크로스채널 마케팅 속성: 데이터 사일로 해체

크로스채널 마케팅 어트리뷰션은 현대 마케터들에게 가장 큰 과제 중 하나입니다. 고객은 구매 결정 전 평균 6개의 서로 다른 채널을 통해 상호작용하기 때문에, 데이터 사일로를 해소하는 것이 고객 여정 전체를 이해하는 데 필수적입니다. 이 종합 가이드는 기업이 채널 단편화를 극복하고 마케팅 성과에 대한 전체적인 관점을 제공하는 통합 어트리뷰션 시스템을 구축하는 방법을 살펴봅니다. 데이터 통합을 위한 실질적인 전략을 배우고, 여러 채널을 연결하는 기술 솔루션을 발견하며, 크로스채널 어트리뷰션을 성공적으로 구현하여 마케팅 ROI와 고객 경험을 크게 개선한 기업의 실제 사례 연구를 살펴보세요.

소개

오늘날의 고객 여정은 결코 선형적이지 않습니다. 잠재 고객은 소셜 미디어를 통해 브랜드를 발견하고, 자연 검색을 통해 제품을 검색하고, 뉴스레터를 구독하고, 웨비나에 참석하고, 홍보 이메일을 받은 후 최종적으로 전환하는 과정을 거치는데, 이 모든 과정이 모바일과 데스크톱 기기를 번갈아 가며 진행됩니다.

이러한 복잡성은 마케터에게 근본적인 과제를 안겨줍니다. 고객이 전환하기 전에 여러 채널을 통해 상호 작용할 때, 각 접점에 정확하게 가치를 부여하려면 어떻게 해야 할까요?

문제는 고객 여정에 대한 통합된 관점을 제공하지 못하는 고립된 정보 저장소인 데이터 사일로(silo)로 인해 더욱 악화됩니다. 대부분의 기업은 소셜 미디어 플랫폼, 광고 계정, CRM 시스템, 이메일 마케팅 도구, 웹사이트 분석 등 서로 연결되지 않은 시스템에 데이터를 저장합니다. 각 시스템은 고객 경험의 일부만 포착하기 때문에 포괄적인 기여 분석이 거의 불가능합니다.

이러한 사일로의 결과는 심각합니다. 맥킨지 조사에 따르면, 마케팅 데이터가 분산된 기업은 통합된 크로스채널 데이터를 보유한 기업보다 마케팅 ROI가 15~20% 낮습니다. 가트너는 마케팅 리더들이 "고객 여정을 이해하기 위한 채널 연결"을 측정 과제로 꼽는다고 보고했습니다. 또한 데이터 마케팅 협회(DMA)의 최근 설문 조사에 따르면, 82%의 마케터가 고객 접점 전반에서 데이터를 연결하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다.

이러한 사일로를 허무는 것은 단순히 기술적인 과제가 아니라 전략적 필수 과제입니다. 크로스채널 어트리뷰션을 성공적으로 구현하는 조직은 혁신적인 인사이트를 얻습니다. 즉, 어떤 채널 조합이 전환을 촉진하는지 이해하고, 초기 단계의 접점이 이후 의사 결정에 어떤 영향을 미치는지 파악하며, 개별 채널을 개별적으로 최적화하는 것이 아니라 전체 고객 여정을 최적화합니다.

이 글에서는 혁신적인 기업들이 효과적인 크로스채널 어트리뷰션을 구현하기 위해 데이터 사일로를 어떻게 허물고 있는지, 이를 가능하게 하는 기술, 그리고 성공을 보장하는 조직적 접근 방식을 살펴봅니다. 고객 행동에 대한 단편적인 관점으로 오랫동안 어려움을 겪어 온 마케터들에게 이러한 전략은 모든 채널에서 마케팅 효과를 진정으로 이해하는 길을 제시합니다.

분산된 마케팅 데이터를 연결하기 위한 전문 솔루션을 찾는 조직의 경우 애트리사이트 다양한 채널의 통찰력을 실행 가능한 인텔리전스로 통합하는 통합 속성 기능을 제공합니다.

크로스 채널 귀속 챌린지

솔루션을 모색하기 전에 크로스채널 귀속을 어렵게 만드는 구체적인 과제를 이해하는 것이 중요합니다.

마케팅 채널의 확산

마케팅 환경은 채널이 폭발적으로 늘어나고 각 채널에서 자체 데이터를 생성합니다.

