디지털 어트리뷰션 및 미디어 믹스 모델링 - 어느 것을 선택해야 합니까?

디지털 어트리뷰션, 미디어 믹스 모델링, 어트리뷰션 모델링 - 이들은 마케팅에서 통칭하여 고객 행동 모델링 으로 알려진 훨씬 더 크고 매우 중요한 개념과 연결됩니다.

쉬워 보일 수도 있지만 실제로는 모든 마케터, 기업가 및 비즈니스 소유자가 자신의 전략에서 이를 구현하기 위해 이해해야 하는 각각의 복잡한 측면이 있습니다.

고객 행동 모델링

고객 행동 모델링은 다양한 고객 그룹의 행동을 식별 하여 특정 상황에서 유사한 고객이 어떻게 행동할지 예측하는 것입니다. 종종 고객 행동 모델링은 하나의 특정 질문에 답하기 위해 설계된 각 모델과 함께 고객 데이터의 데이터 마이닝을 기반으로 합니다.

예를 들어, 한 고객 행동 모델은 특정 그룹의 유사한 고객이 회사가 수행한 특정 마케팅 활동에 대해 무엇을 할 것인지 예측할 수 있습니다(예: 다양한 여성 신체 유형의 다양성과 수용을 촉진하는 광고에 반응하는 젊은 여성). 모델이 올바르게 생성된 경우 마케터는 해당 그룹의 대부분의 사람들이 모델이 예상한 대로 반응할 것으로 기대할 수 있습니다.

다른 모든 것과 마찬가지로 오늘날까지 존재하는 고객 행동 모델링에는 특정 문제가 있습니다. 처음에는 매우 어렵고 비용이 많이 드는 과정입니다. 전문가들은 일반적으로 매우 비싸기 때문입니다. 그들은 항상 완벽하게 정확하지도 않은 다양한 복잡한 수학적 계산을 수행해야 합니다. 그리고 모델이 생성된 후에도 사용할 수 없는 경우가 많습니다.

그 외에도 수학적 모델이 복잡함에도 불구하고 대부분의 고객 행동 모델은 단순합니다. 결과를 마케터에게 더 실용적으로 만들기 위해 많은 요소를 무시하고 있기 때문입니다. 결과적으로 모델이 정확하지 않아 사용할 수 없게 됩니다. 충분한. 다소 역설적이지만 사실입니다.

마케팅 믹스 모델링

마케팅 믹스 모델링(또는 MMM)은 실제로 고객 행동 모델링과 밀접하게 관련되어 있습니다. 이는 종종 고객 행동 모델링의 필수적인 부분으로 간주됩니다. 마케팅 믹스 모델링의 주요 목표는 다양한 마케팅 활동이 특정 제품의 비즈니스 메트릭을 결정하는 방법을 파악하는 것입니다. 일반적으로 MMM은 마케팅 전략의 투자 수익률(ROI)을 예측하는 데 매우 효과적입니다 .

표준 마케팅 믹스 모델은 마케팅 담당자와 비즈니스 소유자가 전략을 위해 수행하는 마케팅 및 판촉 활동을 구별할 수 있도록 다양한 비즈니스 메트릭을 세분화합니다.

다음과 같이 나눌 수 있습니다.

• 증분 동인 : 여기에는 인쇄 및 텔레비전 광고, 디지털 광고, 가격 할인 및 판촉, 사회적 홍보 등의 마케팅 활동으로 인한 모든 비즈니스 결과가 포함됩니다.
• 기본 동인 : 경제적 또는 환경적 변화가 없는 한 기본 동인은 일반적으로 고정되어 있습니다. 기본 결과는 항상 광고 없이 달성되지만 수년에 걸쳐 성장한 브랜드 자산으로 인해 달성됩니다.
• 기타 동인 : 기본 동인과 다소 유사하며, 기타 동인은 특정 기간 동안 누적된 브랜드 가치로 측정됩니다. 다른 동인은 마케팅 활동의 장기적인 영향에서 비롯됩니다.

마케팅 믹스 모델링에는 세 가지 주요 이점이 있습니다. 첫째, 마케팅 예산을 더 잘 할당하고 어떤 마케팅 채널이 어떤 투자 금액에 적합한지 결정할 수 있습니다. 둘째, 최적의 지출 수준을 제안하여 광고 캠페인을 더 잘 실행할 수 있습니다. 셋째, 가능한 이벤트 전개를 시뮬레이션하여 다양한 비즈니스 시나리오를 테스트할 수 있습니다.

기여 모델링

귀인 모델링 은 마케팅 믹스 모델링의 하위 집합 으로 간주되어 후자에 통합될 수 있습니다. 귀인 모델링은 고객 행동 분석에 고유한 접근 방식을 취합니다. 잠재고객의 다양한 세그먼트가 고객이 되기 위해 거치는 경로와 구매 후 행동 방식을 식별하기 위한 것입니다. 각 마케팅 이니셔티브 구성 요소의 가치를 식별하기 위해 프로세스의 모든 단계에서 데이터를 검사합니다.

