증분성 테스트는 디지털 마케터의 무기고에서 매우 중요한 도구입니다. 기존의 어트리뷰션 모델-증분성 테스트는 캠페인의 영향력이 없었다면 발생하지 않았을 매출을 분리하여 실제 영향력과 다양한 상황에서 캠페인의 성과를 보다 명확하게 파악할 수 있게 해줍니다.
증분성 테스트의 핵심은 미디어 효율성과 효과의 작은 개선을 통해 시간이 지남에 따라 미디어 구매 효과를 크게 향상시킬 수 있다는 것입니다. 마케터는 증분성에 집중함으로써 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있으며, 지출한 각 비용이 실질적인 비즈니스 성장에 기여할 수 있도록 보장할 수 있습니다.
증분성 테스트를 위한 올바른 설정ing
증분성 테스트를 설정하는 방식은 그 효과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 테스트할 캠페인 요소는 많지만 일반적으로 두 가지 핵심 접근 방식으로 시작하는 것이 좋습니다: 사용자 기반 및 지리적 (시장 수준) 테스트. 데이터 원본과 목표하는 인사이트 수준에 따라 두 가지 모두 추가로 보정할 수 있습니다.
사용자 기반 전환율 상승 는 적은 예산에 적합하며 브랜드 상승도 또는 검색 상승도 연구와 함께 실시할 수 있습니다. 결과는 일반적으로 캠페인 수준에서 확인할 수 있으며 연령 및 성별과 같은 인구 통계별로 세분화할 수 있습니다.
지역 기반 전환율 상승반면에 대규모 캠페인에 이상적이며 다음과 같은 데이터 소스에서 더 큰 유연성을 제공합니다. 퍼스트 파티 재무 데이터에 의존하지 않고 쿠키. 예를 들어, 지역 기반 실험에서는 캠페인이 활성화된 지역과 그렇지 않은 지역을 비교하여 증가율을 명확하게 파악할 수 있습니다.
테스트 결과 분석 및 인사이트를 캠페인에 적용하기
미디어 캠페인의 증분성을 이해하려면 테스트 결과를 신중하게 분석해야 합니다. 다음의 연구 ADKDD 2020 는 특히 유니버설 앱 캠페인에서 광고 지출의 점진적인 효과를 정확하게 평가하기 위해 시장에 맞는 통제 실험의 중요성을 강조합니다. 마케터는 광고에 노출된 테스트 그룹과 그렇지 않은 대조 그룹을 비교함으로써 캠페인의 진정한 '상승 효과'를 파악할 수 있습니다.
증분성 테스트는 기존 어트리뷰션 모델보다 더 정확하게 성과를 파악할 수 있으며, 지역적 차이나 계절성과 같은 혼란스러운 변수를 설명하는 데 도움이 됩니다. 통제 실험은 캠페인에 따른 효과를 분리하기 위해 특별히 설계되었습니다.
지역 기반 테스트든 사용자 수준 분석이든, 이러한 방법을 통해 마케터는 진정한 행동 변화를 반영하는 더 스마트한 캠페인을 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 캠페인만 도입한 지역에서 10%의 매출 상승을 관찰하면 명확하고 정량화할 수 있는 영향력을 입증할 수 있습니다.
증분성 테스트를 캠페인 계획에 통합함으로써 마케터는 보다 자신감 있는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있으며, 미디어 예산이 측정 가능한 성과를 낼 수 있도록 보장할 수 있습니다.
도전 과제 및 미래 트렌드 in 증분성 테스트
증분성 테스트는 전략을 최적화하고자 하는 마케터에게 귀중한 인사이트를 제공하지만, 몇 가지 실행 과제를 수반합니다. 통제된 실험에서 시장 매칭은 복잡할 수 있으며, 변수를 진정으로 분리하는 테스트를 설계하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.
하지만 고급 분석과 AI의 등장으로 이러한 유형의 테스트는 더욱 확장 가능하고 정밀해지고 있습니다. 앞으로 머신 러닝은 실험 설계를 개선하고 노이즈를 줄여 더 빠른 인사이트와 더 나은 캠페인 최적화를 가능하게 할 것입니다.
오늘날의 개인정보 보호 우선 환경에서는 증분성 테스트가 중요한 도구로 부각되고 있습니다. 마케터는 증분성 테스트를 통해 지출을 최적화하고, 낭비를 없애고, 점점 더 데이터 제한이 심해지는 환경에 적응하면서 실제로 효과가 있는 부분을 명확하게 파악할 수 있습니다.
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