유료 미디어: 검색 광고, 디스플레이, 소셜 미디어 광고, 비디오, 네이티브 광고
소유 미디어: 웹사이트, 블로그, 이메일, 모바일 앱, 소셜 프로필
획득한 미디어: 홍보, 리뷰, 소셜 언급, 유기적 검색
파트너 채널: 제휴사, 리셀러, 채널 파트너
오프라인 터치포인트: 이벤트, 직접 우편, 인쇄 광고, 소매점 위치

각 채널은 일반적으로 자체 측정 시스템, 캠페인 구조, 성공 지표를 갖고 있어 분산된 데이터 환경이 형성됩니다.

통합에 대한 기술적 장벽

다양한 기술적 문제로 인해 크로스채널 데이터 연결이 방해를 받습니다.

일관되지 않은 식별자: 시스템마다 다른 ID(쿠키, 이메일 주소, 기기 ID)를 사용합니다.
다양한 데이터 형식: 각 플랫폼은 데이터를 다르게 구성합니다.
API 제한 사항: Facebook 및 Google과 같은 폐쇄형 네트워크의 데이터에 대한 제한된 액세스
타이밍 차이: 시스템은 서로 다른 타임스탬프와 속성 창을 사용하여 이벤트를 기록합니다.
개인정보 보호 제한: GDPR, CCPA 및 기타 규정은 크로스 채널 추적을 제한합니다.

조직 사일로는 데이터 사일로를 반영합니다.

데이터 사일로는 종종 조직 구조를 반영합니다.

채널별 팀: 검색, 소셜, 이메일 등을 별도의 팀에서 관리합니다.
경쟁 우선순위: 팀은 전반적인 결과보다는 채널별 측정 항목을 최적화합니다.
예산 경쟁: 채널 간 리소스 경쟁으로 인해 귀속 크레딧을 공유하려는 의지가 약화됩니다.
전문 기술: 기술 전문성은 채널별로 구분되는 경향이 있습니다.
공급업체 관계: 각 기관마다 다른 채널을 처리합니다.

이러한 조직적 구분은 팀이 전환에 대한 크레딧을 재분배할 수 있는 통합적 귀속에 적극적으로 저항할 수 있는 환경을 조성합니다.

크로스 채널 어트리뷰션을 위한 기반 구축

효과적인 크로스채널 귀속을 위해서는 견고한 데이터 통합 기반, 통합된 고객 정체성, 표준화된 측정 접근 방식이 필요합니다.

1. 통합 고객 ID 프레임워크 생성

크로스채널 기여도 분석의 핵심은 다양한 접점과 기기에서 동일한 고객을 인식하는 능력입니다. 이를 위해서는 다음이 필요합니다.

ID 확인 전략

결정론적 매칭: 로그인 계정, 이메일 주소 또는 전화번호와 같은 인증된 식별자를 기반으로 사용자 데이터 연결
확률적 매칭: 통계적 방법을 사용하여 동일한 사용자에게 속할 가능성이 있는 장치 및 세션을 연결합니다.
항등 그래프: 식별자 간 연결을 매핑하는 데이터베이스 구축 또는 활용
유니버설 ID 솔루션: Unified ID 2.0 또는 LiveRamp의 IdentityLink와 같은 기술 구현

퍼스트 파티 데이터 전략

타사 쿠키가 사라지면서, 크로스 채널 귀속에 있어서 자사 데이터가 필수적이 됩니다.

가치 교환 구현: 사용자가 자신을 식별하도록 하는 인센티브 생성
프로그레시브 프로파일링: 다양한 상호작용을 통해 점진적으로 고객 프로필 구축
인증된 경험: 가치 있는 로그인 경험 개발
개인정보 보호 중심 디자인: 투명한 데이터 관행을 통한 신뢰 구축

기술 구현 접근 방식

고객 데이터 플랫폼(CDP): 고객 데이터 통합을 위한 시스템 구현
데이터 클린룸: 개인 정보 보호 환경을 사용하여 데이터 세트 결합
서버 측 추적: 클라이언트 측에서 서버 측 데이터 수집으로 이동
퍼스트 파티 데이터 수집: 더욱 강력한 데이터 수집을 위한 자체 채널 강화

2. 데이터 수집 및 정의 표준화

크로스채널 귀속에는 일관된 추적 방법론이 필요합니다.

