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개인정보보호 시대 제대로 마케팅 성과를 측정하는 방법, 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링을 확인해보세요.
November 24, 2022
By
Minah Lee

오늘날 모바일 광고의 가장 중요한 문제는 강화되고 있는 개인정보보호 정책으로 인하여 유저 단위 추적에 기반한 기존 광고 성과 측정 방법이 더 이상 정확하지 않다는 점입니다. iOS 14.5 업데이트 이후 앱 추적 투명성(App Tracking Transparency, ATT) 정책의 도입, 브라우저 상에서 쿠키 관련 정책 변화, 그리고 개인정보보호를 위한 다양한 정부의 정책은 유저 단위 데이터 수집을 어렵거나 불가능하게 만듭니다. 기존에 널리 사용되던 라스트 클릭 어트리뷰션(LTA, Last Click Attribution) 모델은 광고를 본 유저와 전환한 유저를 대응시킬 수 있다는 전제에 의존하고 있기에, 유저 단위 추적이 제한된 상황에서는 대단히 왜곡된 결과를 산출할 수밖에 없습니다. 이에 유저 레벨 데이터 없이, 즉 개인정보를 보호하면서도 마케팅 성과를 측정할 수 있는 마케팅 믹스 모델링(MMM, Marketing Mix Modeling) 기법이 전 세계적인 주목받고 있습니다.

이러한 흐름에 앞장서서 에어브릿지가 차세대 마케팅 성과 분석 솔루션, 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링을 베타로 공개하였습니다. 이번 포스트를 통해 마케팅 믹스 모델링이란 무엇인지 그리고 왜 지금 주목받고 있는지 알아보며 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링에 대해 소개합니다.

마케팅 믹스 모델링이란?

마케팅 믹스 모델링(MMM)이란 ‘각 마케팅 활동’이 매출이나 앱 설치와 같은 ‘비즈니스 성과’에 미치는 영향력을 파악하는 거시적인 데이터 기반 통계 분석 모형입니다. 이 분석 모형을 위해 채널별 마케팅 집행 비용이나 매출과 같은 마케팅 관련 모든 데이터는 물론, 계절성, 경쟁사의 매출 현황, 거시 경제 트렌드 등과 같은 다양한 외부 데이터를 활용할 수 있습니다. 즉, 과거의 데이터를 분석하여 각각의 마케팅 활동이 비즈니스 성과에 미치는 영향을 알아내어 미래의 성과를 예측하는 겁니다. 특히 마케팅 믹스 모델링은 터치포인트나 광고 ID와 같은 유저 레벨의 데이터 없이도 채널별 마케팅 비용과 성과와 같은 집계 데이터(Aggregate data)만 있어도 모델 구축과 분석이 가능합니다.

왜 지금 모바일 업계에서 마케팅 믹스 모델링이 주목받을까요?

2021년 이후 모바일 업계를 강타한 화두는 iOS 14.5 업데이트와 ATT 정책의 도입을 비롯한 개인정보보호의 중요성입니다. 특히, ATT 정책의 도입으로 유저의 광고 ID(ADID)를 수집 및 활용하기 위해서는 유저의 명시적인 동의가 필요하게 되었습니다. 여기서 ADID는 광고주가 특정 기기(유저)를 추적할 때 사용하는 식별자로 여러 데이터베이스에서 수집된 터치포인트와 전환 데이터를 매칭하여 어트리뷰션 하는 데에 필요한 데이터입니다.

실제로 2022년 3월 기준 iOS 유저 중 단 46%만이 ATT에 옵트인(opt-in) 하고 있습니다. 즉, 모바일 앱 유저 2명 중 1명에 대해서는 어떤 광고를 클릭해서 앱을 설치했거나 구매를 발생시켰는지 알아낼 수 없는 상황으로 기여가 이루어지지 않은(unattributed) 유저의 비중이 크게 증가하였습니다.

이외에도 브라우저 상에서 쿠키 관련 정책의 변화 및 GDPR과 CPRA 등 정부 정책 변화에 따른 유저 레벨 데이터 수집의 제약도 존재합니다. 또한, 기존 광고 성과 분석의 주류인 라스트 클릭 어트리뷰션 모델이 개인 단위 데이터에 의존하고 있으며 모든 터치포인트의 기여도를 완전히 파악할 수 없다는 점에서 새로운 분석 방법의 필요성도 계속해서 증가하고 있었습니다.

