전환 기여: 문제, 모델 및 장애물

전환 기여는 많은 마케터가 피상적으로 이해하지만 진정으로 소수의 마케터에게만 이해되는 프로세스입니다. 이는 일반적으로 다음과 같은 이유로 인해 발생합니다.

• 복잡하고 혼란스러운 용어
• 많은 경쟁 모델 및 접근 방식
• 만능 솔루션은 없음

이 단어를 구성하는 두 단어는 회사나 제품의 성공 여부를 좌우할 수 있습니다. 그러나 잘못 실행된 전환 어트리뷰션은 전환 어트리뷰션이 아님을 알아야 합니다. 즉, 개념을 이해하고 비즈니스의 복잡성을 배우기 위해 시간을 보내지 않으면 성공할 가능성이 낮습니다.

구매자의 여정

사용자가 광고를 보고 바로 제품을 구매하는 시대는 지났습니다. 현대 사용자의 여정은 더 복잡하며 여러 접점, 장치가 포함되며 온라인과 오프라인 세계가 혼합됩니다.

각 구매자는 고유한 흐름을 개척하여 표준화된 균일 모델을 불가능하지는 않더라도 어렵게 만듭니다.

이러한 여정의 반영은 불규칙한 사용자 행동을 비교 가능한 데이터로 변환하려는 다양한 전환 기여 모델입니다. 한 모델을 다른 모델보다 선택하는 것은 고객, 제품 및 접점에 대한 마케터의 깊은 지식에 따라 결정되어야 합니다.

A/B 테스트가 없습니다. 데이터의 부정확성에는 여러 가지 이유가 있을 수 있고 잘못된 기여 모델이 그 중 하나일 수 있기 때문에 여러 가지를 시도해 보고 어떤 것이 가장 정확한 데이터를 생성하는지 결정할 수 없습니다.

전환 기여란 무엇이며 생각보다 복잡한 이유

전환 기여는 원인(광고 또는 제품과의 상호작용)과 효과(전환)를 연결하려는 노력입니다.

모든 접점에서 사용자를 계속 식별하는 것이 대부분 기술적인 실현 가능성의 문제라고 생각한다면 오산입니다. 기술적인 부분은 중요하고 구현하기 가장 어려운 등식의 부분일 수 있지만 유일한 부분은 아닙니다.

당신은 본질적으로 혼란스럽고 많은 요인의 영향을 받는 실제 사용자 행동에 완벽하고 단순화된 모델을 적용하려고 한다는 것을 기억하십시오. 이 작업을 완벽하게 수행할 수 있는 방법은 없습니다. 최적의 방법으로만 이 작업을 수행할 수 있습니다.

다중 접점

터치포인트에 대해 이야기할 때 첫 번째 문제가 발생합니다. 접점은 소셜 미디어나 이메일에서 광고를 보는 것과 같이 캠페인과의 모든 상호 작용뿐만 아니라 최종 구매 결정에 기여할 수 있는 제품과의 기타 상호 작용일 수도 있습니다. 이러한 다른 상호 작용에는 오프라인 매장 방문 또는 제품에 대한 후원 없는 리뷰 보기가 포함될 수 있습니다.

분명히 모든 것을 추적할 수는 없습니다. 그러나 다음 도메인을 분석 플랫폼에 연결할 수 있는 권한은 여전히 ​​있습니다.

• 다양한 마케팅 채널 (소셜 미디어 게시물, 디스플레이 광고, 동영상 콘텐츠 등)
• 다양한 기기 유형 (동일 사용자가 사용하는 데스크톱 및 모바일 기기)
• 오프라인 및 온라인 활동 (매장 방문 및 온라인 광고와의 상호작용)

Voluum을 포함한 많은 마케팅 플랫폼을 사용하면 다양한 채널에서 사용자 활동을 추적할 수 있습니다. 또한 교차 기기 추적의 중요성에 대한 인식이 높아짐에 따라 일부 회사에서는 Google Ads 또는 Facebook과 같은 단일 마케팅 에코시스템 외부에서 운영하는 마케팅 담당자를 위해 이 문제를 해결하게 되었습니다.

온라인과 오프라인 세계는 연결하고 분석에서 설명하기 가장 어렵지만 위치 추적 앱은 마케터에게 도움이 될 수 있습니다.