통합 추적 프레임워크

표준화된 매개변수: 일관된 UTM 매개변수 또는 추적 코드 구현
이벤트 분류: 채널 간 사용자 작업에 대한 통합된 정의 생성
채널 분류: 채널 분류를 위한 표준 계층 구조 개발
귀속 모델링: 채널 전반에 걸쳐 일관된 귀속 모델 구축

데이터 거버넌스

데이터 사전: 메트릭 및 차원의 공유 정의 생성
수집 표준: 일관된 데이터 수집 방법론 구현
품질 모니터링: 데이터 정확성을 검증하기 위한 프로세스 구축
청지기직: 크로스채널 데이터 품질에 대한 명확한 소유권 할당

3. 크로스 채널 데이터 저장소 구현

마케팅 데이터를 위한 중앙 저장소는 귀속을 위한 기술적 기반을 형성합니다.

기술 옵션

마케팅 데이터웨어하우스: 마케팅 성과 데이터를 위한 전용 저장소
고객 데이터 플랫폼: 고객 프로필과 여정을 통합하도록 설계된 시스템
마케팅 분석 플랫폼: 크로스채널 기능이 내장된 도구
데이터 레이크: 다양한 마케팅 데이터 세트를 위한 유연한 저장소

주요 구현 고려 사항

데이터 통합: 소스 시스템에서 자동화된 흐름 설정
신원 확인: 사용자 ID를 연결하는 프로세스 구현
역사적 데이터: 가능한 경우 과거 성과 데이터 마이그레이션
접근 제어: 민감한 데이터에 대한 적절한 거버넌스 구축
확장성: 증가하는 데이터 볼륨을 수용하는 인프라 구축

크로스 채널 귀속 모델 및 방법론

이러한 기본 요소를 갖추면 조직은 여러 채널에 걸쳐 효과적인 기여 모델을 구현할 수 있습니다. 여러 접근 방식이 채널 기여도에 대한 다양한 관점을 제시합니다.

규칙 기반 멀티터치 모델

이러한 모델은 전환 크레딧을 할당하기 위해 미리 정해진 규칙을 적용합니다.

선형 귀속: 전환 경로의 모든 터치포인트에 동일한 크레딧 부여
위치 기반 귀속: 첫 번째 및 마지막 터치포인트에 더 높은 크레딧(각각 일반적으로 40%)이 부여되고 나머지 크레딧은 중간 터치포인트에 분배됩니다.
시간 감쇠 귀속: 전환에 가까운 터치포인트에 대한 크레딧 증가
사용자 정의 규칙: 비즈니스 이해에 기반한 조직별 모델

데이터 기반 귀속 모델

더욱 진보된 모델은 통계 분석을 사용하여 귀속을 결정합니다.

알고리즘 귀속: 전환 경로 전반의 패턴을 분석하는 머신 러닝 모델
마르코프 체인 모델: 각 터치포인트의 제거 효과를 계산하는 확률 모델
Shapley 가치 모델: 각 터치포인트의 한계 기여도를 계산하는 게임 이론 접근 방식
회귀 모델: 터치포인트와 전환 간의 상관관계를 식별하는 통계 모델

증분 측정 접근 방식

이러한 접근 방식은 마케팅의 점진적인 영향을 측정하는 데 중점을 둡니다.

통제된 실험: 채널 영향을 분리하기 위한 A/B 테스트
지질 실험: 특정 지역에서 테스트
홀드아웃 테스트: 대조군에 대한 마케팅 보류
미디어 믹스 모델링: 채널 기여에 대한 계량경제학적 접근 방식

통합 측정 프레임워크

선도적인 기업들은 다양한 접근 방식을 결합하고 있습니다.

속성 + 미디어 믹스 모델링: 세분화된 귀속과 상향식 계량경제 모델을 결합
증분성 테스트를 통한 멀티터치 속성: 통제된 실험을 통한 귀인 결과 검증
고객 여정 분석: 전환 귀속보다는 경험 경로에 초점을 맞추기

크로스 채널 어트리뷰션을 위한 기술 솔루션

다양한 기술이 데이터 사일로를 연결하여 크로스 채널 귀속을 가능하게 합니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)

CDP는 여러 채널에서 통합된 고객 프로필을 만드는 데 특화되어 있습니다.

주요 역량: ID 확인, 데이터 통합, 프로필 생성, 세그먼트 구축
귀속의 이점: 단일 고객 뷰, 연결된 터치포인트, 통합된 기록
선도적인 공급업체: Segment, Tealium, Adobe Real-Time CDP, Amperity, BlueConic
구현 고려 사항: 데이터 위생 요구 사항, 통합 복잡성, 거버넌스 요구 사항

마케팅 분석 플랫폼

이러한 플랫폼은 내장된 속성 기능을 제공합니다.