이러한 개인정보보보호 트렌드는 거스를 수 없으며 당연히 존중해야 마땅합니다. 다만, 광고주는 마케팅 비용을 집행한 만큼 얼마만큼의 효과가 있었는지 그리고 어떤 채널에서 가장 효과적이었는지 그 성과를 알고 싶어 합니다. 이에, 마케팅 믹스 모델링이 포스트 프라이버시 시대에 마케팅 집행 비용과 실제로 발생한 성과 간 사일로 현상을 해결해 주는 성과 측정 방법으로 각광받고 있습니다.

과거의 기성 마케팅 믹스 모델링 제공사

마케팅 믹스 모델링은 수십 년 전부터 계량경제학에서 존재했던 기법으로, 주로 포장 소비재 제품(CPG, Consumer Packaged Goods) 회사들이 컨설팅에 기반하여 사용해왔습니다. 그렇다면 마케팅 믹스 모델링이 널리 보급되지 못했던 이유는 무엇일까요? 기성 마케팅 믹스 모델링 솔루션 제공사의 높은 비용과 긴 소요 시간으로 인해 접근성에 한계가 있었기 때문입니다. 과거에는 주로 컨설팅 방식으로 개별 고객사의 상황에 맞춰 다양한 변수들을 조합해 보면서 모델의 최적화를 진행하였습니다. 많은 데이터를 수동으로 전달하는 과정이 번거로웠으며, 모델 구축이나 업데이트 그리고 결과 도출에 시간이 많이 소요되었고, 서비스 비용도 높았습니다. 이로 인해 마케팅 믹스 모델링에 대한 진입장벽이 높았으며 주로 많은 마케팅 예산을 투자하는 기업에서 장기적인 마케팅 전략을 수립하는 데에 활용하곤 했습니다.

차세대 마케팅 믹스 모델링 솔루션 제공사

하지만 최근 들어 증가하는 마케팅 믹스 모델링에 대한 관심을 기반으로 새로운 형태의 마케팅 믹스 모델링 솔루션이 등장하기 시작했습니다. 이 차세대 마케팅 믹스 모델링 솔루션 제공사들은 SaaS 형태의 더 빠르고 쉬운 마케팅 믹스 모델링 솔루션을 합리적인 비용으로 제공합니다. 에어브릿지가 제공하는 마케팅 믹스 모델링 솔루션도 SaaS 형태로 각 서비스/프로덕트 맞춤 모델링을 빠르고 효율적으로 진행하여 성과 분석과 최적화를 돕습니다. 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링 솔루션은 다음과 같은 특장점을 가지고 있습니다.

  • 비용 효율적이고 빠르고 쉽게 활용 가능합니다. 특히 매일 업데이트되는 모델로 결과를 확인하여 빠른 변화에 대응 가능합니다.
  • 데이터의 자동 수집 및 수동 업로드 기능을 모두 지원합니다. 그리고 고객사별 핵심 데이터를 기반으로 분석 모델을 고도화할 수 있습니다.
  • 모델의 성능을 개선하기 위해 필요한 정기적인 교정 작업(Calibration)에 실제 실험(예: Lift Study) 데이터뿐만 아니라 에어브릿지의 Incrementality & MTA 결과도 활용 가능합니다.
  • 단순한 분석을 넘어 예산 최적화와 같이 즉시 실행 가능한 액션 아이템을 대시보드 상에서 제안합니다.

1. 합리적인 비용으로 빠르게 활용 가능한 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링 솔루션

앞서 언급한 것처럼 전통적인 마케팅 믹스 모델링 제공사를 통한 분석은 장기간에 걸쳐 상당한 비용을 들이는 컨설팅 프로젝트 형태이기 때문에 보편적으로 접근하기에는 한계가 있었습니다. 하지만 에어브릿지와 같은 SaaS 형태의 마케팅 믹스 모델링 솔루션을 활용하면 매일 및 매주 업데이트되는 결과를 확인할 수 있습니다. 게다가 컨설팅 서비스에 비해 비용도 합리적입니다.

