[에어브릿지 in MGS 2022] 통합 측정 스택: MMP + MTA + MMM + Lift

에어브릿지(Airbridge)는 지난 7월 13일 서울 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 개최된 모던 그로스 스택(Modern Growth Stack 2022, 이하 MGS 2022) 컨퍼런스를 주최하였습니다. MGS 2022 속 에어브릿지가 전한 인사이트를 시리즈로 소개합니다.

MGS 2022는 AB180(Airbridge)에서 개최한 애드테크&마테크 컨퍼런스로, 온오프라인 2,000여 명이 참여, 국내외 40여 명의 연사의 20여 개 세션으로 디지털 프로덕트 시대를 이끌어가는 주역들의 철학과 가치, 비즈니스 노하우를 공유하였습니다.

👉 MGS 2022 컨퍼런스의 전반적인 내용을 담은 현장 스케치는 여기 링크에서 확인해보세요.

첫 번째로 공개하는 세션 스케치는 메인 컨퍼런스 홀에서 진행된 한용철 AB180 CSO의 “Unified Measurement Stack: MMP + MTA + MMM + Lift” 입니다. 새로운 트렌드를 마주한 광고 마케팅 영역에서 어떻게 성과를 측정해야할 것인지에 대해 알아보고, 에어브릿지가 제안하는 해결 방안을 소개했습니다.

마케팅 측정 영역이 마주한 새로운 도전

2022년 마케팅 측정(Marketing Measurement) 영역은 개인 정보 보호 트렌드와 기존 성과 분석 모델의 한계로 새로운 도전을 받고 있습니다.

개인 정보 보호 트렌드로 인한 유저 레벨 데이터 수집의 제한

이미 잘 알려진 것처럼, Apple의 iOS 14.5 업데이트 이후 사용자 식별값의 수집이 제한되고 있으며, Chrome과 Safari 등 브라우저에서 Cookie의 수집을 제한하고 있습니다. 또한 GDPR, CCPA 등의 제도적인 Privacy 보호 정책 등으로 인해 전반적으로 User-level Data의 수집을 제한받고 있습니다.

기존 라스트 터치 모델(Last-touch Model)의 한계

라스트 터치 어트리뷰션 모델은 기존에 가장 널리 사용되고 있는 성과 측정 모델로, 전환 직전 마지막 단 1개의 터치포인트에 모든 성과를 부여합니다.

👉마케팅 어트리뷰션 모델(Marketing Attribution Model) 알아보기 포스트에서 더 자세히 알아보기

복잡한 어트리뷰션 모델을 단순화할 수 있기 때문에 적은 리소스로 합리적인 성과를 측정할 수 있다는 점에서 많이 사용하고 있는 모델이지만, 실제 광고 성과 증분(Incrementality)을 분석할 수 없다는 한계가 존재합니다. 또한, 전체 성과를 한 개의 터치포인트에 기여하기 때문에 멀티 채널 상황에서의 유의미한 분석이 어려우며, 마케팅 성과로 발생한 터치포인트 전체를 분석에 활용할 수 없습니다.

에어브릿지는 어떻게 대응하고 있을까

이러한 개인 정보 보호 환경과 기존 모델의 한계점을 극복하기 위해 에어브릿지는 다음의 새로운 두 가지 대응 방안을 제안합니다.

멀티 터치 어트리뷰션(Multi-Touch Attribution, MTA) 성과 분석

에어브릿지는 실제 광고 성과인 증분(Incrementality)을 확인하고 분석할 수 있는 서비스를 제공합니다. 에어브릿지의 멀티 터치 어트리뷰션 분석을 통해 마케터들은 각각의 터치포인트들이 유저 전환에 어떤 영향을 미쳤는지 더 명확하게 이해할 수 있습니다. 그리고 이를 위해 메타(페이스북)와 멀티 터치 어트리뷰션 파트너십(MTA Partnership)을 체결하는 등 파트너십을 통해 라스트 터치포인트 이전의 데이터를 받아오고 있습니다. 또한, PET이라고 하는 프라이버시 보존 기술을 통해 개인 정보를 보호하면서 성과 분석을 제공하고 있습니다.

마케팅 믹스 모델링(Marketing Mix Modeling, MMM) 성과 분석

마케팅 믹스 모델링은 마케팅 활동으로 인해 발생한 매출 및 ROI(투자 수익률) 증가를 수량화하여 산출하는 거시적인 데이터 기반 통계 분석 모형입니다.

