멀티터치 어트리뷰션은 고객 여정 전반에 걸쳐 여러 접점에 기여도를 부여하는 정교한 마케팅 측정 방법입니다. 첫 번째 또는 마지막 상호작용에만 모든 기여도를 부여하는 기존의 단일 접점 어트리뷰션 모델과 달리, 멀티터치 어트리뷰션은 다양한 마케팅 채널과 캠페인이 전환에 어떻게 기여하는지에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다. 이 글에서는 멀티터치 어트리뷰션의 개념, 방법론, 구현 전략 및 이점을 살펴보고, 캠페인을 최적화하고 고객 여정 전체를 이해하고자 하는 마케터에게 실질적인 통찰력을 제공합니다.
소개
오늘날의 디지털 환경에서 고객은 구매 결정을 내리기 전에 다양한 채널을 통해 브랜드와 상호 작용합니다. Salesforce 조사에 따르면, 현재 마케팅 조직의 41%가 기존 기여 분석 방식의 한계를 인지하고 마케팅 기여 모델링을 투자수익률(ROI) 측정 지표로 사용하고 있습니다. 존 워너메이커의 유명한 명언 "광고에 쓰는 돈의 절반은 낭비인데, 문제는 어느 절반인지 알 수 없다는 것이다"는 시대는 이제 더욱 정교한 측정 기법으로 대체되고 있습니다.
멀티터치 어트리뷰션은 점점 더 복잡해지는 고객 여정에 대한 대응책으로 등장했습니다. 소비자들이 여러 기기를 사용하고 소셜 미디어, 이메일, 검색 엔진, DM 등 다양한 접점을 통해 브랜드와 소통함에 따라, 마케터는 전환을 촉진하는 요인에 대한 더욱 심층적인 이해가 필요합니다. 이 글에서는 멀티터치 어트리뷰션의 작동 방식, 다양한 모델, 구현 전략, 그리고 현대 마케팅 팀을 위한 실질적인 활용 방안을 심층적으로 살펴봅니다. 전문 도구 및 고급 어트리뷰션 솔루션은 애트리사이트 마케팅 측정 역량을 강화하기 위한 포괄적인 리소스를 제공합니다.
멀티터치 어트리뷰션이란 무엇인가요?
멀티터치 어트리뷰션은 전환으로 이어지는 각 고객 접점의 가치를 파악하는 활동입니다. 어떤 마케팅 채널이나 캠페인이 전환에 기여했는지 파악하는 것이 목표이며, 궁극적으로는 향후 지출을 신규 고객 확보에 더욱 효과적으로 배분하는 것을 목표로 합니다.
기존의 귀속 모델은 일반적으로 단일 터치포인트에 크레딧을 할당합니다.
- 첫 번째 접촉 귀속: 고객이 브랜드와 처음 상호 작용할 때 모든 공로를 인정합니다.
- 마지막 접촉 속성: 전환 전 최종 터치포인트에 모든 크레딧을 할당합니다.
그러나 이러한 모델은 현대 고객 여정의 복잡성을 제대로 포착하지 못합니다. Adobe가 지적하듯이, "멀티터치 어트리뷰션은 마케팅 터치포인트의 효과를 평가하고 전환으로 이어지는 가장 가치 있는 터치포인트에 기여도를 부여하는 전략입니다." 이러한 접근 방식은 전체 고객 여정에 걸친 마케팅 효과에 대한 더욱 포괄적인 그림을 제공합니다.
멀티터치 어트리뷰션 모델
여러 가지 멀티터치 귀속 모델이 있으며, 각 모델은 터치포인트에 따라 크레딧을 다르게 분배합니다.
1. 선형 귀인 모델
선형 모델은 고객 여정의 모든 접점에 동일한 기여도를 부여합니다. 예를 들어, 고객이 전환 전에 5개의 접점과 상호작용했다면 각 접점은 20%의 기여도를 부여받습니다. 이 모델은 구현이 간단하지만, 각 상호작용의 영향을 구분하지 않습니다.
