마케팅 담당자가 오늘날 점점 더 옴니채널 구매자 환경에서 더 큰 책임을 추구함에 따라 미디어, 소매, 빠르게 움직이는 소비재(FMCG), 의류, 자동차, 디지털 등을 포함한 다양한 부문에서 결과 기반 투자 수익률(ROI) 측정에 대한 수요가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. Attribution은 또한 브랜드, 소매 업체 및 게시자가 플랫폼에 관계없이 마케팅 및 광고 효과를 이해하기 위해 의지 할 수있는 세분화 된 측정과 속도를 모두 제공 할 것이라는 엄청난 약속을 가지고 있습니다.

그러나 이 복잡하고 연결된 환경에서 마케터는 데이터 세트에서 책임감 있게 작업하기 위해 데이터 상태와 업계가 직면한 과제를 어떻게 해결해야 할까요? 고객 여정의 각 접점에 대한 ROI를 정확하게 측정하기 위해 다양한 데이터 소스의 데이터에 액세스하는 것은 복잡하지만 골드 표준 데이터 수집 및 측정 방법을 활용하여 극복할 수 있습니다.

그것에 관해서는, 강력한 알고리즘이나 어트리뷰션 모델을 구축하는 데 정말로 능숙한 것이 필요하지만 충분하지 않습니다. 마케터의 진정한 도전은 더 나은 데이터에 대한 필요성 속에 있습니다. 고품질의 세분화된 데이터에 액세스하면 마케터가 매장 내, 온라인, 모바일 장치, 소셜 미디어 플랫폼, TV, 이메일 마케팅 캠페인 또는 이들의 조합에 영향을 받는지 여부에 관계없이 소비자의 현실적인 구매 행동을 보다 정확하게 이해할 수 있습니다.

마케터의 경우, 구매자의 여정에는 상위 퍼널 브랜드 빌딩에서 마지막 마일의 낮은 퍼널 자극 또는 마지막 클릭으로 점진적 전환에 영향을 미치는 구매 경로에 걸쳐 여러 터치 포인트가 있다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. ROI를 높이기 위해 증분성을 보다 효과적으로 측정하기 위해 마케터는 다음 네 가지 주요 데이터 고려 사항을 염두에 두어야 합니다.

1. 배달: 캠페인의 대상 고객이 실제 소비자의 데이터로 검증된 마케팅 메시지를 볼 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 마케터들은 데이터 모델에 의존하기 때문에 단순히 기계 기반 데이터에 의존할 수 없으며, 실제 소비자와 실제 행동과 관련된 데이터를 연마해야 한다는 것을 깨달아야 합니다. 

2. 온보딩: 옴니채널이 계속 확장됨에 따라 오프라인 및 온라인 콘텐츠에 대한 메트릭을 병합해야 하는 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

3. 장치: 일반 소비자는 세 가지 장치를 가지고 있지만 업계는 각 관점을 어떻게 다루어야 합니까? 마케터는 각 장치에 대해 세 개의 도달 지점을 계산해야합니까, 아니면 주파수의 세 배로 소비자를위한 한 도달 지점을 계산해야합니까? 

4. 광고 차단: 오늘날 시장에서 소비자에게 다가가는 것이 점점 더 어려워짐에 따라 데이터 소유자는 타사 인증의 가치에 대해 생각해야 합니다. 이를 위해 마케터는 원래 소스의 데이터를 사용하여 개인 정보 보호 문제를 피하고 데이터 자체에 대한 설명을 더 잘 정의하여 컨텍스트를 제공하고 어트리뷰션 모델을보다 지능적이고 빠르게 실행해야합니다.
   

이러한 현재의 과제를 극복하기 위한 노력의 일환으로 닐슨은 더 나은 데이터를 찾는 데 주력하고 있으며, 데이터를 획득하고 이 분야의 다른 회사들과 협력하기 위해 상당한 진전을 이루고 있습니다. Nielsen은 ROI, 데이터 위생 및 개인 정보 보호 준수를보다 잘 분석하여 마케팅 비용을 더 잘 할당하는 어트리뷰션 모델을 보장하기 위해 장치의 중복 제거 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다.

위의 네 가지 고려 사항을 통해 증분성을보다 효과적으로 측정하는 것 외에도 마케팅 담당자는 잠재 고객 통찰력과 속성 모델링의 결합 된 힘을 이해해야합니다. 마케팅 담당자는 전략적 인력 기반 측정 부서인 Nielsen Visual IQ의 전문 지식을 통해 이러한 결합된 기능을 사용하여 예산을 최적화하고 ROI를 높이는 데 필요한 실행 가능한 인텔리전스를 확보하는 동시에 비즈니스 결과를 극대화하는 조정된 경험을 제공할 수 있습니다.