마지막 클릭을 넘어서: 멀티터치 기여 모델 탐색

고객 여정을 이해하고 전환에 기여하는 바를 올바르게 지정하는 것은 기업이 고객의 행동을 이해하고, 데이터 기반 결정을 내리고, 마케팅 전략을 최적화하는 데 매우 중요합니다.

마지막 클릭 기여 모델은 수년 동안 많은 마케터들이 선호해 왔지만 현대 소비자 행동의 복잡성을 지나치게 단순화했습니다. 더 깊은 통찰력을 얻고 더 많은 정보에 기반한 마케팅 결정을 내리려면 기업은 고객 여정을 보다 정확하게 표현하는 고급 멀티 터치 기여 분석 모델을 탐색해야 합니다.

진화하는 고객 여정

전통적으로 고객 여정은 고객이 예측 가능한 순서에 따라 인식, 고려, 결정과 같은 단계를 거쳐 이동하는 선형 경로로 간주되었습니다.

최근 몇 년 동안 고객 여정은 비선형적인 멀티 터치 경험으로 발전했습니다.

이러한 변화를 이끄는 주요 요인 중 하나는 디지털 채널의 확산입니다. 소셜 미디어, 검색 엔진, 온라인 마켓플레이스는 고객에게 브랜드와 상호 작용할 수 있는 다양한 접점을 제공했습니다.

이러한 지속적인 연결로 인해 온라인과 오프라인 상호 작용 사이의 경계가 모호해졌습니다. 또한 고객은 언제 어디서나 방대한 양의 정보에 액세스할 수 있습니다.

이제 고객은 미리 정의된 경로를 따르지 않고도 편리하게 제품을 검색하고 조사하고 구매할 수 있습니다. 이러한 상호작용이 발생하면서 구매자는 인식, 고려, 결정, 행동의 단계를 거치게 됩니다. 하지만 항상 그런 순서로 일어나는 것은 아닙니다! 한 단계를 건너뛸 수도 있고, 한 단계 뒤로 갔다가 한 단계 앞으로 나아갈 수도 있습니다.

그것은 당신이 생각하는 것만큼 예측 가능하거나 간단하지 않습니다.

이는 마지막 클릭이나 첫 번째 터치와 같은 단일 터치 기여 모델이 더 이상 효과적이지 않음을 의미합니다. 마케팅 담당자가 다양한 터치포인트가 전환에 어떻게 기여하는지 더 잘 이해하려면 최신 고객 구매 행동에 맞춰진 고급 기여 모델을 사용하는 방향으로 전환해야 합니다.

멀티터치 기여 모델 탐색

멀티 터치 모델은 고객 여정과 다양한 터치 포인트의 기여도에 대한 보다 포괄적인 보기를 제공합니다. 이러한 모델은 고객의 전환 경로와 관련된 모든 터치포인트를 고려하므로 조직은 고객 여정과 각 터치포인트의 효율성을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

가장 일반적인 멀티터치 기여 모델 중 일부를 살펴보겠습니다.

선형 귀속

이 모델에서는 고객 여정과 관련된 모든 터치포인트에 동일한 기여도가 할당됩니다. 선형 기여는 각 상호작용의 기여도를 인정하고 모든 터치포인트가 전환 프로세스에서 역할을 한다는 점을 강조합니다.

예를 들어, 고객이 디스플레이 광고와 상호작용하고, 웹사이트를 방문하고, 나중에 이메일을 받은 후 구매하는 경우, 각 터치포인트는 동일한 크레딧을 받게 됩니다. 마케터는 이를 활용하여 전환 유도에 있어 최상위 퍼널 활동의 중요성을 인식하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

시간 가치 하락 기여

시간 가치 하락 기여 분석은 전환에 더 가까운 터치 포인트가 고객의 결정에 더 큰 영향을 미치는 경향이 있음을 인식합니다. 전환 이벤트 발생 시점에 더 가까운 시점에 발생하는 터치포인트에 더 많은 기여도를 할당합니다.

예를 들어, 고객이 처음 블로그 게시물을 통해 제품을 발견한 후 소셜 미디어 콘텐츠에 참여하고 개인화된 이메일을 받은 후 최종적으로 구매하는 경우, 구매에 더 가까운 터치포인트가 더 높은 비율의 크레딧을 받게 됩니다. 이 모델은 전환으로 이어지는 즉각적인 요인을 이해하는 데 유용합니다.

위치 기반 기여

U자형 기여라고도 알려진 위치 기반 기여는 첫 번째 상호작용과 마지막 상호작용의 중요성을 모두 인식합니다. 이 두 가지 중요한 지점 사이의 기여 비율을 나누고, 중간 상호 작용은 더 작은 비율을 받습니다.

이러한 균형 잡힌 접근 방식은 다양한 터치포인트가 전환에 어떻게 영향을 미치는지 더 정확하게 나타내므로 복잡한 고객 여정을 이해하고 이에 따라 마케팅 전략을 최적화하는 데 유용합니다.

