마케팅 어트리뷰션 모델링 가이드

마케팅 어트리뷰션 모델링 가이드

(참조 자료: Perfect attribution modeling and how to attain this marketing nirvana)

어트리뷰션 모델링 가이드

어트리뷰션 모델링 가이드

테크놀러지의 발달은 리테일 쇼핑 경험을 완전히 바꿔놓았습니다. 오늘 날 소비자는 스마트폰, 태블릿, 데스크톱 PC 등 다양한 디바이스를 사용하여 검색, 비교, 구매 결정을 내리는 디지털 옴니 채널 세대(digital omni-channel age)입니다. 따라서 많은 스타트업이나 대기업들이 디스플레이 광고, 소셜미디어 광고, 검색 광고, 이메일 등의 페이드 미디어(Paid Media)에 적지 않은 예산을 투자하여 다운로드, 회원가입, 판매, 리드 및 고객 확보를 진행하고 있습니다.

그러나 마케팅 수익률을 정량화하는데 있어서 가장 중요한 것은 가장 효과적인 캠페인을 파악하는 것입니다. 이는 새로운 고객을 확보하기 위해서 리소스를 집중해야 할 위치를 알려줄 뿐만 아니라 향후 성장을 합리적으로 계획할 수 있게 해줍니다. 여기서 빅데이터 애널리틱스 도구와 어트리뷰션 모델링은 전환(Conversion)이나 구매에 기여하는 사용자 터치포인트에 가치를 할당하는 방법으로 사용될 수 있으며 각각마다 가치를 할당하게 됩니다.

고객이 광고와 다양한 마케팅 채널과 상호 작용하는 방식을 더 잘 이해하게 되면, 각각의 클릭이 웹사이트의 전환에 기여하는 정도를 최적화하고 의사 결정할 수 있는 방법을 배울 수 있게 됩니다.

1. 각 단계에 배정된 고객 여정(Customer journeys) 및 어트리뷰션(attribution)

고객 여정은 채널 뿐만 아니라 디바이스에서도 복잡할 수 있습니다. 마케팅 전략의 일환으로 유료 광고에 투자하는 경우 전환 깔때기(Funnel)를 분석하는 도구를 찾아야 합니다.

어트리뷰션 분석 도구를 사용하면 학습 곡선이 포함될 수 있지만 실제로 어떤 광고 캠페인 및 마케팅 채널이 누군가의 구매 결정에 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다. 어떤 마케팅 채널이 효과적인지, 어떤 마케팅 채널이 전환을 가장 많이 끌어오고 있는지 파악하는 것은 매우 중요합니다.

의류 매장은 설사 고객이 상품을 사러 가기 전에 그들이 마지막으로 보았던 제품일지라도 매장 간판이나 전면 윈도우 디스플레이에만 모든 어트리뷰션 점수를 줄 순 없을 것입니다.  구글의 연구 조사 결과에 따르면, 소매점에서는 고객의 쇼핑 행동이 달라지는데다, 매장 방문 횟수자체는 온라인보다 더 적지만 지출할 때는 더 많이 소비한다고 합니다. 고객들은 알고 싶거나 구매하고 싶은 것의 대부분을 스마트폰을 통해 해 검색하기 때문이죠.

따라서 구글 애드워즈를 사용하면 유료 광고를 집행하려 하면 기본적으로 최종 클릭 기여 옵션이 표시됩니다.(판매 또는 전환에 모든 신용을 최종 광고 클릭으로 제공) 그리고 이 부분이 혼란스럽다면 고객이 마지막 클릭 전에 취할 수 있는 모든 단계를 고려해야 합니다. 이는 모든 매장 판매를 끌어오는 소매점 간판과 유사합니다.

여러분이 웹사이트를 방문하였을 때, 뭔가를 살 수 있다고 생각하면 구글 검색을 수행한 다음, 해당 사이트를 접속 후 바로 이탈할 수도 있고, 다른 웹사이트에 방문 중일 때 브랜드가 나에게 디스플레이 또는 소셜미디어 광고를 전송할 수도 있습니다. 그리고 며칠 후 실제 구매 결정을 내리고 웹브라우저에 플러그인을 설치하여 구매할 수도 있겠지요. 이러한 구매 경로의 일반적인 시나리오에서 어떤 부분이 최종 판매에 가장 영향을 많이 미쳤을까요?

