자가 보고 귀인(또는 "우리 회사에 대해 어떻게 알게 되었습니까?"): 실용 가이드

다크 소셜. 다크 마케팅. 어두운 트래픽.

덜 불길하지만 고도로 기술적으로 들리는 "자기 보고 귀속"과 함께 최근에 많이 들었을 용어입니다.

이 모든 전문 용어는 실제로 같은 것입니다. 고객, 특히 추천이나 소스 데이터가 없는 고객의 출처를 추적하고 찾는 방법입니다.

또는 시간이 지남에 따라 마케터의 상투적인 말: "우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?"

이 가이드에서는 자체 보고된 기여의 의미, 그것이 제공하는 가치, 마케팅 운영에서 이를 점진적으로 구현하는 방법, 비즈니스 결과, 고객 획득 및 성장을 촉진하기 위해 자체 보고된 기여 데이터를 사용하는 방법을 분석합니다. .

귀속이란 무엇입니까?

효율성의 시대에는 디지털 마케터가 비용 대비 최대 효과를 얻는 곳을 이해하는 것이 중요합니다. 귀인은 고객 활동을 추적하고 측정하여 원하는 결과를 '바늘을 움직인', 촉발 또는 기여한 디지털 활동을 이해하는 것입니다.

2022년 대화에서 Salesforce는 브랜드의 90%가 마지막 접촉 기여를 사용하고 있다고 주장했습니다. 마지막 접촉 기여는 고객이 전환하기 전에 수행한 마지막 디지털 활동으로 정의됩니다. 예를 들어 고객이 동영상을 본 후 전환한 경우 마지막 접촉 기여는 동영상이 전환으로 이어졌다고 말합니다. 그러나 실제로는 그럴 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.

콘텐츠가 넘쳐나는 오늘날의 세상에서 즉각적인 행동을 촉발할 만큼 매력적인 단일 광고를 누가 보겠습니까? 마지막으로 빌보드, Google 광고 또는 YouTube 광고를 보고 해당 터치포인트만으로 즉시 구매 또는 의미 있는 전환을 한 것이 언제입니까?

성공을 측정할 수 있는 다른 많은 디지털 기여도 모델이 있습니다. 여기에는 첫 번째 터치, 멀티 터치, 증분 전환, U자형, W자형, 시간 소멸, 마케팅 믹스 모델링, 부분 기여도 등이 포함됩니다. 계속할 수 있습니다.

이 모든 모델이 관련성이 있고 중요한 이야기를 전달하지만 얼마나 현실적입니까? 이러한 기여 모델이 고객과 브랜드의 상호 작용에 대한 실제 사례를 말할 수 있고 캠페인 크리에이티브 및 예산에 대한 의미 있는 결정을 내리는 데 필요한 데이터 기반 통찰력을 제공할 수 있습니까?

당신의 직감이 '아니오'라면, 자기 보고된 귀인이 그림에 얼마나 부합하는지 봅시다.

자체 보고된 속성이란 무엇입니까?

자가 보고 기여도는 고객에게 비즈니스나 제품에 대해 어떻게 알게 되었는지 물어봄 으로써 마케팅 캠페인의 성공 여부를 추적하고 기여하는 방법 입니다. 이 정보는 일반적으로 "우리 회사에 대해 어떻게 알게 되셨습니까?" 설문 조사를 통해 수집되며 등록, 온보딩 또는 구매 단계에서 고객에게 직접 질문합니다.

자체 보고 어트리뷰션은 사용자가 퍼널의 어느 위치에서 발생했는지에 관계없이 가장 기억에 남거나 의미 있는 것으로 선택하는 터치포인트이기 때문에 가장 영향력 있는 마케팅 활동을 나타낼 수 있습니다.

자체 보고된 속성이 중요한 이유는 무엇입니까?

다크 소셜 또는 다크 마케팅은 디지털 방식으로 추적할 수 없는 사용자 활동입니다. 여기에는 입소문, 오프라인 캠페인, 회의실, 커피숍 및 이벤트에서의 대화가 포함될 수 있습니다.

