디지털 마케팅 기여 모델 설명

효과적인 마케팅 전략은 일반적으로 최대 잠재 고객에게 도달하고 최적의 영향을 미치기 위해 여러 채널에 퍼져 있습니다. 매력적인 블로그 게시물을 작성하고, 소셜 미디어 및 Google 광고에 투자하고, 이메일 캠페인을 구축하고, 리소스를 활용하여 잠재 고객이 볼 수 있는 모든 곳에서 자신을 소개합니다.

그러나 모든 플랫폼이 모든 비즈니스 또는 동일한 회사 내의 다른 캠페인에 똑같이 잘 작동하는 것은 아닙니다.

전략의 목표에 따라 최상의 결과와 최고의 투자 수익 또는 ROI를 달성하기 위해 리소스를 분배하는 방법을 알아야 합니다. 대부분의 마케팅 채널에는 분석 기능이 내장되어 있어 지역 캠페인 내에서 성과를 모니터링할 수 있습니다.

하지만 어떤 채널이 캠페인의 다양한 측면에서 가장 만족스러운 결과를 제공 하는지 어떻게 알 수 있습니까? 브랜드 인지도, 리드 생성 및 전환에 가장 효과적인 것은 무엇입니까?

유입경로의 상단에서 하단까지 고객의 여정을 더 명확하게 파악하려면 채널 실적을 비교 해야 합니다. 이렇게 하면 여정에서 각자의 역할을 이해하고 ROI를 결정할 수 있습니다. 그리고 마케팅에서 이익을 내기 위해 어디에 자원을 투자해야 하는지 아는 것보다 더 중요한 것은 없습니다.

고객 접점, 상관 관계 및 결과를 기반으로 채널 성과를 비교 하는 프로세스를 마케팅 기여 모델이라고 합니다.

처음에는 다소 추상적으로 들릴 수 있지만 기사가 끝날 무렵에는 전문가가 된 것처럼 느낄 것입니다.

마케팅 귀인 모델링이란 무엇입니까?

간단히 말해서, 마케팅 귀인 모델링은 고객의 전환에 역할을 하는 주요 채널과 부수적 채널 을 결정하는 데 사용됩니다. 서로 다른 모델은 브랜드와 고객 간의 상호 작용에 대한 서로 다른 접점의 우선 순위를 지정하고 그에 따라 ROI를 분배합니다.

기여 모델을 구축하고 비교하면 마케팅 전략의 어떤 요소가 실제로 효과적이고 전환으로 이어지는지 모니터링할 수 있습니다. 브랜드 인지도에 대한 결과를 제공하는 데 도움이 되는 항목, 리드 생성에 가장 적합한 항목, 최종 판매에 기여하는 항목을 추정할 수 있습니다.

이는 여정 전반에 걸쳐 브랜드와 고객 간의 각 접점을 고정하고 일련의 이벤트에서 위치를 기반으로 ROI 가치를 추정함으로써 발생합니다.

그러나 실제 측정 가능한 결과를 얻으려면 캠페인에 사용된 모든 채널을 모델에 포함해야 합니다. 그렇지 않으면 정보가 불완전하고 ROI가 공정하게 인정되지 않으며 시간이 낭비됩니다.

쿠키 없이 마케팅 기여 모델링은 어떻게 작동합니까?

고객 접점은 다양한 방식으로 결정됩니다. 쿠키, 타사 데이터, 사이트 전체 태그 지정, 로그인 정보 또는 사용자가 인터넷을 검색할 때 남기는 모든 이동 경로가 될 수 있습니다.

Google이 곧 쿠키를 제거함에 따라 프로세스가 정확히 어떻게 발전하고 마케터가 고객 여정을 따라갈 수 있을지에 대한 불확실성의 물결이 있습니다.

다행히도, 우리는 맹인으로 남겨지지 않을 것입니다. Google은 FLoC(Federated Learning of Cohort)라는 쿠키의 대안을 테스트하고 있습니다. 이 기술은 머신 러닝에 의존하고 코호트에서 비슷한 관심을 가진 사람들을 그룹화합니다. 웹사이트 방문자 및 전환에 대한 정확한 정보를 제공하는 집계 데이터가 포함된 보고서를 제공하는 동시에 개별 사용자의 개인 정보를 보호합니다.

따라서 걱정할 필요가 없습니다. 기여도 모델링은 쿠키 이후의 세계에서 여전히 가능하며 FLoC 기술의 발전으로 더욱 정확해질 수 있습니다.

기여 모델의 이점

옴니채널 전략을 실행할 때 어떤 스트림이 고객 경험의 품질을 책임지고 있으며 어떤 부분이 고객의 최선의 선택이라고 진정으로 확신시켰는지 결정하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다.

