멀티터치 어트리뷰션이란?
고객은 하나의 상품이나 채널만을 거쳐 전환하지 않습니다. 신규 고객이 서비스에 가입하고 실제로 상품을 이용하기까지는, 유튜브·페이스북·네이버 등 다양한 채널을 오가는 복합적인 여정을 거칩니다.
이때, “고객 전환에 가장 크게 기여한 채널은 어디일까?”라는 질문에 답하기 위한 분석이 바로 멀티터치 어트리뷰션(Multi-Touch Attribution, 이하 MTA)입니다. MTA는 고객 여정에서 발생한 모든 접점을 추적하고, 각 채널이 전환에 얼마나 기여했는지를 정량화하여 평가합니다. 예를 들어, 첫 유입을 만든 채널(First Touch), 전환 직전의 채널(Last Touch), 중간 단계의 채널(Linears, Time Decay 등)을 모두 고려해 채널별 기여도를 계산함으로써 마케팅 예산의 효율적 배분에 도움을 줍니다.
상품 중심의 어트리뷰션으로의 확장
흥미롭게도, 어트리뷰션의 개념을 광고 채널에서 고객 여정에서의 상품으로 확장하면 새로운 인사이트가 열립니다.
상품 단위의 MTA 분석은 고객 여정 내에서 각 상품이 어떤 역할을 했는지를 파악하는 목적으로 사용될 수 있습니다.
- 어떤 상품이 신규 유입을 견인했는가?
- 어떤 상품이 전체 구매 중 첫번째 터치로 작용했는가?
- 어떤 상품이 일반 고객이 VIP 고객이 되는데 가장 크게 기여했는가?
이처럼 상품 중심 어트리뷰션은 단일 상품의 성과를 넘어, 고객과의 모든 접점에서 상품이 수행한 전략적 역할을 분석합니다.
이를 통해 기업은 단순히 “어떤 채널이 유입에 효율적인가”를 넘어서, “어떤 상품이 고객 여정 전체에서 전환을 촉진하는가”라는 한 단계 높은 질문에 답할 수 있습니다.
멀티터치 어트리뷰션을 활용한 상품 기여도 분석 로직
예를 들어, 일반 고객이 VIP로 전환되는 과정에서 어떤 상품이 가장 큰 기여를 했는지 파악하고자 하는 예시로 상품 기여도 분석 로직을 설명드리겠습니다. 고객은 VIP 고객으로 전환되기까지, 여러 개의 다양한 상품을 구매할텐데요. 4가지 기여도 분석 로직에 따라, 기여도를 산출하는 방식이 다릅니다.
단일 터치 방식(Single Touch)은 고객 여정에서 하나의 터치 포인트에 100%의 기여도를 부여하는 방식입니다.
- First Touch: 고객이 최초로 이용한 상품에 100%의 기여를 부여
→ 초기 유입 상품의 역할을 평가하기 유리합니다. - Last Touch: 마지막 거래 직전 상품에 100%의 기여를 부여
→ 가장 최근 이용한 상품의 기여를 파악할 수 있습니다.
단일 터치 모델은 구조가 단순하고 명확하다는 장점이 있습니다. 하지만 중간 전환 상품의 영향을 전혀 반영하지 못하기 때문에, 여정이 복잡한 서비스일수록 인사이트가 제한적이에요.
그래서 등장한 것이 멀티터치 어트리뷰션(MTA)입니다. MTA는 고객 여정 전체를 고려해 여러 상품의 기여를 분산해 평가합니다. 고객이 거친 모든 접점의 전환을 기여로 보고, 각 상품의 상대적 기여도를 계산하는 방식이에요.
멀티 터치 방식(Multi Touch)에는 고객 여정에서 복수의 터치 포인트에 기여도를 부여하는 방식입니다.
- RAW: 모든 터치포인트에서 발생한 기여를 개별적으로 평가
→ 각 상품이 고객 여정에서 실제로 수행한 역할을 있는 그대로 반영할 수 있습니다.
- LINEAR: 모든 터치포인트에 동일한 기여도(%)를 부여
→ 고객 여정 내 상품 간 기여를 고르게 배분하여 전체적인 영향력을 평가할 수 있습니다
| 기여 방식 | 계산 로직 | 특징 | 한계 |
|---|---|---|---|
| Raw | 고객이 거친 모든 상품에 100% 기여를 중복 부여 | 전체 여정을 포괄적으로 파악 가능 | 중복으로 인해 기여도 과대평가 우려 |
| Linear | 모든 상품에 동일한 비율로 기여 분배 | 중간 단계까지 균형 있게 반영 | 단계별 영향력 차이 미반영 |
| First Touch | 최초 상품에만 100% 기여 부여 | 초기 유입 관점에 유리 | 이후 상품의 영향 무시 |
| Last Touch | 최종 상품에만 100% 기여 부여 | 가장 최근 행동에 집중 | 중간 기여 무시 |
다시 정리하면, 전환까지의 고객 여정이 A 상품 → B 상품 → C 상품인 경우에 기여도를 부여하는 방식은,
- First Touch : A 상품 100%
- Last Touch : C 상품 100%
- Linear : A 상품·B 상품·C 상품 각각 33.3% (총합 100%)
- Raw : A 상품·B 상품·C 상품 모두 100% (총합 300%)
이처럼 분석 모델에 따라 전환에 기여한 상품이 달라지게 됩니다. 여기서 단순히 ‘어떤 상품이 전환을 만들었는가’ 보다는, ‘각 상품이 어떤 역할을 했는가’를 구조적으로 파악하는 것으로 MTA를 사용할 수 있습니다.