2. 시간 감쇠 귀인 모델
시간 감쇠 모델은 전환에 더 가까운 터치포인트에 더 많은 기여도를 부여합니다. 이는 전환에 더 가까운 상호작용이 구매 결정에 더 큰 영향을 미친다는 가정에 기반합니다. 분석 전문가 아비나쉬 카우식은 이 모델을 옹호하며, 이전 터치포인트가 진정으로 효과적이었다면 "왜 전환되지 않았는가?"라고 주장합니다.
3. U자형(위치 기반) 귀속 모델
U자형 모델은 첫 번째와 마지막 터치포인트에 각각 40%의 기여도를 할당하고, 나머지 20%는 중간 상호작용에 배분합니다. 이 모델은 첫 번째 터치포인트(인지)와 마지막 터치포인트(의사결정)의 중요성을 인식하는 동시에 중간 상호작용도 고려합니다.
4. W자형 귀인 모델
W자형 모델은 첫 번째 접점(인지), 리드 생성, 그리고 기회 생성이라는 세 가지 주요 전환 지점에 기여도를 배분합니다. 일반적으로 각 접점에 30%의 기여도가 할당되고, 나머지 10%는 다른 접점에 배분됩니다.
5. 전체 경로 귀속 모델
이 정교한 모델은 W자형 모델에 네 번째 핵심 포인트인 고객 밀착 접점을 추가합니다. 네 가지 핵심 단계 각각에 22.5%의 기여도가 할당되고, 나머지 10%는 다른 접점에 배분됩니다. 이는 특히 판매 주기가 긴 B2B 마케팅에 유용합니다.
6. 알고리즘 또는 맞춤형 귀속 모델
고급 알고리즘 모델은 머신러닝과 통계 분석을 활용하여 특정 비즈니스 및 데이터 패턴을 기반으로 각 터치포인트의 정확한 영향을 계산합니다. 이러한 모델은 가장 정확한 기여도를 제공할 수 있지만, 구현 및 유지 관리에는 상당한 데이터 과학 전문 지식이 필요합니다.
로서 애트리사이트 연구 백서에 따르면, 적절한 기여 모델을 선택하는 것은 업종, 판매 주기, 그리고 구체적인 마케팅 목표에 따라 달라집니다. 판매 주기가 긴 기업은 W자형 모델이나 전체 경로 모델이 유리한 반면, 전자상거래 기업은 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 시간 감쇠 모델을 우선시할 수 있습니다.
멀티터치 어트리뷰션의 이점
멀티터치 속성을 구현하면 마케터에게 여러 가지 이점이 있습니다.
- 고객 여정에 대한 포괄적인 관점: 다양한 터치포인트가 어떻게 함께 작동하여 전환을 촉진하는지 이해
- 개선된 리소스 할당: 투자에 가장 적합한 결과를 제공하는 채널 식별
- 예산 최적화: 채널 및 캠페인 전반에 걸쳐 마케팅 지출을 보다 효과적으로 할당
- 향상된 고객 경험: 더욱 개인화된 고객 여정을 만들기 위한 통찰력 확보
- 더욱 정확한 ROI 측정: 각 마케팅 채널과 캠페인의 실제 가치를 더 잘 이해합니다.
마케팅 에볼루션(Marketing Evolution)은 멀티터치 어트리뷰션이 마케터가 "데이터 기반 인사이트를 바탕으로 마케팅 전략을 최적화"하는 데 도움이 되어 더욱 타겟팅되고 효과적인 캠페인을 실시할 수 있다고 지적합니다.
멀티터치 어트리뷰션 구현
멀티터치 속성을 설정하려면 신중한 계획과 적절한 도구가 필요합니다.
1. 데이터 수집
먼저, 누가 사이트를 방문하는지, 어떻게 방문했는지, 그리고 전환 여부에 대한 데이터를 수집하세요. 일반적으로 다음과 같은 정보가 포함됩니다.