터치포인트 추적

사용자의 정확한 식별은 전환 기여의 핵심입니다. 모든 조회수, 클릭수, 페이지 스크롤 등을 기록하는 것뿐만 아니라 이러한 모든 이벤트가 동일한 사람에게서 발생했는지 여부에 대한 정보이기도 합니다.

이 과정에서 사용자 식별 정보가 손실되면 전환의 주요 소스를 확인할 수 없는 이른바 전환 문제가 발생할 수 있습니다. 다시 말해서, 당신은 누군가가 개종했다는 것을 알고 있지만, 당신은 누군지 모릅니다.

 Facebook에서 귀하의 광고를 클릭한 사람이 iPhone 사용자였습니까? 아니면 이메일 리마케팅 ​​캠페인이 마침내 효과가 있었습니까?

정확한 사용자 식별 없이는 알 수 없으므로 광고 비용을 적절하게 할당할 방법이 없습니다.

그렇다면 광고 추적 회사는 이를 어떻게 분류할까요?

글쎄, 관련된 모든 회사(트래픽을 제공하는 회사, 분석을 제공하는 회사, 제안을 제공하는 회사)는 각 이벤트에 고유한 ID를 할당하고 이를 쿠키, 추적 매개변수 또는 내부적으로 저장하는 캠페인 퍼널을 따라 전달하려고 합니다.

사용자를 완전히 식별할 수 없는 상황에서는 확률적 접근 방식이 사용됩니다. 이것은 모바일 마케팅의 세계에서 많이 발생합니다. Google Ads, Facebook 또는 사용자가 여러 기기에서 로그인 상태를 유지하는 다른 회사를 사용하지 않는 경우 디지털 지문을 생성하여 식별합니다.

이 접근 방식은 IP 주소, 브라우저 유형 및 기본 언어 또는 장치 유형과 같은 여러 사용자 특성을 고려하여 특정 사용자가 얼마 전에 다른 모바일 앱에서 캠페인과 상호작용했던 동일한 사람인지 또는 심지어 장치.

터치포인트에 가중치 할당

추적을 다루었으므로 이제 이 장의 주요 문제인 전환 기여가 생각보다 어려운 이유를 살펴보겠습니다.

단순하게 볼 때 전환 기여는 광고에 대한 원래 클릭과 전환을 연결하는 것을 의미합니다. 그런 관점에서 보면 그렇게 복잡하지 않습니다. 기술적 타당성의 문제일 뿐입니다.

그러나 이전에 논의한 바와 같이 오늘날 사용자는 여러 번 귀하의 캠페인을 접할 수 있습니다. 그렇다면 어떤 경우가 사람이 개종하도록 설득하는 데 가장 중요한 경우라고 말씀하시겠습니까? 먼저, 마지막으로? 모두 동등하게?

당신은 아마 문제를 보기 시작할 것입니다 . 이것을 결정하는 것은 객관적이지 않습니다. 아무도, 어떤 도구나 솔루션도 귀하의 경우에 어떤 접점이 더 중요한지 알려줄 수 없습니다.

이는 이러한 다양한 기여 모델과 고객 행동에 대한 지식을 기반으로 결정해야 하는 것입니다. 첫 번째 부분부터 시작하여 다양한 모델, 장단점에 대해 이야기해 보겠습니다.

전환 기여 모델 및 전략

마케터가 광고 분석 플랫폼을 위해 가장 먼저 선택하는 Google Analytics를 사용하면 준비된 여러 전환 기여 모델 중에서 하나를 선택하거나 직접 정의할 수도 있습니다. 이러한 모델은 전환에 대한 기여도를 다양한 터치포인트로 할당합니다.

1. 마지막 클릭 어트리뷰션

마지막 클릭 기여는 마케터가 본능적으로 가장 현실에 가까운 것으로 간주하는 모델입니다. 이 모델은 구매 전 마지막 클릭에 대한 모든 크레딧을 제공합니다.

마지막 클릭은 정말 티핑 포인트가 아니라 저울을 '변환' 위치로 이동시키는 전체 무게입니까? 첫 번째 클릭이 없었다면 마지막 클릭도 있었을까요?

전환으로 이어지는 클릭이 가장 중요하다는 생각은 직접적인 인과관계를 물신입니다. 적절한 전환 기여 모델의 요점은 전환으로 직접 이어진 행동이 아니라 구매자의 의사 결정 과정을 반영하는 것입니다.

