다들 아시다시피 고객의 서핑 패턴이 모바일 시대로 접어들면서 굉장히 다양해졌습니다. 이제 고객이 구매 의사결정을 내릴 때 하나의 광고를 보고 전환을 발생시키기 보다 다양한 광고를 접한 후 구매 의사결정을 내리게 됩니다. 그래서 이제는 하나의 광고에 집중하는 것이 아니라 다양한 광고매체를 통해 마케팅을 진행하고 있습니다. 그러나 이렇게 다양한 광고매체 중 어디에 예산을 적절하게 할당해야 할지에 대한 고민을 끊이지 않고 있습니다.

오늘은 두 가지 사례를 통해 광고 예산을 어떻게 할당해야 하는지 애기해 보도록 하겠습니다.

 

 

사례1. 웹 로그 분석을 통한 전환(주문) 데이터

그래프1

[표1] 기존 웹로그분석 툴 내 광고 성과(주문) 데이터

*본 데이터는 실제 고객사 데이터를 추출하여 계산된 데이터입니다.

위의 표1 데이터를 보면 광고 예산을 어떻게 조정해야 할지 감이 오시나요? 대부분은 B광고의 예산을 더 높게 할당하고 E광고의 예산을 줄이거나 중단해야겠다고 평가할 것입니다. 그럼 웹로그분석이 아니라 기여도로 광고를 분석하면 어떻게 달라질까요?

 

 

사례2. 기여도 분석을 통한 전환(주문) 데이터
그래프2

[표2] 기여도 분석 툴 내 광고 성과(주문) 데이터
(Last Touch Point와 Linear가 궁금하시다면 클릭해주세요)

* 본 데이터는 실제 고객사 데이터를 추출하여 계산된 데이터입니다.

먼저 [표2]의 데이터를 해석해보겠습니다.

*B광고

Last Touch Point 모델을 통해 수집된 데이터를 보면 가장 성과가 높으나 Linear모델을 통해 수집된 데이터를 보면 가장 성과가 저조합니다. B광고는 구매 결정을 함에 있어 간접적으로 기여하지는 않지만 한번 유입된 방문자들은 구매로 이어질 확률이 높은 광고입니다. 하지만 B광고를 통해 구매를 결정한 고객은 B광고를 처음 보고 구매하거나 B광고 이전에 이미 다른 광고를 통해 브랜드를 인지한 고객일 확률이 높습니다.

*C광고

Last Touch Point 모델을 통해 수집된 데이터와 Linear 모델을 통해 수집된 데이터가 동일합니다. C광고는 구매 의사결정 여정에서 브랜드 인지 단계부터 구매 결정 단계까지 지속적으로 기여하고 있는 광고입니다.

그럼 C광고가 왜 브랜드 인지 단계부터 구매 결정 단계까지 지속적으로 기여하고 있다고 해석했을까요?

패턴1 : A광고 > B광고 > C광고 > 주문 1건
패턴2 : C광고 > C광고 > A광고 > 주문 1건
패턴3 : B광고 > A광고 > C광고 > 주문 1건

방문자들이 위와 같이 구매 의사결정을 가지고 있다고 가정합니다. 위의 구매여정을 각각의 기여도 모델의 계산법에 따라 광고의 기여도를 알아보도록 하겠습니다.

 

  • Linear : 구매 의사 결정 여정 중 마지막광고를 제외하고 유입된 광고에 1/n하여 성과값을 할당
  • Last Touch Point : 구매 의사결정 여중 중 가장 마지막 광고에 100%를 할당

 

위의 계산이 끝나면 아래와 같은 데이터를 확인할 수 있습니다.

패턴1 : A광고(0.5) > B광고(0.5) > C광고(1)패턴2 : C광고(0.5) > C광고(0.5) > A광고(1)패턴3 : B광고(0.5) > A광고(0.5) > C광고(1)

A광고를 기준으로 살펴보면 Linear의 성과값은 1이되며, Last Touch Point모델의 성과값도 1이됩니다. 즉, A광고의 Linear모델의 성과값과 Last Touch Point모델의 성과값을 일치하게 되는 것이며, 위의 여정과 같이 브랜드 인지 단계부터 구매 결정까지 지속적으로 기여하고 있는 것이지요.

 

*D/E광고

Last Touch Point 모델의 성과값는 저조하나 Linear 모델의 성과값을 수집된 5개 광고 중 가장 높습니다. D광고와 E광고는 구매 의사결정 여정 중 구매 결정에는 크게 기여하지 않지만 간접적으로 구매 결정에 기여하고 있다는 것이죠. 또한 구매 결정에 직접적인 기여를 하고 있는 B광고가 이미 브랜드를 인지한 고객이 B광고를 보고 구매를 할 확률이 높다고 말씀 드렸는데 결국 B광고를 통해 구매를 결정한 고객들은 이미 B광고 이 전 D광고와 E광고를 통해 브랜드를 인지했을 확률이 큽니다. 그래서 구매 결정에 있어 D광고와 E광고는 직접적으로 기여하지는 않지만 지속적으로 구매 결정에 기여하고 있기 때문에 D광고와 E광고는 예산을 줄이는 것이 아닌 더 많은 투자를 하여 구매 의사결정 여정에서 지속적으로 매출에 기여할 수 있도록 해야 합니다.

*해당 업체의 경우 구매 의사결정 여정 중 동일한 광고매체에서 서로 다른 광고로 유입이 많앗기 때문에 위의 내용을 추론할 수 있었습니다.

 

정리

B광고 는 매출에 직접적으로 기여하고 있는 광고매체이기 때문에 예산을 현 상태로 유지하는 것을 좋습니다.

C광고 는 매출에 브랜드 인지 단계 ~ 구매 결정에 지속적으로 기여하고 있기 때문에 광고 예산을 추가로 할당하는 것이 좋습니다.

D광고 는 브랜드 인지 단계부터 지속적인 Retention을 유도하고 있기 때문에 C광고와 같이 광고 예산을 더욱 집중하는 것이 좋습니다.

 

이와 같이 기여도 분석(Attribution Analytics)를 통해 구매 결정에 직접/간접적으로 기여하는 광고를 찾으면 더욱 객관적으로 판단할 수 있고 효율적인 광고 예산을 조절할 수 있습니다.

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