- 사용자 행동을 위한 JavaScript 추적 코드
- 캠페인 소스를 추적하기 위한 UTM 매개변수
- CRM 및 광고 플랫폼과의 API 통합
- 크로스 디바이스 추적 솔루션
2. 데이터 통합
다음으로, 이 데이터를 데이터 웨어하우스(예: Snowflake)나 고객 데이터 플랫폼과 같은 중앙 저장소에 통합합니다. 이러한 통합은 다양한 채널과 기기에서 발생하는 고객 상호작용을 통합적으로 파악하는 데 필수적입니다.
3. 모델 선택
비즈니스 목표 및 마케팅 전략에 맞는 어트리뷰션 모델을 선택하세요. 멀티터치 어트리뷰션을 처음 사용하는 기업의 경우, 더 복잡한 모델로 전환하기 전에 선형 또는 U자형 모델을 시작하는 것이 좋습니다.
4. 분석 및 최적화
귀사의 기여 데이터를 활용하여 성과가 높은 채널과 캠페인을 파악하고 그에 따라 리소스를 재분배하세요. 이는 지속적인 테스트와 개선 과정이어야 합니다.
5. 기술 고려 사항
닐슨에 따르면 "어떤 멀티터치 어트리뷰션 솔루션이 적합한지는 목표, 비즈니스 요구 사항, 그리고 마케팅 효과를 개선하기 위해 결과물을 어떻게 활용할지에 따라 달라집니다." 다음과 같은 옵션이 있습니다.
- 특수 목적의 속성 플랫폼
- 귀속 기능이 있는 마케팅 분석 제품군
- 기술 전문성을 갖춘 회사를 위한 맞춤형 솔루션
관련 통계
멀티터치 속성의 중요성은 몇 가지 주요 통계를 통해 강조됩니다.
- 현재 마케팅 조직의 41%가 ROI를 측정하기 위해 속성 모델링을 사용하고 있습니다(Salesforce).
- 여러 기기 소유자의 90%가 작업을 완료하기 위해 화면을 전환하기 때문에 기존의 단일 터치 속성이 점점 더 부적절해지고 있습니다(Google).
- B2B 구매 결정에는 일반적으로 6~10명의 의사결정권자가 참여하며, 각 의사결정권자는 구매 전에 5~8개의 콘텐츠를 소비합니다(Gartner).
- 멀티터치 귀속 모델을 사용하는 회사들은 더 나은 예산 배분을 통해 마케팅 효율성이 15~30% 향상되었다고 보고합니다(Forrester).
- 마케터의 67%는 귀속 기능 개선이 조직의 우선순위라고 말합니다(eMarketer)
- 단 33%의 조직만이 포괄적인 귀속을 위해 온라인 및 오프라인 고객 데이터를 효과적으로 연결할 수 있습니다(마케팅 진화).
이러한 통계는 마케터들이 마케팅 활동을 더 잘 이해하고 최적화하기 위해 멀티터치 어트리뷰션을 점점 더 많이 활용하는 이유를 보여줍니다. 애트리사이트 마케팅 팀이 데이터 통합 과제를 극복하여 더 정확한 속성 분석을 달성할 수 있도록 지원합니다.
전문가 조언
마케팅 분석 전문가들은 멀티터치 속성을 효과적으로 구현하는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
닐슨 마케팅 측정팀은 "멀티터치 어트리뷰션은 마케팅 및 광고 채널과 전략 전반에 걸쳐 소비자 여정의 모든 접점의 모든 요소에 알고리즘적으로 기여도를 할당함으로써 편향을 제거합니다."라고 설명합니다. "이를 통해 무엇이 효과적이고 무엇이 효과적이지 않은지 더욱 정확하게 파악할 수 있습니다."
Prezly의 공동 창립자인 Gijs Nelissen은 적절한 데이터 수집의 중요성을 강조합니다. "사이트 방문자, 유입 경로, 전환 여부에 대한 데이터를 수집해야 합니다. 여기에는 JavaScript 추적, UTM 매개변수, 마케팅 플랫폼과의 API 통합 등이 포함됩니다."
Adobe의 마케팅 전문가들은 점진적인 접근 방식을 권장합니다. "선형 어트리뷰션처럼 간단한 모델로 시작한 다음, 이해도와 데이터 수집이 성숙해짐에 따라 더욱 정교한 모델로 발전시키세요. 마케팅 역량과 함께 어트리뷰션 접근 방식을 발전시키는 것이 목표입니다."
