데이터 기반 MTA: 유일한 기여 모델

기여 모델은 마케터가 고객이 인지도에서 전환으로 이동할 때 마케팅 채널 터치포인트의 가치를 이해하는 데 도움이 됩니다.

과거에는 '마지막 클릭' 및 '첫 번째 클릭' 모델과 같은 단일 터치 어트리뷰션이 기본값인 경우가 많았습니다. 그들은 상대적으로 적은 데이터를 필요로 했고 분석 소프트웨어에서 관찰하기 쉬웠습니다.

예를 들어, 10월에 웹사이트에서 1,000번의 매출을 올렸고 트래픽의 75%가 자연 검색에서 발생하고 25%가 직접 발생하는 것을 볼 수 있다면 11월 투자를 자연 검색 활동에 더 많이 투자하는 것이 합리적입니다.

그것은 마지막 클릭 모델을 채택하는 것입니다. 나는 고객이 내 사이트를 방문하기 직전에 사용한 접점에만 가치를 부여하고 있습니다. 그렇다면 이전에 상호 작용한 채널은 무엇입니까?

최근 몇 년 동안 고객 여정이 더욱 복잡해짐에 따라 마케터가 경로를 따라 채널에 정확한 가중치를 부여하고 그에 따라 투자하도록 하는 기여 모델도 있습니다.

멀티터치 어트리뷰션(MTA)과 데이터 기반 어트리뷰션(DDA)이 점점 더 선호되고 있습니다. 결국 내 웹사이트 방문자는 검색을 위해 Google로 눈을 돌리기 전에 다양한 위치(수많은 소셜 미디어 사이트, TV, 광고판에 이르기까지 다양한 오프라인 광고)에서 마케팅 메시지를 볼 수 있습니다.

MTA 모델은 모든 채널 변환을 위해 적어도 일부 학점을받을 수 있도록

AI 데이터 및 기여 분석 회사 Fospha의 분석가인 Finnian Bradfield는 오늘날 MTA가 단일 터치 모델보다 더 효과적인 이유는 고객 여정의 복잡성 증가만이 아니라는 점을 강조합니다.

"MTA의 주요 가치는 마케터가 지출을 더 잘 분배하고 모든 접점의 진정한 성과를 이해할 수 있도록 하는 것입니다."라고 그는 말합니다.

“마지막 클릭 모델만 사용하면 본질적으로 전환 이전에 고객이 참여했던 마지막 터치포인트만 가치 있게 여기거나 볼 수 있으며 이전에는 소비자에게 영향을 미쳤을 수 있는 요소에 거의 관심을 기울이지 않거나 고려하지 않습니다. 그 결과 마지막 터치포인트에 더 많은 지출이 발생하지만 실제로는 소비자가 여정을 시작할 때 참여했던 터치포인트가 아니었다면 전환이 발생하지 않았을 수 있습니다. 따라서 모든 접점을 살펴보고 역할에 따라 가치를 부여하면 마케팅 지출에서 훨씬 더 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.”

오늘날의 옴니채널 세계에서 MTA 모델은 확실히 마케팅 담당자가 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 명확하게 구분할 수 있는 탁월한 선택인 것 같습니다. 그러나 모든 기여 모델이 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다.

차이점, 장단점, 구현에 대한 어려움, 데이터 기반 MTA 모델이 모든 마케터가 목표로 해야 하는 기여 옵션인 이유를 살펴보겠습니다.

기본 모델은 무엇입니까?

'선형' 또는 '고른 크레딧' 기여 모델은 틀림없이 우리가 첫 번째 클릭과 마지막 클릭 이상을 생각할 때 생각하는 첫 번째 MTA 모델일 것입니다.

확실히 싱글 터치 모델의 개선 사항입니다. 선형 모델은 고객이 인지 단계에서 보는 채널이나 전환 전 단계에서 사용하는 것보다 고객 여정에 더 많은 것이 있음을 인정합니다.

모든 터치를 동등하게 평가하므로 마케팅 전략의 모든 부분이 거의 동일한 수준의 효과를 발휘하고 있다는 좋은 증거가 있는 경우에만 정말 유용합니다.

그러나 다양한 터치포인트가 고객의 전환 결정에 어느 정도 영향을 미쳤을 가능성이 다른 것보다 크다는 사실을 설명하지 못하기 때문에 그 단순함이 금세 매우 분명해집니다.

'시간 붕괴'는 또 다른 비교적 간단한 MTA 모델입니다. 터치가 전환에 가까울수록 가중치가 높아져 사용자 여정의 모든 터치포인트에 기여도를 부여합니다.

시간 감쇠 속성이 유용할 수 있습니다. 그리고 단일 터치 옵션 중 하나보다 선호될 것입니다. 시간에 민감한 마케팅 캠페인이나 기업이 전환 역할을 하는 채널에 집중하려는 경우에 자주 사용됩니다. 그러나 그 결점은 매우 쉽게 볼 수 있습니다.

