옴니채널 vs 멀티채널 어트리뷰션, 무엇이 다르고 무엇이 좋은가?
(참조 자료: Omnichannel vs. Multi-Channel Attribution: Which Is Better?)
어디서 판매가 이루어졌을까? 그리고 무엇이 고객들로 하여금 구매하게 만들었을까요? 기업들을 일반적으로 이러한 질문에 답하기 위해서 두 가지 다른 모델 중 하나인 옴니 채널 어트리뷰션(omnichannel attribution)과 멀티 채널 어트리뷰션(multi-channel attribution) 중 하나를 사용합니다. 그렇다면 이 2개는 구체적으로 무엇이 다른 걸까요? 멀티 채널 어트리뷰션은 각 채널 내에서 어떤 채널이 가장 효과적이였는지, 어떤 접점이 가장 효과적이였는지 분석하는데 초점을 둡니다. 이와는 대조적으로, 모든 채널의 모든 접점을 분석하는 보다 정교한 모델을 구축하여 각 접점이 판매에 얼마나 기여했는지 분석하는 것이 옴니 채널 어트리뷰션은 이러한 어트리뷰션 관련 질문에 대한 답을 이해하는데 있어서 점점 그 중요도가 커지고 있습니다.
일반적으로 옴니 채널 어트리뷰션이 좀더 좋은 결과를 보여주지만, 특히 고객 데이터 플랫폼(CDP)과 같이 강력한 마케팅 기술이 등장하기 전까지는 이를 구축하기가 상당히 어려웠습니다. 안타깝게도 상당수의 마케터들은 여전히 대규모로 데이터를 통합할 수 없는 구식 시스템을 사용하고 있는데, 이는 이미 단순한 멀티 채널 모델로 고착화되었다는 것을 의미합니다.
디지털 채널이 빠른 속도로 커뮤니케이션, 뉴스, 콘텐츠 소비의 주요 원천이 되었지만, 그것들은 대개 고객들에게 영향을 미치는 다른 모든 채널과 접점, 즉 이벤트, 비디지털 광고, 매장 내 경험 등은 제대로 통합되지 않을 수 있기 때문입니다. 모든 채널의 데이터를 실제 경험으로, 그리고 그 반대의 경우도 마찬가지 입니다. 디지털 채널은 향후 비즈니스 목표에 도달하기 위해 수량화되고, 분석 및 최적화되어야 합니다.
멀티 채널 어트리뷰션이란?
멀티 채널 어트리뷰션은 어떤 디지털 마케팅 채널이 고객 전환에 있어서 “가장 많은 신뢰도”를 얻었는지 결정하는 과정입니다. 구매 시점까지 이어지는 고객 여정 내 각 단계별 역활에 따라 각 온라인 채널에 판매 점수를 부여하기도 합니다. 때로는 싱글 채널 내의 여러가지 터치를 분석하기도 합니다.
다양한 업계에 걸쳐 널리 사용되지만, 멀티 채널 어트리뷰션은 중복 레포트 가능성, 잘못된 콘텐츠 혹은 경험을 잠재 고객에게 전달, 기대만큼 성과를 거두지 못하는 접점, 콘텐츠, 경험에 투입된 잘못된 자원, 그리고 실제 매출을 일으키는 것에 대한 인사이트 부족 등 여러 한계점들이 있습니다. 멀티 채널 어트리뷰션과 관련된 다른 함정이나 미숙한 관행은(이러한 모델들은 옴니 채널 정보가 없을 때 가장 쉬운 모델이기 때문에) 마지막 클릭과 첫 클릭의 어트리뷰션에서의 과도한 의존과 관련없는 리타깃팅도 포함됩니다.
멀티 채널 어트리뷰션의 다양한 모델
멀티 채널 어트리뷰션은 다음과 같이 몇 가지 모델이 있습니다. 또한 이러한 모델에 지나치게 의존할 경우 생길 수 있는 문제점들도 함께 소개합니다.
마지막 클릭 vs 첫 번째 클릭 어트리뷰션
마지막 클릭 어트리뷰션(Last-click attribution)은 고객이 구매하기 전에 취한 마지막으로 취한 액션을 살펴봅니다. 반면에 첫 번째 클릭 어트리뷰션은 고객이 취한 첫 번째 액션을 살펴봅니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
고객은 방금 친구로부터 새로운 의류 브랜드에 대해 들었습니다. 그녀는 구글에서 해당 의류 브랜드를 검색하고, 첫 번째 결과에서 뜨는 것을 클릭하며, 수많은 광고 메시지로 둘러싼 브랜드 홈페이지에 방문하고 그 거부감에 금새 이탈하게 됩니다.