따라서 수행 중인 작업을 명시적으로 알지 못하면 이 모델을 사용할 이유가 없습니다.

2. 마지막 간접 클릭

이 접근 방식에서도 유사한 문제를 찾을 수 있습니다. 방정식에서 직접적인 인과 관계를 제거하지만 캠페인 유입경로가 끝날 때 발생하는 한 번의 클릭에 대해 완전한 기여도를 제공합니다. 이 두 모델 모두 브랜드 인지도와 같은 것을 과소평가합니다.

3. 마지막 광고 클릭 어트리뷰션

이 모델에서 모든 크레딧은 광고와의 마지막 상호작용에 부여됩니다. 이 모델은 최소한 광고의 중요성을 인정하지만 여전히 광고와의 최종 상호작용을 너무 강조합니다.

4. 첫 번째 클릭

'위너 독식' 그룹의 마지막 모델이다. 첫 번째 상호작용 기여 모델은 다른 어떤 것보다 브랜드 인지도와 인지도를 선호합니다. 귀하의 사례에 동기를 부여하는 브랜드가 포함된 경우 이 모델을 고려해야 합니다. 그렇지 않으면 아래에서 더 복잡한 것을 찾으십시오.

5. 선형

선형 기여 모델은 기본값으로 처리되어야 하며 다른 모델이 더 잘 맞는지 확실하지 않은 경우 선택해야 합니다.

깔때기의 모든 터치포인트에 동일한 크레딧을 할당합니다. 좋은 소리지만 이메일, 소셜 미디어 게시물 및 배너가 동일한 가치가 있고 동일한 금액으로 전환에 기여한다고 생각하는 경우에만 가능합니다.

6. 시간 소멸 속성

시간 쇠퇴 기여 모델은 후속 터치포인트에 더 많은 크레딧을 할당하여 현실에 더 가깝게 느껴집니다. 이것은 제안에 대한 구매자의 증가하는 관심을 반영합니다.

7. 포지션 기반 어트리뷰션

Google Analytics가 제공해야 하는 마지막 기성 전환 기여 모델은 첫 번째 통합과 마지막 통합 간에 80%의 크레딧을 균등하게 분배합니다. 이것은 이 두 상호작용이 가장 중요한 상호작용이라는 가정 하에 훌륭하게 작동합니다. 첫 번째 것은 방문자의 관심을 끌 것이고 마지막 것은 판매를 완료할 것입니다.

직위 기반 귀인 모델은 본능적으로 현실을 가장 잘 반영하는 모델로 취급됩니다.

맞춤 기여 모델

위의 모델을 선택하는 것 외에도 상황에 더 적합한 나만의 솔루션을 만들 수 있습니다. 실제로 수학에 뛰어들어 복잡한 모델링 솔루션을 만들 수 있습니다. 그러나 완벽한 모델을 설계하는 데 에너지를 낭비하지 마십시오. 복잡한 현실을 수학적으로 정의된 현실로 축소하는 것을 목표로 하기 때문에 본질적으로 불완전합니다.

데이터 기반 기여 모델

Google Analytics의 데이터 기반 모델은 캠페인과의 모든 상호작용을 중요하게 생각합니다. 수집한 데이터를 사용하여 각 접점의 효율성에 따라 크레딧을 분배합니다.

이 모델을 사용할 수 있는 경우(일부 데이터가 기록되어 있음) 데이터 기반 기여 모델로 전환하는 것이 좋습니다.

최고의 전환 기여 모델을 선택하는 방법은 무엇입니까?

앞서 말했듯이 쉬운 답은 없습니다. 이는 모두 캠페인 유형, 잠재고객 및 달성하려는 전반적인 목표에 따라 다릅니다.

올바른 전환 기여 모델을 선택할 때의 문제는 이 모델에서 해석한 데이터를 기반으로 올바른 결정을 내리기 전에는 좋은 모델을 선택했다는 사실을 결코 알 수 없다는 것입니다. 따라서 잘못된 결정을 내리고 있다면 전환 기여 모델이 잘못되었을 수 있지만 캠페인의 수익성을 방해하는 다른 문제가 있을 수도 있습니다.

말하기 어렵다.