우리는 이미 보안 및 개인 정보 보호 문제, 제3자 데이터의 감가 상각, 다중 장치 사용, 여러 의사 결정자와의 긴 구매 여정으로 정의되는 쿠키 없는 세상에 살고 있습니다. 이러한 환경에서 디지털 터치포인트는 종종 식별 및 추적이 불가능할 수 있으며 마케팅 활동의 진정한 영향을 측정하는 기준으로 신뢰할 수 없습니다 .

"우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?" 설문조사

자체 보고된 속성 데이터를 수집하는 가장 일반적인 방법은 등록 양식, 체크아웃 프로세스 또는 온보딩 퍼널에 추가 필드를 추가하는 것입니다. 고객에게 "우리 회사에 대해 어떻게 알게 되었습니까?"라고 묻습니다. "온라인 검색", "친구 추천", "YouTube 비디오" 또는 "이전에 귀사에서 일한 적이 있습니다."와 같은 옵션 목록을 제공합니다.

필연적으로 마케터가 묻는 가장 시급한 질문은 추가 필드를 추가하면 양식의 전환율이 낮아집니까?

다시 말해, CVR 감소의 위험이 수집할 기여 데이터와 해당 데이터에서 도출할 수 있는 인사이트 및 의사 결정의 가치가 있습니까?

답변: 테스트하기 전에는 알 수 없습니다.

명확하고 잘 정의된 매개변수로 AB 테스트를 실행하여 전환율에 대한 자체 보고 기여 필드 추가의 영향을 측정합니다. 다음은 따라야 할 몇 가지 모범 사례입니다.

• 복잡하게 만들지 말고 단순하게 유지하세요. 양식 전환율이 주요 측정 항목입니다. "우리 회사에 대해 어떻게 알게 되었습니까?" 간접적인 영향에 잠정적으로 연결하지 마십시오. 최종 결과에 영향을 미치고 이 테스트와 관련이 없는 다른 터치포인트(온보딩, 결제, 양식)가 많이 있습니다.
• 시간은 중요하지 않습니다. 통계적으로 관련된 테스트는 충분한 양의 데이터가 있는 경우에만 유용합니다. 학습 단계로 간주하고 필요한 만큼 테스트를 실행합니다.
• Hotjar 또는 기타 도구를 계속 주시하십시오. 그리고 이상 징후가 있는지 결과를 면밀히 주시하십시오.
• 전환율 증가 또는 변화 없음 = 긍정적인 결과.
• 1% 미만의 CVR 하락도 성공적인 테스트로 간주됩니다.
• 전환율이 1% 이상 감소하면 수집된 실행 가능한 데이터의 장점에 대해 평가하거나 더 오랜 기간 동안 실행해야 합니다.
• 수익에 연결하지 않음: 의도는 관련이 있습니다. 전환하려는 의도가 높은 사람은 필드를 완료하지 않습니다 .

Outbrain에서 그리고 다른 브랜드와 공동으로 실행한 모든 테스트에서 전환율에 직접적으로 부정적인 영향을 미치거나 수집된 데이터의 가치를 넘어서는 상당한 감소를 본 적이 없습니다.

오늘날의 거시 경제 환경에서 브랜드는 실험을 싫어할 수 있지만 통제된 ​​환경에서 테스트하는 것이 마케팅 101입니다.

"우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?" 옵션

양식 또는 체크아웃에 자체 보고 속성 필드를 추가하기로 결정한 후 다음 단계는 다양한 "우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?" 옵션 중에서 최상의 설정을 만드는 것입니다. 주요 사항을 살펴 보겠습니다.

열린 필드(자유 텍스트) vs 고정 필드 옵션:

개방형 필드(자유 텍스트)는 그렇지 않으면 수집할 수 없는 보다 세분화된 데이터에 대한 기회를 제공합니다. 예를 들어 고객은 "YouTube" 대신 "ABC 기능에 대한 Joe Blogs의 YouTube 비디오"와 같이 더 자세한 정보를 제공할 수 있습니다.

