마케팅 기여 모델: 전체 가이드

마케팅 기여는 전환으로 이어지는 고객 여정의 터치포인트를 분석하고 이해하는 것을 말합니다.

고객은 구매, 앱 다운로드 또는 단순히 뉴스레터 가입 등 "전환"하기 전에 온라인 및 오프라인 채널 모두에서 점점 더 많은 수의 상호 작용을 합니다. 마케터에게는 여정의 어떤 단계가 최종 전환에 어느 정도 가치가 있는지, 따라서 예산에 어느 정도 가치가 있는지 명확하게 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다.

마케팅 기여 모델이란 무엇입니까?

마케팅 기여 모델은 기업이 고객 여정의 각 단계에서 얼마나 많은 가치가 있는지 시각화하는 데 도움이 됩니다. 어트리뷰션을 고려하지 않았을 수 있는 조직은 기본적으로 단순한 측정 모델(종종 '마지막 클릭')을 사용했지만 데이터에서 파생된 다른 모델을 사용하여 영향에 따라 여정의 다른 터치포인트에 더 많은 가중치를 부여할 수 있습니다. 그들은 최종 전환에 있었다.

마케팅 기여 모델은 단일 터치 및 멀티 터치 범주로 나뉩니다. 앞으로 살펴보겠지만, 일부는 다른 것보다 더 널리 퍼져 있고, 일부는 마케터에게 고객 여정의 어떤 단계가 최고의 ROI를 제공하는지 명확하게 제공하는 데 더 우수합니다. 이를 통해 더 많은 예산을 할당할 가치가 있는 접점을 강조 표시합니다.

마지막 터치

위에서 언급했듯이 '마지막 클릭'은 종종 사용되는 기본 기여 모델입니다. 쉽게 사용할 수 있는 웹 분석 소프트웨어에 대한 상당히 단순화된 이해라도 사용자가 전환을 만들기 전에 마지막으로 상호 작용한 터치 포인트를 볼 수 있다는 점을 고려할 때 이는 놀라운 일이 아닙니다.

'마지막 클릭'은 일부 경우에 적합합니다 (예: 여정의 특정 최종 채널에 상당한 투자가 이루어진 경우). 그러나 우리가 알고 있듯이 고객 여정은 점점 더 복잡해지고 개인은 전환하기 전에 온라인 및 오프라인 채널에서 다양한 접점과 상호 작용합니다. 따라서 '마지막 클릭' 기여 모델은 충분하지 않습니다.

Fospha의 마케팅 이사인 페이 밀러(Fay Miller)는 “고객 여정을 측정할 수 있게 된 이후로 마지막 클릭은 업계 표준이 되었습니다. 나는 일반적으로 레거시 보고 모델이 있고 마케팅 캠페인 성과를 측정하는 더 나은 방법이 없는 비즈니스에서 사용하는 것을 봅니다. "더 나은"이란 데이터를 사용하여 모든 고객 여정을 분석하고 각 터치포인트가 전체 전환 경로에서 수행하는 역할에 대한 통찰력을 제공하는 접근 방식을 의미합니다."

첫 번째 클릭

원터치 기여 모델의 또 다른 예는 '첫 번째 클릭'입니다.

이름에서 알 수 있듯이 이 모델은 고객 여정의 첫 번째 단계에 가중치를 부여하므로 인지도 제고를 목적으로 하는 캠페인에 적합할 수 있지만 이후에 잠재적으로 중요한 다른 상호 작용은 무시합니다.

Fospha의 마케팅 측정 및 귀속 전문가 인 Jamie Bolton은 경우에 따라 이러한 관련성을 언급합니다. 많은 플랫폼에서 기본적으로 사용할 수 있으므로 특히 리소스가 제한된 조직의 경우 데이터를 다시 살펴볼 수 있습니다."

선의

'선형' 기여 모델은 틀림없이 가장 간단한 멀티터치 모델입니다.

이 모델을 사용하는 마케터는 고객이 여정에서 여러 접점과 상호 작용하고 있음을 인정하고 있습니다. 선형 접근 방식은 모든 채널을 동등하게 평가하므로 단일 터치 모델의 경우 확실히 개선되었지만 다양한 터치 포인트가 고객의 전환 결정에 영향을 미쳤을 수 있다는 사실을 설명하지 못합니다.

Bolton은 "이것은 싱글 터치 모델에서 논리적으로 크게 발전한 것입니다."라고 말합니다. "선형 기여는 전체 고객 여정을 시작하고 전체에 걸쳐 균등하게 기여도를 할당합니다. 즉, 발견, 육성 또는 전환 목표를 수행하는 터치포인트가 모두 보상을 받습니다."

시간 붕괴

'시간 붕괴'는 또 다른 멀티터치 기여 모델입니다. 터치가 전환에 가까울수록 가중치가 높아져 사용자 여정의 모든 터치포인트에 기여도를 부여합니다.

'시간 붕괴' 모델의 가치와 그 결점은 정량화하기가 매우 쉽습니다. 물론 전환에 더 가깝게 방문한 채널이 시작에 가까운 채널보다 더 영향력이 있는 고객 여정이 많이 있을 것입니다. 그러나 사용자 여정이 더 길고 복잡해짐에 따라 점점 더 그렇지 않습니다.

'시간 감소'는 여전히 상당한 양의 추측과 전환 근처에 방문한 채널이 초기 채널보다 더 많은 크레딧을 받을 가치가 있다는 가정을 포함합니다.

