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[마소캠퍼스] 데이터 기반 기여도를 통한 지능적인 마케팅 계획 수립


[마소캠퍼스] 데이터 기반 기여도를 통한 지능적인 마케팅 계획 수립

구글 애널리틱스 데이터를 기반으로 구축된 맞춤 모델인 구글 애널리틱스 360의 데이터 기반 기여도 모델로, 어떤 마케팅 채널이 어느 시점에 고객의 구매 여정에 기여했는지 알아보세요. 이전에는 가치가 드러나지 않았던 마케팅 채널과 기대이상의 성과를 달성한 마케팅 캠페인, 그리고 메시지 및 포지셔닝에 대한 새로운 아이디어를 평가할 수 있습니다.

 

데이터 기반 기여도를 탄탄한 구글 애널리틱스 구현과 함께 사용하면 어떤 마케팅 채널들이 제대로 작동하고, 서로 제대로 연동되는지와 같은 중요한 마케팅 질문에 대한 답안을 도출해내는데 도움이 될 수 있습니다. 여러분의 구글 애드워즈 캠페인은 인지도 상승을 위한 출발점으로서 더 나은 성과를 거두고 있습니까? 아니면 메시징과 타겟팅이 오직 매출을 일으키는 것에만 집중하도록 조정해야 합니까?

 

이메일 마케팅, SNS 마케팅, 제휴마케팅, 리마케팅 등이 투자한 만큼 기대에 부응하고 있습니까? 데이터가 마케팅 캠페인을 성공의 길로 이끌어 줄 것입니다.

 

“데이터 기반 기여도는 이것이 없었다면 인식하지 못했을 행동 요소들을 나타냅니다. 표준 보고서의 내용보다 더 많은 가치들을 볼 수 있도록 해줍니다. 그것은 우리가 측정을 위해 선택하는 모든 방법들을 바꿀 수 있으며, 결과적으로 우리의 전략을 수정하게 할 수도 있습니다.”

스티븐 카푸스타
디지털 마케팅 전략 담당 시니어 어카운트 매니저
루나 메트릭스

 

 

데이터 기반 기여도를 개선하는 요소

 

구글 애널리틱스에는 여러 가지 기여도 모델이 내장되어 있어, 기여도를 높이는데 도움이 된 다양한 마케팅 채널들에 대해서 각 채널별 전환가치 기여도에 대한 전환값을 적용할 수 있도록 합니다. 각각의 기여도 모델들은 기여도 문제에 접근하는 다양한 방법을 나타내므로 확실한 모델은 없습니다. 각 회사마다 특정 모델을 사용하는 것에 대한 서로 다른 인센티브나 필요사항이 있을 수 있습니다. 아래 도노반(Donovan)의 게시물을 참조하면, 나에게 적합한 기여도 모델을 선택하는데 도움이 될 수 있습니다.

 

“나에게 적합한 구글 애널리틱스 기여도 모델은 무엇인가?” – 게시물 읽기

작성자 : Donovan Ayon

 

Google 애널리틱스에는 기본으로 제공되는 다양한 기여도 모델이 있어 기여도를 높이는 데 도와주는 다양한 터치포인트에서 점수를 적용할 수 있습니다. 각각의 다른 모델은 기여도 문제에 접근하는 다양한 방법을 나타내므로 정확한 모델은 없습니다. 특정 모델을 사용해야 하는 특별한 요구 사항이나 우대 조건이 있는 회사도 있습니다. 도노반(Donovan)의 게시물 “나에게 적합한 구글 애널리틱스 기여 모델은 무엇인가?“에서 모델들을 분석하는 데에 도움을 얻으세요.

 

이러한 모델들을 수정하거나 조정할 수는 있지만, 서로 다른 유저 접점에 해당하는 마케팅 채널들에 대해서 기여도 측정을 위한 전환값을 할당하는 데 어느 정도의 가중치를 부여해야 하는지는 알기 어렵습니다. 이제 데이터 기반 기여도에 입문하세요

 

 

다이나믹 모델링

 

구글 애널리틱스 360과 데이터 기반 기여도는 협력 게임 이론에 기반한 방법을 사용하여 고객의 전환 경로에 있는 디지털 마케팅 채널들에 대해서 서로 다른 가중치를 할당합니다. 규칙 기반 또는 위치 기반 정적 모델과 비교할 때, 데이터 기반 기여도의 알고리즘은 여러분의 비즈니스에 맞게 커스터마이징된 동적 모델을 생성합니다.