주요 역량: 다중 채널 데이터 연결, 속성 모델링, 시각화, 추천 엔진
귀속의 이점: 가치 실현 시간 단축, 사전 구축된 모델, 사용자 친화적 인터페이스
선도적인 공급업체: 구글 애널리틱스, 어도비 애널리틱스, 앰플리튜드, 믹스패널
구현 고려 사항: 데이터 소유권, 사용자 정의 제한, "블랙 박스" 알고리즘

데이터 통합 플랫폼

이러한 도구는 시스템 간의 데이터를 연결하는 데 특화되어 있습니다.

주요 역량: ETL/ELT 프로세스, API 연결, 데이터 변환, 워크플로 자동화
귀속의 이점: 유연한 데이터 파이프라인, 맞춤형 통합 기능, 실시간 잠재력
선도적인 공급업체: 파이브트란, 마틸리온, 알테릭스, 탈렌드, 인포매티카
구현 고려 사항: 기술 전문성 요구 사항, 유지 관리 요구 사항, 확장성

마케팅 속성 솔루션

전문화된 속성 플랫폼은 속성 과제를 해결하는 데만 집중합니다.

주요 역량: 고급 속성 모델, 마케팅 성과 분석, 최적화 권장 사항
귀속의 이점: 목적에 맞춰 구축된 기능, 속성 전문성, 크로스채널 집중
선도적인 공급업체: Neustar, Nielsen, AppsFlyer(모바일), Rockerbox, Windsor.ai
구현 고려 사항: 비용, 통합 요구 사항, 복잡성

맞춤형 솔루션

많은 조직이 자사의 특정 요구 사항에 맞춰 맞춤형 속성 시스템을 구축합니다.

주요 역량: 완전 맞춤형 모델, 비즈니스별 로직, 독점적 장점
귀속의 이점: 완벽한 통제, 경쟁적 차별화, 블랙박스 없음
기술 스택: 일반적으로 클라우드 데이터웨어하우스, BI 도구 및 데이터 과학 플랫폼
구현 고려 사항: 리소스 요구 사항, 유지 관리 부담, 개발 타임라인

사일로를 허물기 위한 조직 전략

기술만으로는 크로스채널 귀속 문제를 해결할 수 없습니다. 성공적인 구현을 위해서는 조직 변화가 필요합니다.

크로스 채널 거버넌스

채널 전반에 걸쳐 속성을 관리하기 위한 공식 구조를 구축하세요.

귀속 위원회: 귀속 전략을 담당하는 기능 간 팀을 만듭니다.
공유 메트릭: 여러 채널을 아우르는 공통 KPI 개발
통합 보고: 일관된 보고 프레임워크 구현
임원 후원: 크로스채널 접근 방식에 대한 리더십 지원 확보

인센티브 정렬

팀을 평가하고 보상하는 방식을 조정하세요.

공유된 목표: 채널 간 협업이 필요한 목표를 만듭니다.
팀 보상: 채널 지표뿐만 아니라 전반적인 마케팅 성과에 인센티브를 연계합니다.
신용 공유: 여러 채널의 기여를 인식하는 귀속 모델 구현
협력 계획: 여러 채널을 의도적으로 활용하는 캠페인 디자인

기술 개발

크로스채널 사고에 필요한 역량을 구축하세요:

크로스 트레이닝: 전문가가 다른 채널을 이해하도록 돕기
귀속 교육: 귀속 개념 및 방법론에 대한 팀 교육
데이터 리터러시: 크로스채널 통찰력을 해석하는 기술 개발
시스템 교육: 팀이 통합 데이터 플랫폼에 액세스하고 사용할 수 있도록 보장합니다.

프로세스 통합

크로스 채널 속성을 지원하는 워크플로를 만듭니다.

통합 계획: 크로스채널 측정을 염두에 두고 캠페인을 개발하세요
통합 태깅: 모든 채널에서 일관된 추적을 구현합니다.
협력 분석: 채널 팀 전체의 결과 분석
공유 최적화: 전체적인 성과 데이터를 기반으로 개선을 이루세요

사례 연구: 성공적인 크로스채널 속성 구현

리테일 브랜드, 마케팅 효율성을 혁신하다

연간 매출 1조 4천억 원 규모의 멀티채널 소매업체는 디지털 마케팅, 이메일, 모바일 앱, 매장 운영 전반에 걸쳐 분산된 데이터로 어려움을 겪었습니다. 각 채널은 별도의 측정 시스템을 사용하여 독립적으로 운영되었고, 이로 인해 중복 타겟팅, 신용 분쟁, 비효율적인 지출이 발생했습니다.