단점으로 개방형 필드는 사용하기 위해 정리하고 구조화해야 하는 데이터를 수집합니다. 예를 들어 'Google Ads', 'PPC 광고', 'Google', 'Google 검색', 'Bing Ad' 등은 모두 여러 카테고리에 속하며 Google Organic과 Google Paid 사이에는 항상 크로스오버가 있습니다.

또한 모든 리드가 동일한 것은 아닙니다. 관련 없는 입력에 대비하십시오. 예를 들어, 가끔 "clkfadsknjadfskj" 또는 "엄마가 말씀하셨어요"라는 으스스한 응답을 받더라도 놀라지 마십시오.

"우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?" 옵션: 공개 필드의 예(자유 텍스트)

출처: https://www.zappi.io/web/form/talk-to-us/

고정 필드 "우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?" 옵션의 경우 큰 장점은 이미 구조화되어 있고 데이터를 사용할 준비가 되어 있다는 것입니다. 고객은 메뉴에서 미리 정의된 답변을 선택하기만 하면 됩니다.

단점은 깊은 통찰력을 얻을 수 있는 기회를 놓치게 된다는 것입니다.

또한 고객이 정답을 찾지 못하면 전환율에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 이 문제는 일반적으로 "기타"를 옵션 중 하나로 포함하여 해결됩니다. 무엇을 대답해야 할지 모르는 모든 고객은 "기타"를 선택하면 됩니다.

또한 여러 다양한 소스에서 캠페인을 실행하는 경우 20개의 옵션 목록이 있는 것이 이상적이지 않습니다. 너무 많은 옵션은 고객을 혼란스럽게 하거나 지치게 할 수 있습니다. 반면 옵션을 제한하면 데이터도 제한됩니다.

"우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?" 옵션: 고정 필드의 예

출처: triplewhale.com

상대적으로 적은 소스에서 전환이 적은 소규모 브랜드의 경우 오픈 필드를 사용하는 것이 좋습니다.

전환량이 많은 대규모 브랜드: 특히 유연성이나 리소스가 부족하고 이 데이터의 챔피언이 없는 경우 고정 필드를 사용합니다.

"우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?": 데이터 세트

확실한 결정을 내리려면 완전한 데이터 세트가 필요합니다.

모든 형태의 디지털 속성과 마찬가지로 자체 보고 속성은 완전한 그림이 있을 때만 진정으로 가치가 있습니다. 따라서 웹사이트에 자체 속성을 추가하는 경우 "우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?"라는 질문이 있는 모든 양식과 유입경로에 추가해야 합니다. 관련이 있습니다.

다음은 자체 기여 데이터의 효율성을 극대화하기 위해 따라야 할 추가 팁입니다.

• "우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?" 필수 필드. 그렇지 않으면 데이터를 사용하기 시작하면 데이터가 불완전하다는 사실을 깨닫고 모든 가정과 통찰력이 충족됩니다. "이것은 사용할 수 없습니다. 데이터가 없습니다!"
• 수익과 비용에 연결하십시오. 채널별 CAC와 LTV를 측정하여 마케팅 예산을 효율적으로 배분하고 오프라인과 온라인 활동을 공정하게 평가합니다.
• 디지털 속성 대 자체 보고 속성. 디지털 속성을 자체 보고된 속성과 비교하여 둘 다의 품질과 정확성을 검증합니다. 궁극의 하이브리드 의사 결정 기능을 위해 다른 속성 모델에 통합합니다.

자가 보고 데이터 사용 방법

좋습니다. 일단 데이터를 얻었으면 최대 효과를 위해 사용해야 합니다.

다음은 자체 기여 데이터를 사용하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 7가지 방법입니다.

1. 시간이 지남에 따라 추세를 따르기

자체 보고된 속성을 사용하면 여러 채널 및 여러 달에 걸쳐 생성된 결과에서 마케팅 믹스의 변화를 확인할 수 있습니다.