과거의 마케팅 믹스 모델링 서비스는 1년 이상의 데이터를 기반으로 모델을 구축 및 분석하기에 시간이 많이 소요되어 마케팅 전략에 빠르게 적용하기 어려웠습니다. 이에 비해 에어브릿지는 자체 개발한 머신 러닝 엔진이 6개월 치의 데이터만으로도 학습하여 분석 결과를 빠르게 확인할 수 있습니다. 그리고 매일 및 매주 업데이트되는 리포트의 데이터를 기반으로 변화에 대응하고 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다. 구체적으로는 매일 업데이트되는 Marketing Mix Analysis 리포트를 통해 빠르게 채널별 성과를 확인할 수 있으며, 매주 업데이트되는 Budget Optimization 리포트가 제안하는 마케팅 예산 분배로 제한된 예산 내에서 수익을 극대화할 수 있습니다.

2. 데이터 자동 수집 및 수동 업로드 기능을 모두 지원하며, 고객사별 핵심 데이터 기반으로 분석 모델을 고도화할 수 있습니다.

에어브릿지는 앱 어트리뷰션 툴/MMP이기 때문에 API를 통한 매체 연동과 자체 SDK를 통한 광고 성과 및 비용 데이터 자동 수집이 가능합니다. 따라서 이미 에어브릿지를 이미 이용 중인 고객사는 번거로운 데이터 업로드 과정을 최소화해 보다 편리한 마케팅 믹스 모델링 서비스 이용이 가능합니다. 또한, 고객사의 앱 안에서 발생하는 이벤트를 모두 추적할 수 있기 때문에 모델 고도화에 필요한 부가적인 데이터도 쉽게 확보할 수 있다는 장점이 있습니다. 

다만 그렇다고 해서 반드시 에어브릿지를 사용해야만 마케팅 믹스 모델링 분석을 할 수 있는 것은 아닙니다. 최소 6개월치의 채널별 집행비용, 클릭 및 조회 수 등의 일간 데이터를 csv로 업로드하여 분석 결과를 확인할 수 있습니다. 또한, csv 업로드 → 데이터 확인 → 모델링 → 모델 확인 → 리포트 확인의 프로세스가 자동화되어 있어서, 기존 마케팅 믹스 모델링 제공사처럼 수동으로 데이터를 업로드하더라도 보다 빠르게 분석 결과를 확인할 수 있습니다.

게다가 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링 솔루션은 이렇게 수집한 고객사별 핵심 데이터를 기반으로 모델링을 진행하여 모델의 고도화가 가능합니다. 서비스/프로덕트 맞춤 모델 기반의 고도화된 마케팅 믹스 모델링 분석을 통해 보다 정확한 분석 결과를 확인하고 성과를 극대화할 수 있습니다.

3. 교정 작업(Calibration)으로 모델과 현실의 경향성 맞추기

마케팅 믹스 모델링은 과거의 데이터 상에서 마케팅 채널과 비즈니스 성과 간의 상관관계(correlation)를 바탕으로 각 채널의 성과를 측정합니다. 그러나 상관관계가 반드시 인과관계(causation)를 의미하지는 않기 때문에, 마케팅 믹스 모델링의 결과도 때로 불완전할 수 있습니다. 광고 채널의 성과를 보다 정확하게 측정한 결과가 있다면 그 측정 결과를 모델에 반영하여 보정할 수 있으며, 이 작업을 교정 작업(calibration)이라고 합니다.

이 교정 작업을 진행하기 위해서는 Lift Study와 같은 실험적(Experimental) 방법을 통한 실제 실험 데이터가 필요합니다. 하지만 실험적 방법을 진행하기 위해서는 비용이 소모되며 실험이 끝날 때까지 성과를 확인할 수 없다는 단점이 존재합니다. 실제 실험 데이터 기반의 교정이 가장 효과적이겠지만, 실험을 진행할 여력이 없는 경우에는 실제 실험 결과와 유사한 에어브릿지의 순증가분(Incrementality) 분석 결과를 활용하는 것도 가능합니다.

4. 단순한 분석을 넘어 즉시 실행 가능한 액션 아이템 제안

과거의 마케팅 믹스 모델링 제공사는 오랜 시일이 경과한 후 보고서 형태로 결과를 제공하였다면, 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링 솔루션을 사용하면 매일 및 매주 업데이트되는 리포트를 통해 결과를 언제든지 쉽게 확인할 수 있습니다. 편리한 인터페이스를 통해 다양한 마케팅 시나리오를 자유롭게 테스트하고, 리포트로 확인한 성과를 매일의 의사 결정에 실용적으로 사용할 수 있습니다.

