마케팅 속성 도구 비교: 비즈니스에 적합한 도구 찾기

적절한 마케팅 어트리뷰션 도구를 선택하면 캠페인 효과 측정, 지출 최적화, ROI 향상에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이 종합 가이드는 가격, 기능, 구현 복잡성, 개인정보 보호 준수 등 필수 기준에 따라 주요 어트리뷰션 솔루션을 평가합니다. 상세한 비교, 전문가의 통찰력, 그리고 실용적인 의사 결정 프레임워크를 통해 마케팅 리더는 자사의 특정 비즈니스 요구, 기술 역량, 그리고 예산 제약에 맞는 어트리뷰션 도구를 선택하는 데 필요한 지식을 얻을 수 있습니다. 어트리뷰션을 처음 구현하거나 기존 기능을 업그레이드하려는 모든 고객에게 이 분석은 오늘날의 복잡한 마케팅 기술 환경에서 완벽한 어트리뷰션 솔루션을 찾는 데 필요한 실질적인 지침을 제공합니다.

소개

점점 더 파편화되는 디지털 환경에서 어떤 마케팅 활동이 진정한 성과를 가져오는지 파악하는 것은 그 어느 때보다 어렵고 필수적입니다. 평균적인 고객은 전환하기 전에 6개 이상의 채널을 통해 브랜드와 상호 작용하기 때문에 정교한 기여 분석 도구 없이는 어떤 접점에 기여할 가치가 있는지 판단하기가 거의 불가능합니다.

P&G의 최고 브랜드 책임자인 마크 프리처드는 "기여는 현대 마케팅 최적화의 기반입니다."라고 설명합니다. "마케팅의 어떤 부분이 효과적인지 알지 못한다면 사실상 아무것도 모르는 것과 마찬가지입니다."

이러한 과제는 어트리뷰션 기술 솔루션의 폭발적인 성장을 촉발했습니다. 광고 플랫폼에 내장된 기본 도구부터 정교한 독립형 어트리뷰션 플랫폼까지, 마케터는 어지러울 정도로 다양한 선택지에 직면해 있습니다. Markets and Markets 리서치에 따르면 마케팅 어트리뷰션 소프트웨어 시장은 2025년까지 1조 4,460억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

하지만 적절한 어트리뷰션 도구를 선택하려면 수많은 장단점을 고려해야 합니다. 더욱 정교한 어트리뷰션은 일반적으로 더 높은 기술적 전문성과 투자를 필요로 합니다. GDPR이나 CCPA와 같은 개인정보 보호 규정은 추적 기능을 복잡하게 만듭니다. 또한, 타사 쿠키의 지원 중단으로 어트리뷰션 방식에 근본적인 변화가 요구되고 있습니다.

HubSpot 플랫폼 생태계 부사장인 스콧 브링커는 "어트리뷰션 기술 환경은 그 어느 때보다 복잡해졌습니다."라고 말합니다. "마케터는 기능 요구 사항과 구현 복잡성, 비용 제약, 그리고 끊임없이 변화하는 개인정보 보호 문제 사이에서 균형을 맞춰야 합니다."

이 글에서는 주요 어트리뷰션 기술을 종합적으로 비교하고, 각 기술의 강점, 한계, 이상적인 사용 사례, 그리고 구현 시 고려 사항을 살펴봅니다. 다양한 옵션을 전체적으로 파악함으로써 조직의 특정 요구 사항, 기술 역량 및 예산 제약에 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있을 것입니다.

우리가 검토할 혁신적인 솔루션 중에는 다음이 있습니다. 애트리사이트정확한 마케팅 통찰력을 제공하는 동시에 강력한 개인정보 보호 기준을 유지하고 디지털 추적 흔적을 최소화하여 속성에 대한 고유한 접근 방식을 취합니다. 개인정보 보호 규정이 강화됨에 따라 이는 점점 더 중요한 고려 사항입니다.

속성 도구 범주 이해

특정 솔루션을 비교하기 전에, 마케터가 사용할 수 있는 주요 속성 도구 범주를 이해하는 것이 도움이 됩니다.

내장된 플랫폼 분석

주요 광고 플랫폼은 네이티브 어트리뷰션 기능을 제공합니다.