데이터 기반 기여

데이터 기반 기여는 데이터 분석 및 머신러닝 기술을 사용하여 고객 여정의 다양한 접점에 기여도를 할당합니다. 미리 결정된 규칙이나 고정된 비율에 의존하는 기존 기여 모델과 달리, 데이터 기반 기여는 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 분석하고 각 터치포인트가 전환에 미치는 실제 영향을 결정합니다.

이는 소비자 행동과 마케팅 전략의 변화에 ​​적응하여 시간이 지나도 정확성을 유지하므로 가장 정확한 기여 방법입니다.

멀티터치 기여 모델의 이점

멀티터치 기여 모델을 채택함으로써 마케팅 담당자는 다음을 수행할 수 있습니다.

성공적인 캠페인 강화

전환에 대한 각 터치포인트의 기여도에 대한 통찰력을 얻으면 가장 높은 결과를 얻을 수 있는 전략의 우선순위를 정하고 반복할 수 있습니다. 캠페인을 구성할 때 기여 모델의 데이터를 사용하여 가장 성과가 좋은 터치포인트에 더 많은 리소스와 관심을 집중하세요.

비효율성 감소

멀티 터치 속성을 사용하면 고객 여정에서 어떤 터치포인트가 큰 가치를 가져오지 않는지 식별할 수 있습니다. 이러한 지식을 통해 실적이 저조한 캠페인을 중단하고 시간과 돈을 더 수익성 있는 방법으로 전환할 수 있습니다.

더욱 효과적으로 예산을 책정하세요

어떤 접점이 가장 큰 영향을 미치는지 파악하면 더 많은 정보를 바탕으로 예산 결정을 내리고 리소스를 더 효과적으로 할당할 수 있습니다.

심층적인 고객 통찰력 확보

멀티터치 기여 분석 모델 내에서 터치포인트를 평가하면 고객에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다. 고객 참여를 매핑함으로써 고객이 어디에 시간을 투자하는지, 어떤 마케팅 메시지가 고객에게 공감을 주는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

멀티터치 기여 모델의 과제

멀티터치 기여 분석 모델로 전환하면 많은 이점이 있지만 몇 가지 과제도 함께 따릅니다. 기업이 멀티 터치 모델을 구현할 때 직면하게 되는 가장 일반적인 장애물은 다음과 같습니다.

1. 부정확한 데이터 세트

멀티터치 어트리뷰션은 전화 통화, 직접 방문, 기존 광고 등 오프라인 참여를 포함하여 소비자 여정을 추적할 수 있는 데이터 양이 많을 때 성공합니다. 부정확하거나 불완전한 데이터 세트는 효율성을 저해할 수 있으므로 대체 모델을 고려하게 됩니다.

2. 가파른 학습 곡선

멀티 터치 어트리뷰션을 구현하려면 온라인과 오프라인의 다양한 캠페인과 채널에서 데이터를 추출하여 핵심 터치포인트를 찾아내고 ROI를 계산해야 합니다. 데이터 기반 마케팅을 처음 접하거나 기본적인 Google Ads 통계 이상의 경험이 없다면 전문가와 협력하는 것이 좋습니다.

3. 실험에는 시간이 많이 걸린다

터치포인트의 자격을 결정하고 각 터치포인트에 적절한 가중치를 할당하려면 실험이 필요한 경우가 많습니다. 특히 옴니채널 광고의 경우 더욱 그렇습니다. 올바른 결과를 얻으려면 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있으며, 첫 번째 시도에서 제대로 수행하지 못할 가능성이 높습니다. 올바른 균형을 찾기 위해 상황을 조정하는 데 시간을 투자할 준비를 하십시오.

이러한 과제를 극복하려면 다음이 필수적입니다.

• • 채널 전반에서 사용자 상호 작용을 추적할 수 있는 강력한 분석 도구에 투자하세요.
  • 데이터 통합 ​​및 분석을 위한 명확한 프로세스를 개발합니다.
  • 고객 행동이 변화함에 따라 기여 모델을 지속적으로 모니터링하고 개선합니다.

마지막 클릭 기여는 작년에 이루어졌습니다.

디지털 마케팅이 점점 더 복잡해짐에 따라 마지막 클릭 기여에만 의존하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 오늘날의 경쟁 환경에서 성공하려면 마케팅 담당자는 더욱 발전된 기여 방법을 수용해야 합니다. 멀티터치 기여 분석 모델을 사용하면 고객 여정에 대한 보다 미묘하고 완전한 그림을 제공할 수 있습니다.

멀티터치 기여 모델로 전환함으로써 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고 마케팅 활동을 최적화하며 궁극적으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이제 마지막 클릭을 넘어 고객 상호 작용의 전체 스펙트럼을 살펴봐야 할 때입니다.

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