기여 모델을 사용하면 판매로 이어지는 터치포인트의 포괄적인 경로로 가는 여정의 모든 단계를 세분화 할 수 있습니다. 다양한 모델을 분석하면 잠재 고객을 전환으로 이끄는 일련의 이벤트를 해독하고 약한 링크를 제거하며 강력한 링크를 적용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이를 통해 모든 채널의 ROI 를 명확하게 이해하고 전략의 효과를 측정할 수 있습니다. 설정된 목표에 대한 확실한 결과를 제공하는 플랫폼에 노력을 집중하면 플랫폼을 최적화하면 훨씬 더 강력한 성과를 얻을 수 있습니다.

어트리뷰션 모델링의 또 다른 훌륭한 자산은 다양한 채널이 전략에서 어떻게 상관되는지, 그리고 이러한 연결을 양질의 콘텐츠로 강화하는 방법을 배우는 것입니다.

기여 도구 및 소프트웨어

기여 모델링은 수동으로 또는 소프트웨어를 통해 수행할 수 있습니다. 수동 프로세스는 매우 복잡하며 일반적으로 숙련된 분석가에게만 익숙한 고급 마케팅 지식과 기술이 필요합니다. 여기에서는 기업이 쉽게 액세스할 수 있는 디지털 옵션에 중점을 둘 것입니다.

기여 모델링에 도움이 되는 무료 및 유료 도구가 많이 있습니다. Google Attribution은 가장 인기 있는 무료 옵션이므로 먼저 사용해 보는 것이 좋습니다. 기여 모델링이 작동하는 방식과 다양한 터치포인트 모델이 의미하는 바에 대한 통찰력을 제공합니다.

Google Attribution의 이점은 종종 간과됩니다. 무료지만 모든 일반 모델을 포괄하며 수동 설정을 제공합니다. 기여 모델의 이면에 있는 프로세스에 익숙해지면 캠페인 요구 사항을 충족하는 개인화된 모델을 구축할 수 있습니다.

Bizible, TrackMaven 및 Nielsen과 같은 일부 유료 도구에는 더 고급 기능이 있으며 투자를 하고 더 많이 배울 의향이 있다면 정교한 모델을 구축하는 데 열중할 수 있습니다.

그러나 너무 깊이 들어가기 전에 기본에 집중합시다.

기여 모델의 유형

사람들이 귀하의 사이트에 방문하여 아무 생각 없이 개인 데이터를 제공하고 물건을 구매하기 시작했다면 좋지 않을까요? 불행히도 이것은 사실이 아닙니다. 대부분의 경우 고객의 여정은 구매가 이루어지기 전에 최소한 몇 단계로 구성됩니다.

기여 모델을 사용하면 고객 여정의 단계를 세분화하고 분석하여 전환에 기여한 채널을 찾습니다. 모든 모델은 서로 다른 접점의 우선 순위를 지정하고 판매에 대한 중요성에 따라 다양한 가치를 부여합니다.

다음 예를 분석해 보겠습니다.

누군가 그녀를 애니라고 부르고 자연 검색을 통해 블로그 게시물을 찾고 읽고 웹사이트를 떠납니다. 며칠 후 그녀는 우연히 당신의 Facebook 광고를 보고 당신의 멋진 브랜드가 떠올랐습니다. 그녀는 광고를 클릭하고 귀하의 웹사이트를 다시 탐색하고 더 많은 관심을 갖게 됩니다. Annie는 아직 구매할 준비가 되지 않았지만 곧 할인이 제공되기를 바라며 업데이트 수신 동의 양식을 작성합니다. 며칠 후 Annie에게 무료 배송 제안이나 첫 구매 할인 쿠폰이 포함된 이메일을 보냅니다. 그녀는 흥분하여 구매 의사가 있는 링크를 클릭했지만 산만해져서 장바구니를 버립니다. 다음 날 그녀는 당신의 브랜드에 대해 기억하고 웹사이트 URL을 입력하고(또는 저장한 링크를 클릭할 수도 있음) 구매를 완료합니다.

그렇다면 이 채널 중 어느 채널이 Annie의 전환에 대한 기여도를 얻었습니까? 블로그, Facebook 광고, 멋진 이메일 또는 직접 트래픽?

의존하기로 결정한 기여 모델에 따라 다릅니다. 한번 봅시다.

1. 마지막 상호작용 어트리뷰션

이름에서 짐작할 수 있듯이 Last Interaction 모델은 판매의 모든 가치를 고객의 비즈니스와의 마지막 접점에 귀속시킵니다.

이것은 Annie의 경우 크레딧이 직접 트래픽으로 이동함을 의미합니다. 이 모델이 부정확한 것으로 간주되는 이유를 알 수 있습니다.