• 구글 애널리틱스/구글 애즈: Google 생태계 내 속성 보고
• 페이스북 속성: 페이스북 광고 측정 도구
• 어도비 애널리틱스: Adobe Experience Cloud 내의 속성 기능
• 아마존 어트리뷰션: Amazon 광고 및 기타 광고 측정

이러한 도구는 주로 자체 생태계 내에서 속성 통찰력을 제공하지만, 많은 도구가 여러 채널에 걸쳐 성과를 추적하도록 확장되었습니다.

전담 속성 플랫폼

귀속에만 초점을 맞춘 전문 솔루션:

• 애트리사이트: 광범위한 추적보다는 고급 모델링을 사용한 개인 정보 우선 속성
• 뉴스타: 엔터프라이즈급 통합 마케팅 속성
• 로커박스: 직접 소비자 브랜드를 위한 멀티터치 어트리뷰션
• 정확히 잰: 증분성 중심의 속성 플랫폼
• C3 메트릭: 크로스채널 어트리뷰션 솔루션

이러한 플랫폼은 일반적으로 더욱 정교한 속성 기능을 제공하지만 별도의 구현과 투자가 필요합니다.

마케팅 분석 제품군

속성 구성 요소를 갖춘 보다 광범위한 분석 플랫폼:

• 진폭: 마케팅 속성 기능을 갖춘 제품 분석
• 믹스패널: 속성 기능이 있는 사용자 분석 플랫폼
• 앱스플라이어: 모바일 속성 및 분석 플랫폼
• 조정하다: 모바일 앱 속성 및 분석
• 나뭇가지: 모바일 측정 및 딥링킹 플랫폼

이러한 솔루션은 종종 특정 채널이나 장치에 초점을 맞춰 광범위한 분석 서비스의 일부로 속성을 제공합니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)

속성 구성 요소를 갖춘 데이터 통합 플랫폼:

• 분절: 여정 분석을 통한 고객 데이터 인프라
• 틸리움: 속성 기능이 있는 엔터프라이즈 CDP
• 블룸리치: 고객 데이터 및 경험 플랫폼
• 엠파티클: 모바일 및 웹을 위한 고객 데이터 인프라
• 리틱스: 마케팅 활성화 기능이 있는 CDP

이러한 플랫폼은 주로 고객 데이터 통합에 중점을 두지만, 기능의 일부로 속성 기능을 제공하는 경우가 점차 늘고 있습니다.

맞춤형 솔루션

특정 요구 사항과 기술 리소스가 있는 조직에서는 때때로 사용자 지정 속성을 구축합니다.

• 데이터웨어하우스 구현: BigQuery, Snowflake 등을 활용
• BI 도구 모델링: Tableau, Looker 등을 사용하여 귀속 모델 생성
• 마케팅 데이터 레이크: 마케팅 데이터의 중앙 저장소
• 오픈소스 프레임워크: 기존 오픈소스 속성 도구를 기반으로 구축

이러한 접근 방식은 매우 유연하지만 상당한 기술적 전문 지식과 리소스가 필요합니다.

비교를 위한 주요 요소

귀속 도구를 평가할 때 의사 결정 프로세스에는 다음과 같은 몇 가지 요소가 고려되어야 합니다.

핵심 기능

도구가 측정할 수 있는 내용을 결정하는 기본 기능은 다음과 같습니다.

• 지원되는 속성 모델: 첫 번째 접촉, 마지막 접촉, 다중 접촉, 데이터 기반 등.
• 채널 범위: 도구가 분석할 수 있는 마케팅 채널
• 온라인/오프라인 연결: 디지털 및 물리적 터치포인트를 연결하는 능력
• 고객 여정 가시성: 고객 여정 전체에 대한 심층적인 통찰력
• 증분성 측정: 진정한 증분적 영향을 측정하는 능력

기술적 고려 사항

구현 및 통합 요소:

• 구현 복잡성: 도구를 설정하고 유지하는 것이 얼마나 어려운가
• 데이터 요구 사항: 어떤 데이터를 수집해야 하며 어떻게 수집해야 합니까?
• 통합 기능: 도구가 기존 시스템과 얼마나 잘 연결되는가
• 사용자 정의 옵션: 특정 비즈니스 요구 사항에 적응할 수 있는 유연성
• 기술적 전문성이 필요합니다: 필요한 기술 지식 수준