물론 전환에 가까운 접점이 시작에 가까운 접점보다 더 중요한 고객 여정이 있습니다. 그러나 사용자 여정이 점점 더 길어지고 복잡해짐에 따라 점점 더 그렇지 않습니다. 궁극적으로 시간 감퇴는 여전히 어느 정도의 추측에 의존하고 실제 정확도가 부족합니다.

'U자형' 또는 '위치 기반' 어트리뷰션은 또 다른 MTA 모델로, 모든 채널이 어느 정도 크레딧을 받도록 하여 원터치 방식을 개선하지만 여전히 상대적으로 단순한 접근 방식입니다.

U자형은 모든 터치포인트를 인정하지만 첫 번째 채널과 마지막 채널에 더 많은 가중치(각각 40%)를 부여합니다. 나머지 20%의 크레딧은 여정 중간에 있는 모든 터치포인트에 분산됩니다.

다시 말하지만, U자형 모델에는 용도가 있습니다. 예를 들어, 리드 생성에 투자하고 더 긴 고객 여정에 대한 강력한 후보인 회사의 경우에 효과적일 수 있습니다. 그러나 마케터가 예상하는 것보다 전환에 더 큰 부분을 가졌을 수 있는 여정의 중간에 터치포인트를 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다.

데이터 기반 어트리뷰션이란 무엇입니까?

'데이터 기반' 속성(DDA)은 또 다른 MTA 모델입니다. 이는 터치포인트 전반에 걸쳐 데이터를 사용하여 추측을 제거하고 채널이 어떤 위치에 있느냐가 아니라 어떻게 수행하는지에 따라 채널에 기여한다는 점에서 지금까지 논의한 것과 다릅니다.

DDA는 포괄적인 데이터와 고객 여정에 대한 전체 보기를 요구합니다. 마케터는 또한 종종 고객 데이터 플랫폼을 활용하여 해당 데이터를 효과적으로 사용할 수 있는 수단이 필요합니다.

구현하는 데 가장 비용이 많이 드는 MTA 모델일 수 있지만 DDA 모델을 사용하는 주요 목표 중 하나는 추가 비용을 상쇄하는 데 사용할 수 있는 더 나은 ROI를 보는 것입니다.

데이터 기반 MTA 모델은 언제 유용합니까?

Bradfield는 마케팅 담당자가 데이터 기반 MTA를 구현하는 것이 가장 합리적인 시점에 대해 다음과 같이 명확합니다. “어트리뷰션에 대한 데이터 기반 접근 방식은 유료 검색, 소셜 및 예"라고 말합니다. “그 이유는 마케팅에 지출하는 경우 어디에 지출하는 것이 가장 좋은지, 이러한 채널 중 비즈니스 KPI에 더 효과적인 채널을 알아야 하기 때문입니다. 마케팅 예산이 더 많은 기업이 이러한 유형의 도구에서 많은 가치를 얻는 경향이 있습니다.”

2019년에 Fospha는 최고의 휴가 제공업체와 협력하여 MTA로 온라인 및 오프라인 데이터를 결합했습니다.

이를 통해 고객이 수행하는 여정에 대한 교차 채널 보기를 제공하고 마지막 클릭 기여로 인해 유료 검색 활동이 과대평가되고 있음을 강조했습니다.

자동화된 프로세스는 분석가의 용량이나 시간을 차지하지 않습니다. 그러나 더 중요한 것은 Fospha가 유료 검색 채널에서 확보한 예산을 신규/저평가된 터치포인트의 성장에 사용할 수 있다는 것입니다.

연간 절감액은 약 600,000파운드였으며 TV 마케팅 전략은 기존의 기여 모델을 사용하여 이전에 측정하기 어려웠던 영역으로 강조되었습니다. Fospha는 MMM(Marketing Mix Modeling)을 사용하여 TV가 성장하고 추가 수익을 올릴 수 있는 강력한 성능 채널임을 확인할 수 있었습니다.

이 사실이 알려지자 비즈니스는 이 중요한 오프라인 채널에 약 25만 파운드를 재투자했습니다.

고객의 그룹 마케팅 이사는 "Fospha의 독립적인 측정 도구는 투명한 데이터와 오프라인 판매를 오프라인 및 온라인 마케팅에 연결할 수 있는 능력을 우리 팀에 제공했습니다."라고 말했습니다. "이제 우리는 마케팅에 더 많이 투자할 자신이 있으며 결과를 보게 되어 기쁩니다."

점점 더 많은 예산을 가진 조직만이 DDA로 눈을 돌리는 것이 아닙니다. 다채널 및 옴니채널 마케팅을 하는 모든 기업이 이러한 MTA에 액세스할 수 있도록 하는 것은 Fospha와 같은 회사의 역할입니다.