Bolton은 '시간 쇠퇴'가 빠른 전환에 초점을 맞추는 마케팅 담당자에게 가치가 있다고 강조합니다. "고객에게 전환 역할을 하는 터치포인트에 집중하려는 기업의 경우 이 모델은 모든 채널을 고려하고 가치를 부여하지만 전환을 직접적으로 유도하는 채널을 우선시합니다."

위치 기반

"U자형" 또는 "위치 기반" 어트리뷰션은 위에서 살펴본 싱글 터치 방식을 분명히 개선한 또 다른 유용한 멀티터치 모델입니다.

이 모델은 모든 터치포인트를 인정하지만 첫 번째 채널과 마지막 채널 각각에 더 많은 가중치(40%)를 부여합니다. 나머지 20%의 크레딧은 여정 중간에 여러 채널에 분산됩니다.

다시 말하지만, "u자형" 모델은 관련성이 있지만 마케터가 예상하는 것보다 전환에 더 큰 부분을 가졌을 수 있는 여정의 중간에 터치포인트를 정확하게 인식하지 못할 수 있습니다.

Bolton은 “U자형은 더 긴 고객 여정을 위한 강력한 후보입니다. 이 모델은 발견 단계와 전환 단계가 판매에 가장 크게 기여한다는 원칙에 따라 작동하지만 그 사이의 단계를 육성하는 역할을 완전히 무시하지는 않습니다. 10개 이상의 단계가 있는 고객 여정에서 선형 기여 모델은 거의 인식되지 않을 때까지 첫 번째 단계와 마지막 단계의 가치를 희석합니다. 이를 피하려는 기업은 위치 기반 모델을 사용할 수 있습니다.”

데이터 기반/채널별 맞춤형

'데이터 기반' 어트리뷰션은 또 다른 멀티터치 모델입니다. 그러나 지금까지 논의한 것과 달리 터치포인트 전반에 걸쳐 데이터를 사용하여 추측을 없애고 채널의 위치가 아닌 실적에 따라 채널에 기여도를 부여합니다.

Fospha의 Fay Miller는 "데이터 기반 접근 방식은 고객 행동과 구매 경로를 분석하기 위해 여정 데이터를 사용하기 때문에 다른 측정 모델보다 나은 경우가 많습니다."라고 말합니다. “어떤 터치포인트가 나머지 터치포인트를 능가하는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 뿐만 아니라 과거 여정 데이터 통찰력이 보여주는 것에 적응하고 특정 채널의 성과에 따라 조정될 것입니다.”

이름에서 알 수 있듯이 "데이터 기반" 속성에는 포괄적인 데이터와 고객 여정에 대한 전체 보기, 그리고 해당 데이터를 효과적으로 분석하고 조치를 취하는 수단이 필요합니다. 2016년 Forrester 는 기업 내 모든 데이터의 73%가 사용되지 않는다고 보고했습니다 . 기업은 Miller가 말했듯이 "자동으로 채널에 가치를 할당하고 실시간으로 마케팅 전략을 맞춤화"할 수 있는 통합 및 구성을 위한 고객 데이터 플랫폼이 필요합니다.

"예산이 허락하는 한, 데이터 기반 모델은 모든 마케팅 팀에서 가장 먼저 선택해야 합니다. 초기에는 비용이 더 많이 들지만 이 지출은 캠페인으로 인한 더 높은 ROI로 쉽게 상쇄될 수 있습니다."

데이터 기반 기여의 예

신제품에 대한 기본 캠페인에는 자연 검색, 디스플레이 광고, 이메일 마케팅 및 소셜 미디어 게시물이 포함될 수 있습니다. 디스플레이 광고가 첫 번째 터치포인트이고 자연 검색이 전환 전에 사용된 채널인 경우 '데이터 기반' 어트리뷰션은 그 사이에 나타날 수 있는 이메일과 소셜 미디어 게시물에 더 많거나 적은 기여도를 할당하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 고객이 보고 있는 이메일이 최종 자연 검색 단계 후에 더 많은 최종 전환을 유도할 수 있으므로 '데이터 기반' 기여 모델은 소셜 미디어 게시물보다 이 채널에 더 많은 가중치를 부여합니다.

데이터 기반 모델로 전환하는 더 많은 기업

위의 예제 여정에서 모든 채널의 데이터에 액세스하면 이 모델이 다른 멀티터치 및 싱글터치 모델보다 더 정확한 어트리뷰션을 제공한다는 것을 알 수 있습니다.

이에 비해 "첫 번째 클릭" 또는 "마지막 클릭" 모델은 4개의 터치포인트 중 3개를 무시합니다. "선형" 모델은 여전히 ​​일부 단계를 과소 평가하고 다른 단계는 과소 평가합니다. "시간 쇠퇴"는 인지도를 높이는 디스플레이 광고의 가치를 과소 평가할 가능성이 높습니다. 그리고 "U자형" 모델은 두 가지 중간 단계인 이메일과 소셜 게시물 단계 사이의 가중치 이동에 대한 제어를 제공하지 않습니다.

따라서 고위 마케팅 리더가 점점 더 많은 초기 예산을 "데이터 기반" 기여에 투자하고 있다는 것은 이해할 수 있습니다. 포괄적이고 종종 쉽게 사용할 수 있는 데이터에서 추가된 통찰력은 더 많은 예산을 할당할 가치가 있다고 확신할 수 있는 채널에서 더 나은 ROI로 비용을 절감하기에 충분합니다.

포괄적인 데이터와 이를 잠금 해제할 수 있는 도구를 사용하면 다채널 마케팅을 보다 정확하고 민첩하게 수행할 수 있으며 점점 더 복잡해지는 고객 여정의 오늘날 세계에 완벽하게 적합합니다.