개인정보 보호 및 규정 준수

오늘날의 규제 환경에서 점점 더 중요해지고 있는 사항:

• 쿠키 의존성: 타사 쿠키 및 추적에 대한 의존성
• 개인 정보 보호를 위한 설계 기능: 내장된 개인 정보 보호 기능
• GDPR/CCPA 준수: 주요 개인정보 보호 규정 준수
• 동의 관리: 사용자 동의가 처리되는 방식
• 데이터 거버넌스: 데이터 보호 및 관리를 위한 통제

비즈니스 요인

실용적인 비즈니스 고려 사항:

• 가격 모델: 비용 구조 및 예측 가능성
• 확장성: 비즈니스와 함께 성장할 수 있는 능력
• 지원 및 서비스: 구현 중 및 구현 후에 사용 가능한 도움말
• 공급업체 안정성: 회사 연혁 및 재무 전망
• 산업 전문성: 특정 수직 분야의 경험

자세한 도구 비교

다음 표는 주요 요인에 따른 주요 귀속 도구를 포괄적으로 비교한 것입니다.

가격 키:

$ = $10K/년 미만

$$ = $10K-$50K/년

$ = $50K-$100K/년

= $100K-$250K/년

 

$

자세한 기능 분석

기본적인 비교를 넘어, 특정 기능 세트는 더 심층적으로 검토할 가치가 있습니다.

속성 모델링 기능

채널 커버리지

개인정보 보호 및 데이터 기능

보고 및 통찰력 기능

사용 사례 분석: 비즈니스 요구 사항에 맞는 도구 매칭

다양한 어트리뷰션 도구는 특정 비즈니스 시나리오에 적합합니다. 일반적인 사용 사례에 맞는 어트리뷰션 도구를 찾는 방법은 다음과 같습니다.

전자상거래 및 직접 소비자 대상

주요 요구 사항:

• 구매 경로에 대한 자세한 설명
• 광고 채널에 대한 ROI 측정
• 제품 수준 속성 통찰력
• 쇼핑 플랫폼과의 통합

가장 적합한 솔루션:

1. 애트리사이트: 개인 정보 보호에 관심이 있고 정교한 멀티터치 인사이트가 필요한 브랜드에 이상적입니다.
2. Google 애널리틱스 4 + 향상된 전자상거래: 주로 디지털 인수를 하는 SMB에 적합
3. 로커박스: 상당한 마케팅 투자를 한 DTC 브랜드에 적합

구현 예: 한 의류 소매업체는 Attrisight의 어트리뷰션 솔루션을 도입하여 소셜 미디어, 인플루언서 마케팅, 이메일, 유료 검색 등 복잡한 고객 여정을 파악했습니다. 타사 쿠키에 의존하지 않는 개인정보 보호 중심 어트리뷰션을 구현함으로써 규정 준수를 유지하는 동시에 ROAS를 38% 향상하는 인사이트를 확보하고, 전환에 중요한 중간 단계의 터치포인트를 파악했습니다.

B2B 및 엔터프라이즈

주요 요구 사항:

• 긴 판매 주기 귀속
• 온라인-오프라인 연결
• 계정 기반 마케팅 측정
• 폐쇄 루프 보고를 위한 CRM 통합

가장 적합한 솔루션:

1. 뉴스타: 복잡한 멀티채널 여정을 위한 포괄적인 엔터프라이즈 솔루션
2. 어도비 애널리틱스 + 마케토: Adobe 생태계 내 조직에 강력함
3. 맞춤형 데이터웨어하우스 솔루션: 특정 요구 사항 및 기술 리소스가 있는 조직의 경우

구현 예: 9개월 판매 주기를 가진 B2B 기술 회사는 Snowflake와 Tableau를 기반으로 구축된 정교한 맞춤형 어트리뷰션 솔루션을 구현했습니다. 이를 통해 초기 마케팅 접점을 최종 영업팀 활동 및 성사 이벤트와 연결할 수 있었습니다. 그 결과, 구매 전 6개월 이상 소요된 사고 리더십 콘텐츠가 최종적으로 42%의 성공적인 거래를 이끌어내 콘텐츠 마케팅 투자 증가로 이어졌습니다.