고객 여정 기반 금융 상품 기여도 분석 실제 적용 사례
P 금융사는 디지털 뱅킹 플랫폼을 운영하고 있습니다. 보유한 수많은 금융 상품 중, 고객이 처음 디지털 뱅킹을 등록하고 현재까지 여러 상품을 가입하는 패턴이 매우 다양했습니다. 고객의 디지털 뱅킹 가입부터 현재까지를 ‘고객 여정’으로 보고, 이 중에서 각각의 상품이 가지는 역할을 파악하여 디지털 마케팅 전략에 활용하기 위해 Single Touch와 Multi Touch를 병행한 상품 기여 분석을 진행했습니다.
분석 설계 로직
- 고객 여정 정의 : 고객의 디지털 뱅킹 가입부터 현재까지
- 분석 대상 상품(예금, 카드): (디지털 뱅킹 등록 이후) 첫 가입* 상품, 중간 가입 상품, 마지막 가입 상품
- 기여 가치: 금융 상품은 고객의 예치/사용 금액에 따라 금융 활동에 미치는 영향이 달라지기에 기여도와 함께 기여 가치를 반영하여 상품을 분석
*가입 상품 분석 시 당일 동시에 가입한 상품은 한 묶음으로 분류
| 상품 구분 | 기여 가치 | 선정 이유 |
|---|---|---|
| 예금 | 최근 3개월 평잔 | 고객의 최신 금융 생활을 반영하고, 자산 규모를 기반으로 한 예금 기여도 평가 |
| 카드 | 최근 3개월 승인 금액 | 3개월 평균 사용 금액을 통해 고객의 실제 거래 활성도와 소비 패턴을 반영 |
솔루션 및 결과
① 디지털 뱅킹 등록을 견인하는 상품의 발견
디지털 뱅킹 등록 고객 대상, 단순 가입 수로만 확인하였을 때 ‘Digital 예금’의 가입이 가장 높았으나, 어트리뷰션으로 확인하자 ‘2030 첫걸음 예금’의 First Touch 기여도와 기여 가치가 가장 높은 것을 발견하였습니다.
따라서, 실제 디지털 뱅킹 고객을 만드는 상품을 발견하여 진입 단계에서의 key-상품으로 활용 가능한 상품을 발굴하였습니다.
② 동일 일시 가입 상품의 발견
‘2030 첫걸음 예금’을 처음으로 가입하면서, ‘슬기로운 생활 카드’를 함께 가입하는 기여도와 가치가 높은 것을 발견하였습니다. 따라서, ‘2030 첫걸음 예금’ 가입자가 추가적으로 가입할 확률이 높은, 고객 유지에 활용할 수 있는 상품을 발견할 수 있었습니다.
③ 추가 가입 상품의 발견
뱅킹 고객 등록을 위한 기본 예금 상품 이외에, ‘든든 세이브 적금’을 추가적으로 가입하는 경향을 발견하였습니다. 또한, 해당 상품에서의 기여 가치가 높았으며, first/last touch 보다 여정의 중간에 가입하는 경향을 확인할 수 있었습니다. 고객의 금융 경험을 확장시키기 위한 상품으로 활용할 수 있습니다.
MTA 기반 상품 전략 수립의 의미
멀티터치 어트리뷰션(MTA)은 단순히 기여도를 나누는 모델이 아닙니다.
고객의 전환 경로를 데이터로 해석하고, 각 상품의 ‘여정 내 역할’을 정량화하는 분석 체계입니다.
여기서 한 걸음 더 나아가, 데이터를 구조적으로 이해하기 위해 4사분면 프레임워크를 적용할 수 있습니다.
이 프레임워크는 데이터를 ‘계획 vs 결과’와 ‘단순 사실(Fact) vs 의미/맥락(Context/Dimension)’이라는 두 축으로 나누어 시각화하는 방법입니다.
데이터 분석에서 ‘결과-맥락(Result-Context)’ 영역을 확인하는 것이 중요합니다. ‘결과-맥락(Result-Context)’ 영역은 단순히 수치로 드러나는 성과를 넘어, 그 결과가 왜 발생했는가를 설명할 수 있는 핵심 구간입니다. 데이터의 맥락을 함께 해석함으로써, 성과의 원인과 향후 개선 방향을 구체적으로 도출할 수 있습니다. 즉, 이 영역은 데이터가 비즈니스에 실제로 활용할 수 있는 의미로 전환되는 지점이라 할 수 있습니다.
MTA 분석은 ‘결과-맥락(Result-Context)‘ 영역에서 활용할 수 있는 접근방식입니다. 단일 전환 지표로는 보이지 않는, 고객 여정에서의 각 접점 기여도를 측정하여, 제품 전략 자료로 활용할 수 있습니다.
- 상품의 기여 구조 및 관계 분석
- 중간 단계 최적화를 통한 크로스셀링 전략 도출
- 상품별 ROI 재산정 및 예산 배분 효율화
결국 MTA는 성과 측정 도구를 넘어, 고객 여정과 상품 전략을 연결하는 분석 체계로 확장됩니다.
이제는 전환율 하나로는 고객의 행동을 설명할 수 없는 시대입니다.
멀티터치 어트리뷰션을 활용하면, “어떤 상품이 고객을 성장시켰는가”를 데이터로 설명할 수 있으며, 비로소 진정한 고객 중심 분석이 완성됩니다.
다음 콘텐츠에서는 어트리뷰션을 활용한 상품 기여 편향성(Bias)와 기여 균등성(Evenness)를 통해 심화 분석을 한 사례를 소개해드리겠습니다.
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