이 주제는 최근 제 머릿속에 많이 떠올랐고, 자연스럽게 전설적인 Avinash Kaushik의 가르침으로 돌아가게 됩니다. Avinash가 다룬 여러 멀티채널 어트리뷰션 과제가 있습니다:

• 온라인 채널이 오프라인 매장/매출에 미치는 영향
• 오프라인 마케팅 활동이 온라인 트래픽 및 전환에 미치는 영향
• 다중 스크린 간 어트리뷰션: 즉, 전환이 노트북에서 모바일, 태블릿으로 크로스 디바이스에서 발생합니다. 또는 스마트 TV에서 노트북, 모바일 등으로도...
• 다중 온라인 채널 간 어트리뷰션.

그의 글 Definition, Model, Reality Check, Tracking Online Impact of Offline campaign, Tracking Offline conversions를 참조하실 수 있습니다. 따라서 누군가가 멀티채널 어트리뷰션에 대해 이야기할 때, 어떤 유형의 멀티채널 어트리뷰션에 대해 이야기하고 싶은지 명확하게 정의해야 할 것 같습니다. 현실적으로 거의 모든 기업이 두 가지 이상의 멀티채널 어트리뷰션 과제에 직면하므로 어떤 문제에 집중할 것인지 결정하는 것이 그것을 해결하는 것만큼 중요합니다. 이에 접근하는 한 가지 방법은 다음 질문에 답하는 것입니다:

• 멀티채널 어트리뷰션 분석의 직접적인 결과로 어떤 조치를 취할 수 있는가?
• 이것이 전체 마케팅 목표/매출에 어떤 영향을 미칠 수 있는가? 예상되는 영향이 노력을 정당화하는가?
• 데이터를 확보한 후 분석을 수행할 팀의 누가 있는가? 이 사람이 데이터를 제시하고/다른 이해관계자를 설득하여 권장 사항을 따르게 할 수 있는 위치에 있을 것인가?

이제 다양한 시나리오를 함께 살펴보겠습니다.

1. 온라인 채널이 오프라인 매장 방문/매출에 미치는 영향

이것은 오랫동안 마케터들을 당혹스럽게 한 것이며, 일부 온라인 채널에서 이 질문을 해결하려는 많은 노력이 있었지만 전체적으로는 아직 부족합니다. 이 질문에 답하는 가치는 매우 분명합니다. 서로 다른 온라인 채널이 오프라인 매장 방문이나 매출에 미치는 영향을 알 수 있다면, 특정 채널의 미디어 지출을 늘리고 매장 방문/매출을 관찰할 수 있습니다. 모델이 맞다면 상승 효과를 볼 수 있을 것입니다. 또한 매장 방문/매출을 극대화하기 위해 다양한 테스트를 수행하여 다른 온라인 채널 간의 "완벽한" 비율 분할을 설정하려고 시도할 수 있습니다. 그러나 사실은 매장 방문/매장 매출이 디지털 활동에만 의존하지 않으며, 다른 오프라인 활동, 판매 촉진, 잠재 고객이 브랜드에 대해 나누는 다른 대화(소셜 미디어 또는 아닌 곳에서), 심지어 경쟁사가 하고 있는 것 등에 영향을 받습니다. 따라서 완벽한 미디어 분할을 얻으려 하기보다는 불완전한 데이터 세트로 작업하는 것에 편안함을 느끼는 것이 중요합니다. 오프라인 영향을 추적하는 방법에 관해서는 다음과 같은 것들을 보아왔습니다:

• 온라인 채널을 위한 전용 쿠폰/프로모션 코드/전화번호를 사용한 후 매장에서 사용/매출을 추적합니다. 이를 위해서는 모든 온라인 전용 쿠폰/프로모션 코드와 전용 전화번호 데이터베이스가 있어야 하고, 매장 직원이 정보를 기록하는 프로세스를 따르도록 교육을 받아야 하며, 이 모든 데이터를 각 온라인 채널(노출, 클릭, CPC, 획득 및 수익)과 매칭할 수 있는 능력이 필요합니다.
• 멤버십: 멤버십 데이터 및 로그인 데이터를 사용하여, 은행이 고객 거래를 추적하는 것과 유사하게 사용자의 온라인/오프라인 행동을 추적할 수 있습니다.
• 매장 찾기/문의 페이지를 방문하는 모든 사람에 대한 마이크로 전환 설정. 가정은 매장 찾기를 사용하는 사람이 많을수록 매장을 방문할 가능성이 높다는 것입니다.
• 특정 특정 지역에서 온라인 캠페인 실행: 그리고 해당 지역의 매장 방문/매출을 다른 지역과 비교하여 관찰합니다. 많은 온라인 채널에서 도시 수준의 타겟팅이 가능합니다. HP와 Google이 이 개념을 사용한 Online to Store 사례 연구를 참조하실 수 있습니다.
• 매장에서 설문조사 또는 온라인 이탈 설문조사를 실시하여 오디언스의 행동을 파악합니다 등... Avinash가 여기에서 모든 것을 아름답게 다루었습니다.

