“데이터 중심의 혁명” 웨비나 시리즈 2회차에서 크리테오의 분석 및 데이터 사이언스 책임자 겸 부사장(VP)인 제이슨 길레스피(Jaysen Gillespie)와 Live Ramp의 제품 마케팅팀에서 성과 측정을 담당하는 데런 무어(Darren Moore)는 현재의 구매자 환경에 대해 토론하고 마케터들이 사용할 수 있는 다양한 어트리뷰션 방법에 대해 살펴보았습니다.
이들은 특히 크로스 채널 ROI를 추적하는 여러 가지 방법들에 대해 이야기를 나누었습니다.
길레스피는 여러 다른 시스템에서 생성된 데이터를 어떻게 연결하느냐가 실질적인 문제라고 말합니다. “마케팅의 효과와 마케팅의 지출 간에 존재하는 간극을 어떻게 메울 수 있을 것인가?”
시장조사 기업 밀워드 브라운(Millward Brown)이 최근 발표한 “Getting Digital Right” 연구조사를 인용해, 무어는 “마케터들의 40%는 미디어 투자가 크로스 채널과 크로스 디바이스 마케팅에 할당되어야 한다고 생각한다. 이는 모든 개별적인 채널을 추월하는 수치”라고 말합니다.
마케터들에게 이는 핵심적인 투자입니다. 무어는 “그 이유가 측정할 수 없다면 이해할 수 없기 때문”이라며, “이해할 수 없다면, 제어할 수 없고, 또 제어할 수 없다면, ROI, 마케팅 전략, 또는 소비자의 브랜드 경험을 어떻게 향상시킬지 알 수 없다”고 설명합니다.
그렇다면 각 채널에서 ROI를 어떻게 파악할 수 있을까요? 먼저, 보편적인 어트리뷰션 방법의 장단점을 살펴보도록 하겠습니다.
어트리뷰션 101: 5가지 방법론
1. 첫 번째 클릭(First-Click) 모델
첫 번째 접점이라고도 알려진 첫 번째 클릭(First-Click) 어트리뷰션은 채널과 첫 번째로 이루어진 상호작용을 추적하여 구매전환율을 측정하고, 구매자의 여정에서 발견과 인지에 가장 큰 가중치를 부여합니다.
이는 수요 창출이나 브랜드 인지도 향상에 집중하는 마케터들에게 적합합니다. 측정이 간단하긴 하지만, 이 방법은 전환율에 맞게 최적화하기가 힘듭니다. 거의 모든 고객들에게 첫 번째 접점이 존재하기 때문입니다.
무어는 첫 번째 클릭이 마케터들이 ROI를 보는 방법을 지나치게 단순화할 수 있다고 말합니다. 그는 이를 초등학교 은사에게 고마움을 전달하느라 정작 수상을 가능하게 만들어준 수많은 다른 사람들을 간과하는 오스카 수상 소감에 비유합니다.
궁극적으로 최초의 접점을 너무 세부적으로 들여다보면, 구매 여정에 존재하는 다른 요소들에 가중치를 할당하지 못하게 됩니다.
2. 마지막 클릭(Last-Click) 모델
마지막 접점으로도 알려진 마지막 클릭 어트리뷰션은 구매자가 채널과 가지는 마지막 상호작용을 추적하여 매출 기여도를 그 채널에 부여합니다. 이러한 모델은 구매전환율을 향상시키는데 중점을 두고 전환과 직결되지 않은 활동은 고려하지 않는 마케터들에게 적합합니다.
첫 번째 클릭 어트리뷰션과 마찬가지로, 마지막 클릭도 구매 여정을 지나치게 단순화합니다. 마케터들이 전환으로 연결되는, 영향력 있는 접점들을 보지 않기 때문입니다.
무어는 다시 한번 오스카 수상 소감에 비유합니다. 이번에는 지금까지 나를 있게 해준 사람들은 무시하고 가장 최근에 같이 작업을 한 감독에게만 감사를 표시하는 경우입니다.
3. 리니어(Linear) 모델
오늘날의 세상에서는 거래 1건에 평균 30개 이상의 접점이 존재합니다. 리니어 어트리뷰션 모델은 구매 여정의 각 채널에 동일한 가치를 부여합니다. 따라서, 전환으로 연결되기 전에 5개의 접점이 있었다면, 각 접점은 총 어트리뷰션의 20%씩을 할당받습니다.
전체 고객 여정에서 각 접점을 최적화하는 과정에서, 선형적인 리니어 어트리뷰션은 다수 접점 어트리뷰션으로 향한 첫걸음이 될 수 있지만, 마케터들이 어떤 접점이 구매 전환에 가장 큰 기여를 했는지 파악하는 데는 도움이 되지 않습니다.
