새롭게 떠오른 마케팅 믹스 모델링, 무엇이 달라졌을까요?
Trends & Insights
December 16, 2022
By
Minah Lee

과거부터 존재한 것이라도 새로운 기술의 등장과 함께 새롭게 떠오를 수 있습니다. 새로운 기술이 새로운 가능성을 만들어내죠. 마케팅 믹스 모델링(MMM, Marketing Mix Modeling)이 지금 전성기를 맞이한 이유입니다.

마케팅 믹스 모델링은 수치화해서 측정하기 어려웠던 TV 광고나 오프라인 광고를 포함한 모든 마케팅 비용과 계절성(seasonality) 및 거시 경제 상황이 판매에 미치는 효과를 측정하기 위해 사용되었습니다. 구체적으로 정의하자면 비용 및 매출 등의 다양한 마케팅 변수들과 성과 사이의 상관관계를 기반으로 광고의 기여도를 추정하는 통계학적 회귀 모델입니다. 모델이 분석한 결과를 바탕으로 마케팅 전략을 조정하고 최적화하여 향후 마케팅 활동의 다양한 시나리오를 시뮬레이션하며 판매를 예측할 수 있다는 장점으로 인해 활용되었습니다.

이 마케팅 믹스 모델링은 1960년대부터 존재했던 기법이지만, 과거에는 긴 시간과 많은 리소스가 투입된다는 제약 조건들로 인해 일부 기업들에서만 활용할 수 있었습니다. 하지만 개인정보보호 강화 흐름에 대응하는 마케팅 성과 측정 방법으로 다시 주목받고 있으며, 기술의 발달로 인해 기존의 제약 조건을 극복할 수 있는 환경이 만들어지며 보다 많은 기업과 마케터들이 마케팅 믹스 모델링을 활용할 수 있게 되었습니다. 이렇게 새로운 전성기를 맞이한 마케팅 믹스 모델링은 과거와 무엇이 달라졌을까요? 특히 어떤 변화 과정을 거쳐 SaaS(Software as a Service) 형태의 솔루션에 이르렀는지 알아봅니다.

과거부터 존재해 온 두 가지 마케팅 믹스 모델링 구현 방법

마케팅 믹스 모델링은 변수 생성과 모델링 과정이 매우 복잡하고 까다롭기 때문에 전문가의 도움을 필요로 하며, 이를 도와줄 수 있는 다양한 기관과 컨설턴트가 존재해왔습니다. 마케팅 믹스 모델링을 활용하는 데 사용되었던 주요 방법은 1) 컨설팅 서비스와 2) 내부에 직접 솔루션을 구축하는 방법(in-house) 두 가지입니다.

1) 컨설팅 서비스로 제공받는 마케팅 믹스 모델링

컨설팅 서비스는 과거부터 주로 큰 규모의 기업들이 활용했던 방법으로, 컨설팅사에 데이터를 보내서 모델을 구축하고 결과를 확인했습니다. 이 방법은 복잡하고 까다로운 준비와 분석 과정에서 전문가의 도움을 받을 수 있고, 데이터를 전달하면 모델링과 분석까지 진행하는 엔드 투 엔드(end-to-end) 서비스라는 장점이 있습니다.

하지만 그만큼 비용이 많이 투입되고 긴 시간이 소요됩니다. 주로 1년 이상의 데이터를 필요로 하며 전문 컨설턴트가 수동으로 데이터 확인, 모델 구축 및 확인, 보고서 생성 등의 과정을 진행합니다. 이 과정에서 맞춤 모델을 구축하여 분석을 진행하기 때문에 결과를 얻기까지 긴 시간이 소요되는 경우가 많습니다. 그리고 한 번 모델을 구축하여 결과를 도출한 이후에는 분기 혹은 반기로 업데이트를 제공하기 때문에 빠른 시장의 변화에 대응하기 어렵습니다. 이러한 한계로 인해 주로 마케팅 예산이 큰 기업들이 장기적인 마케팅 전략을 수립할 때 컨설팅사를 통해 마케팅 믹스 모델링을 활용해왔습니다.