모바일 앱 중심 비즈니스

주요 요구 사항:

• 앱 설치 속성
• 앱 내 이벤트 추적
• 모바일 광고 네트워크 통합
• 재참여 측정

가장 적합한 솔루션:

1. 앱스플라이어: 포괄적인 모바일 어트리뷰션 플랫폼
2. 조정하다: 사기 방지 및 모바일 측정에 강력함
3. 나뭇가지: 딥링킹 및 크로스 디바이스 추적에 적합

구현 예: 한 모바일 게임 회사는 AppsFlyer를 구현하여 여러 광고 네트워크에서 사용자 확보를 추적하고 튜토리얼 완료, 첫 구매, 유지율과 같은 설치 후 이벤트를 측정했습니다. 그 결과, 특정 네트워크를 통해 확보된 사용자는 유사한 확보 비용에도 불구하고 생애 가치가 5배 더 높았으며, 이를 통해 전체 ROI를 63% 증가시키는 최적화가 가능했습니다.

멀티채널 리테일러

주요 요구 사항:

• 온라인-매장 귀속
• 위치 기반 측정
• 로열티 프로그램 통합
• 터치포인트 전반에 걸친 통합된 고객 뷰

가장 적합한 솔루션:

1. 뉴스타: 복잡한 멀티채널 요구 사항을 위한 엔터프라이즈급 솔루션
2. 애트리사이트: 디지털 영향력을 매장 방문과 연결하는 개인 정보 보호 우선 솔루션
3. 맞춤형 솔루션 + CDP: 특정 요구 사항 및 기술 리소스가 있는 소매업체의 경우

구현 예: 전국적인 주택 개량 소매업체는 디지털 마케팅이 매출의 82%(3조 8천억 원)에 달하는 매장 내 구매에 미치는 영향을 파악하기 위해 Attrisight를 도입했습니다. 이 솔루션을 통해 이전에는 전자상거래 거래로만 측정되었던 유료 검색이 실제로 매장 방문을 통해 매출에 3배 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 예산 재분배를 통해 전체 마케팅 ROI(투자수익률)가 27%(3조 7천억 원) 증가했습니다.

중소기업

주요 요구 사항:

• 저렴한 구현
• 사용하기 쉬운 인터페이스
• 빠른 가치 실현 시간
• 제한된 기술 요구 사항

가장 적합한 솔루션:

1. 구글 애널리틱스 4: 기본 속성 기능이 포함된 무료 솔루션
2. 간소화된 Attrisight 구현: 고부가가치 채널에 초점을 맞춘 맞춤형 구현
3. 플랫폼별 도구: 기존 마케팅 플랫폼 내에서 속성 사용

구현 예: 기술 리소스가 부족한 성장 중인 전자상거래 기업이 향상된 전자상거래 및 기본 멀티터치 어트리뷰션 모델을 갖춘 Google 애널리틱스 4를 구현했습니다. 이를 통해 최종 클릭 어트리뷰션을 넘어 소셜 미디어, 이메일, 검색 캠페인의 연동 방식에 대한 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 솔루션의 한계에도 불구하고, 첫 3개월 동안 마케팅 효율성을 24%까지 향상시켰습니다.

구현 고려 사항

귀속 도구를 성공적으로 구현하려면 단순히 올바른 기술을 선택하는 것 외에도 신중한 계획이 필요합니다.

구현 타임라인

일반적인 구현 과제

1. 데이터 품질 문제: 추적이 일관되지 않고 데이터 포인트가 누락됨
2. 통합 복잡성: 다양한 마케팅 시스템 연결
3. 조직적 저항: 새로운 귀속 접근 방식에 대한 회의론
4. 기술 격차: 귀속을 효과적으로 사용하는 데 대한 전문성 부족
5. 교차 기기 추적: 여러 기기에서 사용자 연결