업종이나 비즈니스 유형에 따라 마케팅 캠페인이 매우 간단할 수 있습니다. 예를 들어 그 지역에서 나름 유명하고 신뢰도 높은 업체라면, 구글 애드워즈 계정으로 검색 광고에 비용을 지출하는 것으로 충분할 수 있습니다(상표와 같은 브랜드 관련 고유 키워드로 입찰하였을 때). 그렇다면 어트리뷰션 모델을 평가하고 최적화하는 것이 그리 중요한 일이 아닐 수 있습니다.

2. 비즈니스에 적합한 어트리뷰션 모델 선택하기

비즈니스가 페이드 미디어 캠페인에 사용할 수 있는 어트리뷰션 모델은 목적에 따라 여러가지 유형이 있습니다.  마케팅 어트리뷰션 모델에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요. 예산 규모가 큰 대기업의 경우에는 보다 많은 사람들에게 브랜드를 알리는 데 그 목적을 둘 수 있지만, 어플리케이션을 서비스하고 있는 작은 스타트업 기업의 경우라면 회원 가입에 관한 모든 광고 인터렉션에 매우 신경을 쓸 수 있습니다. 결론은 비즈니스의 마케팅 노력과 목표에 따라 가장 적합한 모델을 선택하는 것입니다.

충분한 전환이 있는 경우 데이터 기반 어트리뷰션(DDA) 모델을 사용해보세요.

입문자의 경우 분석 도구를 사용한다면 다소 혼란스러울 순 있지만 데이터 기반 접근 방식을 사용하면 모델 선택을 추측할 수 있습니다.

DDA 모델

DDA 모델

자사의 월간 광고 지출은 얼마이며 충분한 데이터(웹트래픽)가 있는 경우, 구글 애널리틱스 프리미엄 서비스인  DoubleClickAnalytics 360 과 Attribution 360 를 통해 데이터 기반 어트리뷰션 분석을 제공합니다. 이를 통해 여러분의 계정에서 가장 성공적인 전환 사례를 명확히 확인할 수 있습니다.

구글 애널리틱스 프리미엄

구글 애널리틱스 프리미엄

데이터 기반 어트리뷰션 방식에 대한 간략한 소개

Google Doubleclick 와 Analytics 360은 정교한 알고리즘을 바탕으로 해당 계정(비전환과 전환 모두)의 다른 경로들을 모두 분석하여 어떤 터치포인트가 가장 많은 전환을 끌어왔는지 파악합니다. 구글의 알고리즘은 각 인터렉션 경로에서 사용된 인터렉션 횟수, 노출 순서, 광고에 사용된 에셋 등을 모두 고려합니다. 이는 사후가정적인 접근 방식을 사용하는데요, 이 알고리즘은 어떤 광고 클릭이 전환에 가장 중요한지 결정하기 위해 실제로 일어난 일과 일어날 수 있는 일을 서로 비교합니다.

데이터 기반 어트리뷰션은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 매우 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다.
  • 전환 경로에 있는 모든 단계 평가
  • 자동 입찰 사용(다른 모델 어트리뷰션 모델 옵션과 동일)
  • 매우 짧은 전환 경로에서도 잘 작동

반대로 트래픽이 충분하지 않은 경우에는 규칙 기반 모델(rules based model)을 사용해보십시오.

애드워즈 관리자 계정이라는 것을 사용하고 구글의 교차 계정 전환 트래킹(cross-account conversion tracking)을 사용하여 보고된 모든 전환들을 통합할 수 있습니다. 분석하는 데이터가 많을수록, 더 많은 마케팅 인사이트와 향상된 효과를 누릴 수 있습니다. 규칙 기반 어트리뷰션에서 몇 가지 수동적인 어트리뷰션 모델을 적용해 볼 수 있습니다.