2. 오프라인 마케팅이 온라인 성과에 미치는 영향

온라인 성과는 항상 오프라인 활동의 혜택을 받습니다. 주요 PR 캠페인, TVC 캠페인, 판매 촉진 또는 기타 오프라인 활동이 웹사이트 트래픽/전환에 영향을 미친다는 것에 대해 거의 의심의 여지가 없습니다. 유일한 문제는 주요 오프라인 활동(TVC 또는 PR 또는 OOH)의 경우, 높은 제작 비용과 더 복잡한 예약 계획으로 인해 캠페인을 실시간으로 최적화하기 어렵다는 것입니다. 프로그래매틱 방식으로 TVC/OOH를 구매한다면 완전히 다른 이야기이지만, 그때까지는 캠페인 중간에 오프라인 미디어 계획을 변경하거나 격주로 최적화하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 그렇다면 무엇을 할 수 있을까요?

• 베니티 URL 예를 들어 abc.com/train, abc.com/print 또는 QR 코드를 사용하여 사이트의 특정 트래픽이 기차의 광고 때문인지 신문의 PR 기사 때문인지 구분합니다.
• TVC/인쇄/옥외 캠페인 기간 동안 브랜드 검색어에 대한 오가닉 검색 상승 (첫 번째 오프라인 노출 후 관심 있는 사람들은 온라인에 가서 검색할 것이라고 가정합니다). 그러나 다시 말하지만 이것은 읽고 정확한 수치를 얻기가 매우 어렵습니다. 왜냐하면 오프라인 캠페인을 단독으로 실행하지 않고 다른 온라인 채널, 소셜 미디어 채널, 모바일 채널과 함께 실행하기 때문에 상승을 단일 채널에 귀속시키기 어렵습니다.

3. 다중 스크린 간 어트리뷰션

이것은 오늘날 기업이 직면한 주요 문제 중 하나입니다. 소비자는 더 이상 하나의 스크린을 사용하여 제품/서비스에 대한 정보를 조사/구매/공유하지 않습니다. 일반적인 소비자가 모바일에서 특정 광고에 노출된 후, 나중에 노트북에서 조사를 하고 유료 검색 광고를 클릭한 다음 매장에 가서 구매하는 것은 매우 흔한 일입니다. 그렇다면 기업은 이런 상황에서 미디어 지출을 어떻게 최적화할 수 있을까요? 어떤 채널이 매출에 대한 공적을 받아야 할까요? 모바일 디스플레이 캠페인이나 데스크톱 유료 검색에 얼마나 많은 공적을 부여해야 할까요? 적어도 지금으로서는 명확한 답이 없는 것 같습니다. 주요 과제 중 하나는 데이터 수집과 식별입니다. 모든 데이터(포스트 임프레션, 포스트 클릭)를 수집하고 여러 채널에 걸쳐 노출된 동일한 사용자이거나 해당 사용자가 원하는 행동을 취할 때 이를 알 수 있는 방법은 무엇일까요? 쿠키는 컴퓨터 브라우저 환경에서 매우 효과적이었지만, 추가 스크린(모바일, 태블릿, 심지어 OOH)을 다루기에는 갑자기 매우 부적합해졌습니다.

• 로그인이 하나의 방법이 될 수 있지만, 프라이버시 문제에 직면합니다. 즉, 누가 Google/Facebook/Apple 같은 회사가 디바이스 간 활동을 추적하고 인터넷 서핑 행동을 저장하기를 원할까요?
• 맥락 정보를 기반으로 사용자 식별: 예를 들어 두 기기가 같은 물리적 위치, 같은 네트워크에서 같은 시간에 (매일 저녁처럼) 사용되는 경우
• 고유한 행동/브라우징 패턴: 우리 각자는 고유한 브라우징 습관/고유한 앱 사용 패턴을 가지고 있습니다. 네트워크/사이트가 이러한 모든 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 수행할 수 있다면, 이론적으로 사이트/앱 간에 고유한 개인을 식별할 수 있습니다.
• 신용카드/거래 행동: 네, 이것은 여러 기기에서 사용자를 추적하는 쉬운 방법 중 하나입니다. 사이트/앱/네트워크가 두 개의 다른 기기에서 사용되는 동일한 신용카드/PayPal 계정을 기록할 수 있다면, 어느 정도 같은 사람이라고 가정할 수 있습니다.
• 전통적인 패널 기반, 설문 유형도 물론 사용할 수 있습니다. 그러나 여기에는 광고 회상 문제가 있으며 사용자는 자신이 하는 모든 것을 인지/기억하지 못할 수 있습니다.
• 클릭 투 콜은 모바일 광고와 오프라인 활동을 연결하는 방법이 될 수 있습니다.