몇 시간 뒤 다시 휴대폰을 들고 인스타그램을 엽니다. 몇 분 동안 자신의 피드를 스크롤한 후, 이전에 찾아본 의류 회사의 광고를 보게 됩니다. 그녀는 “그 셀렉션이 마음에 든다”고 생각하며 구매를 결심합니다. 그녀는 인스타그램 광고를 클릭해 자신이 장바구니를 채워놨던 쇼핑몰 웹사이트로 돌아가 다시 구매 정보를 입력하고 ‘결제’ 버튼을 누르게 됩니다.
마지막 클릭 어트리뷰션은 이 판매에 대한 크레딧의 100%를 고객 여정 끝에서 고객이 클릭했던 마지막 인스타그램 광고에 모두 귀속시킵니다. 첫 번째 클릭의 어트리뷰션은 그 크레딧을 오가닉(Organic) 검색 결과에 귀속시킬 것입니다. 이러한 각각의 어트리뷰션 전술의 가장 큰 문제점은 고객 여정의 전체적인 그림을 설명하지 못한다는 것입니다. 구매 경로에는 여러 점점들이 포함되어 있기 때문에 마케터들은 어트리뷰션을 측정하기 전에 고객들이 취한 모든 단계 별 액션들을 확인하고 설명하는 것이 중요합니다.
멀티 채널 어트리뷰션만으로는 관련없는 리타깃팅으로 이어질 수 있음
고객 여정을 완전히 이해하지 못한다면 타깃팅과 리타깃팅이 실패하며 궁극적으로는 브랜드 신뢰도를 떨어뜨리고 재구매에 대한 고객 결정을 방해할 수 있습니다. 위의 예시를 생각해보세요. 장바구니에 있는 물품을 구매하기 위해 ‘결제’ 버튼을 누른 후에도 그들의 고객 여정은 계속 이어집니다.
고객이 쇼핑몰 홈페이지를 닫고 나서도 주문 확인 메일을 확인하기 위해 자신의 받은 편지함을 확인하게 됩니다. 그리고 나서 자신의 페이스북으로 이동하여 최근 알림을 확인하고 피드에 올라온 다양한 업데이트를 스크롤하게 되죠.
뉴스피드를 스크롤한지 몇 분만에 자신이 구매했던 제품에 대한 페이스북 캐러셀(carousel) 광고를 보게 됩니다. 광고에 포함된 모든 아이템이 그녀가 이미 구매했던 제품들이죠. 참 답답한 상황이 아닐 수 없습니다.
이미 구매한 제품 광고를 보게 되면 고객들은 짜증을 내거나 오히려 오해를 할 수도 있습니다. 거기다가 이는 광고비 낭비를 유발할 수 밖에 없습니다. 마케터들이 첫 번째 클릭에서부터 마지막 클릭까지 고객의 전체 구매 경로를 이해하지 못하는 것은 이같은 오류를 낳게 됩니다. 다행히도 옴니채널 어트리뷰션은 이같은 멀티채널 어트리뷰션의 부족한 부분을 채울 수 있습니다.
옴니채널 어트리뷰션(Omnichannel Attribution)이란?
멀티채널 어트리뷰션은 단순히 데이터 통합이 그 문제라면 쉽게 구현할 수 있겠지만, 옴니채널 어트리뷰션은 여러 단계에 걸친 다양한 고객 행동을 분석하여 전환으로 이끄는 보다 정확하고 전략적인 접근 방식입니다. 옴니채널 어트리뷰션은 온라인, 오프라인, 페이드(Paid), 언드(Earned), 온드(Owned) 미디어 등 모든 마케팅 채널에서의 모든 고객 반응을 확인합니다. 또한 모든 채널의 데이터를 모두 사용하여 고객 여정의 각 부분을 평가하고 그 원인을 파악하세요. 이 모델은 회귀(regression)와 같은 기술을 통해 구매 결정에 영향을 미치는 고객 반응을 이해하는데 사용될 수 있습니다. 옴니채널 방식이 과거에 잘 활용되지 않았던 유일한 이유는 이러한 고객 반응들이 발생한 순서를 비롯하여 이러한 모든 것들을 개별 고객별로 분석하고 관련짓기 위해서는 대규모의 데이터 통합(일반적으로 CDP와의 데이터 통합)을 요구하기 때문입니다.