Last click: 마지막으로 클릭한 광고 및 해당 키워드로의 전환에 대해 모든 어트리뷰션 점수를 부여합니다.

First click: 첫 번째 클릭  광고 및 해당 키워드로의 전환에 대해 모든 어트리뷰션 점수를 부여합니다.

Linear: 경로 내 모든 클릭에 대한 전환 기여도를 동등하게 배분합니다.

Time decay: 전환에 가까워질수록 해당 클릭에 많은 크레딧을 부여합니다. 크레딧은 7일 간의 반감기를 사용하여 부여되는데요, 즉 전환 8일 전에 클릭하는 것은 전환 하루 전에 클릭하는 것과 비교하여 절반 정도의 크레딧을 부여받게 됩니다.

Position-based: 첫 번째 혹은 마지막 클릭 광고 혹은 해당되는 키워드에 대해 각각 40%씩 크레딧을 부여하고 나머지 20%는 경로 상 나머지 부분에 있는 클릭에 분산되어 집니다.

Data-driven: 전환 액션에 대해 과거 데이터를 기반으로 전환에 대한 크레딧을 부여합니다.(충분한 데이터가 있는 경우에만 사용 가능)

전환 단계

전환 단계

DDA(Data Driven Attribution) 방식과 마찬가지로 Time decay, Linear, 그리고 Position based 모델들은 모두 각 방문자의 터치포인트에서 하나의 전환을 나누어 크레딧을 부여하게 됩니다.

이 방법이 도움이 되는 곳은 바로 전환 경로에 있는 여러 단계에서 하나의 전환을 나누는 경우입니다. 어떤 키워드가 가장 가치가 높은지 확인할 수 있으며 위 모든 모델을 통해 구글 애드워즈 자동입찰을 사용할 수 있게 되고 전환에 대해 각각의 광고와 키워드의 기여도를 확인할 수 있습니다.

간단히 말해서 아래와 같은 이점들을 제공합니다.

1. 구매주기에 있는 고객에게 초기 접근: 전환 경로의 초기 단계에 있는 고객에게 영향을 줄 수 있는 기회를 찾습니다.

2. 비즈니스 일치: 사용자가 판매하고 있는 제품을 검색하는 방식과 가장 적합한 모델을 사용합니다.

3. 입찰가 향상: 광고 성과에 대한 인사이트를 기반으로 입찰가를 최적화합니다.

많은 마케팅 담당자는 구글 애드워즈 캠페인에서 광고 목적과 목표를 정의한 후, 가장 잘 맞는 모델을 선택하고자 합니다. 일부 유료 획득(Paid Acquisition) 전략은 효율성을 극대화하는데 중점을 두기 때문에 다른 것들이 더 성장할 수 있습니다.

따라서 어트리뷰션은 전환과 관련하여 다양한 광고 및 키워드의 성과를 어떻게 향상시키는지에 대해 알기 위해 다양한 모델을 시도해보는 것입니다.

기존 모델의 마지막 클릭에서는 일반적으로 보였던 성과는 새로운 모델로 키워드 캠페인을 평가할 때 매우 크게 달라질 수 있습니다.

일반적으로 전환 경로에서 초기에 클릭한 키워드 구문(보통 일반적으로 쓰이는 용어)은 전환 경로에서 나중에 나온 키워드(예를 들어 브랜드 네임 같은)와 비교하여 다르게 행동할 수 있습니다.

시도한 모델을 평가하고 업데이트할 때, 애드워즈 계정에 대한 성과 목표를 다시 검토해보는 것이 좋습니다. 특히 일부 비즈니스의 경우에는  그들이 ‘First click’ 같은 보다 공격적인 모델로 옮겨가면서, 초기 클릭 단계에서 키워드 당 획득 비용이 보다 낮아지는 성과를 볼 수 있습니다. 위에서 설명한 바와 같이 이 모델은 초기 단계에서의 클릭에 관련된 키워드에 리워드를 주는 반면에 ‘Last click’ 같은 좀 더 보수적인 모델은 마지막 단계에서의 클릭에 관련된 키워드에 리워드를 주게 됩니다.