이에 대해 여기에서 더 읽을 수 있으며, 이것을 할 수 있다고 주장하는 업체도 있습니다. 하지만 아직 그들의 솔루션을 사용해 보지는 않았습니다.

4. 다중 온라인 채널 간 어트리뷰션

이 문제는 더 이상 새로운 것이 아니며 다양한 플랫폼에 의해 상당 부분 논의/해결되었습니다. 많은 분석 솔루션이 이 어트리뷰션 기능을 제공하며, 예를 들어 Google Analytics(무료 버전도 포함)가 있습니다. Attribution Modeling Overview, Multi-Channel Attribution Modeling: The Good, Bad and Ugly Models 같은 기사를 읽어보실 수 있습니다. 먼저, 왜 이 문제에 관심을 가져야 할까요? 충분히 오랫동안 유료 미디어 캠페인을 운영한다면, 다음과 같은 시나리오를 발견할 것입니다:

• 검색 엔진 마케팅 (유료 검색 또는 오가닉) 이 가장 잘 작동하며, 대부분의 전환(라스트 클릭 비직접 어트리뷰션 모델에서)이 브랜드 키워드 때문에 발생합니다. 야호! 유료 검색이나 SEO에 더 많은 돈을 쓰자. :| 아니면 그럴까요?
• _리마케팅이 디스플레이에서 가장 잘 작동_합니다, 야호! 환상적이군요, 다시 한번 훌륭한 성과입니다. 아니면 그럴까요?

솔직히 말하면, 유료 검색의 브랜드 키워드 캠페인이나 디스플레이의 리마케팅 캠페인을 최적화하지 않아도, 전환을 측정하고 귀속하는 방식 때문에 여전히 가장 잘 수행될 것입니다. 유료 검색 프로그램에서 브랜드 키워드가 모든 전환의 90%를 이끈다거나 리마케팅이 디스플레이에서 유사한 영향을 미친다는 것에는 특별한 비결이 없습니다. 여러분을 알고, 브랜드 키워드를 검색하는 사람들은 당연히 더 일반적인 키워드를 사용하여 검색하는 사람들보다 더 잘 전환합니다. 일반적인 키워드를 사용할 때 그들은 종종 조사 모드에 있습니다. 리마케팅의 경우, 이전에 웹사이트를 방문한 적이 있는 사람들에게 접근하여 다른 마케팅 활동을 먹여살립니다. 처음에 그들을 사이트로 유치하기 위해 이미 일정 금액을 지불했고, 이제 리마케팅을 사용하여 그들을 전환시키는 것입니다. 효율적인 리마케팅 캠페인이나 유료 검색의 브랜드 키워드 캠페인을 운영하는 것이 너무 쉬운 것처럼 보이게 하고 싶지는 않습니다. 하지만 노력이 크지는 않습니다. 누구나 할 수 있습니다. 이런 결과를 원한다면 많은 사람이나 에이전시를 고용할 필요도 없습니다. 유료 검색의 브랜드 키워드와 디스플레이의 리마케팅에 모든 예산을 집중하면, 고려 단계 또는 퍼널 상단에 있는 새로운 사람들에게 도달하지 못하고, 매출은 서서히 정체되거나 시간이 지남에 따라 "소멸"합니다. 그렇다면 이것을 어떻게 해결할까요? 퍼널 상단의 사람들에게 효과적으로 도달하려면 어떻게 해야 할까요? 멀티채널 어트리뷰션 분석이 필요합니다. 이를 통해 서로 다른 온라인 채널이 서로에게 미치는 영향, 매출 전 다중 방문 현실을 이해하고, 다양한 활동에 대해 서로 다른 KPI를 할당할 수 있습니다. 둘째, 어떻게 해야 할까요? 다음이 필요할 것 같습니다:

• 검색, 디스플레이, EDM 등 포스트 클릭 및 포스트 임프레션 상호작용을 포함한 모든 온라인 채널 추적

• 모든 디스플레이 활동을 트래피킹하기 위해 DoubleClick Campaign Manager와 같은 서드파티 광고 서빙 플랫폼을 사용해야 할 것입니다

• 모든 SEM 활동을 트래피킹하기 위해 DoubleClick Search 또는 Marine/Kenshoo와 같은 서드파티 플랫폼을 사용합니다

• 랜딩 페이지와 전환 퍼널을 따라 픽셀 또는 JavaScript 추적 사용. (예: DoubleClick 플러드라이트)