2) 사내에 마케팅 믹스 모델링 구축(in-house)

또 다른 마케팅 믹스 모델링 활용 방법으로는 사내에 마케팅 믹스 모델링을 직접 내재화하여 구축하는 것입니다. 사내에서 모든 데이터를 관리하고 대응하고 싶다면 이 방법을 통해 외부에 데이터를 반출하지 않고 통제할 수 있으며, 내부 인력에 대한 비용 외에 추가적인 비용이 들지 않을 수 있습니다.

다만, 이 과정 또한 컨설팅 서비스와 마찬가지로 상당한 시간과 리소스가 필요합니다. 예를 들어 사내에 데이터 분석 및 데이터 사이언스 전문 인력이 없다면, 적합한 인력을 찾고 고용하는 데에 비용이 들어갑니다. 만약 이미 있다고 하더라도 다른 업무 외에 마케팅 분석만을 위한 리소스를 많이 투입하게 될 것이며, 처음 구축한 이후 유지 보수에 들어가는 리소스도 염두 해야 합니다. 또한 내부에서 자체적으로 목표 설정 및 모델 실행과 분석을 진행하는 만큼, 외부 변수의 영향력에 대한 고려가 충분하지 않을 수 있고 외부 데이터 활용을 위한 추가적인 리소스가 필요할 수 있습니다.

과거의 마케팅 믹스 모델링 방법의 한계

과거의 마케팅 믹스 모델링 제공사를 이용하기 위해서는 앞서 언급한 것처럼 인적 물적 자원이 모두 많이 소모되기 때문에 서비스의 접근성에 대한 진입 장벽이 높았습니다.

마케팅 믹스 모델링의 활용을 위해 컨설팅 서비스를 받거나 사내에 직접 모델을 구축하는 경우, 대부분 과정에 사람이 직접 개입하며 수동으로 진행해야 했습니다. 예를 들어 컨설팅 서비스를 받기 위해서는 1년 이상의 데이터를 컨설팅사에서/모델링 전문가가 요구하는 형태로 가공하여 전달해야 했고, 모델 구축이나 업데이트 과정이 모두 수동으로 진행되었습니다. 그래서 긴 시간이 소요되었고, 결과도 보고서 방식으로 제공되어 유저 친화적이지 않았습니다.

결과적으로, 빠르게 성장하는 초기 단계의 기업이나 작은 규모의 마케팅 비용을 운용하는 경우 마케팅 믹스 모델링을 활용하기 어려웠으며, 리소스에 대한 부담을 감당할 수 있는 기업들만 이용할 수 있는 구조였습니다.

마케팅 믹스 모델링이 새롭게 떠오르고 있습니다.

앞서 언급한 한계로 인해 소수의 기업들에서만 이용했던 것이 큰 문제로 여겨지지는 않았습니다. 그렇지만 iOS 14.5 업데이트 및 쿠키 관련 정책의 변화 등 개인정보보호가 강화되는 트렌드에 따라 마케팅 믹스 모델링에 대한 필요성이 증대되며 새로운 활용 방법에 대한 니즈가 증가했습니다.

기존에 대부분의 광고주들은 마케팅 성과를 측정하고 전략을 수립하는 데에 어트리뷰션 툴 / MMP를 주로 활용해왔습니다. 하지만 MMP는 어트리뷰션을 위해 유저 레벨 데이터에 의존하고 있기 때문에 필요한 데이터를 제대로 수집하지 못하는 현재의 환경에 제대로 대응하기 어렵습니다.

