멀티 터치 어트리뷰션은 여러 가지 방법과 모델을 포함하는 광범위한 분야입니다. 비즈니스 요구에 적합한 모델을 아는 것은 결과물로 무엇을 하고 싶은지에 달려 있습니다.

이 문서에서는 멀티 터치 어트리뷰션의 기본 사항을 설명하고, 사용 가능한 방법 및 모델의 차이점을 강조하며, 비즈니스에 적합한 모델을 선택하는 데 도움을 줍니다.

멀티 터치 어트리뷰션이란 무엇입니까?

멀티 터치 어트리뷰션 은 소비자 여정의 모든 접점을 고려하고 각각에 부분 크레딧을 할당하여 마케터가 각 채널이 판매에 얼마나 많은 영향을 미치는지 확인할 수 있도록 마케팅 효과 측정 기술입니다.

멀티 터치 어트리뷰션은 소비자가 구매, 다운로드 또는 기타 이벤트를 통해 전환하기 전에 첫 번째 또는 마지막 마케팅 접점에 대한 모든 크레딧을 제공하는 첫 번째 및 마지막 터치와 같은 전통적인 규칙 기반 어트리뷰션 접근 방식에 대한보다 정교한 대안을 제공합니다.

규칙을 임의로 적용함으로써 이러한 방법은 소비자 여정의 모든 접점의 기여도를 정확하게 측정하지 못하여 마케터가 왜곡 된 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리게합니다.

멀티 터치 어트리뷰션 은 전환 이벤트 추진에 미치는 영향에 따라 소비자 여정의 모든 접점, 마케팅 및 광고 채널 및 전술에 걸쳐 모든 접점의 모든 요소에 알고리즘을 할당하여 편향을 제거합니다.

멀티 터치 어트리뷰션은 다이렉트 메일, 온라인 디스플레이 및 유료 검색과 같은 주소 지정 가능한 채널에서 개별 사용자 수준 데이터를 활용하여 KPI(핵심 성과 지표) 이벤트에 대한 크레딧을 계산하고 원하는 비즈니스 결과에 영향을 미치는 마케팅 접점에 할당합니다.

과거 성과에 대한 이러한 통찰력은 또한 미래의 캠페인뿐만 아니라 이미 비행 중인 캠페인에 대한보다 효율적이고 효과적인 계획 및 최적화 결정을 알리는 데 사용될 수 있습니다.

멀티 터치 어트리뷰션 모델 선택

멀티 터치 어트리뷰션 모델에는 여러 가지 유형이 있으며 각 모델의 정교함 수준은 크게 다를 수 있습니다.

규칙 기반 방법은 마케터가 소비자 여정에서 하나 이상의 지점에 신용이 할당되는 방법에 대한 규칙을 정의하기 때문에 주관적입니다.

비교적 알고리즘 방법론은 객관적, 통계적 모델링 및 기계 학습 기술을 사용합니다. 알고리즘 모델의 출력은 마케터가 미래의 마케팅 노력을 계획하거나 최적화하는 데 도움이되는 결과를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 알고리즘 모델조차도 예측의 정교함과 세분성 측면에서 다양합니다.

방법에 관계없이 모든 멀티 터치 어트리뷰션 모델은 마케터가 KPI 이벤트 (예 : 전환, 리드 등)에 대한 크레딧을 하나 이상의 터치 포인트에 할당하여 세분화 된 수준에서 마케팅 투자의 영향을 결정하는 데 도움이됩니다.

다음은 몇 가지 일반적인 어트리뷰션 모델에 대한 개요입니다.

규칙 기반 단일 터치 어트리뷰션:

마지막 터치: 마지막 터치 모델에서 소비자 여정의 마지막 터치포인트는 KPI 이벤트에 대한 크레딧의 100%를 받습니다. 기본 마케팅 측정 방법론으로서의 역사 때문에 마케팅 담당자는 종종 다른 멀티 터치 어트리뷰션 모델을 비교하기위한 기준으로이 모델을 사용합니다.