에어브릿지가 제공하는 마케팅 믹스 모델링 분석 결과를 확인할 수 있는 리포트는 아래의 Marketing Mix Analysis 리포트 및 Budget Optimization 리포트 두 가지입니다.

  • Marketing Mix Analysis 리포트
Airbridge Marketing Mix Analysis report screenshot
에어브릿지 Marketing Mix Analysis 리포트 스크린샷

Marketing Mix Analysis 리포트에서는 유저 레벨 데이터 없이도 개별 채널의 순증가 기여도를 일자별로 확인할 수 있습니다. 이때 데이터를 비교적 수월하게 수집할 수 있는 디지털 매체뿐만 아니라 지출한 비용 정보만 있는 TV, 잡지 광고 등과 같은 오프라인 매체에 대한 기여도도 분석할 수 있습니다. Installs(App), Order Complete(App), Revenue(App), Ad Revenue(App)를 기본 메트릭으로 지원하며, 각 메트릭별 참고하면 좋은 관련 비용 메트릭으로 Count 및 eCPI도 함께 지원합니다.

  • Budget Optimization 리포트
Airbridge Budget Optimization report screenshot
에어브릿지 Budget Optimization 리포트 스크린샷

Budget Optimization 리포트는 설정한 예산 한도 내에서 최대의 성과를 달성할 수 있는 최적의 채널별 예산 분배를 제안합니다. 주간으로 업데이트되는 리포트를 확인하여 제한된 예산 내에서 예산 분배를 최적화하고 수익을 극대화하는 데에 도움이 될 수 있습니다.

현재의 마케팅 비용 지출 데이터는 분석을 위해 이미 수집되어 있기 때문에, 본 리포트에서는 미래 예산에 해당하는 금액을 기존 마케팅 지출 비용 대비 %로 입력하면 됩니다. 그러면 예산 프리뷰 기능을 통해 계산된 미래 예산 금액을 바로 확인할 수 있습니다. 이 설정된 예산을 기반으로 기존의 채널 믹스와 모델이 제안하는 비용 및 예상 성과를 비교할 수 있습니다.

이외에도 Model Manager를 통해 마케팅 믹스 모델링 모델과 관련된 다양한 설정값 및 학습 현황에 대한 정보를 투명하게 공개하며 언제든 빠르게 확인할 수 있습니다.

👉 구체적인 마케팅 믹스 모델링 활용 사례가 궁금하다면 멜리즈와 에어브릿지가 함께 진행한 마케팅 믹스 모델링 케이스 스터디를 확인해 보세요.

에어브릿지의 고객사 멜리즈는 에어브릿지가 자체 개발한 마케팅 믹스 모델링 모델을 활용하여 채널별 마케팅 성과를 분석하고, 마케팅 예산 재분배를 통해 동일한 예산으로 5%의 앱 설치 증가를 추가적으로 달성할 수 있다는 결과를 확인하였습니다.

개인정보보호 강화 트렌드 속 떠오르는 차세대 마케팅 성과 분석 솔루션 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링

글로벌 마케팅 업계에서 가장 화두인 개인정보보호 트렌드 속에서 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링은 차세대 마케팅 성과 분석 솔루션으로서 마케팅은 물론 모바일 앱 성장에 도움이 되어드릴 수 있습니다. 에어브릿지 팀이 자체 개발한 머신 러닝 엔진으로 마케팅 채널의 효과 분석과 예측, 그리고 예산 최적화를 위한 시뮬레이션까지 모두 한 번에 실행 가능합니다. 서드 파티 쿠키 및 광고 ID 수집 제한 등 외부 환경 변화에 따른 변화 속에서도 마케팅 믹스 모델링으로 제대로 마케팅 성과를 분석하고 성과를 최적화해보세요.

베타로 공개된 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링 솔루션을 직접 활용해 보고 싶다면 담당 고객 성공 매니저 혹은 에어브릿지의 모바일 마케팅 전문가와 이야기 나눠 보세요.
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Minah Lee
Product Marketing Manager
프로덕트 마케팅 매니저로서 콘텐츠를 제작하고 다양한 마케팅 캠페인을 기획합니다. 팀, 고객 및 파트너의 성장을 위해 협력하고 있습니다.
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