마케팅 어트리뷰션 은 구매, 가입, 앱 설치 등 전환으로 이어지는 과정에서 소비자가 상호작용하는 다양한 마케팅 접점을 식별하고 가치를 부여하는 프로세스입니다. 어트리뷰션은 최종 상호작용에 모든 공로를 돌리는 대신 고객 여정에서 각 채널과 메시지의 영향을 이해하는 것을 목표로 합니다. 이는 마케팅 지출을 최적화하고 진정한 고객 여정을 이해하는 데 필수적입니다. 광고 효과.
마케팅 어트리뷰션의 작동 방식
마케팅 어트리뷰션에는 다음과 같은 여러 채널에서 고객 상호 작용에 대한 데이터 수집이 포함됩니다. 유료 미디어, 이메일, 소셜 미디어, 자연 검색, 직접 방문 등 다양한 경로를 활용합니다. 그런 다음 다양한 모델을 적용하여 크레딧을 할당할 수 있습니다:
- 싱글 터치 모델:
- 퍼스트 터치 어트리뷰션: 첫 번째 마케팅 접점에 100%의 크레딧을 할당합니다.
- 라스트 터치 어트리뷰션: 전환 전 최종 터치포인트에 100%의 크레딧을 할당합니다. 이는 많은 분석 플랫폼에서 기본값인 경우가 많지만 오해의 소지가 있을 수 있습니다.
- 멀티터치 모델: 이는 여러 접점에 걸쳐 크레딧을 분배하려는 시도입니다.
- 리니어: 여정의 모든 접점에 동등한 크레딧을 부여합니다.
- 시간 쇠퇴: 전환에 더 가까운 터치포인트에 더 많은 크레딧을 부여합니다.
- U자형(위치 기반): 일반적으로 첫 번째 터치에 40%, 마지막 터치(또는 리드 생성 터치)에 40%를 부여하고 나머지 20%는 그 사이의 상호작용에 배분합니다.
- W자형: U자형과 유사하지만 중간에 중요한 터치포인트(예: 리드 창출)를 추가하여 첫 번째 터치, 리드 창출, 기회 창출에 크레딧을 할당하는 경우가 많습니다.
- 사용자 지정/알고리즘: 데이터와 머신 러닝을 사용하여 각 접점의 실제 영향력을 기반으로 크레딧을 할당하는 사용자 지정 모델을 만드는데, 가장 정확하지만 가장 복잡한 것으로 간주되기도 합니다.
이해 인지도 고려 전환(ACC) 퍼널 는 이러한 접점이 발생하는 컨텍스트를 파악하는 데 도움이 됩니다.
효과적인 마케팅 어트리뷰션의 주요 이점
올바른 어트리뷰션 전략을 구현하면 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 다음과 같은 이점이 있습니다. 최적화된 미디어 지출 어떤 채널과 캠페인이 최고의 성과를 내는지 파악하여 광고 투자 대비 수익(ROAS) 그리고 전반적으로 ROI. 마케팅 담당자는 고객 여정에 대한 더 깊은 이해를 통해 다양한 채널이 함께 작동하는 방식을 보여줍니다. 이는 차례로 다음과 같은 결과로 이어집니다. 캠페인 성과 개선 데이터 기반 의사 결정 등을 통해 정확한 ROI 계산 마케팅 이니셔티브에 사용할 수 있습니다.
마케팅 어트리뷰션의 과제
어트리뷰션의 장점에도 불구하고 어트리뷰션에는 몇 가지 과제가 있습니다. 교차 디바이스 추적 는 사용자가 휴대폰, 데스크톱, 태블릿을 전환할 때 어려울 수 있습니다. 정확한 통합 오프라인 전환 (예: 온라인 광고의 영향을 받은 매장 내 구매)를 디지털 어트리뷰션 모델에 반영하는 것은 복잡하지만, 다음과 같은 솔루션은 온라인-오프라인 광고 어트리뷰션 가 개선되고 있습니다. 다음의 존재 벽으로 둘러싸인 정원 (주요 소셜 플랫폼처럼) 데이터 가시성을 제한할 수 있습니다. 게다가 긴 판매 주기 수많은 접점이 있는 B2B 기업 간 비즈니스 컨텍스트에 따라 어트리뷰션을 더 복잡하게 만들 수 있습니다.
글로벌 브랜드에 마케팅 어트리뷰션이 중요한 이유
글로벌 브랜드의 경우, 어트리뷰션은 여러 시장에서 다양한 고객 행동을 이해하는 데 필수적입니다. 어트리뷰션은 글로벌 캠페인 전반에 걸쳐 예산을 효과적으로 할당하고 현지 선호도에 맞게 전략을 조정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 한 국가에서 전환을 유도하는 채널이 다른 국가에서는 크게 다를 수 있습니다. 강력한 어트리뷰션 프레임워크는 다음과 같이 잠재적으로 보완됩니다. 미디어 믹스 모델링는 이러한 복잡성을 탐색하고 글로벌 마케팅을 극대화하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다. ROI.
전문가 팁: 어트리뷰션 모델을 처음 사용하는 경우 선형 또는 시간 감쇠와 같은 간단한 어트리뷰션 모델로 시작하여 데이터와 분석 역량이 성장함에 따라 점차적으로 더 정교한 모델을 탐색하세요. 완벽한 모델은 없으므로 절대적인 정확도를 달성하기보다는 실행 가능한 인사이트를 수집하는 데 집중하세요.