접근 방식:

터치포인트 전반에 걸쳐 고객 프로필을 통합하기 위해 고객 데이터 플랫폼을 구현했습니다.
일관된 정의를 통해 표준화된 측정 프레임워크를 생성했습니다.
온라인 및 오프라인 전환을 위한 맞춤형 멀티터치 귀속 모델을 개발했습니다.
채널이 아닌 고객 세그먼트를 중심으로 마케팅 팀을 재구성했습니다.

결과:

이전에는 10%의 수익만 발생했던 소셜 미디어가 실제로는 35%의 구매에 영향을 미쳤다는 사실을 발견했습니다.
이메일 캠페인은 타겟 디스플레이 광고와 함께 조정될 때 가장 효과적이라는 것을 확인했습니다.
중복 제거를 통해 고객 인수 비용이 28%만큼 감소했습니다.
최적화된 채널 할당을 통해 광고 지출 수익률이 42% 증가했습니다.
18%는 더 나은 크로스채널 경험 조율을 통해 고객 유지율을 향상시켰습니다.

가장 혁신적인 통찰력은 온라인 행동을 매장 구매와 연결한 것에서 나왔는데, 특정 제품 연구 패턴이 고가치 매장 거래를 강력하게 예측한다는 사실을 밝혀냈습니다.

B2B 소프트웨어 회사, 마케팅 및 영업 데이터 통합

10개월의 판매 주기를 가진 B2B 소프트웨어 공급업체는 일반적으로 계정당 7명 이상의 이해 관계자가 포함된 구매 위원회의 복잡한 여정을 더 잘 이해하기 위해 크로스채널 귀속을 구현했습니다.

접근 방식:

통합 마케팅 자동화, CRM, 웹사이트 분석 및 광고 플랫폼을 통합 데이터웨어하우스로 구축
대상 계정의 모든 연락처에 대한 터치포인트를 집계하는 계정 기반 속성을 구현했습니다.
마케팅과 영업 접점을 모두 통합한 맞춤형 귀속 모델을 개발했습니다.
측정을 관리하기 위해 공유 마케팅-판매 귀속 위원회를 만들었습니다.

결과:

기술 웨비나가 이전에 인식했던 것보다 훨씬 높은 40%의 성공적인 판매 관계를 시작한다는 사실을 발견했습니다.
잠재 고객과 공유된 판매 생성 콘텐츠가 관련 디지털 마케팅과 함께 사용될 경우 3배 더 큰 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다.
판매 파이프라인을 통해 기회를 극적으로 가속화하는 특정 콘텐츠 조합을 식별했습니다.
더 나은 타겟팅과 육성 최적화를 통해 적격 기회당 비용이 35%만큼 감소했습니다.
22%는 다양한 구매 역할에 대한 특정 정보 요구 사항을 해결하여 판매 주기를 단축했습니다.

획기적인 통찰력은 계정의 여러 이해 관계자가 소비했을 때 거래를 진전시키는 "촉매 콘텐츠" 조합을 식별하여 콘텐츠 전략을 완전히 재구성하는 데서 나왔습니다.

금융 서비스 기관, 온라인-오프라인 사일로 해소

금융 서비스 회사는 디지털 마케팅 활동을 콜센터와 지점 활동과 연결하는 데 어려움을 겪었고, 일반적으로 오프라인 채널을 통해 판매되는 고가 제품에 대한 마케팅 효과를 정확하게 측정할 수 없었습니다.

접근 방식:

디지털 터치포인트를 전화 대화에 연결하기 위해 동적 번호를 사용하여 통화 추적을 구현했습니다.
직접 우편 및 인쇄 캠페인을 위한 고유한 QR 코드와 개인화된 URL을 생성했습니다.
온라인 식별자와 오프라인 계정을 연결하는 통합 고객 데이터 플랫폼을 개발했습니다.
금융 서비스 고려 주기에 적합한 확장된 룩백 창을 갖춘 맞춤형 귀속 모델 설계

결과:

온라인 전환만 측정할 때 비효율적으로 보였던 유료 검색이 실제로는 45%의 고가치 전화 문의를 유도했다는 사실을 발견했습니다.
담당자와 상담하기 전에 교육 콘텐츠를 이용한 고객의 전환율이 3배 더 높음을 확인했습니다.
지점 방문 후 이메일을 통해 제품 도입을 37% 증가시킨 것으로 나타났습니다.
단순히 온라인 양식 작성이 아닌, 적격 전화를 유도하기 위해 최적화된 디지털 캠페인
실제 고객 행동과 채널 투자를 더 잘 일치시켜 전체 마케팅 ROI를 52%만큼 증가시켰습니다.