4. 시간 가치 감쇠(Time Decay) 모델
시간 가치 감쇠(Time Decay) 어트리뷰션 모델에서는 고객이 언제 접점과 상호작용했는가에 따라 가중치를 정합니다. 구매전환 시점에 가깝게 위치한 접점이 더 가치가 있는 것으로 간주됩니다. 간단한 예를 들자면, Google, Facebook, Instagram의 순서로 접점이 존재했습니다. 이 경우, Instagram이 가장 마지막 접점이기 때문에 50%의 기여도가 할당되고, Facebook에는 30%, Google에는 20%가 할당됩니다.
시간 가치 감쇠 모델은 각 접점의 중요도를 인정합니다. 그리고 구매전환으로 연결된 접점에 가장 큰 비중을 둡니다.
이 모델의 장점은 각 접점의 중요도를 인정하고 전환으로 연결된 접점에 가장 큰 비중을 둔다는 것입니다. 구매전환율을 향상시킬 확률이 가장 높은 접점을 찾고 있는 마케터들은 이 모델을 사용할 수 있습니다. 그러나, 이 모델은 접점들에서 중요한 브랜드 인지도가 생성되었는지는 말해주지 않습니다.
5. 위치 기반(Position-based) 모델
위치 기반(Position-based) 어트리뷰션 모델은 리니어 모델과 시간 가치 감쇠 모델을 결합하여 첫 번째 및 마지막 접점을 중심으로 최적화하고 중간 접점들 간에 나머지 기여도를 나눠 할당합니다. 위치 기반 모델은 마케터들이 브랜드 인지도를 생성한 최초의 접점과 구매 전환으로 이어진 최후 접점에 가장 큰 중요성을 부여할 수 있도록 해줍니다.
단점은 전환율의 대부분을 첫 번째 접점과 마지막 접점에 할당하기 때문에, 이러한 두 접점이 전환을 위한 가장 강력한 원동력이 되지 않는 경우가 있다는 사실이 간과될 수 있다는 것입니다.
예를 들어, 첫 번째 접점이 유료 검색 광고였다면, 전환으로 연결된 마케팅 이메일과 동일한 기여도를 부여하는게 합당할까요?
Criteo Shopper Graph
어트리뷰션 모델을 완벽하게 만드는데 필요한 것은 데이터, 그리고 이러한 모든 데이터를 서로 연결해줄 수 있는 기술입니다
어떻게 이것이 가능하며, 어디서부터 시작할 수 있을까요? 또 어떻게 방대한 데이터 세트를 보유하고, 대량의 데이터로 울타리를 구축하여 그 안에서 사용자들을 추적 및 측정하는 기업들과 경쟁할 수 있을까요?
크리테오는 클라이언트들이 고객들의 온라인 구매 여정에 대한 총체적인 이해를 확보할 수 있도록 지원하며, Criteo Shopper Graph를 통해 실시간 의도 데이터와 아래의 데이터를 제공합니다.
- 7억개 이상 글로벌 디바이스 ID
- $6,150억 이상의 연간 이커머스 매출
- 20억여명의 월간 활성 고객
- 일일 600TB 규모의 고객 데이터
이는 빙산의 일각일 뿐입니다.
길레스피는 “크리테오는 클라이언트들을 통해 데이터를 수집하는 직접적인 관계를 구축했다”며 “크리테오는 글로벌 이커머스 전체에서 데이터를 수집하여 리테일러들이 Amazon, Google, Facebook과 같은 대기업들이 보유한 데이터 규모에 맞먹는 데이터를 활용할 수 있도록 오픈 기반으로 제공하려고 한다”고 설명합니다.
또한 입증된 머신러닝 기술에 기반한 Criteo Engine은 고객 레벨의 최적화를 제공하여 CTR, CR, 주문 금액, 또는 제품 마진을 향상시켜 줍니다. 크리테오가 새로운 퍼포먼스 알고리즘과 변수에 대해 매년 3만 회 이상의 테스트를 수행하기 때문에, 클라이언트들은 어떤 접점이 효과적이고 어떤 접점이 그렇지 않은지를 알 수 있습니다.
궁극적으로, 그것이 바로 어트리뷰션을 측정하는 이유이기 때문입니다. 길레스피는 “크리테오는 마케팅이 올바른 곳에서 효과를 발휘하고 있는지 검증할 수 있도록 해주는 오픈 데이터 세트를 구축한다”고 강조합니다.