에어브릿지에서는 회귀(Regression) 혹은 베이지안(Bayesian) 모델 기반 분석을 통해 실제 광고 성과 (Incrementality) 분석이 가능합니다. 통계 모델 기반 분석 방법을 통해, 예산 분배에 따른 캠페인 성과를 예측할 수 있습니다. 또한, 유저 레벨의 데이터가 아닌 이미 집계된(Aggregated) 데이터를 사용한 분석이기 때문에, 사용자 식별값을 수집하기 어려운 환경에 대응할 수 있습니다.

단점은 보완하고 장점은 취하는 통합된 측정 스택을 만들어야 합니다.

결론적으로, 한용철 AB180 CSO는 앞서 소개한 에어브릿지 성과 분석 솔루션과 기존의 라스트 터치포인트 모델의 성과 분석을 종합적으로 적용하여, 통합된 측정 스택(Unified Measurement Stack)을 세워야 한다고 제안합니다. 각각의 성과 모델은 한계점을 가지고 있을 수밖에 없기 때문에, 서비스 및 프로덕트의 상황과 특성에 맞게 세 모델을 적절히 조합하여 단점은 보완하고 장점은 취하여 통합된 측정 스택을 만들어가야 합니다.

에어브릿지의 관측적 분석 방법과 실험적 분석 방법을 상호보완하여 실제 광고 성과를 분석해보세요.

통합된 측정 스택의 세 가지 솔루션으로 제안하는 MMM, MTA, MMP는 기 수집된 데이터를 활용하여 모델링을 한 후 성과 분석을 진행하는 관측적(Observational) 방법입니다. 캠페인 집행과 성과 분석이 독립적으로 가능하고, 빠른 분석 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만, 한편으로는 모델링이기 때문에, 이 분석 결과가 실제인지 아닌지를 확인할 수 없다는 한계도 존재합니다.

반면, 실험적(Experimental) 방법은 실제 실험인 만큼 정확도는 높아지지만, 집행한 마케팅 성과를 분석하기 위해 실제 실험을 집행을 해야 하며, 실험이 끝날 때까지 성과를 확인할 수 없다는 단점으로 인해 쉽게 진행하기 어려웠습니다.

그렇기 때문에, 평소에는 관측적 방법을 통해 성과 분석을 빠르게 진행하고 반기 혹은 분기별로 실험적 방법 집행하여 실험을 통해 분석한 모델과 실제가 얼마나 일치하는지 확인하며 두 가지 방법론을 상호보완하여 사용하도록 제안합니다.

다노에서 에어브릿지의 관측적 방법인 멀티 터치 어트리뷰션(MTA) 분석과 Meta의 실험적 방법인 Lift 스터디를 함께 진행하여 Meta의 마케팅 성과를 분석하였습니다. 그 결과 Lift 스터디와 MTA 스터디 성과가 단지 근소한 차이만을 보였습니다. MTA 스터디에서 앱 설치는 2% 적었으며, 판매는 3% 적었습니다. 이를 통해 다노는 진행 중인 캠페인 전략에 확신을 가질 수 있었으며, 에어브릿지의 MTA 분석을 통해 빠르고 정확하게 성과를 분석하고 있습니다.

👉다노의 케이스 스터디 더 자세히 알아보기

에어브릿지의 진짜 마케팅 성과 분석

에어브릿지는 기존 MMP/어트리뷰션 툴과 같이 라스트 터치포인트 모델의 성과 분석을 제공하고 있으면서도, 멀티 터치 어트리뷰션 모델(MTA)과 마케팅 믹스 모델링(MMM)과 같은 복수의 성과 분석 방법으로 진짜의 마케팅 성과 분석을 돕습니다.

한용철 CSO는 측정 솔루션을 만들고 판매하는 입장이지만, 측정 솔루션 하나만을 절대적으로 의존해서는 안 된다고 언급하며, “에어브릿지는 단지 측정만을 위한 것이 아닌, 측정을 통해 마케팅이 성공하는 과정에 일조하고 싶다.”고 이야기했습니다. 에어브릿지와 함께 진짜 성과 측정을 통해 마케팅 성공에 가까워질 수 있기를 바랍니다.

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*AB180 Academy는 AB180에서 만든 마케팅 솔루션 교육 플랫폼으로, AB180이 서비스하는 솔루션 사용법 및 마테크 실무 활용법을 무료로 배우실 수 있게 동영상 자료를 지원하고 있습니다.

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