한편, 마케팅 믹스 모델링의 경우 집계 데이터(aggregate data)만을 필요로 하기 때문에 유저 레벨 데이터가 필요 없습니다. 이러한 특징 때문에 MMP만 사용하던 기업들에게도 보완재로서 마케팅 믹스 모델링에 대한 필요성이 빠르게 증가하고 있습니다. 즉, 과거 마케팅 믹스 모델링의 높은 리소스를 감당할 수 없었던 그리고 감당할 만큼의 필요성을 느끼지 못했던 다양한 기업들이 마케팅 믹스 모델링을 찾게 되었습니다. 그리고 이러한 한계를 보완한 새로운 마케팅 믹스 모델링 방법에 대한 니즈로 이어질 수밖에 없었습니다.

마케팅 믹스 모델링의 새롭운 전성기를 끄는 SaaS

이와 같은 시장의 니즈를 충족시키기 위해 마케팅 믹스 모델링은 기존의 접근성을 낮추던 허들을 극복하는 방향으로 진화했습니다. 게다가 비용 및 성과 데이터의 실시간 자동 연동을 통해 데이터 수집이 용이해지고 클라우딩 컴퓨팅의 발달로 인해 광고주가 직접 서버를 구축하여 데이터를 처리할 필요가 없어졌다는 기술적인 진보가 기존 제약 조건을 극복 가능하도록 도왔습니다.

이러한 진화와 기술적 진보로 인해 탄생한 것이 SaaS(Software as a Service)형 마케팅 믹스 모델링입니다. 마케팅 믹스 모델링을 보다 널리 보급하고 새롭게 떠오르는 데에 기여하고 있습니다. SaaS형 마케팅 믹스 모델링은 과거의 마케팅 믹스 모델링 활용에 있어 가장 높은 진입 장벽이었던 리소스의 활용을 줄여주는 것이 가장 주요한 특징입니다. 데이터의 수집과 분석을 자동화해주고, 빠르고 쉽게 진행할 수 있으며, 합리적인 비용으로 사용할 수 있도록 제공합니다.

계속해서 빨라지는 시장의 변화 속도에 대응하기 위해서는 성과 분석과 결과 확인까지의 시간을 단축해야 합니다. 마케팅 성과 개선을 위한 플라이휠에 가속도를 높이기 위해서는 ‘분석 결과 확인 -> 마케팅 전략 수정 및 적용 -> 수정한 전략 기반의 결과 확인 -> 마케팅 전략의 재수정 및 재적용’의 과정을 빠르게 진행해야 하죠. 마케팅 성과 분석을 위한 준비와 진행 과정에 많은 리소스를 투입하기보다는, 진짜 중요한 의사 결정 과정에 집중하여 궁극적인 목표를 달성하는 데에 리소스를 사용해야 합니다.

이와 같은 마케팅 성과 분석을 위한 접근성과 효율성 개선에 SaaS형 마케팅 믹스 모델링이 기여하고 있습니다.

에어브릿지가 제공하는 SaaS형 마케팅 믹스 모델링

이러한 흐름에 앞장서서 에어브릿지(Airbridge)가 SaaS형 마케팅 믹스 모델링을 제공하고 있습니다.

에어브릿지는 마케팅 믹스 모델링을 빠르고 쉽게 그리고 합리적인 비용으로 사용할 수 있도록 제공하여 리소스의 절약을 도와줍니다. 긴 시간이 걸리고 많은 비용이 들어 접근하기 어려웠던 마케팅 믹스 모델링의 진입 장벽을 낮춰서 마케팅 믹스 모델링을 보다 널리 보급하는 데에 기여하고자 합니다.

에어브릿지는 MMP로서 이미 주요 매체들이 연동되어 있어서 광고 비용 및 성과 데이터를 수집하고 있다는 점에서 마케팅 믹스 모델링을 제공하기에 유리한 환경을 갖추고 있었습니다. 이를 통해 데이터를 자동으로 수집하고 고객사의 앱 안에서 발생하는 이벤트를 모두 추적하여 모델 고도화를 위한 데이터도 쉽게 확보할 수 있습니다. 게다가 수동 업로드 기능도 제공함과 동시에 업로드부터 모델링과 리포트 확인까지의 과정이 자동화되어 있어서 기존의 마케팅 믹스 모델링 방법처럼 수동으로 데이터를 업로드하더라도 보다 빠르게 분석 결과를 확인할 수 있습니다.