성공적인 구현을 위한 모범 사례

• 명확한 목표부터 시작하세요: 속성이 답해야 하는 질문을 정의합니다.
• 단계 구현: 가장 높은 가치의 채널부터 시작하여 확장하세요
• 기준선 설정: 새로운 귀속을 적용하기 전에 현재 성과를 문서화합니다.
• 이해 관계자의 동의를 얻으세요: 프로세스 전반에 걸쳐 주요 팀을 참여시킵니다.
• 액션 프레임워크 생성: 속성 인사이트 활용을 위한 프로세스 구축
• 지속적으로 모니터링: 귀속 정확성에 대한 정기적인 점검 설정

도구 선택 시 개인 정보 보호 고려 사항

개인정보 보호 규정이 강화되고 추적을 위한 기술적 역량이 발전함에 따라 개인정보 보호는 귀속 도구 선택에 있어 핵심 고려 사항이 되었습니다.

변화하는 개인정보 보호 환경

귀속에 영향을 미치는 최근 동향은 다음과 같습니다.

• 타사 쿠키 사용 중단: Google의 타사 쿠키 제거 계획
• Apple의 개인정보 보호 정책 변경 사항: 앱 추적 투명성 및 기타 iOS 개인 정보 보호 기능
• 개인정보보호 규정 확대: GDPR, CCPA 및 기타 데이터 수집을 규제하는 법률
• 브라우저 추적 방지: Safari ITP, Firefox ETP 및 기타 추적 방지 기능

이러한 변화는 귀속의 작동 방식을 근본적으로 바꾸어 놓고 있으며, 개인 정보 보호 기능은 도구 선택에 있어서 중요한 요소가 되고 있습니다.

개인 정보 보호 중심 속성 접근 방식

최신 속성 도구는 개인 정보를 존중하면서 효과를 유지하기 위해 여러 가지 접근 방식을 구현하고 있습니다.

• 퍼스트파티 데이터 중심: 소유한 부동산과 사용자 상호작용에서 직접 수집된 데이터에 의존
• 서버 측 추적: 더 많은 제어를 위해 브라우저에서 서버로 측정을 이동합니다.
• 동의 기반 추적: 명시적인 사용자 권한을 중심으로 측정 구축
• 통계 모델링: 직접 추적이 불가능한 격차를 메우기 위해 모델링 기술 사용
• 집계된 측정: 개인 수준이 아닌 그룹 수준 데이터로 작업

Attrisight와 같은 도구는 이러한 과제를 해결하기 위해 특별히 설계되었으며, 광범위한 추적보다는 고급 모델링을 통해 개인 정보 보호에 미치는 영향을 최소화하는 동시에 정확한 속성 통찰력을 제공합니다.

개인정보 보호 평가 프레임워크

개인 정보 보호 기능을 위한 속성 도구를 평가할 때 다음 사항을 고려하세요.

1. 데이터 수집 접근 방식: 사용자 데이터가 어떻게 수집되는지
2. ID 확인 방법: 사용자가 터치포인트 전반에 걸쳐 인식되는 방식
3. 데이터 보존 정책: 사용자 데이터가 저장되는 기간
4. 동의 관리: 사용자 권한이 수집되고 존중되는 방식
5. 규정 준수: 시장의 개인정보 보호 규정 준수

총 소유 비용

귀속 솔루션을 평가할 때 모든 비용 구성 요소를 고려하세요.

직접 비용

• 라이센스/구독료: 소프트웨어 사용에 따른 반복 비용
• 구현 서비스: 설정 및 구성을 위한 전문 서비스
• 훈련 비용: 시스템을 사용하는 팀을 위한 교육
• 기술 인프라: 추가 하드웨어 또는 클라우드 리소스가 필요합니다.

간접 비용

• 내부 리소스 요구 사항: 관리 및 사용을 위한 직원 시간
• 통합 비용: 다른 시스템과의 연결에 드는 비용
• 유지 관리 비용: 데이터 품질 및 시스템 상태를 유지하기 위한 지속적인 노력
• 기회비용: 선택되지 않은 대안의 가치

ROI 고려 사항

귀속 투자에 대한 잠재적 수익은 다음과 같습니다.