첫 번째 터치: 첫 번째 터치 모델에서 소비자 여정의 첫 번째 접점은 KPI 이벤트에 대한 크레딧의 100%를 받습니다. 마케터는 종종 이 모델을 사용하여 처음으로 새로운 소비자에게 도달하여 인지도를 높이려는 마케팅 노력을 측정합니다.

규칙 기반 멀티 터치 어트리뷰션

짝수 가중치: 선형 모델이라고도 하는 짝수 가중치 모델에서는 소비자 여정의 모든 접점이 KPI 이벤트에 대해 동일한 크레딧을 받습니다. 마케터는 종종 이 모델을 사용하여 고려 주기가 긴 마케팅 노력을 측정하므로 소비자 여정 전반에 걸쳐 메시지를 여러 번 강화하는 것이 중요합니다. 또한 멀티 터치 어트리뷰션을 처음 접하고 채널 전반의 일반적인 소비자 여정에 대한 기존 이해가없는 마케팅 담당자에게는 좋은 출발점이기도합니다.

위치 기반: 욕조 또는 U자형 모델이라고도 하는 위치 기반 모델에서 소비자 여정의 첫 번째 및 마지막 접점은 그 사이의 접점보다 더 높은 비율의 크레딧을 받습니다. 마케터들은 소비자 여정 중간에 있는 "서포터" 접점보다 "오프너" 및 "더 가까운" 접점을 더 선호할 때 이 모델을 자주 사용합니다.

시간 붕괴 : 시간 붕괴 모델에서 신용 비율은 점차 증가하면서 소비자 여정의 마지막 접점으로 이어집니다. 마케터는 종종 이 모델을 사용하여 판촉 캠페인과 같이 고려 주기가 짧은 마케팅 노력을 측정합니다.

알고리즘 멀티 터치 어트리뷰션

부분 어트리뷰션: 분수 어트리뷰션은 기계 학습을 사용하여 주어진 성공 메트릭에 대한 분수 크레딧을 계산하고 소비자 여정에 따라 영향력 있는 마케팅 접점 및 차원(캠페인, 배치, 게시자, 크리에이티브, 오퍼 등)에 할당하고 향후 마케팅 지출 할당을 알립니다.

마케터는 채널 및 하위 채널 수준에서 최적의 예산 할당을 이해할 수있을뿐만 아니라 키워드, 배치 및 크리에이티브와 같은 가장 세분화 된 수준도 이해할 수 있습니다. 모델은 매일 자주 재구성되므로 마케터는 캠페인이 진행되는 동안 최적화 결정을 내릴 수 있습니다.

증분 어트리뷰션: 증분성은 광고 지출이 전환율에 제공하는 상승의 척도입니다. 증분성은 예산을 할당할 위치뿐만 아니라 할당할 예산의 양을 결정하는 데 가장 적합합니다.

마케터는 어떤 캠페인, 크리에이티브 및 게재 위치가 가장 잘 수행되고 있는지, 그리고 투자해야하는지 여부를 결정할 수 있습니다. 증분성은 또한 기존의 브랜드 인지도 및 인구 통계 학적 요인과 같은 다른 요인을 설명하지만 부분 속성은 그렇지 않습니다.

어떤 모델이 가장 적합합니까?

마케터가 결과에 대한 책임이 점점 더 커지는 시점에서 이러한 모델 중 어느 것도 사일로 채널 측정 또는 전혀 측정하지 않는 것보다 낫습니다. 이러한 방법은 이전에 없었던 소비자 여정에 대한 통찰력으로 당신을 무장시킬 것입니다.

궁극적으로 어떤 멀티 터치 어트리뷰션 솔루션이 귀하에게 적합한지 결정하는 것은 목표, 비즈니스 요구 사항 및 마케팅 효율성을 향상시키기 위해 출력을 사용하는 방법에 따라 다릅니다.

Nielsen에 대해 자세히 알아보면 마케팅 전략을 지속적으로 추적, 측정 및 최적화할 수 있습니다.

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