그리고 에어브릿지는 자체 개발한 머신러닝 모델을 기반으로 마케팅 모델링 솔루션을 제공합니다. 자동 및 수동으로 업로드한 광고 비용 및 성과, 오프라인 매체의 비용 및 성과, 외부 요인 등 고객사별 핵심 데이터를 기반으로 서비스/프로덕트 맞춤 모델 기반의 고도화된 마케팅 믹스 모델링까지도 제공 가능합니다. 또한, 다양한 설정값 및 학습 현황에 대한 정보를 투명하게 언제든 확인할 수 있도록 제공하여 모델에 대한 접근성도 개선하였습니다.

유저 친화적인 인터페이스를 갖춘 대시보드를 통해 분석 결과에 대한 접근성을 개선하기도 했습니다. 기존의 보고서 형식의 결과가 아닌, 매일 및 매주 업데이트되는 대시보드의 리포트에서 결과를 언제든지 쉽게 확인할 수 있습니다. 게다가 다양한 마케팅 시나리오를 자유롭게 테스트하여 성과의 효율을 개선할 수 있도록 최적의 예산 분배 안을 확인할 수 있는 리포트도 제공하고 있습니다. 단순한 분석을 넘어 즉시 실행 가능한 액션 아이템을 제안하며 마케팅 믹스 모델링의 성과를 매일의 의사 결정에 실용적으로 사용할 수 있도록 제안합니다.

에어브릿지 마케팅 믹스 모델링에 대한 더 자세한 내용이 궁금하시다면 아래 글을 확인해보세요.

- 개인정보보호 시대 제대로 마케팅 성과를 측정하는 방법, 에어브릿지 마케팅 믹스 모델링을 확인해보세요.
- 에어브릿지는 LTA + MTA + MMM 통합 측정 스택 제공과 함께 Marketer-centric으로 나아갑니다.

SaaS형 마케팅 믹스 모델링은 다양한 기업들의 보편적인 활용에 기여합니다.

결론적으로, SaaS형 마케팅 믹스 모델링은 기존 마케팅 믹스 모델링의 제약 조건을 완화시켜서 접근성을 높여주었다는 것이 가장 주요한 차별점입니다.

서드파티 쿠키 및 광고 ID 수집 제한 등 개인정보보호 강화라는 거스를 수 없는 트렌드에서도 마케팅 성과를 확인하고 개선해야 하는 것은 모든 기업들의 필수적인 과제입니다. 이러한 흐름에 가장 효과적으로 대응할 수 있는 방법은 유저 레벨 데이터 없이도 성과 측정을 할 수 있는 마케팅 믹스 모델링입니다. 

SaaS형 마케팅 믹스 모델링은 특히 개인정보보호 강화 환경에서 벗어나지 않으면서도 광고 성과의 가시성 확보 및 최적화에 도움이 되고자 합니다. 현재 가지고 있는 데이터만으로도 최대의 효과를 낼 수 있는 기술을 제공하여 보다 보편적인 활용에 기여합니다. 그동안 접근하기 어려웠던 마케팅 믹스 모델링을 SaaS 솔루션으로 활용하여 효율적으로 데이터를 확인하고 진짜 중요한 의사결정에 집중해 보세요.

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Minah Lee
Product Marketing Part Lead
프로덕트 마케팅 파트 리드로서 콘텐츠를 제작하고 다양한 마케팅 캠페인을 기획합니다. 팀, 고객 및 파트너의 성장을 위해 협력하고 있습니다.
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