정보에 입각한 결정을 내리기 위해 항상 청중에게 연락할 수 있습니다. 예산이 있다면 청중 조사를 실시하십시오. 검증된 고객에게 무엇이 구매했는지 물어보십시오. 예를 들어, 일부 매장 크레딧을 받는 대가로 가장 충성도가 높은 고객을 인터뷰합니다.

최적의 전환 기여 모델을 선택하는 정량적 방법은 없습니다. 다행히도 몇 가지 정성적 방법이 있습니다.

전환 기여 전략

전환 귀인 전문가가 된다는 것은 기록된 데이터를 통해 고객 행동 뒤에 숨겨진 동기를 해석할 수 있다는 것을 의미합니다. 이를 올바르게 수행하려면 아래의 전환 기여 팁 및 전략 중 일부를 따라야 합니다.

1. 모든 수집 채널 연결

무엇보다도 분석을 설정할 때 획득 채널을 생략하지 않았는지 확인하십시오.

획득 채널은 마케팅 메시지가 사용자에게 전달되는 다양한 수단입니다. 여기에는 소셜 미디어 광고, 디스플레이 광고, 오프라인 마케팅 캠페인, 인앱 광고 등이 포함됩니다.

마케팅 채널에서 계획, 실행 및 지출하는 경우 이를 분석에 연결하지 않을 이유가 없습니다. 그렇게 해서는 안 됩니다. 제가 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 데이터를 별도로 분석해서는 안 됩니다.

데이터는 전체적으로 분석될 때만 의미가 있습니다. 획득 채널은 직접 판매를 가져오지 않을 수 있지만(예: 오프라인 광고를 클릭할 수 없음) 브랜드 인지도를 높이거나 제품에 대한 새로운 욕구를 생성 및 육성할 수 있습니다.

획득 채널이 최종 판매에 기여하는 다양한 방식이 있습니다. 보유하고 있는 모든 데이터를 분석 솔루션에 제공해야 합니다.

2. 전환 경로 및 마이크로 전환 이해

전환 경로는 사용자가 판매를 완료하기 전에 수행하는 일련의 단계입니다. 캠페인의 다양한 터치포인트와 상호작용하거나, 키워드와 관련된 용어를 검색하거나, 소위 마이크로 전환을 수행하는 것을 의미할 수 있습니다.

때로는 전환이 심각한 전환(예: 부동산 구매)일 때 많은 미시 전환이 있습니다. 영업 담당자와의 회의를 예약하거나 이 예에서 일반적으로 오프라인으로 발생하는 주요 전환으로 이어지는 양식을 제출합니다.

가능하다면 이러한 이벤트도 추적하고 고객이 최종 목적지에 도달하기 전에 거쳐야 하는 일반적인 경로를 다시 만드십시오.

제휴 마케팅의 전환 기여

제휴 마케팅 퍼널은 일반적으로 매우 간단하며 실제 과제는 기술적인 것입니다. 전환 이벤트를 초기 클릭에 올바르게 기여하는 것입니다.

이것은 고급 모델이 제휴 마케팅에 사용되지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 여전히 다양한 접근 방식을 구현할 수 있으며 브랜드 지향 캠페인의 경우 광고에 대한 첫 번째 참여 또는 마지막 광고 클릭에 더 중점을 둘 수 있습니다. 하지만 먼저 제휴 마케팅에서 전환 기여가 작동하는 방식에 대해 이야기해 보겠습니다.

제휴 캠페인 유입경로에서 사용자 식별

최고의 제휴 마케팅 소프트웨어인 Voluum은 클릭 ID(고유한 24자 식별자)를 클릭에 할당한 다음 포스트백 URL 또는 전환 추적 픽셀을 통해 전환과 연결된 클릭 ID를 수신하면 둘을 비교합니다. 이러한 클릭 ID가 동일한 경우 Voluum은 이 클릭에 대한 전환을 기여합니다.

광고 클릭뿐 아니라 다른 이벤트 유형에서도 마찬가지입니다. 광고 보기(노출) 및 방문 페이지의 CTA 버튼 클릭.

마케터는 장치 유형, 브라우저 이름 및 언어, 원산지 국가 및 타임스탬프와 같은 관련 특성을 가진 완전한 사용자 여정을 얻게 됩니다.

