이번에 다룰 내용은,
효율적이고 효과적인 광고매체의 선택, 한정된 광고 예산에 최적화된 캠페인 계획을 세우기 위한 ‘마케팅 성과 기여도 모델’입니다.
살펴볼 기여 모델은 다음과 같습니다.
First Click, Last Click, Linear, U-Shaped, Time Decay, Reverse Time Decay
각각의 어트리뷰션 모델은 어떻게 사용되는지 함께 볼까요?
[마케팅 성과 기여도 분석 Attribution Analytics]
'내 광고비 중 절반은 헛되이 낭비된 것을 안다. 그런데 진짜 문제는 그 절반이 무엇이고 어디로 샜는지를 모른는 것이다.' (- 존 워너 메이커)
오늘날에는 PC/스마트폰/태블릿과 함께 온라인 광고매체도 매우 많아졌고, 구매 패턴도 매우 다양해지니, 어떤 광고가 효과적인지를 판단하기가 너무 어려워졌습니다.
이렇게 다양해진 마케팅 채널/광고매체에서 효율적이고 효과적인 광고매체의 선택과, 최적화된 광고 예산으로 캠페인 계획을 세우기 위해서 나온 방법이 '마케팅 성과 기여도 모델(Attribution Model)'에 의한 분석입니다.
성과(주문/매출)에 영향을 준 광고에 성과 값(주문수 매출액)을 다양한 기여 모델에 따라 할당하여 광고별 효과를 파악할 수 있습니다.
그럼 모델 별로 어떻게 사용되는지 하나씩 알아볼까요?
[처음 클릭이 일어났던 광고에 성과 값을 100% 할당]
First Click은 고객 구매 여정에서 처음 클릭이 일어났던 광고에 성과 값을 100% 할당하는 기여 성과 모델입니다.
AARRR, AISAS 등 여러 마케팅 모델에서 잠재 고객 확보와 브랜딩 성과 측면에서 고객 구매 여정의 초기 인식을 만들어준 광고나 캠페인을 선별해 낼 경우 적합합니다.
[마지막 클릭이 일어났던 광고에 성과 값을 100% 할당]
Last Click은 고객 구매 여정에서 마지막 클릭이 일어났던 광고에 성과 값을 100% 할당하는 기여 성과 모델입니다.
최종 구매 전환에 목적을 둔 캠페인 또는 RFM 관점에서 최근성에 가중치를 두어 구매의사를 확실히 만들어준 성과형 광고들을 선별할 경우 적합한 모델입니다.
[모든 접점 광고를 균등하게 나누어 성과를 배분]
Linear는 고객 구매 여정에 관여했던 모든 광고를 균등하게 나누어 성과를 배분하는 기여 성과 모델입니다.
고객 구매 여정 중 광고 반복 노출(클릭)이 일어나거나 매체 영향력(도달률 관점)이 좋은 매체를 선별할 경우 적합한 모델입니다.
(리타겟팅, 리마케팅 광고들은 광고 특성상 상대적으로 높게 평가되기 쉬우므로 이 점을 고려해야 됩니다.)
[처음과 마지막 클릭이 일어났던 광고에 성과를 할당]
U-Shaped는 고객 구매 여정에서 처음과 마지막 클릭이 일어났던 광고에 성과를 배분하는 기여 성과 모델입니다.
초기 브랜드 인지를 높이는 것과 최종 구매 전환을 이루는 것의 비중을 동일하게 주어 브랜딩, 세일즈/컨버전 등 다목적으로 쉽게, 중장기적으로 집행되어도 좋을 광고를 비교해서 골라낼 경우 적합한 모델입니다.
[시간의 가치에 따라 최종 클릭에 가까울수록 많은 성과 배분]
Time Decay는 고객 구매 여정에 관여했던 모든 광고에 시간의 가치에 따라 최종 클릭에 가까울수록 많은 성과를 배분하는 기여 성과 모델입니다.
구매 여정 중 여러 번 반복 개입하되 최종 구매 시점에 최대한 가까울수록 유리하며, 직접/간접적으로 Recency(얼마나 최근인가? 그럴수록 이거한다.) 관점에서 광고(메체)를 선별할 경우 적합한 모델입니다.
[시간의 가치에 따라 최초 클릭에 가까울수록 많은 성과 배분]
Reverse Time Decay는 고객 구매 여정에 관여했던 모든 광고에 시간의 가치에 따라 최초 클릭에 가까울수록 많은 성과를 배분하는 기여 성과 모델입니다.
구매 여정 중 여러 번 반복 개입하되 최초 클릭에 최대한 가까울수록 유리하며, 브랜드를 인지시킨 후 흥미를 지속적으로 유발하는 광고(매체)를 선별하는데 적합한 모델입니다.
