습니다.