Bradfield는 다음과 같이 덧붙였습니다. "교차 채널에 지출을 하는 모든 회사는 노력의 진정한 가치를 식별할 수 있어야 합니다. 이것이 Fospha가 DDA를 구현하는 모든 유형의 비즈니스에 대한 장벽을 허무는 이유입니다."

데이터 기반 MTA의 과제와 이를 극복하는 방법

비용은 포괄적인 데이터 기반 MTA 모델을 구현하는 데 있어 유일한 장애물이 아닙니다. Measured의 공동 창립자이자 CEO인 ClickZ를 위해 Trevor Testwuide는 애드테크의 정치학, Google 및 Facebook과 같은 "벽으로 둘러싸인 정원"의 진화, 지저분한 사용자 수준 데이터를 다음에서 극복해야 할 중요한 과제로 인용합니다. 속성.

Bradfield는 이에 대해 이렇게 말합니다.

“시장에 완벽한 MTA 모델이나 완전히 정확한 추적 도구가 없다는 것을 아는 것이 중요합니다. 부정확하고 편향된 데이터로 인해 Google과 같은 애드테크 플랫폼을 통해 데이터 기반 어트리뷰션을 구현하는 것이 주요 문제로 발견되었습니다."

모든 채널 접점에서 모든 고객에 대한 모든 데이터를 보유하더라도 완전한 MTA 정확도를 아직 보장할 수는 없지만 Bradfield는 이러한 문제를 극복할 수 있는 한 가지 방법을 지적합니다.

"독립적인 도구를 확보하는 것이 중요합니다."라고 그는 말합니다. "그러면 광고 판매에 대한 의제가 없으며 그러한 편견을 제거할 수 있습니다."

MTA 모델은 항상 원터치로 개선되지만 데이터가 없으면 여전히 약간의 추측에 의존합니다.

선형, 시간 감소 및 u자형 MTA 모델은 모든 터치포인트가 전환에 대해 최소한 어느 정도 기여도를 얻도록 하는 데 도움이 됩니다. 그러나 우리가 본 것처럼 정확성이 부족할 수 있습니다.

선형 모델의 경우 모든 채널이 균등한 크레딧을 받습니다. 그러나 이 옵션은 여정에 따른 터치포인트가 다른 것보다 소비자에게 더 큰 영향을 미쳤을 가능성을 고려하지 않습니다.

시간에 민감한 캠페인에는 시간 감소가 바람직할 수 있습니다. 그러나 다시 말하지만, 단순히 상호 작용을 더 일찍 본 덕분에 특정 채널이 실제보다 덜 영향을 미칠 수 있다고 가정합니다.

그리고 U자형 모델은 사용자 여정의 첫 번째와 마지막 터치가 종종 중요하다는 논리를 고수하지만 특히 더 긴 구매 유입경로의 맥락에서 중간 채널의 신용을 심각하게 과소 평가할 수 있습니다.

이러한 추측을 제거하는 MTA 옵션은 DDA 모델(알고리즘 MTA라고도 함)입니다. 고객 데이터가 100% 정확할 수는 없고 – Bradfield가 지적한 것처럼 – 최고의 MTA 모델도 완벽하지 않지만, 단순히 어느 시점이 아니라 실적이 어떻게 보이는지에 따라 기여도 믹스 크레딧 채널에 데이터를 포함합니다. 고객 여정의 단계에서 나타납니다.

독립적인 도구는 마케터가 Google과 Facebook의 벽으로 둘러싸인 정원 내에서 보고한 편향과 왜곡된 데이터의 일부를 제거합니다. 견고한 고객 데이터 플랫폼은 실시간으로 마케팅 전략을 통합, 구성 및 조정하기 위해 작동합니다.

데이터 기반 MTA 모델이 대규모 예산 비즈니스에 매우 유용하다는 것이 입증된 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이들은 종종 마케팅 무기고에 많은 유료 채널을 보유한 조직이지만 더 나은 ROI로 비용을 상쇄할 수 있는 능력 덕분에 중소 규모 조직에서도 이러한 모델에 점점 더 접근할 수 있게 되었습니다.

오늘날의 옴니채널 세계에서 데이터 기반 MTA 모델을 고려할 때 비용은 모든 규모의 비즈니스에 장애가 되어서는 안 됩니다. 그러나 여전히 이러한 수준의 기여에 전념할 준비가 되지 않았다고 느끼는 조직의 경우 선형, 시간 감소 및 u자형 MTA가 많은 사람들이 사용하는 것으로 보이는 첫 번째 및 마지막 클릭 단일 터치 기여 모델보다 항상 더 나은 옵션입니다. 기본값으로.

Fospha 와 협업하여 제작된 콘텐츠 .