위의 예에서 직접 트래픽은 고객 여정에 거의 입력되지 않았습니다. Annie는 자연 검색과 블로그를 통해 귀하의 브랜드를 발견했습니다. 이 원래 연락처가 아니었다면 그녀는 귀하의 브랜드와 웹사이트 URL을 알지 못했을 것이며 판매도 일어나지 않았을 것입니다.

그러나 마지막 상호 작용은 경우에 따라 매우 유용할 수 있습니다. 고객 수명 주기가 짧고 중간에 복잡한 접점이 없는 경우 이 모델을 사용하면 판매 측면에서 가장 설득력 있는 채널을 결정하는 데 도움이 됩니다.

Annie의 경우 이는 브랜드 웹사이트가 기억하기 쉽고 브랜드 인지도 채널도 결과를 제공하고 있음을 의미합니다.

저장된 링크의 경우 캠페인에서 채널 실적을 따르기 위해 URL에 태그를 지정하면 링크에 가치를 부여하는 것이 더 쉽다는 것을 알게 될 것입니다.

2. 마지막 간접 클릭

Last Non-Direct Click 모델은 위의 Annie의 경우에 발생한 정확한 문제를 해결하기 위해 설계된 Last Interaction 모델의 변형입니다.

여기서 판매에 대한 크레딧은 이름에서 알 수 있듯이 마지막 간접 클릭으로 이어집니다. 이 예에서 이것은 멋진 할인 이메일입니다.

이러한 시나리오에서는 이메일이 판매에서 매우 중요한 역할을 했으며 이메일의 가치를 무시하는 것은 이메일을 디자인하고 타겟팅하는 데 들인 노력에 비해 공정하지 않다는 것이 분명합니다.

이와 같은 일련의 이벤트에서 마지막 기여 모델을 사용하면 타겟 이메일을 보내는 것이 전략의 중요한 부분이 아니라고 믿게 될 수 있습니다. 그리고 전략의 ROI에서 이 채널의 중요성을 잘못 해석했을 수 있습니다.

3. 첫 번째 상호작용 어트리뷰션

First Interaction 모델은 실제로 판매를 달성한 채널에 비해 그다지 중요하지 않은 것처럼 보일 수 있지만 과소 평가해서는 안됩니다. 특히 캠페인이 브랜드 인지도 제고를 목표로 하는 경우 더욱 그렇습니다.

Annie의 경우 자연 검색과 블로그 콘텐츠가 그녀를 브랜드에 소개하고 그녀를 사로잡았습니다. 따라서 이 모델은 판매에 대한 모든 기여를 이 첫 번째 터치포인트로 돌릴 것입니다.

이러한 접근 방식의 단점은 Annie가 웹사이트에서 보낸 시간을 고려하지 않는다는 것입니다. 그녀는 처음에 그것을 열었을 때 튕겨 나왔을 수 있고 나중에 본 Facebook 광고와 당신이 그녀에게 보낸 이메일이 없었다면 그녀는 결코 뒤돌아보지 않았을 것입니다.

그러나 이미 언급했듯이 이 모델은 어떤 마케팅 플랫폼이 귀하의 이름을 알리고 더 많은 청중에게 귀하의 브랜드를 소개하는 데 가장 좋은 결과를 제공하는지 확인하려는 경우 여전히 훌륭한 선택입니다.

4. 선형 기여

선형 접근 방식은 판매 가치를 고객 여정과 관련된 모든 채널에 균등하게 분배합니다.

이 예에서 이것은 귀하의 블로그, Facebook 광고, 멋진 이메일 및 직접 트래픽이 Annie의 구매에 대해 동일한 양의 크레딧을 받게 됨을 의미합니다.

선형 모델의 단점은 모든 채널을 동등하게 만들고 어느 채널이 판매에 가장 큰 영향을 미쳤는지 구별하지 못한다는 것입니다.

그러나 이것이 하는 일은 전체 고객 여정과 옴니채널 마케팅 전략의 중요성에 대한 명확한 그림을 보여주는 것입니다.

또한 모든 채널에는 중요성과 영향력이 있음을 상기시켜줍니다. 하나만 건너 뛰면 판매로 이어진 일련의 이벤트가 끊어지고 발생하지 않을 수 있습니다.

5. 시간 붕괴 속성

시간 가치 하락 모델은 고객 여정의 일부가 된 모든 채널에 구매 가치를 분배하기 때문에 선형 모델과 매우 유사합니다.

여기서 차이점은 터치포인트가 판매에 가까울수록 더 많은 신용을 얻는다는 것입니다.

Annie의 쇼핑 여정에서 그녀가 상호작용한 마케팅 채널의 ROI는 자연 검색의 비율이 가장 낮고 직접 트래픽이 가장 높아지면서 점차 증가할 것입니다.