가장 가치 있는 통찰력은 어떤 특정 디지털 콘텐츠 주제가 이후 오프라인 대화의 질을 크게 향상시켰는지 알아내어, 전환율을 획기적으로 높이는 정밀하게 타겟팅된 콘텐츠 여정을 개발할 수 있었다는 것입니다.

크로스 채널 어트리뷰션을 위한 실제 구현 단계

귀속을 위해 데이터 사일로를 분해하려는 조직은 다음 구현 단계를 따라야 합니다.

1단계: 평가 및 기초(1~3개월)

감사 현재 상태
- 기존 데이터 소스 및 시스템 매핑
- 채널별 현재 귀속 접근 방식 문서화
- 주요 데이터 사일로 및 통합 격차 식별
- 크로스채널 귀속에 대한 조직적 준비 상태 평가
요구 사항 정의
- 귀속이 답해야 하는 비즈니스 질문을 설정합니다.
- 주요 전환 이벤트와 성공 지표 정의
- 필요한 룩백 창 및 귀속 범위 결정
- 이해 관계자 및 보고 요구 사항 식별
귀속 전략 개발
- 적절한 귀속 모델을 선택하세요
- 채널 분류 및 계층 정의
- 데이터 거버넌스 프레임워크 생성
- 크로스채널 보고 방식 설계

2단계: 기술 구현(3~6개월)

데이터 기반 구축
- 통합 추적 프레임워크 구현
- 일관된 명명 규칙 및 매개변수 개발
- 고객 ID 확인 접근 방식 생성
- 데이터 품질 검증 프로세스 구축
데이터 소스 연결
- 중앙 저장소와 채널별 플랫폼 통합
- 자동화된 데이터 파이프라인 구축
- 일관된 형식을 위한 변환 논리 구현
- 데이터 정확성 및 완전성 검증
속성 엔진 구축
- 선택된 속성 모델 배포
- 크로스채널 보고 기능 생성
- 시각화 대시보드 개발
- 정기적인 처리 일정을 수립하세요

3단계: 조직 활성화(진행 중)

채택 촉진
- 새로운 귀속 접근 방식에 대한 팀 교육
- 역할별 가이드 및 사용 사례 개발
- 지속적인 개선을 위한 피드백 메커니즘을 만듭니다.
- 초기 승리를 입증하여 추진력을 구축하세요
프로세스 개선
- 속성 통찰력을 통합하기 위해 계획 워크플로 업데이트
- 예산 배분 프로세스 개정
- 인센티브를 크로스채널 성과에 맞춰 조정
- 정기적인 팀 간 귀속 검토를 수립합니다.
지속적인 최적화
- 정기적으로 귀속 모델 정확도 검증
- 귀속 접근 방식 테스트 및 개선
- 추가 채널에 대한 귀속 범위 확장
- 점점 더 정교해지는 모델 개발

크로스채널 어트리뷰션의 미래 동향

귀속이 계속해서 발전함에 따라 여러 가지 추세가 미래를 형성하고 있습니다.

개인 정보 보호 우선 귀속

타사 쿠키가 사라지고 개인정보 보호 규정이 강화됨에 따라 속성 표시가 진화하고 있습니다.

집계 측정: 사용자 수준에서 코호트 기반 속성으로 이동
통계 모델링: 직접 추적이 불가능한 경우 추론적 접근 방식 사용
퍼스트 파티 데이터 강조: 강력한 자체 데이터 자산 구축
데이터 클린룸: 분석을 위한 개인 정보 보호 환경 사용
동의 관리: 권한 기반 추적 접근 방식 구현

AI 및 머신 러닝의 발전

인공 지능은 속성 기능을 혁신하고 있습니다.

자동 모델 선택: 특정 시나리오에 가장 적합한 속성 모델을 결정하는 AI
예측적 귀속: 미래의 영향을 예상하는 미래 지향적 모델
자연어 통찰력: AI가 생성한 귀속 결과에 대한 설명
이상 감지: 속성 데이터 문제의 자동 식별
처방적 권장 사항: AI가 생성한 최적화 제안

크로스 디바이스 및 크로스 플랫폼 통합

귀속이 점점 더 포괄적이 되고 있습니다.

