몇 년 전 삼성전자가 코카콜라보다 마케팅에 비용을 더 들인다는 기사가 화제가 되었습니다. 110억 달러를 호가하는 엄청난 액수에 많은 사람들이 놀라워하기도 했는데요. 이후 최근에 들어서, 여러 미디어의 확산은 고객이 구매에 도달하기까지의 과정에 많은 변화를 만들었습니다. 특히 모바일 및 웨어러블 IT 기기가 보편화되면서 많은 정보와 소비의 흐름이 모바일 기기 안에서 만들어짐에 따라, 다양한 기업은 많은 액수의 모바일 마케팅 비용을 지출하고 있는데요.
때문에 기업들에게는 마케팅 캠페인 중 어떤 요소가 어느 순간에, 어떤 영향을 끼쳤는지를 파악하는 것이 무엇보다 중요할 것입니다. 그렇다면 우리가 진행한 마케팅 캠페인의 성과는 어떻게 알 수 있을까요? 이를 따져보기 위해 활용되고 있는 기능이 바로 ‘어트리뷰션(attribution) 모델 분석‘과 ‘증분(incrementality) 모델 분석‘입니다.
어트리뷰션(Attribution)이란?
어트리뷰션(attribution) 모델은 마케팅 업계에서 필수로 사용되는 기술입니다. 이는 다양한 마케팅 채널에서 집행한 광고 성과를 측정하는 것으로, 마케팅 효율을 측정하고 분석하여 ROI를 극대화하며, 어느 정도의 성과가 나타났는지를 비교할 수 있습니다. 즉, ‘전환 경로를 따라 각 고객과의 접점에서 해당 고객이 발생시킨 수익에 매체별 기여도를 측정하는 프로세스’라고 정리할 수 있습니다.
어트리뷰션 모델에는 여러 종류가 존재하는데요. 그 중 대표적인 모델 몇 가지를 소개해보고자 합니다.
<대표적 어트리뷰션 모델>
1. First touch
먼저 퍼스트 터치 어트리뷰션 모델(First touch attribution model)이 있습니다. 퍼스트 터치 어트리뷰션 모델은 고객과 브랜드가 처음으로 만난 접점에서 모든 기여도를 부과하여, 새로운 리드를 가져오는 채널을 별도로 구분하고자 할 때 편리합니다. 하지만 전체 캠페인 성과 측정은 상대적으로 어렵고 고객을 전환까지 이끌어내는 전체 프로세스의 가치를 파악하기가 어렵다는 단점도 있습니다.
2. Last touch
라스트 터치 어트리뷰션 모델(Last touch attribution model)은 마지막 접점에만 모든 기여도를 부과하는 모델입니다. 이 기여 모델은 브랜드 인지도와 고려에 기여한 이전 단계에서 상호작용한 접점을 중요하게 생각하는데요. 어떤 접점이 즉각적인 전환에 기여하는지 확인하는 데에 유용한 모델입니다.
3. Linear
리니어 어트리뷰션 모델(Linear attribution model)은 전환 경로를 따라 모든 접점에 동일한 기여도를 부여하는 모델이에요. 고객 여정에 기여하는 모든 채널들을 확인하고 싶을 때 좋은 모델이 됩니다. 물론 동시에 단일 캠페인 내에서 성과가 가장 좋은 채널을 확인하고 최적화하기에는 어려움이 있습니다.
4. Time decay
타임 디케이 모델(Time decay model)은 리드가 전환에 가까이 이르렀을 때, 시간에 흐름에 따라 기여도를 증가시키는 모델입니다. 판매 주기가 길고 리드의 움직임에 가장 큰 영향을 끼치는 채널을 확인할 때 적합한 모델이지만, 처음 리드를 판매로 유입시킨 소스의 가치가 저평가된다는 단점이 있습니다.
모든 마케팅 기여도 모델은 고객 접점을 광고(노출, 클릭) 및 구매 행동(전환)과 연관시킨다는 공통점이 있습니다. 하지만 활용되는 비즈니스의 성격이나 캠페인의 목표에 따라 선택 기준은 달라질 수 있겠죠.
한편 현재 약 60%의 마케터가 이 퍼스트 터치 및 라스트 터치 모델을 사용하고 있는데요. 즉 이는 고객 여정 중 하나의 접점의 수익에만 기여도를 할당하고 있음을 의미합니다. 어트리뷰션 모델을 쉽게 구현하고 이해할 수 있는 데에는 도움이 되지만, 다른 접점들이 배제되어 전체적인 그림을 조망할 수 없는 것은 아쉽습니다.
증분(Incrementality)이란?
모든 어트리뷰션 모델은 사용자별 이벤트의 적시의 상관 관계(“먼저 이 일이 일어난 다음 동일한 사용자에게 저 일이 일어난다”)에 의존하여 마케팅 기여도의 개념을 도출합니다. 사실상 이러한 개념은 종종 인과 관계로 인식됩니다(“사용자가 저 광고를 클릭했으므로 이 매출은 저 광고로 인한 것으로 본다”는 것은 “저 광고로 인해 매출이 발생했다”는 것과 유사합니다).