기여 모델링은 일반적으로 디지털 판매, 광고 및 기타 전환 노력과 같은 활동에 더 중점을 둡니다. 이 프로세스에서는 수집된 데이터를 종종 실시간으로 면밀하고 정기적으로 분석해야 합니다.

많은 양의 데이터와 사용 가능한 다양한 마케팅 채널로 인해 시간이 지남에 따라 여러 유형의 기여 모델이 개발되어 현재 사용 중입니다.

• 마지막 상호작용 : 이 기여 모델은 전자 상거래가 시작된 이래로 사용되었습니다. 효과적이지만 이 방법에는 여전히 몇 가지 문제가 있습니다. 고객이 마지막으로 상호 작용한 리스에 전환의 모든 기여도를 부여합니다. 예를 들어, 그 사람은 Google, Facebook 및 Twitter에서 여러 광고를 보았지만 클릭한 Twitter 광고만 크레딧을 받을 수 있습니다.
• 첫 번째 상호작용 : 이 기여 모델은 마지막 상호작용 모델과 완전히 다릅니다. 여기에서 귀하의 리드가 상호작용한 첫 번째 광고 또는 고객이 귀하의 비즈니스에 소개된 방식에 크레딧이 제공됩니다. 예를 들어 사용자가 Google 광고와 상호작용한 다음 다른 비즈니스 콘텐츠 또는 광고와 상호작용한 경우 Google 광고에 크레딧이 적용됩니다.
• 마지막 간접 클릭 : 이 접근 방식은 얻은 리드에 대한 단일 상호작용에 기여도를 부여하지만 논리는 이전 두 가지 방법과 다릅니다. 크레딧을 받을 수 있는 유일한 상호작용은 마지막 간접 클릭입니다(즉, 웹사이트의 URL을 입력하는 사용자는 자격이 없지만 Google 광고를 클릭하는 사용자는 자격이 있음).
• 선형 기여 : 선형 기여 모델은 고객이 구매를 완료하기 전에 수행한 모든 상호 작용에 기여도를 부여하기 때문에 보다 "공정한" 접근 방식입니다. 예를 들어 소셜 미디어에서 브랜드 콘텐츠와 상호작용하고 Google 및 Twitter에서 광고를 클릭한 경우 이 모든 항목에 크레딧이 제공됩니다.
• Time Decay Attribution : 이 모델은 Linear Attribution 방법을 기반으로 하며 고객 상호작용 간에 크레딧을 분배합니다. 그러나 광고마다 전체적으로 중요도가 다를 수 있다는 사실도 고려하여 상호작용의 중요도에 따라 크레딧을 배분합니다.
• U자형 기여 : 위치 기반 기여도 모델이라고도 하는 U자형 기여도 기여도를 나누지만 각 특정 상호작용에 대해 고정된 금액을 제공합니다. 첫 번째는 40%, 마지막은 40%, 다른 모든 사람들은 나머지 20%의 동일한 부분을 받습니다.
• 기타 기여 모델 : 일부 마케터는 서로 다른 기여 모델을 혼합하고 일치시키는 것을 좋아하고 고유한 접근 방식을 만듭니다.

모범 사례

간단히 말해서, 위에 나열된 방법을 사용하는 데 옳고 그른 방법이 없으므로 마케팅 전략에 대한 특정 접근 방식을 결정하기 전에 시도해 보고 비즈니스에 더 효과적인 방법을 확인해야 합니다.

그들 중 누구도 완벽하지 않으며 모두 단점이 있음을 명심하십시오. 그러나 이것이 올바른 사용 방법을 찾는다면 이러한 단점을 유리하게 사용할 수 없다는 것을 의미하지는 않습니다.

다른 회사가 고객 행동을 분석하는 방법을 살펴보는 것으로 시작할 수 있습니다. 예를 들어 요구르트 브랜드인 Chobani는 제품 경험을 사용하여 전반적인 고객 경험을 개선합니다. 이 브랜드는 고객의 요구를 무시하는 대신 고객이 원하는 것에 빠르게 반응했기 때문에 호주에서 매우 인기가 있었습니다.

또한 Target과 같은 데이터 기반 예측을 사용하여 고객의 상태가 어떻게 변경되었으며 새로운 요구 사항이 무엇인지 이해할 수 있습니다. 상황에 다양한 방식으로 적응하고 이미 가지고 있는 것을 사용하는 것이 중요합니다.

마지막 생각들

모델이 어떻게 구축되고 모델로부터 어떤 이점을 얻을 수 있는지 이해하면 비즈니스에 가장 적합한 모델을 파악하는 것은 매우 쉽습니다. Zig Ziglar는 이렇게 말했습니다. “사람들은 논리적인 이유로 구매하지 않습니다. 그들은 감정적인 이유로 구매합니다.” 위의 모델 중 하나를 사용하여 모든 변수를 고려하면 경쟁업체보다 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.