 

 

모든 데이터를 활용합니다

 

당신의 웹 사이트에서 전환율을 확인해 보세요. 목표 또는 전자 상거래 설정 방법에 따라 다르겠지만 약 2-10 % 정도에서 머물고 있을 것입니다. 구글 애널리틱스의 기본 기여도 모델은 직접적인 전환이 발생한 경로만을 사용하여 결과를 결정하므로, 수집한 데이터의 2%만 사용하고 있는 셈입니다. 누군가가 구매 버튼을 누르기 전까지는 전환 보고서에 포함되지 않습니다.

 

여기가 바로 데이터 기반 기여도가 활약하는 지점입니다. 이 알고리즘은 어떤 디지털 마케팅 채널들에 대해서 더 많은 기여 가치(채널별 기여도 측정을 위한 전환값)를 계산할 때 변환된 경로와 변환되지 않은 경로를 모두 고려합니다. 애널리틱스 360은 데이터 제공이 가능할 정도로 많은 데이터를 수집합니다.

 

구글 애드워즈에서 데이터 기반 기여도를 보았을 수도 있지만, 그 녀석은 애드워즈 데이터 만 사용합니다. 구글 애널리틱스 360은 여러분 웹사이트로 유입되는 거의 모든 소스/매체(디지털 채널들과 해당 채널에서 제공되는 광고 매체)의 트래픽을 사용하여 여러분의 기여 모델을 생성할 수 있도록 합니다.

 

 

자동화 업데이트

 

데이터 기반 모델은 매주 자동으로 업데이트되므로 최신 정보를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

 

 

데이터 기반 기여도를 최대한 활용하는 방법

 

사용 즉시, 데이터 기반 기여도가 정적 모델보다 더 자세한 정보를 제공하는 맞춤형 솔루션인 이유를 확인할 수 있을 것입니다. 그러나 데이터 기반 기여도 또는 다른 기여도 측정 도구나 기여 모델을 최대한 활용하려면 아래의 추가 단계를 수행해야 합니다.

 

구글 제품과 연결하기

 

애널리틱스 360을 애드워즈, DoubleClick 및 구글 디스플레이 네트워크(GDN)에 연결하여 캠페인 및 비용 데이터를 추가하십시오. 구글 애널리틱스에 어떤 제품을 연동시킬 것인지에 따라 노출수와 조회수를 얻을 수 있습니다.

 

비용 데이터 가져오기

 

투자 대비 수익율을 계산하려면 여러분이 광고 비용을 지불하고 마케팅 캠페인을 추적하는 페이스북이나 네이버와 같은 디지털 마케팅 채널들을 포함해야 합니다. 애널리틱스 360의 ‘데이터 가져 오기 기능’으로 비용 데이터를 업로드하십시오.

 

캠페인 태그하기

 

이메일이나 소셜 미디어에 게시하는 것과 같은 여러분이 집행하는 모든 디지털 마케팅 캠페인 링크에 태그를 지정하여 애널리틱스 360 비용 데이터와 함께 사용할 수 있도록 합니다.

비용 데이터 + 캠페인 데이터 + 맞춤 모델 = 진정한 예산 책정 도구!

 

데이터 정확도 확인하기

 

최고의 모델은 깨끗한 데이터를 기반으로 하므로, 가능한 한 모든 것을 정확하게 수집하기 위한 단계를 밟아야 합니다.

 

예를 들면,

  • 내부 트래픽 제외
  • 중복 거래(transactions) 제거
  • 전자상거래 수익 확인
  • 비전자상거래 전환에 대한 명확한 정의

 

기여도 모델은 아래에 설명된 특정 최소값이 충족되는 경우에만 생성될 수 있습니다. 전환율이 낮은 사이트가 있는 경우, 더 자주 발생하는 중간 단계를 기반으로 전환을 정의하는 것이 좋습니다.