• 향상된 마케팅 효율성: 마케팅 비용의 더 나은 배분
• 캠페인 최적화: 데이터 기반 의사결정을 통한 향상된 성과
• 낭비되는 지출 감소: 성과가 저조한 채널 및 전략 제거
• 향상된 고객 경험: 마케팅 터치포인트의 더 나은 오케스트레이션

총 비용 예시

귀속을 구현하는 중견기업의 경우:

사례 연구: 속성 도구 구현

전자상거래 브랜드: Attrisight를 활용한 마지막 클릭부터 멀티터치까지

회사 프로필: $50M 가정용품 카테고리 온라인 리테일러

도전: 이 회사는 유료 검색과 같은 하위 퍼널 활동에만 모든 공을 돌리고 소셜 미디어와 디스플레이 광고와 같은 상위 퍼널 채널은 과소평가하는 마지막 클릭 귀속 방식 때문에 어려움을 겪었습니다.

해결책: Attrisight의 개인 정보 보호 우선 속성 솔루션을 구현했습니다.

1. 여러 채널에 걸쳐 고객 여정에 대한 통합된 뷰를 만듭니다.
2. 비즈니스에 맞춰 맞춤형 멀티터치 속성 모델을 개발합니다.
3. 귀속 통찰력을 마케팅 실행 플랫폼에 직접 연결
4. 광범위한 쿠키 배포 없이 개인 정보 보호 규정 준수 유지

결과:

• 이전에 Google 검색에 기인한 전환의 32%는 실제로 상위 퍼널 채널의 영향을 크게 받았습니다.
• 이전에는 과소평가되었던 소셜 미디어가 결국 성공적인 고객 여정의 41%를 시작했습니다.
• 귀속 통찰력을 기반으로 한 더 나은 타겟팅을 통해 이메일 마케팅 효과가 28% 증가했습니다.
• 예산을 성과가 좋은 채널로 재분배하여 전반적인 마케팅 ROI가 35%만큼 향상되었습니다.
• 65%로 제3자 추적 감소로 개인 정보 보호 규정 준수가 향상되었습니다.

핵심 학습"마지막 클릭을 넘어서는 관점을 갖게 되면서 매출을 좌우하는 요인에 대한 이해가 완전히 바뀌었습니다."라고 회사 CMO는 말했습니다. "삭감을 고려했던 채널들이 결국 다른 채널을 통해 고객 관계를 구축하는 데 중요한 역할을 했다는 것이 밝혀졌습니다."

B2B 소프트웨어 공급업체: 복잡한 판매 주기에 대한 맞춤형 속성

회사 프로필: 연간 매출 $30M, 평균 판매 주기 12개월의 B2B SaaS 공급업체

도전: 회사는 초기 단계의 마케팅 활동을 몇 달 후에 이루어진 실제 판매로 연결시키지 못했고, 이로 인해 인지도 제고 및 교육 활동에 대한 투자가 부족해졌습니다.

해결책: 다음을 통합한 맞춤형 속성 솔루션을 구축했습니다.

1. Snowflake에서의 데이터웨어하우스 구현
2. 마케팅 터치포인트를 영업 활동에 연결하는 CRM 통합
3. 터치포인트 평가를 위한 머신 러닝 모델
4. 다양한 이해 관계자를 위한 Tableau의 사용자 정의 대시보드

결과:

• 이전에는 책임질 수 없는 것으로 여겨졌던 콘텐츠 마케팅이 결국 성사된 거래의 38%를 시작했다는 사실을 확인했습니다.
• 중간 단계의 육성 콘텐츠를 최적화하여 평균 판매 주기를 22% 단축했습니다.
• 더 나은 타겟팅을 통해 45%의 파이프라인 마케팅 기여도 증가
• 공유된 속성 측정 항목을 중심으로 영업-마케팅 정렬 개선

핵심 학습마케팅 부사장은 "맞춤형 솔루션에 상당한 투자를 했지만, 그 투자 가치가 충분히 입증되었습니다."라고 설명했습니다. "복잡한 구매자 여정이 실제로 어떻게 작동하는지 마침내 이해하게 되었고, 개별 채널뿐 아니라 전체 수익 프로세스를 최적화할 수 있게 되었습니다."