Voluum을 사용하면 하나의 대시보드에서 다양한 마케팅 활동을 연결할 수 있습니다. 검색 엔진, 소셜 네트워크, 광고 네트워크에서 유료 및 유기적 캠페인을 추적할 수 있으며 이들 중 다수가 API 수준에 통합되어 있습니다. 전환은 포스트백 URL(타사 제안에 대한 일반적인 솔루션) 또는 전환 추적 픽셀(주로 자체 제안에 사용되는 솔루션)을 통해 전달될 수 있습니다. Voluum을 사용하면 Voluum을 AppsFlyer와 같은 모바일 어트리뷰션 도구와 연결하면 모바일 전환을 추적할 수도 있습니다.

Voluum의 전환 기여 모델

다양한 획득 채널을 Voluum에 연결하여 각 채널의 효율성을 비교하고 평가할 수 있습니다. Voluum의 올인원 접근 방식을 사용하면 Google Analytics가 할 수 없는 제3자 전환에도 기여도를 부여할 수 있습니다.

전체 전환 경로를 결정하면 광고를 보다 정확하게 타겟팅하고 더 많은 트래픽을 구매하며 방문자를 더 나은 실적의 착륙선 또는 제안으로 다시 라우팅할 수 있습니다. 다시 말하지만 Google Analytics는 경로 변경을 허용하지 않는 순수한 분석 솔루션이므로 할 수 없습니다.

Voluum과 같은 제휴 소프트웨어는 기록할 수 있는 데이터의 양과 보고 시스템의 유연성을 제공하여 광고 비용의 효율성을 높이도록 설계되었습니다.

전환 기여는 효과적인 방법을 배우는 것입니다.

적절한 전환 추적의 핵심은 사용자 참여 수준에 따라 광고 지출을 조정하는 기능입니다. CMO 또는 에이전시인 경우 결정을 뒷받침하는 명확한 숫자도 필요합니다.

이것은 아무리 뛰어난 전문가도 혼자서는 할 수 없는 일입니다.

그러나 몇 가지 숫자를 갖는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그 수치가 유망해 보이고 귀하의 주장과 결정을 뒷받침할지라도. 사실, 데이터 수집에 수반되어야 하는 또 하나의 요소가 있습니다. 바로 신뢰입니다.

많은 자동 및 알고리즘 기반 솔루션의 문제는 입력 데이터가 처리되는 방식을 실제로 알지 못한다는 것입니다. 알고리즘의 결정 뒤에는 어떤 계산이 있습니까? 회사는 일반적으로 수학이 어떻게 작동하는지에 대한 세부 사항과 세부 사항을 공유하는 것을 꺼려하며 가능한 한 최상의 추천을 받고 있다는 확신을 갖기를 원합니다.

당신은?

아마도.

그러한 솔루션에 대한 신뢰는 제한되어야 하며 정기적인 검증을 통해 지원되어야 합니다. 신뢰하되 확인하십시오.

반면에 표준 전환 기여 모델은 종종 단순하고 축소적입니다.

두 진술 모두 진실이 있습니다.

그러나 여러 트래픽 소스와 전환 추적 방법을 연결할 수 있는 마케팅 플랫폼은 잘못될 수 없습니다. 통합 광고 네트워크 내에서 사전 정의된 작업을 실행할 수 있는 자동 규칙의 형태로 이해하기 쉬운 자동화가 있는 것입니다.

Voluum은 다가오는 제3자 쿠키 차단에 영향을 받지 않는 동시에 다양한 광고 거인의 규정 준수 정책에 따라 다양한 추적 방법을 사용하는 신뢰할 수 있는 제휴사 추적 솔루션입니다. Voluum은 여러 역할에 적합하며 단일 제휴 마케터이든 광고 대행사이든 잘 작동합니다.

속성 보고서를 쉽게 생성하여 온라인 광고를 더 잘 이해할 수 있습니다.

주요 이해 관계자인 업계의 자금 흐름과 전환 기여가 이 모든 것에 어떻게 부합하는지 알아보기 위해 Voluum 팀은 초급 또는 중급 마케터를 대상으로 하는 일련의 무료 온라인 과정을 준비했습니다.

최고와 함께 일하십시오. 최고로부터 배우십시오. 당신이 할 수 있는 최고의 마케터가 되십시오.