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어트리뷰션 모델링: 마케팅 ROI를 높이는 길

3분 읽기 | Matthew Krepsik, 닐슨 마케팅 ROI 제품 부문 글로벌 책임자 | 2017년 12월

오늘날의 옴니채널 쇼핑 환경에서 마케터들이 더 큰 책임감을 추구함에 따라 미디어, 리테일, 일용소비재(FMCG), 의류, 자동차, 디지털 등 다양한 분야에서 결과 기반 투자 수익(ROI) 측정에 대한 요구가 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 또한 어트리뷰션은 브랜드, 리테일러, 퍼블리셔가 플랫폼에 관계없이 마케팅 및 광고 효과를 파악하는 데 활용할 수 있는 세분화된 측정과 속도를 모두 제공할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

하지만 이렇게 복잡하고 연결된 환경에서 마케터는 데이터의 상태와 업계가 직면한 과제를 어떻게 해결해야 데이터 세트 전반에서 책임감 있게 작업할 수 있을까요? 다양한 데이터 소스의 데이터에 액세스하여 고객 여정의 각 접점에 대한 ROI를 정확하게 측정하는 것은 복잡하지만, 표준 데이터 수집 및 측정 방법을 활용하면 이를 극복할 수 있습니다.

마케터의 진정한 과제는 더 나은 데이터를 확보하는 것입니다. 강력한 알고리즘이나 어트리뷰션 모델을 구축하는 것은 필요하지만 충분하지는 않습니다. 고품질의 세분화된 데이터에 액세스하면 마케터는 소비자의 실제 구매 행동이 매장, 온라인, 모바일 기기, 소셜 미디어 플랫폼, TV, 이메일 마케팅 캠페인을 통해 영향을 받는지 또는 이 모든 것을 조합하여 영향을 받는지 등 소비자의 실제 구매 행동을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다.

마케터에게는 구매자의 여정에는 상위 퍼널 브랜드 구축부터 라스트 마일 또는 마지막 클릭의 하위 퍼널 자극에 이르기까지 구매 경로 전반에 걸쳐 여러 접점이 존재하여 점진적 전환에 영향을 미친다는 사실을 기억하는 것이 중요합니다. 마케터는 점증적 전환을 보다 효과적으로 측정하여 ROI를 높이기 위해 4가지 주요 데이터 고려 사항을 염두에 두어야 합니다:

  1. 배달: 캠페인의 타겟 오디언스에게 실제 소비자의 데이터로 검증된 마케팅 메시지를 전달하는 것이 중요합니다. 마케터는 데이터 모델에 의존할 때 단순히 기계 기반 데이터에만 의존해서는 안 되며, 실제 소비자 및 실제 행동과 연관된 데이터에 집중해야 한다는 점을 인식해야 합니다. 

  2. 온보딩: 옴니채널이 계속 확장됨에 따라 오프라인 콘텐츠와 온라인 콘텐츠에 대한 지표를 통합해야 할 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

  3. 장치: 평균적으로 소비자는 세 대의 디바이스를 가지고 있는데, 업계에서는 각 디바이스를 어떻게 취급해야 할까요? 마케터는 각 디바이스마다 3개의 도달 지점을 계산해야 할까요, 아니면 3배의 빈도를 가진 소비자에 대해 하나의 도달 지점을 계산해야 할까요? 

  4. 광고 차단: 오늘날의 시장에서 소비자에게 도달하기가 점점 더 어려워짐에 따라 데이터 소유자는 제3자 검증의 가치에 대해 고민해야 합니다. 이를 위해 마케터는 개인정보 보호 문제를 피하기 위해 원래 출처의 데이터를 사용하고, 데이터 자체에 대한 설명을 더 잘 정의하여 컨텍스트를 제공하고 어트리뷰션 모델을 더 지능적이고 빠르게 실행해야 합니다.

이러한 현재의 과제를 극복하기 위해 닐슨은 더 나은 데이터를 찾는 데 주력하고 있으며, 데이터를 확보하고 이 분야의 다른 기업들과 협력하는 데 상당한 진전을 보이고 있습니다. 닐슨은 마케팅 비용을 더 잘 배분하는 어트리뷰션 모델을 보장하기 위해 ROI, 데이터 위생 및 개인정보 보호 규정 준수를 더 잘 분석하기 위해 디바이스 중복 제거 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다.

마케터는 위의 네 가지 고려 사항을 통해 점진성을 보다 효과적으로 측정하는 것 외에도 오디언스 인사이트와 어트리뷰션 모델링의 결합된 힘을 이해해야 합니다. 마케터들은 전략적인 사람 기반 측정 부서인 닐슨 비주얼 IQ의 전문성을 통해 이러한 결합된 힘을 활용하여 예산을 최적화하고 ROI를 높이는 데 필요한 실행 가능한 인사이트를 확보하는 동시에 비즈니스 성과를 극대화하는 조율된 경험을 제공할 수 있습니다.

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