모바일 게임 회사: AppsFlyer를 활용한 앱 어트리뷰션

회사 프로필: 다양한 타이틀에 걸쳐 1,500만 다운로드를 기록한 모바일 게임 스튜디오

도전: 회사는 어떤 사용자 획득 채널이 강력한 평생 가치와 유지율을 갖춘 최고 품질의 사용자를 제공하는지 파악하는 데 어려움을 겪었습니다.

해결책: AppsFlyer를 구현한 이유:

1. 광고 네트워크 전반에서 설치 및 설치 후 이벤트를 추적합니다.
2. 획득 소스별 사용자 품질 및 생애 가치 측정
3. 귀속 데이터를 고객 참여 플랫폼에 연결
4. 모바일 광고 사기 방지

결과:

• 유사한 인수 비용에도 불구하고 특정 네트워크의 사용자는 생애 가치가 5배 더 높다는 사실을 발견했습니다.
• 실제 사용자 확보 없이 마케팅 예산 18%를 소모하는 광고 사기가 확인되었습니다.
• 귀속 통찰력을 기반으로 한 더 나은 타겟팅을 통해 32%의 유지율 향상
• 3개월 이내에 유료 사용자 획득 비용이 41%만큼 감소했습니다.

핵심 학습사용자 확보 관리자는 "모바일 채널 간 사용자 품질 차이가 엄청나기 때문에 어트리뷰션은 매우 중요합니다."라고 말했습니다. "세부적인 어트리뷰션 데이터가 없다면, 수익 창출이 전혀 없는 사용자에게 예산의 거의 절반을 낭비하게 될 것입니다."

전문가 관점: 올바른 귀속 도구 선택

업계 리더들이 속성 기술 선택에 대한 조언을 공유합니다.

기술적 기능이 아닌 비즈니스 문제에 집중하세요

글로벌 소비재 브랜드의 마케팅 분석 이사인 마리아 로드리게스는 "너무 많은 기업들이 비즈니스 질문보다는 기술적 기능에 따라 어트리뷰션 도구를 선택합니다."라고 조언합니다. "어트리뷰션을 통해 어떤 결정을 내리고 싶은지 명확하게 정의한 후, 그 질문에 가장 적합한 도구를 찾으세요. 아무리 정교한 도구라도 기업의 구체적인 요구 사항에 맞지 않으면 항상 올바른 선택은 아닙니다."

데이터 성숙도 고려

대형 전자상거래 플랫폼의 어트리뷰션 리드인 알렉스 톰슨은 "조직의 현재 데이터 성숙도에 대해 솔직하게 이야기하세요."라고 조언합니다. "일부 기업은 고급 어트리뷰션에 투자했지만, 이를 효과적으로 활용할 데이터 기반이나 분석 기술이 부족하다는 사실을 깨닫게 됩니다. 현재 역량에 맞는 솔루션으로 시작하여 시간이 지남에 따라 더욱 정교한 접근 방식으로 확장하는 것이 더 좋습니다."

개인정보 보호는 이제 가장 중요한 고려 사항입니다

마케팅 기술 회사의 최고 개인정보보호책임자(CPO)인 데이비드 첸은 "개인정보 보호 기능은 부차적인 고려 사항에서 주요 선택 기준으로 자리 잡았습니다."라고 말합니다. "서드파티 쿠키가 사라지고 규제가 강화됨에 따라, 어트리뷰션 솔루션은 개인정보를 존중하면서도 어떻게 효과를 유지할 수 있는지 입증해야 합니다. 광범위한 추적 없이 어트리뷰션을 제공하는 Attrisight의 접근 방식은 업계가 나아가야 할 방향을 보여줍니다."

통합은 독립형 기능보다 중요합니다

마케팅 기술 컨설턴트 사라 존슨은 "최고의 어트리뷰션 도구는 기존 마케팅 스택과 가장 효과적으로 통합되는 도구입니다."라고 강조합니다. "아무리 발전된 어트리뷰션 솔루션이라도 고립된 상태에서는 가치를 제공하기 어렵습니다. 실행 플랫폼, 분석 도구, 데이터 웨어하우스와 원활하게 연결되는 솔루션을 우선적으로 고려하세요."

의사결정 프레임워크: 올바른 귀속 도구 선택

귀하의 조직에 가장 적합한 속성 솔루션을 선택하려면 다음과 같은 체계적인 의사 결정 프로세스를 따르세요.