실용적인 구현 팁
멀티터치 속성을 성공적으로 구현하려면 다음과 같은 실용적인 지침을 고려하세요.
- 명확한 목표부터 시작하세요: 모델을 선택하기 전에 속성을 통해 달성하고자 하는 것을 정의하세요.
- 데이터 품질 보장: 정확성을 유지하기 위해 강력한 데이터 수집 및 검증 프로세스를 구현합니다.
- 오프라인 터치포인트를 고려하세요: 전화 통화나 매장 방문과 같은 오프라인 상호작용을 귀사의 귀속 모델에 포함합니다.
- 다양한 모델 테스트: 다양한 귀속 모델의 결과를 비교하여 비즈니스에 가장 적합한 모델을 찾으세요.
- 다른 분석 접근 방식과 결합: 마케팅 믹스 모델링과 같은 다른 방법과 함께 멀티터치 귀속을 사용하여 전체적인 그림을 파악합니다.
- 정기적으로 검토하고 개선하세요: 귀속은 일회성 구현이 아닌 지속적인 개선 프로세스여야 합니다.
사례 연구: XYZ 블로그의 귀속 여정
인기 온라인 콘텐츠 플랫폼인 XYZ 블로그는 초기에 사용자가 처음 접한 접점에 모든 기여도를 부여하는 퍼스트 터치 어트리뷰션 모델을 사용했습니다. 그러나 이 모델은 마케팅 성과를 제대로 보여주지 못했습니다.
XYZ 블로그는 기여 분석 방식을 개선하기 위해 소셜 미디어, 이메일 캠페인, 검색 엔진 추천 등 다양한 접점에서 사용자 상호작용 데이터를 수집하기 시작했습니다. 시간 가치 감소 기여 모델을 구현한 결과, 소셜 미디어가 초기 인지도를 높이는 데 효과적이었던 반면, 이메일 캠페인은 리드를 육성하고 전환율을 높이는 데 더 효과적이라는 사실을 발견했습니다.
이러한 통찰력을 바탕으로 마케팅 예산을 재분배하여 이메일 캠페인에 더 많이 투자하는 동시에 인지도 향상을 위한 소셜 미디어 전략을 최적화했습니다. 또한 특정 콘텐츠 카테고리가 특정 채널에서 더 높은 성과를 보인다는 사실도 발견했습니다. 예를 들어, 기술 관련 기사는 소셜 미디어에서, 교육 관련 기사는 이메일 캠페인에서 좋은 성과를 보였습니다.
이러한 인사이트를 적용하여 XYZ 블로그는 콘텐츠 홍보 전략을 최적화하고 사용자 참여도와 전환율을 크게 향상시켰습니다. XYZ 블로그의 경험은 멀티터치 어트리뷰션이 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있음을 보여줍니다.
유사한 결과를 달성하고자 하는 조직의 경우 다음과 같은 공급업체의 전문화된 속성 도구가 필요합니다. 애트리사이트 구현을 간소화하고 고객 여정 전반에 걸쳐 더욱 정확한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
멀티터치 어트리뷰션이란 무엇인가요?
멀티터치 기여도는 고객 여정에서 각 터치포인트의 영향을 평가하고 전환에 영향을 준 터치포인트에 적절한 기여도를 부여하는 마케팅 측정 방법입니다. 단일 터치 모델과 달리, 멀티터치 기여도는 구매까지의 전체 경로를 고려합니다.
멀티터치 어트리뷰션은 첫 번째 또는 마지막 터치 어트리뷰션과 어떻게 다릅니까?
첫 번째 접점 기여도는 모든 기여를 최초 상호작용에 부여하는 반면, 마지막 접점 기여도는 전환 전 마지막 접점에만 기여합니다. 다중 접점 기여도는 전환에 미치는 영향에 따라 여러 접점에 기여도를 배분하여 고객 여정에 대한 더욱 포괄적인 관점을 제공합니다.