Credit: Loves Data / Benjamin Mangold

Credit: Loves Data / Benjamin Mangold

3. 광고 및 랜딩 페이지를 바꾸어 클릭 경로에서 고객의 위치에 최적화

웹사이트의 고객 여정에서 키워드의 검색 의도를 파악 하였다면, 보다 상호 유익한 전환을 얻기 위해 광고와 랜딩 페이지의 최적화를 시작할 수 있습니다. 마케팅 깔때기나 사용자 클릭 경로의 초기 단계(인지도)에서 많이 검색되는 키워드 집합은 세일즈를 직접적으로 강조하는 페이지보다 교육적이고 많은 정보가 담긴 페이지로 연결되어야 많은 혜택을 얻을 수 있습니다. 또한 이러한 랜딩 페이지를 기존 마지막 단계에서의 제품 구매 페이지 대신 감동적인 내용으로 가득한 랜딩페이지로 바라볼 수 있을 것 같습니다.

마케팅 깔때기

마케팅 깔때기

가령 예를 들어 “Coworking Space NYC” 이라는 키워드를 검색하는 사람은 아직 첫 번째 클릭에서 바로 멤버십을 구매할 준비가 되어있지 않을 것입니다. 특정 검색 구문이 구글 애드워즈 어트리뷰션 레포트 내 고객 여정의 클릭 경로에서 초기 단계에 검색되는 것을 확인한 후에는 검색 결과 페이지와 사이트 자체를 조금씩 수정할 수 있을 것입니다. 전환 과정에서 가장 먼저 브랜드를 유용하고 신뢰할 수 있는 리소스로 고객들에게 인식시키기 바랍니다.

키워드 검색 결과

키워드 검색 결과

결론: 타깃팅하는 특정 키워드가 전환을 완료하는 것이 아니라 전환 자체에 도움을 주는 경향이 높다면 광고 소재 및 랜딩 페이지에서 이러한 인사이트를 담아 최적화 작업을 진행해야 합니다.

4. 새로운 어트리뷰션 모델을 기반으로 최상위 유입 키워드를 재검토하십시오.

마케터는 새로운 어트리뷰션 모델을 지금 당장 계획하고 실행할 수 있지만 그게 당장 뭔가 변한 것 같아 보이지는 않을 수 있습니다. 이제 초기 깔때기나 애드워즈 계정에서 잘라냈거나 삭제했던 영향력있는 키워드 쿼리를 다시 살펴보십시오.

기존에 많은 사람들을 마케팅 깔때기로 끌어오고 실제 많은 구매를 끌어왔어도 이를 알지 못했던 Awareness 단계에 있는 키워드들을 다시 테스트할 수 있습니다.(영상 광고가 실질적으로 많은 구매를 일으키진 않더라도 많은 양의 페이스북 댓글이 달리는 것은 그 자체로 가치가 있습니다)

이제 모든 마케팅 채널에서 고객 여정을 바라보는 방식과 성공적인 전환을 정의하는 방식을 바꿀 경우, 기존에 몰랐던 새로운 키워드가 성공할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. 어트리뷰션 모델에서 이러한 키워드들은 다른 관점에서 마케팅 활동의 성공을 정의하고 측정하는 방식을 바꾸어 버립니다.

결론: 일전에 일시 중지했던 초기 영향 키워드를 비롯하여 ‘마지막 클릭 어트리뷰션(last-click attribution)’이 올바르게 식별하지 못하는 가치를 제공하는 키워드를 찾을 수 있습니다.

5. 측정 기술이 향상됨에 따라 어트리뷰션에 대한 접근 방식을 개선하십시오.

어트리뷰션 접근 방식

어트리뷰션 접근 방식

마케팅 전문가는 점점 더 많은 채널들을 관리하고 있으며, 어떤 채널이 더욱 효과적인지 알고 싶어합니다. 성장하고 있는 스타트업이나 대기업에서 일하는 사람들에게는 더 많은 문제가 있습니다. 바로 디지털 마케팅이 오프라인 판매로 연결될 수 있다는 점을 상급 관리자들을 설득시키는 것입니다.