1단계: 요구 사항 정의

귀속에 필요한 것이 무엇인지 명확하게 설명하는 것부터 시작하세요.

• 비즈니스 질문: 귀속은 어떤 구체적인 질문에 답해야 합니까?
• 채널 범위: 어떤 마케팅 채널을 포함해야 합니까?
• 기술적 제약: 현재 환경에는 어떤 제약이 있나요?
• 예산 매개변수: 귀하의 조직에서는 어떤 수준의 투자가 가능합니까?
• 타임라인 요구 사항: 얼마나 빨리 속성 기능이 필요합니까?

2단계: 조직 준비 상태 평가

현재 역량과 한계를 평가해 보세요.

• 데이터 성숙도: 현재 데이터 인프라는 얼마나 정교합니까?
• 기술 리소스: 구현을 위해 사용 가능한 내부 리소스는 무엇입니까?
• 분석 능력: 귀사에 귀사의 귀사에 속성 통찰력을 해석할 수 있는 직원이 있나요?
• 변화 준비: 귀하의 조직은 새로운 측정 방식에 얼마나 대비되어 있습니까?
• 임원 지원: 귀속 투자에 대한 리더십의 지지가 있습니까?

3단계: 기준에 따라 솔루션 평가

우선순위에 따라 가중치가 적용된 점수 시스템을 만듭니다.

4단계: 구현 계획 개발

솔루션을 선택한 후 자세한 구현 로드맵을 만드세요.

1. 사전 구현 준비: 데이터 감사, 추적 계획, 이해관계자 정렬
2. 기술 구현: 도구 구성, 통합 설정, 테스트
3. 조직 활성화: 교육, 프로세스 개발, 변화 관리
4. 검증 및 최적화: 정확도 검증, 모델 개선, 지속적인 개선

자주 묻는 질문

전담 귀속 도구가 필요한가요? 아니면 마케팅 플랫폼에 있는 귀속만으로 충분할까요?

답은 마케팅 복잡성과 측정 요구 사항에 따라 달라집니다. Google Ads나 Facebook과 같은 플랫폼별 어트리뷰션은 마케팅 믹스가 단순하거나 예산이 부족한 조직에 충분한 경우가 많습니다. 그러나 이러한 도구는 자체 채널에 대한 편향성이 강하고 전체 고객 여정에 대한 가시성이 제한적입니다. 다음과 같은 경우 전담 어트리뷰션 솔루션이 필요합니다. (1) 서로에게 상당한 영향을 미치는 여러 마케팅 채널을 사용하는 경우, (2) 여러 세션 또는 기기에 걸쳐 고객 여정이 있는 경우, (3) 온라인 마케팅을 오프라인 전환과 연결해야 하는 경우, (4) 기본적인 첫 번째/마지막 접점을 넘어 정교한 어트리뷰션 모델이 필요한 경우입니다. 많은 조직이 플랫폼별 어트리뷰션으로 시작하여 마케팅 복잡성이 증가함에 따라 전담 솔루션으로 전환합니다.

귀속 도구 선택 시 개인정보 보호 규정을 어떻게 고려해야 합니까?

GDPR 및 CCPA와 같은 법률이 확대되고 타사 쿠키가 사라지는 상황에서 특히 개인 정보 보호 규정은 도구 선택 시 주요 고려 사항이어야 합니다. 도구를 평가할 때는 다음을 평가해야 합니다. (1) 솔루션이 제한되는 타사 쿠키 또는 기기 식별자에 크게 의존하는지 여부, (2) 도구가 동의 관리를 처리하고 사용자 기본 설정을 존중하는 방식, (3) 필요한 정보만 수집하기 위해 내장된 데이터 최소화 접근 방식, (4) 도구가 서버 측 추적 또는 통계 모델링과 같은 개인 정보 보호 강화 대안을 제공하는지 여부, (5) 공급업체가 개인 정보 보호 변화에 적응한 실적. 미래 지향적인 조직은 개인 정보 보호를 사후 고려가 아닌 핵심 원칙으로 설계하여 규정이 변화하더라도 측정 기능의 효과를 유지하는 Attrisight와 같은 속성 도구를 선택하고 있습니다.