스트리밍 및 CTV 통합: 스트리밍 미디어의 더 나은 측정
온라인-오프라인 연결: 디지털 영향력과 물리적 행동의 향상된 연결
크로스 플랫폼 아이덴티티: 플랫폼 전반에 걸쳐 사용자 인식 개선
벽으로 둘러싸인 정원 통합: 폐쇄형 생태계 데이터의 보다 나은 통합
IoT 및 신규 채널: 새로운 터치포인트로의 측정 확장

인수를 넘어서는 귀속

귀속 범위는 초기 전환을 넘어 확장됩니다.

평생 가치 귀속: 초기 터치포인트를 장기적 가치로 연결
고객 경험 귀속: 경험이 충성도에 미치는 영향 측정
제품 사용 속성: 마케팅을 제품 도입 패턴에 연결
브랜드 영향력 측정: 브랜드 마케팅을 비즈니스 성과에 연결
비마케팅 터치포인트: 서비스 및 제품 경험을 귀속에 포함

자주 묻는 질문

여러 기기에 걸쳐 전환을 어떻게 귀속시키나요?

크로스 디바이스 어트리뷰션은 여러 기기에서 사용자 신원을 연결해야 합니다. 가장 효과적인 접근 방식은 결정적 매칭(사용자가 로그인이나 이메일을 통해 명시적으로 식별되는 방식)과 확률적 매칭(통계 모델을 사용하여 관련성이 높은 기기를 연결하는 방식)을 결합하는 것입니다. 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 일반적으로 신원 그래프를 사용하여 기기 간 연결을 유지함으로써 이러한 기능을 제공합니다. 최적의 결과를 얻으려면 조직은 사용자가 여러 기기에서 자신을 식별하도록 장려하는 강력한 인증 인센티브와 명시적 식별이 불가능한 경우의 격차를 메울 수 있는 정교한 모델링 기법을 모두 구현해야 합니다.

온라인 마케팅을 오프라인 전환에 어떻게 연결하나요?

온라인 마케팅을 오프라인 전환에 연결하려면 채널 간에 식별 가능한 연결 고리를 구축해야 합니다. 효과적인 기법은 다음과 같습니다. (1) 디지털 채널에 표시되고 전환 시점에 수집되는 고유 프로모션 코드 구현, (2) 동적 전화번호를 활용한 통화 추적을 통해 디지털 터치포인트와 전화 통화 연결, (3) 실물 자료에 대한 개인화된 URL 또는 QR 코드 생성, (4) 온라인과 판매 시점 모두에서 이메일 주소 수집, (5) 오프라인 거래 기록과 온라인 마케팅 노출을 비교하는 매치백 데이터 분석. 가장 정교한 접근법은 여러 방법을 결합하여 포괄적인 온라인-오프라인 기여도를 구축합니다.

Facebook과 Google과 같은 폐쇄형 플랫폼에서 크로스채널 귀속은 어떻게 작동합니까?

폐쇄형 플랫폼(Walled Garden)에서의 어트리뷰션은 이러한 플랫폼이 데이터 공유를 제한하기 때문에 상당한 어려움을 야기합니다. 효과적인 접근 방식은 다음과 같습니다. (1) Google 및 Facebook의 전환 API와 같은 플랫폼 제공 어트리뷰션 도구 사용, (2) 랜딩 페이지 분석을 위해 플랫폼 전반에 걸쳐 일관된 UTM 매개변수 구현, (3) 개인정보 보호 정책을 준수하는 분석을 위한 데이터 클린룸 구축, (4) 플랫폼으로 전송하기 전에 서버 측 추적을 활용하여 전환 데이터를 수집, (5) 실제 플랫폼 영향을 측정하기 위한 증분성 테스트 수행. 서드파티 쿠키가 사라지면서, 크로스 플랫폼 측정을 위한 퍼스트파티 데이터 전략의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

크로스채널 속성 구현에 필요한 기술은 무엇입니까?