 

 

데이터 기반 기여도 시작하기

 

애널리틱스 360 고객이 데이터 기반 기여도 모델을 사용하기 위해서는 구글 애널리틱스의 모든 보기(View)에서 특별한 설정을 진행해야 합니다. 이 설정을 켜고 저장을 클릭하십시오. 7 일 이내에 첫 번째 데이터 기반 기여도 모델이 준비됩니다.

 

 

한계값 충족 여부 확인하기

 

모델을 만들기에 충분한 전환 데이터가 쌓여 있는 보기(View)를 선택하십시오. 지난 28일 동안 400회 이상의 전환율을 가지고 있는 최소 하나 이상의 전환 유형과 어떤 유형이든 10,000 가지 정도의 디지털 경로(또는 약 10,000명의 방문자)가 필요합니다. 전환 유형은 전자상거래 유형일 수도 있고, 설정된 분석 목표(Goal – 비 전자상거래 유형) 형식이거나, 두 가지 유형을 모두 포함할 수도 있습니다.

 

모델 탐색기 열기

 

현재 마케팅 캠페인과 기대했던 성과에 대해 생각해 보십시오. 모델 탐색기 보고서로 이동하여 전환 유형을 선택하십시오.

 

놀랄 준비를 하세요. 상위 퍼널와 하위 퍼널에 어떤 채널이 표시됩니까? 유료 검색이 여러분이 생각한 것보다 인지도 상승에 더 큰 역할을 했습니까? 다른 전환 유형을 선택하면 가중치가 변경됩니까? 예상치 못했던 결과를 고려하여 메시지와 타겟팅을 재평가 할 수 있습니다.

 

가중치가 부여된 디지털 경로를 더 자세히 조사하기 위해 모델 데이터를 다운로드 할 수도 있습니다.

 

모델 비교 및 분석 범위 확대하기

 

맞춤형 데이터 기반 기여도 모델을 정적 모델 중 하나와 비교하면 수익 증가 또는 고객 획득 비용(Customer Acquisition Cost) 절감 가능성과 같은 기회를 발견할 수도 있습니다.

 

‘모델 비교 도구’로 이동하여 전환 유형을 선택하고 다른 모델(예: Last-Interaction 모델 또는 Position-Based 모델)과 함께 데이터 기반 모델을 선택합니다.

 

이제 분석 대상 영역(Dimension)을 변경하고 구글 애널리틱스 보고서의 테이블 필터 기능을 활용해서 특정 캠페인이나 키워드로 범위를 확대해보십시오. 측정 항목 선택 도구에서 CPA 또는 ROAS를 선택한 후 백분율(%) 변화를 기준으로 정렬하십시오. 아래 마소캠퍼스의 ‘테이블 필터 베스트 프랙티스’ 게시물을 참조하면, 테이블 필터 활용 방법을 이해하는데 도움이 될 수 있습니다.

 

“구글 애널리틱스의 테이블 필터와 뷰 필터 활용 방안” – 게시물 읽기

작성자 : 마소캠퍼스

 

데이터 기반 기여도 모델은 무엇을 나타냅니까? 정적 모델이 소셜 미디어 캠페인의 가치를 왜곡했습니까? 테스트 해볼만한 새로운 가설을 도출하세요!

 

팁 : 사업적으로 의미 있다고 생각되는 특정 수준 이상의 전환값(예를 들어 1,000불 이상의 구매 값)만을 조회해보려면 고급 필터 기능을 활용하십시오.

 

 

 

ROI 분석 확인하기

 

마지막으로 ROI 분석 보고서를 확인하십시오. 이 보고서는 클릭과 노출 데이터를 추가해서 투자 수익(ROI)을 계산하며, 한 번에 한 모델에만 집중합니다. 위에서 설명한 것처럼 특정 캠페인이나 키워드로 범위를 확대하여 수익 증가 또는 비용 절감과 같은 기회를 찾을 수도 있습니다.

 

ROI 분석 보고서에서 Analytics 360에 가능한 한 많은 비용 데이터를 추가 할 수 있으며, 즉각적으로 그 가치를 확인해 볼 수 있습니다.

 

 


원문 URL : https://www.lunametrics.com/blog/2017/12/04/smarter-marketing-planning-data-driven-attribution/#dynamic-modeling 
원문 제목 : Smarter Marketing Planning With Data-Driven Attribution
작성자 및 작성일자 : By Dorcas Alexander / December 4, 2017

2022/10/30

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