옴니채널 어트리뷰션은 다양한 유형의 인터렉션을 아우르는 고객 여정을 더 잘 분석하고, 오늘 날의 고객은 구매 전 다양한 접점을 접하며 옴니채널 어트리뷰션이 이를 모두 설명해주기 때문에 멀티채널 어트리뷰션보다는 좋습니다. 모델링 기법은 또한 판매와 다른 마케팅 결과를 증대시키기 위해 다른 차선책의 기술과도 함께 사용될 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 이점들이 있습니다.
- 데이터 중복 제거(Deduplication): 이 중요한 과정은 다양한 채널과 디바이스에 걸쳐 한 고객의 행동을 여러 고객의 행동으로 분석되지 않도록 만들어 줍니다.
- 보다 정교한 리타깃팅과 관련성 높은 후속 조치(Smarter Retargeting & More Relevant Follow-Up): 옴니 채널 어트리뷰션을 사용하면 고객 여정의 각 단계별로 고객 반응을 분석하고 이해할 수 있기 때문에 보다 관련성 높은 콘텐츠를 전달하는 등의 후속 조치를 취할 수 있게 됩니다.
- 수익 창출 요인에 대한 정확한 데이터 추출(Accurate Reporting on What’s Driving Revenue): 고객의 첫 번째 혹은 마지막 클릭을 이해하는 것은 중요하지만 그것은 방정식의 한 부분에 지나지 않습니다. 옴니채널 어트리뷰션은 모든 마케팅 및 영업 활동들을 분석하며 매출의 정확한 출처를 파악하는데 보다 도움이 되는 인사이트를 제공하므로 그에 따라 전략을 주도할 수 있습니다.
- 각 고객 여정 단계별 전략 수립을 위한 인사이트 제공(Better Understanding of How to Rework Customer Journeys): 고객이 구매하는 이유 또는 고객이 이탈하는 이유 등을 이해하고 가장 중요한 것으로 보이는 고객 경험과 그 접점들을 빠르게 파악하고 개선할 수 있어 내부 리소스를 효율적으로 사용할 수 있게 합니다.
- 판매 프로세스 상 모든 어트리뷰션에 대한 이해 및 보다 효과적인 리소스 할당(Better Understanding of All Contributors to the Sales Process, and More Effective Resource Allocation): 이 모델을 사용한다고 해서 단순히 판매의 어트리뷰션을 모두 정확하게 측정할 수 있는 것은 아닙니다. 마지막 마지막 접점에만 크레딧을 준다면 영업 직원들은 모두 훌륭해보이고 그들 모두 보상을 받아야만 하는 것처럼 보이겠지만, 실제로 그 구매를 발생시키는데 가장 큰 역활을 한 직원들이 마케팅이라면 잘못된 성과 측정과 보상이 나갈 가능성이 높습니다.
옴니채널 어트리뷰션을 시작하는 방법
불행하게도, 오늘 날 많은 마케터들은 여전히 특정 채널에 대한 인사이트만을 제공하는 고립된 마케팅 측정 방식에 의존하고 있습니다. 옴니채널 어트리뷰션은 고객 경험에 대한 보다 전체적인 큰 관점을 제공합니다. 즉, 마케터들이 복잡한 마케팅 믹스에 걸쳐 개인화된 고객 경험을 제공하여 전환율을 높이고 매출을 창출할 수 있도록 도와줄 것입니다.
- 데이터 스트림 감시(Audit Your Data Streams): 먼저 수집하는 고객 정보와 위치, 그리고 어느 프로세스에 데이터 공백이 있는지 확인해줍니다.
- 데이터를 완전하고 정확한 360도 뷰의 단일 고객 프로파일로 통합(Unify Data into Complete, Accurate Customer Profiles): 신뢰할 수 있는 CDP(고객 데이터 플랫폼)를 통해 다양한 고객 정보를 한 곳에서 수집, 통합 및 분석할 수 있으므로 정보에 쉽게 엑세스하여 데이터 중심의 보다 정확한 의사 결정을 내릴 수 있게 합니다.
- 여러 팀에 걸친 커뮤니케이션 독려(Encourage Communication Across Teams): 마케팅과 영업 부서가 별도로 운영되는 것이 일반적이지만 옴니채널 어트리뷰션은 모든 조직원들이 힘을 합쳐 특정 고객이 어떤 채널과 접촉하고 어떤 채널을 전환으로 많이 이끌었는지에 대한 정보를 공유해야 합니다.
모든 채널에서 고객 여정을 통합하고 고객에 대한 포괄적인 뷰를 제공하기 위해 구축된 CDP를 통해 객과 브랜드 간의 모든 상호작용을 분석하여 고객에 대한 통합된 뷰를 제공하여 고객의 옴니채널 경험을 더욱 개인화하는 방법을 확인하시기 발바니다.
*마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
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