성공적인 크로스채널 어트리뷰션을 위해서는 다양한 기술이 필요합니다. (1) 서로 다른 데이터 소스를 연결하는 데이터 엔지니어링 전문성, (2) 크로스채널 패턴을 해석하는 분석 지식, (3) 어트리뷰션 모델을 평가하는 통계적 이해, (4) 추적 및 측정 도구를 구현하는 마케팅 기술 경험, (5) 어트리뷰션 인사이트를 실행으로 옮기는 비즈니스 감각, 그리고 (6) 복잡한 결과를 이해관계자에게 설명하는 소통 능력. 일반적으로 조직에는 기술 구현을 담당하는 데이터 엔지니어와 데이터를 마케팅 인사이트로 전환하는 분석 전문가 등 다양한 전문가가 필요합니다.

채널별 팀으로부터 크로스채널 귀속에 대한 동의를 어떻게 얻나요?

채널 팀의 동의를 얻으려면 기여도가 인지된 성과에 어떤 영향을 미칠지에 대한 자연스러운 우려를 해소해야 합니다. 성공적인 접근 방식은 다음과 같습니다. (1) 채널별 측정 항목을 대체하는 것이 아니라 보완하는 "그리고" 지표부터 시작합니다. (2) 기여도 모델 개발에 채널 리더를 참여시킵니다. (3) 기여도가 직접 전환뿐 아니라 각 채널의 교차 채널 영향력을 어떻게 드러내는지 강조합니다. (4) 성과 평가를 점진적으로 변화시키는 단계적 전환을 실행합니다. (5) 교차 채널 영향력을 보상하는 공유 성공 지표를 만듭니다. 가장 중요한 것은 기여도를 평가가 아닌 최적화 도구로 포지셔닝하는 것입니다.

학술 참고문헌

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결론

진정한 마케팅 효과를 파악하고자 하는 기업에게 크로스채널 어트리뷰션을 위한 데이터 사일로를 해소하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 고객 여정이 여러 채널, 기기, 그리고 온라인/오프라인 상호작용에 걸쳐 점점 더 복잡해짐에 따라, 기존의 채널별 측정 방식으로는 마케팅 성과를 정확하게 파악할 수 없습니다.

성공적인 크로스채널 귀속의 이점은 상당합니다.

최적화된 마케팅 투자: 각 채널의 실제 영향을 이해하면 보다 효과적인 예산 배분이 가능합니다.
향상된 고객 경험: 채널이 어떻게 함께 작동하는지 인식하면 보다 원활한 고객 여정이 가능해집니다.
향상된 마케팅 민첩성: 포괄적인 속성 통찰력을 통해 채널 전반에 걸쳐 더 빠른 최적화가 가능해집니다.
더 큰 마케팅 책임성: 보다 정확한 측정은 마케팅이 비즈니스 결과에 실제로 얼마나 기여하는지 보여줍니다.
경쟁 우위: 귀속 기능이 차별화 요소가 되면서 조기 채택자는 상당한 이점을 얻습니다.

그러나 이러한 이점을 달성하려면 상당한 과제를 극복해야 합니다. 조직은 강력한 데이터 기반을 구축하고, 적절한 기술을 구현해야 하며, 무엇보다도 데이터 사일로를 반영하는 조직 간 사일로를 해결해야 합니다.

가장 성공적인 구현은 균형 잡힌 접근 방식을 따릅니다. 즉, 가용 데이터와 달성 가능한 통합으로 시작하여, 초기 성과를 입증하여 추진력을 얻고, 역량이 성숙함에 따라 점진적으로 정교함을 높여가는 것입니다. 완벽한 크로스채널 어트리뷰션은 여전히 이상적인 목표이지만, 점진적인 개선만으로도 상당한 가치를 창출할 수 있습니다.

개인정보 보호 변화로 인해 기존 추적 방법이 계속해서 혼란스러워짐에 따라, 미래지향적인 조직은 자체 데이터 자산을 강화하고, 보다 정교한 모델링 기술을 구현하고, 개인정보 보호 중심의 디지털 생태계에서 성공할 수 있는 측정 방식을 개발하여 대비하고 있습니다.

이 복잡한 환경을 헤쳐나가는 마케팅 리더들에게 메시지는 명확합니다. 크로스채널 귀속을 위한 데이터 사일로를 무너뜨리는 것은 단순히 기술적인 과제가 아니라 점점 더 복잡해지는 옴니채널 세계에서 성공하는 마케팅 조직과 어려움을 겪는 마케팅 조직을 구분해 줄 전략적 필수 사항입니다.

통합 속성에 대한 여정을 가속화하려는 조직은 다음과 같은 공급업체의 전문 솔루션을 탐색할 수 있습니다. 애트리사이트 분산된 마케팅 데이터를 실행 가능한 크로스채널 통찰력으로 연결하도록 설계되었습니다.