전략적 마케팅 채널의 전술적 변화(예: 특정 채널에 대한 예산 삭감)의 영향은 전체 마케팅 믹스에서 측정할 수 있고 측정해야 합니다.

다음은 시간 경과에 따른 추세 보고서의 예입니다.

2. 새로운 기회 식별

자체 속성 데이터는 확장 가능성이 있는 영향력 있는 마케팅의 세분화된 세부 정보를 이해하는 데 도움이 됩니다.

양식 제출 데이터를 검토하는 동안 새로운 인플루언서, 블로그 게시물 또는 뉴스 기사가 브랜드를 참조하고 확장 가능한 좋은 결과를 이끌어내고 있음을 발견할 수 있습니다.

예를 들어, 귀하의 브랜드를 언급하고 화제를 불러일으키는 새로운 콘텐츠 제작자를 공동 마케팅 협업을 위해 모집할 수 있습니다.

3. "이상 현상" 이해

결과가 최고조에 달하지만 그 이유는 알 수 없습니다. 어떻게 이런 일이 발생했습니까?

종종 최고의 날은 방법과 이유를 이해하지 못한 채 지나갑니다. 운이 좋았나요, 기회를 잡았나요, 아니면 마케팅 활동의 마법 같은 조합이었나요?

자체 보고된 속성을 사용하는 것은 이러한 이상 현상을 이해하는 보다 신뢰할 수 있는 방법 중 하나입니다.

4. 추적할 수 없는 채널 측정

자체 보고된 속성은 일반적인 방법으로 디지털 방식으로 추적할 수 없는 채널을 측정하는 중요한 도구입니다.

여기에는 팟캐스트, 웨비나, 특정 위치의 광고판, 입소문 마케팅, TikTok, 앱 설치, 인플루언서 활동 등이 포함됩니다.

5. 브랜드 및 인지도 캠페인의 영향 이해

브랜드 인지도 캠페인은 추적 및 측정이 매우 어렵습니다. 자체 보고된 기여도 데이터는 이러한 캠페인의 영향을 보다 가시적으로 만드는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 브랜드 상승을 목표로 차가운 잠재고객에게 YouTube 광고를 게재하는 것은 일반적으로 직접 트래픽 및 브랜드 검색어 성장으로 측정됩니다. 자체 보고된 속성은 이 트리오를 완성하기 위해 또 다른 레이어를 추가합니다.

6. 디지털 마케팅 전략의 우선 순위 지정

#효율성 시대에는 영향력이 있는 것과 그렇지 않은 것의 우선순위를 정해야 합니다.

디지털 기여 노력에 의존할 다른 데이터 세트가 있으면 더 풍부한 관점을 제공하는 데 도움이 됩니다.

7. 회사 조정

자체 기여 데이터는 매우 통찰력이 있으므로 내부적으로 공유하십시오. 모든 사람이 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지 확인하는 데 도움이 되므로 회사는 가장 영향력 있는 전략과 활동을 중심으로 신속하게 조정할 수 있습니다.

자체 보고된 속성: 지금이 바로 그 때입니다

자체 보고된 속성은 디지털 측정을 대체하지 않습니다. 그러나 올바르게 사용하면 매우 유용하고 실행 가능한 데이터를 제공하여 성장을 촉진할 수 있는 강력한 도구입니다.

셀프 어트리뷰션이 가장 의미 있는 고객 접점입니까? 예, 아니오. 최고의 마케팅 캠페인은 잠재 고객이 자신이 판매되고 있다고 느끼게 하는 것이 아니라 자연스럽게 관심 및/또는 영감을 생성하고 강요 없이 관심을 사로잡는 것입니다.

실제로 이 데이터를 사용하여 조치를 취하고 성장을 주도하며 효과적인 마케팅 캠페인을 구축할 데이터 중심 마케터라면 오늘부터 자체 보고된 기여를 테스트해 볼 것을 적극 권장합니다.