2022년 최고의 마케팅 기여 모델은 무엇입니까?

오늘날의 마케터는 마케팅 활동의 가치와 영향력을 입증하는 도전적인 역할을 맡고 있습니다. 온라인 및 오프라인에서 사용할 수 있는 여러 마케팅 채널과 소비자 구매 및 의사 결정 과정이 복잡해짐에 따라 마케팅의 영향을 이해하는 능력이 그 어느 때보다 중요하면서도 어려워졌습니다. 이 기사에서는 브랜드가 더 나은 성과 가시성을 확보하고 전략을 신속하게 확장 및 조정하고 신규 고객을 확보하기 위해 데이터 기반 기여(DDA)를 채택해야 하는 이유를 살펴봅니다.

마케터들은 활동의 가치를 이해하기 위해 수년 동안 고군분투했습니다. 업계 전반에 걸쳐 분석 및 데이터 과학 분야의 혁신적인 솔루션을 사용할 수 있음에도 불구하고 대부분의 마케터에게 구매 여정은 여전히 ​​모호합니다. 예를 들어 마케팅 활동이 판매에 어떤 영향을 미치는지 여전히 불분명합니다.

그러나 구매 여정은 회사의 마케팅 채널에서 고객과의 상호 작용을 통해 분석할 수 있습니다. 그러한 솔루션 중 하나는 바로 사용 가능한 마케팅 기여 모델을 분석에 배포하는 것입니다.

그러나 고객 여정은 복잡합니다. 마케터는 기성품 모델이 고객 여정의 복잡성을 정확하게 반영하지 못한다는 것을 빨리 발견합니다.

앞으로 나아갈 길은 마케터가 수년간 사용되어온 기본적이고 즉시 사용 가능한 마케팅 어트리뷰션 방법을 포기하고 데이터 기반 어트리뷰션(DDA)을 수용하는 것입니다.

이 기사에서 우리는 즉시 사용 가능한 마케팅 기여 모델의 부적절함을 탐구하고 DDA가 멀티터치 여정을 이해하는 데 초점을 맞춘 렌즈를 제공하는 이유에 대해 알아볼 것입니다.

기계의 객관적인 결과를 믿을 때입니다.

데이터 기반 기여(DDA)란 무엇입니까?

데이터 기반 기여는 고객 결정에서 마케팅 채널의 영향을 확인하는 기계 학습 방법입니다.

채널이 작동하는 방식에 대한 가정된 규칙이 있는 오래된 기본 마케팅 기여 모델에 의존하는 대신 DDA와 같은 기계 학습 모델은 주관성을 제거하여 채널이 최종 구매 결정에 미치는 실제 영향에 대한 자세한 보기를 제공합니다.

올바른 마케팅 기여 모델을 사용하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?

모든 마케팅 활동이 서로 영향을 미치는 것은 아닙니다. 소셜 미디어 게시물은 동일한 전체 캠페인에 연결되더라도 PPC 광고에 대해 다른 수준의 영향을 미칠 수 있습니다. 결과적으로 모든 활동이 전환을 유도하는 데 동등하게 효과적이라고 가정하는 것은 정확하지 않습니다.

이해할 만하게도 여러 활동이 여러 채널에서 동시에 실행되는 경우 마케팅 담당자가 캠페인의 영향을 파악하기가 쉽지 않습니다.

마케팅 담당자는 메시징 또는 제품에 가장 적합한 채널을 결정하는 것 외에도 효과적인 계획과 예산을 원할 것입니다. 이는 마케팅 예산이 가장 먼저 압박을 받는 경우가 많다는 사실을 고려할 때 특히 중요합니다.

그림을 더욱 복잡하게 하는 것은 산업 전반에 걸쳐 소비자의 구매 결정에서 다양한 채널이 다른 역할을 한다는 것입니다. 예를 들어, 소매 B2C 비즈니스에 영향을 미치는 디지털 마케팅 활동은 민간 의료 부문에서 다르게 해석됩니다.

B2B 애플리케이션도 마찬가지입니다. 만능 솔루션은 존재하지 않기 때문에 기본 마케팅 기여 모델이 결코 적합하지 않습니다.

마케팅 기여 모델은 마케터가 다음에 대한 최상의 채널을 식별하는 데도 도움이 됩니다.

• 고객을 비즈니스에 소개
• 결산 및 의사결정의 순간
• 마케팅 활동 계획 및 확장
• 변화에 빠르게 대응 합니다.

마케팅 기여 모델에는 두 가지 유형이 있습니다.

기본: 첫 번째 클릭, 마지막 클릭, 위치 기반, 시간 감쇠와 같은 즉시 사용 가능한 모델. 모두 규칙 기반이며 일반적으로 결정이 소비자에 의해 선형 방식으로 이루어진다고 가정합니다.

DDA(Data Driven Attribution): 인간이 만든 미리 결정된 규칙과 가정을 사용하는 대신 기계가 데이터에서 학습하고 각 채널에 대한 최적의 신용 가중치를 결정하도록 합니다.