이러한 접근 방식의 단점은 고객이 여정의 어느 시점에서든 웹 사이트와 상호 작용한 시간이나 첫인상이 얼마나 큰 영향을 미쳤는지 고려하지 않는다는 것입니다. Annie는 귀하의 브랜드를 처음 접했을 때 귀하와 거래하기로 마음먹었을지 모르지만 이 모델은 이를 완전히 무시했을 것입니다.

여기서의 이점은 실제 전환 및 판매를 유도하는 채널을 결정하는 데 있습니다. 이 모델은 더 긴 고객 수명 주기를 가진 좋은 선택이 될 수 있습니다. 예를 들어 B2B 상호 작용이나 자동차 산업과 같이 더 많은 고려와 연구가 필요한 고가의 구매와 같은 경우입니다.

6. 위치 기반 기여, U자형

U자형 기여라고도 하는 위치 기반 기여 모델은 고객과 비즈니스의 첫 번째 및 마지막 상호작용에 대해 동일한 40%의 기여도를 부여하고 나머지 20%는 그 사이의 다른 채널로 나눕니다.

잠재 고객에게 제공하는 첫인상과 판매를 성사시키는 마지막 인상은 이 모델에서 가장 중요한 것으로 간주됩니다. 그 동안 프로세스의 다른 단계는 완전히 중요하지 않은 것으로 간주됩니다.

따라서 U 자형 모델은 마케터에게 매우 일반적인 선택이며 실제로 합리적인 모델입니다. 전략의 가장 강력한 포인트에 대한 관점을 제공하며 고객 수명 주기가 더 길고 그 과정에서 여러 상호 작용이 있는 비즈니스에 적합합니다.

7. 위치 기반 속성, W자형

W형 기여 모델은 위치 기반 모델의 변형이지만 잠재 고객을 리드로 전환한 터치포인트에 추가 기여도를 부여합니다.

위의 예에서 자연 검색과 직접 트래픽은 다시 동일한 크레딧을 받습니다. 그러나 이번에는 귀하가 보낸 멋진 할인 이메일도 마찬가지입니다. 그래서 Annie가 귀하와 세부 정보를 공유하고 그녀를 리드로 만들었습니다. 그녀의 여정의 다른 접점이 나머지를 나눕니다.

이 모델은 고객이 브랜드에 대해 갖는 가장 중요한 접점에 가치를 부여합니다. 따라서 비즈니스에 가장 많은 리드를 생성하는 채널을 파악하려는 경우 더 나은 옵션이 됩니다.

8. 리드 전환 터치 어트리뷰션

리드 전환 터치 기여 모델은 전환이 발생한 이벤트 체인의 터치 포인트에만 기여도를 부여합니다.

Annie의 경우 이것은 그녀가 당신에게서 받은 멋진 이메일이 될 것입니다.

여정의 한 접점에만 초점을 맞춘 처음 두 채널과 마찬가지로 이 채널도 대부분 매우 구체적인 캠페인에 가치가 있습니다.

캠페인의 주요 목적이 더 많은 리드를 생성하는 것이라면 가장 많은 전환을 유도하는 채널을 명확하게 파악하고 거기에 집중할 수 있는 모델입니다.

9. 커스텀 어트리뷰션

이름에서 알 수 있듯이 사용자 지정 기여 모델을 사용하면 특정 마케팅 전략 및 비즈니스 우선 순위에 따라 고유한 모델을 구축할 수 있습니다.

맞춤형 모델을 구축하려면 마케팅 기여도 모델링에 대한 깊은 이해와 사용할 도구에 대한 고급 지식이 필요합니다. 그렇기 때문에 깊이 들어가기 전에 먼저 프로세스에 익숙해지는 것이 좋습니다.

사용자 지정 모델에서 온라인 및 오프라인 전략의 데이터를 통합하고 고객의 여정을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

오늘날 디지털 채널의 영향을 받는 사람은 거의 없으며 오프라인 소스에만 의존하는 사람은 훨씬 적습니다. 전체 마케팅 전략을 기반으로 데이터를 세분화하고 모델을 구축하도록 관리하면 전체 프로세스에 대한 조감도와 고객과의 가장 강력한 접점이 어디인지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

요약

기여 모델링은 마케팅에서 가장 복잡한 부분 중 하나입니다. 시간, 분석 기술, 마케팅 프로세스에 대한 심층 지식, 비즈니스 프로필 및 목표에 대한 통찰력이 필요합니다.

운 좋게도 현대 기술은 계산 및 고객 접점 고정과 같은 어려운 부분에 도움을 주어 우리가 앞서 나갈 수 있게 해줍니다.

캠페인에 대한 기여 모델을 구축하면 확실한 ROI를 제공하고 마케팅 팀의 성과를 최적화하는 모델을 식별하는 데 도움이 됩니다.