가장 흔한 멀티터치 귀속 모델은 무엇입니까?
일반적인 멀티터치 귀속 모델에는 선형(모든 터치포인트에 동일한 크레딧 부여), 시간 감소(최근 터치포인트에 더 많은 크레딧 부여), U자형(첫 번째와 마지막 터치포인트에 40%, 중간 터치포인트에 20% 부여), W자형(첫 번째, 리드 생성, 기회 생성에 각각 30%, 기타에 10% 부여), 알고리즘형(머신 러닝 기반 사용자 정의 가중치 부여)이 있습니다.
멀티터치 어트리뷰션에는 어떤 데이터가 필요합니까?
멀티터치 어트리뷰션에는 여러 채널과 기기에서 발생하는 상호작용을 추적하는 사용자 수준 데이터가 필요합니다. 여기에는 일반적으로 웹사이트 분석, 적절한 UTM 매개변수를 포함한 캠페인 데이터, CRM 데이터, 광고 플랫폼 데이터가 포함되며, 이상적으로는 고객 식별자를 통해 온라인 및 오프라인 터치포인트를 연결하는 방법이 포함됩니다.
멀티터치 어트리뷰션의 한계는 무엇입니까?
멀티터치 어트리뷰션에는 여러 가지 한계가 있는데, 여러 기기에서 추적하는 데 어려움이 있고, 오프라인 터치포인트를 통합하기 어렵고, 추적 기능을 제한하는 개인정보 보호 규정이 있으며, 마케팅 믹스 모델링에서 포착할 수 있는 계절성이나 경쟁사 활동과 같은 외부 요인을 고려하지 않는다는 점이 있습니다.
학술 참고문헌
-
Li, H., & Kannan, PK (2014). "다중채널 온라인 마케팅 환경에서의 전환 기여도: 경험적 모델과 현장 실험." 마케팅 연구 저널, 51(1), 40-56.
-
Berman, R. (2018). "마지막 터치 너머: 온라인 광고에서의 귀속." 마케팅 과학, 37(5), 771-792.
-
Abhishek, V., Fader, P., & Hosanagar, K. (2015). "퍼널을 통한 미디어 노출: 다단계 귀인 모델." SSRN에서 확인 가능: https://ssrn.com/abstract=2158421
-
Kannan, PK, Reinartz, W., & Verhoef, PC (2016). "구매 경로 및 귀인 모델링: 특별 섹션 소개." 마케팅 연구 국제 저널, 33(3), 449-456.
-
Zhang, Y., Wei, Y., & Ren, J. (2014). “생존 이론을 활용한 온라인 광고의 멀티터치 속성.” IEEE 국제 데이터 마이닝 학술대회, 687-696.
결론
멀티터치 어트리뷰션은 마케팅 측정에 있어 중요한 진전을 이루며, 지나치게 단순화된 첫 번째 및 마지막 터치 모델을 넘어 고객 여정에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. 비즈니스에 적합한 어트리뷰션 모델을 구현하면 다양한 마케팅 채널과 캠페인이 어떻게 연계되어 전환을 유도하는지에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
멀티터치 어트리뷰션을 구현하는 데는 데이터 수집 및 통합부터 모델 선택 및 분석까지 여러 과제가 있지만, 그 이점은 어려움보다 훨씬 큽니다. 이러한 과제를 성공적으로 헤쳐나가는 마케터는 더욱 효율적인 예산 배분, 향상된 고객 경험, 그리고 궁극적으로 더 나은 비즈니스 성과를 통해 경쟁 우위를 확보합니다.
마케팅이 새로운 채널, 기술, 그리고 소비자 행동으로 끊임없이 진화함에 따라, 멀티터치 어트리뷰션은 점점 더 복잡해지는 고객 여정을 이해하고 최적화하는 데 필수적인 도구로 남을 것입니다. 시대를 앞서 나가고 조직에 효과적인 어트리뷰션 전략을 구현하려면, 에서 제공하는 전문 도구와 리소스를 살펴보는 것을 고려해 보세요. 애트리사이트 마케팅 측정 역량을 강화하세요.