기본 규칙 기반 기여 모델은 이해하기 쉽기 때문에 마케팅 부서가 자주 찾는 솔루션입니다. 그러나 그들은 전체 이야기를 말하지 않습니다.

기본 마케팅 기여 모델에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

기본 마케팅 기여 모델의 주요 유형과 이상적이지 않은 이유를 나열했습니다.

• 마지막 클릭: 모든 크레딧은 전환 또는 가입 전 마지막 클릭에 적용됩니다.
• 첫 번째 클릭: 위의 역순

위의 방법은 고객 여정에 영향을 줄 수 있는 다른 터치포인트를 고려하지 않습니다. 아래 방법은 다양한 정도로 전환 프로세스의 다양한 단계를 설명하지만 여전히 고객 여정이 선형이라는 가정에 의존합니다.

결과적으로 각 채널은 최근성 또는 지나치게 단순화된 결정 프로세스에서 위치에 대한 크레딧을 얻습니다.

• 마지막 간접 클릭: 고객의 전환이 모든 크레딧을 받기 전에 사용한 최종 간접 채널
• 시간 감소: 전환 또는 가입의 최근 날짜에 따라 크레딧이 증가하며 마지막 활동이 가장 많은 크레딧을 얻습니다.
• 선형: 모든 단계에서 동일한 양의 분할 크레딧을 받습니다.
• 위치 기반: 첫 번째 및 마지막 상호작용은 동일한 분할 크레딧을 얻습니다.

DDA는 (결국) 각 개별 회사에 고유한 고객 여정에 대한 대표적인 관점을 설정하는 유일한 어트리뷰션 방법입니다.

Data Driven Attribution에서 머신은 주어진 기간 동안의 대규모 고객 여정에서 학습하여 선형성을 가정하지 않고 채널 간의 지저분하고 복잡한 상호작용을 있는 그대로 분석합니다.

DDA는 계산적으로 분석된 채널 간의 관계를 기반으로 크레딧을 할당합니다. 따라서 DDA 모델은 신용이 ​​더 객관적으로 귀속되도록 할 수 있습니다. 이는 지저분하고 복잡한 실제 고객 여정의 현실을 훨씬 더 잘 나타냅니다.

'최고' 마케팅 기여 모델은…? 주걱

DDA는 채널 성능에 대한 가장 완벽한 보기를 제공합니다. 그러나 알고리즘적으로 DDA를 실행하는 방법은 여러 가지가 있습니다. Google Analytics 360과 같은 마케팅 플랫폼은 Shapley Values를 사용하여 게임 이론 접근 방식을 적용합니다.

다른 플랫폼은 Markov Chain과 같은 확률적 방법을 사용할 수 있습니다. 디지털로 더욱 발전된 회사는 정기적으로 최적화되는 맞춤형 DDA 모델을 사용할 것입니다.

이것은 DDA가 기본 선형 모델보다 우수한 선택이지만 DDA를 적용하는 단일 "최상의" 방법은 없다는 것을 의미합니다. 모든 비즈니스는 다르고 마케팅 활동은 고유한 고객 집합에 따라 다릅니다.

고유한 맞춤 모델을 구축하기로 결정하기 전에 DDA로 테스트하려는 마케팅 담당자에게 가장 친숙하고 접근하기 쉬운 방법은 Google 애널리틱스 4를 사용하는 것입니다. 이제 Google Ads는 DDA를 클릭당 지불(Pay Per Click) 마케팅의 기본 기여 모델로 사용합니다. 활동.

데이터 기반 마케팅 기여 모델을 사용하여 크레딧이 필요한 경우 크레딧 제공

고객 여정은 즉시 사용 가능한 기여 모델보다 훨씬 복잡하고 복잡하며 이해하기 어렵습니다. 그렇다고 해서 마케터가 기본 기여 모델에 의존해야 한다는 의미는 아닙니다. 정반대입니다.

마케터가 사용할 수 있는 그 어느 때보다 강력한 도구를 사용하여 데이터 기반 기여 모델을 생성하기에 가장 좋은 시기는 없습니다. 성숙한 데이터 팀은 대량의 고객 여정 데이터를 수집하고 모델링하는 데 필요한 분석 인프라를 컨설팅, 설계 및 엔지니어링할 수 있습니다.

여러 플랫폼에서 마케터는 크레딧을 할당할 위치에 대한 명확한 보기를 설정하고 최종적으로 활동의 영향을 발견할 수 있습니다.

차세대 마케팅 기여 모델 설계

디지털 에이전시 스물식스는 데이터 성숙도를 높이기 위해 다양한 산업 분야의 브랜드와 협력하고 있습니다. 그들은 야심 찬 마케터가 성공적인 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 수집, 구성 및 사용하여 성공을 위해 팀을 구성하도록 안내합니다.

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