하나 이상의 모델을 가지는 것을 두려워하지 마십시오. 각각의 채널의 서로 다른 기능은 서로 다른 일을 하고 있으며, 하나의 속성 모델로 모든 것을 커버할 수는 없습니다. 재무적인 보고서에는 그에 맞는 한 종류가 필요하며, 수요 창출에는 정보를 탐색하고 구매를 고려하는 단계인 미드 퍼널(mid-funnel)이 필요합니다. 누군가가 또다른 뭔가를 필요로 하다면 또 만들면 됩니다.

본 글을 읽고 있다면 이제 애드워즈 어트리뷰션 툴에 대한 가치를 이해하기 시작했을 것입니다. 또한 옴니 채널 검색 마케팅의 발전과 변화로 적응할 준비가 되어있어야 합니다.

비단 구글 뿐만 아니라 ConvertroMixPanelKissmetrics 등 다양한 분석 소프트웨어 업체들이 있습니다. Warby Parker와 같은 대형 소매 업체들은 인터넷에서 검색하고 구매하거나, 혹은 매장에서 픽업하기 위해 아이폰을 사용하는 등 최신 기술에 익숙한 소비자들에게 적응하기 위해 막대한 투자를 아끼지 않고 있습니다.

  • 모든 마케팅 채널에 대한 명확성 확보: 각각의 성과를 비교 분석하여 초과 지출 혹은 미달 지출을 모두 개선하십시오.
  • 간단하게 유지: 모델의 작동 방식을 이해할 수 없거나, 사람들이 이를 이해하지 못한다면 모델이 뱉어내는 매트릭스를 최적화하는 대신 실제로 이를 어떻게 신뢰할 수 있을까 하는 문제에 봉착하게 됩니다. 80/20 법칙이 필요한 이유가 바로 여기에 있습니다.
  • 다양한 마케팅 통계를 연결: 가치있는 비즈니스 결과로 만드는 것은 어트리뷰션 모델을 통해 비즈니스 성공을 이끄는 열쇠입니다.
  • 비즈니스에 적합한 모델을 선택: 기존 데이터베이스가 정말 작은가요? 그러면 데이터베이스를 더 크게 만드는데 집중해야 하나요? 어쩌면 라스트-터치 어트리뷰션(Last-touch attribution) 모델은 여러분의 비즈니스에 적합한 모델이 아닐 수 있습니다. 어쩌면 퍼스트-터치 어트리뷰션(First-touch attribution) 모델은 비즈니스가 원하는 프로그램에 대한 기여도를 제공하기 때문에 더 나을 수 있습니다.  회사가 현재 필요로 하는 것에 맞춰 수행하는 모델을 구축하십시오.
  • 최고 혹은 최악의 광고 식별: 최고의 광고, 메시지, 순서, 타깃팅 및 게재 위치가 미디어 계획에 포함되도록 합니다.
  • 전환의 정의: 웹사이트 최적화를 수행하는 경우, 소비자를 사이트 내 특정 액션을 수행하게 유도하는 방법에 대해 많은 고민을 해보았을 것입니다. 판매, 콘텐츠 다운로드, 또는 리드 양식 제출 등 어떤 디지털 전환을 어트리뷰션 모델에서 전환으로 이야기할지 정의해야 합니다.

결론

구글의 연구 조사에 따르면 실적이 우수한 엔터프라이즈 마케팅 담당자는 데이터 기반 어트리뷰션 모델을 다른 마케터보다 5배 더 사용한다고 합니다. 그러나 마케터 중 절반 이상이 라스트-터치 어트리뷰션(Last-touch attribution) 모델만 사용하고 있습니다. 궁극적인 비즈니스 성공을 위해서는 과연 어떤 마케터가 필요될까요?

 

마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net  (자료 퍼가시기 전에 꼭 메일로 확인부탁드립니다)