• 모든 데이터를 공통 데이터 웨어하우스/데이터 관리 플랫폼에 저장하거나 포스트 임프레션/포스트 클릭 쿠키를 전환 쿠키와 연결하는 방법을 마련합니다

• 채널 간 전환 중복 제거 및 사용자가 설정한 커스텀 규칙에 따른 어트리뷰션 수행

만약 데이터 수집 및 분석에 Google Analytics를, 디스플레이 캠페인에 Google Display Network를, SEM에 Google Adwords를 사용한다면, Google Analytics는 포스트 임프레션 데이터, 포스트 클릭을 전환(Google Analytics에 의해 정의되고 Google Adwords와 공유됨)과 매칭할 수 있습니다. 이 경우 Google Adwords와 Google Analytics를 연결하면 Adwords를 사용한 SEM 활동의 포스트 클릭 데이터와 GDN의 포스트 임프레션 데이터가 자동으로 제공되므로 문제없습니다. DoubleClick Campaign Manager와 같은 서드파티 광고 서빙 플랫폼을 사용할 필요가 없습니다. EDM 또는 유사한 다른 활동의 경우 URL 도구 빌더를 사용하여 대상 URL에 해당 UTM 파라미터를 태그할 수 있습니다.

GDN 외의 더 많은 채널에서 디스플레이 캠페인을 실행하는 경우, _디스플레이/비디오와 검색 모두에 대한 서드파티 광고 서빙_을 할 수 있는 플랫폼이 필요합니다. DoubleClick을 포함한 많은 인기 있는 서드파티 광고 서빙 플랫폼이 이를 수행할 수 있습니다. 클릭트래커를 사용하여 EDM 트래픽과 같은 다른 모든 활동을 트래피킹할 수 있습니다.

실제 상황에서 많은 기업이 직면하는 것은 전환 데이터를 클릭/포스트 임프레션 데이터와 연결할 수 없다는 것입니다. 이 상황의 이유는 다양합니다:

• 전환이 오프라인에서 발생합니다
• 전환/매출에 콜센터/영업팀과 같은 다른 팀이 관여하므로 팀 간에 내부적으로 정보가 전달되지 않습니다.
• 전환/매출 시점까지 CRM 시스템을 통해 온라인/오프라인에서 생성된 모든 리드에 대한 고유 식별자가 없습니다
• 기타...

예를 들어, 리드가 온라인으로 생성된 후 영업팀/콜센터팀이 후속 조치를 취하고 이러한 리드를 클로징하려고 합니다. 클로징하면 내부 CRM 시스템만 업데이트하고 마케팅 플랫폼에 연결하여 전환을 클릭/포스트 임프레션 데이터와 매칭하지 않습니다. 이 문제를 해결하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 데이터 웨어하우스, 온라인 마케팅을 위한 플랫폼(예: DoubleClick)이 필요하고, 이것이 CRM 플랫폼과 연결하여 데이터를 공유합니다. 그런 다음 들어오는 모든 리드에 고유 식별자를 할당하기만 하면 됩니다. 이 고유 식별자는 마케팅 활동(채널별 포스트 임프레션, 클릭 데이터)을 매출/전환 데이터와 연결하는 데 도움이 될 수 있습니다. DoubleClick Campaign Management(DCM) _배치 ID_를 사용하여 이를 수행할 수 있으며, 이는 설정한 배치별로 동적으로 생성되고, 검색에도 유사한 접근 방식(예: {creative ID} 사용)을 적용합니다. 이렇게 하면 수천 개의 고유 식별자를 수동으로 미리 만들고 온라인 캠페인의 각 대상 URL에 이러한 고유 식별자를 태그할 필요가 없으므로 확장에 도움이 됩니다. 마지막으로, 모든 데이터를 수집한 후, 다음은 무엇일까요? 데이터를 분석하고 실행 가능하고 영향력 있는 인사이트를 제공하는 분석에 뛰어난 사람이 필요할 것 같습니다. 이 사람은 회사가 어떻게 운영되는지, 다른 팀 간에 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 이해하고, 카리스마와 인간적 이해력을 가져야 하며, 데이터를 영향력 있는 방식으로 발표하고 데이터에 기반한 권장 사항에 따라 모든 이해관계자를 설득할 수 있어야 합니다. 어쨌든, 제 이야기는 이것으로 마치겠습니다. 추가할 것이 있으시나요? 코멘트하고 싶은 것이 있으시나요? 감사합니다, Chandler 추신: 오늘 브라질에서 잉글랜드가 졌습니다!