그러나 브랜드 자산, 입소문, 오프라인 미디어 캠페인 등 구매 결정에 영향을 미치는 다양한 요인들이 있으므로, 모든 매출을 사용자가 클린한 하나의 광고의 결과로 보는 것은 의심의 여지가 있습니다. 이에 대한 아쉬움을 보완하기 위해, 마케팅 성과 분석의 새로운 패러다임으로 증분 모델이 떠오르고 있습니다.
<어트리뷰션과 증분 모델의 비교>
증분 모델은 어트리뷰션 모델과 다른 원칙을 사용합니다. 이벤트의 상관 관계에 의존하지 않고 무작위 대조군 연구(RCT: Randomized Controlled Trial)를 사용하여, 광고의 대상인 ‘실험군(test group)’과 광고의 대상이 아닌 ‘대조군(control group)’ 간의 행동 차이(전환률, 사용자 당 매출 등)를 관찰합니다. 집단이 실제로 무작위이고 특정 캠페인의 광고 대상이 되는 집단과 그렇지 않은 집단의 행동 간에 차이가 있는 경우, 이는 캠페인과 행동 변화 사이에 진정한 ‘인과 관계’가 있음을 증명합니다.
증분 측정에는 대조군에 일어나는 일과 결과를 보는 방법에 있어서 다양한 방법론이 존재하는데, 오늘날 가장 널리 사용되는 방법론은 ITT(Intent-to-Treat), PSA/위약(Placebo) 및 고스트 광고(Ghost Ad)입니다.
이렇듯 증분 모델의 매출 또는 전환 증가에 대한 마케팅 캠페인의 절대 기여도를 객관적으로 측정할 수 있습니다. 과학적으로 개발된 RCT 방법은 광고 지출과 증분 매출 간의 실제 인과 관계를 증명하고, 증분 방법론은 유기적 행동 및 기타 마케팅 활동을 설명합니다. 실험군과 처치군 모두가 이러한 행동 및 활동의 영향을 동등하게 받기 때문입니다.
새로운 성과 분석의 패러다임, 증분(Incrementality)
리머지(Remerge)에서는 이러한 증분 모델을 활용하여 리타겟팅 캠페인의 효과를 정확하게 파악하고 있는데요. 증분 측정을 통해 캠페인을 최적화하여 지속적으로 ROAS를 개선해나가며, 전환 및 매출 향상에 대한 캠페인의 절대적인 기여도를 측정하고 있습니다. 이는 한 총체적인 마케팅 캠페인 내에서, 리타겟팅 전략에 따른 유기적 기준선에 따른 결과물, 타 마케팅 활동을 통한 결과물, 그리고 기타 활동의 비중을 정확하게 파악하고 있음을 의미합니다.
| “Incremental Revenue is the increase in sales caused by your ads.” | “증분 매출(Incremental Revenue)은 광고로 인한 매출의 증가입니다.” |
| Control group revenue WITHOUT Remerge | Remerge 광고 노출이 안 된 대조군 |
| Test Group revenue WITH Remerge | Remerge 광고 노출이 된 시험군 |
| Incremental Revenue | 증분 매출 |
| Revenue: other marketing activities | 매출: 기타 마케팅 활동 |
| Revenue: Organic Behavior | 매출: 유기적 행동 |
<증분 분석을 활용한 성과 분석 예시 – 리머지 제공>
리머지는 리타겟팅 전략의 유기적 기준선을 전체적인 관점에서 고려하고 있습니다. 증분 모델 분석을 활용한 성과 분석에서, 대조군에는 유기적 설치 및 바이럴 효과로 인한 모든 전환 및 매출, UA 캠페인, TV 광고 및 기타 유형의 오프라인 캠페인을 포함한 기타 마케팅 활동의 결과로 발생한 전환 및 매출을 모두 포함합니다. 이를 통해 어떤 캠페인이 가장 효과적이었으며, 또 더 많은 수익을 창출했는지 등 캠페인의 실제 가치를 평가할 수 있습니다.
더불어 증분 분석은 자기 잠식(cannibalization) 우려에 대한 솔루션이기도 합니다. 유기적 전환을 잠식한다는 리타겟팅 캠페인의 위험성에 증분 측정은 더 높은 투명성을 제공합니다. 즉, 결과적으로 마케팅 대상 및 캠페인에 대한 통찰력을 수집하여, 리타겟팅 전략뿐만 아니라 전체 마케팅 전략을 최적화할 수 있도록 하는 것이죠.
보다 완벽한 마케팅 성과 분석을 위하여
어트리뷰션 모델과 증분 모델은 각자 동일한 캠페인에 대해 의미있는 측정이 될 수 있지만, 이들은 완전히 독립적인 개념이며 결과를 보는 것 또한 독립적이어야 함을 이해하는 것이 중요합니다. 어트리뷰션 모델과 증분 모델 분석은 모두 효과적인 모바일 마케팅 전략의 도구입니다. 핵심은 개별 기능을 이해하고 각각의 한계를 인식하여, 보다 완벽한 마케팅 성과 분석을 목표로 하는 것입니다. 이를 염두에 두어야, 캠페인의 성과와 실제 가치를 정확히 파악할 수 있습니다. 두 성과 분석 모델의 적절한 활용을 통해, 앞으로의 보다 완벽한 마케팅 성과 분석 방법을 기대합니다.
reference
