Customer Journey Analytics를 통한 분석 기여도

지금까지 소개한 규칙 기반 모델은 일종의 가이드라인이자 참고 자료입니다. 많은 분석 플랫폼에서 특정 비즈니스 니즈에 맞는 규칙 기반 기여도 모델을 맞춤화하거나 생성할 수 있습니다. 적절한 모델, 또는 모델 조합은 다음과 같은 다양한 요인에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

• 세일즈 주기 및 접점의 복잡성. 세일즈 주기가 짧고 고객 상호 작용이 적은 비즈니스는 간단한 단일 소스 모델이 적합할 수 있습니다. 반대로, 다양한 채널에 수많은 접점이 있는 긴 세일즈 주기는 일반적으로 더 정교한 다중 접점 접근 방식이 필요합니다.
• 비즈니스 목표 및 채널 전략. 측정하고자 하는 주요 목표(예: 인지도 제고, 즉각적인 판매 촉진), 가장 많은 투자를 받는 채널(예: 퍼널 상단 vs. 퍼널 하단 등)을 고려하여 모델을 선택해야 합니다. 예를 들어 컨퍼런스와 같은 영향력이 큰 중간 퍼널 활동에 상당한 예산을 할당하는 경우, 단순한 선형 또는 U자형 모델보다는 의사 결정 마일스톤을 인식하는 W자형 모델이 더 적합할 수 있습니다.
• 온라인 vs. 오프라인 채널 믹스. 고객 상호 작용의 상당 부분이 오프라인(예: 인쇄 광고, 매장 방문, 콜센터 등)에서 발생하는 경우, 순수 디지털 기여도 모델로는 접점 추적이 어렵습니다. 격차를 해소하기 위해 모델을 조정하거나, 집계된 오프라인 데이터를 통합하거나, 마케팅 믹스 모델링 같은 광범위한 통계적 접근 방식을 활용하는 등 보완 방법을 고려해야 할 수 있습니다.
• 소프트웨어 기능. 분석 툴마다 다양한 기본 제공 모델과 맞춤 옵션을 제공합니다. 시간 가치 하락률과 같은 기본 설정을 포함하여, 선택한 소프트웨어 플랫폼의 기능과 한계를 이해해야 합니다. 일부 플랫폼은 디지털 분석가, 미디어 구매자, B2B 마케터 등 조직 내 사용자마다 기여도에 대한 요구 사항이 다를 수 있다는 점을 고려하여, 다양한 사용 사례에 맞는 광범위한 모델 제공을 우선시합니다.

고급 분석 플랫폼은 현대적인 기여도 분석의 핵심 엔진입니다. 이는 복잡한 계산을 자동화하고, 분산된 소스의 데이터를 통합하며, 실행 가능한 인사이트 도출에 필요한 인터페이스를 제공합니다. 잠재적인 기여도 툴, 플랫폼, 또는 보다 광범위한 고객 여정 분석 솔루션을 평가할 때는 표면적인 기능을 넘어 다양한 필수 기능을 평가해야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 모델의 유연성 및 정교함. 플랫폼은 다양한 분석 요구 사항을 충족하기 위해 여러 표준 기여도 모델링 접근 방식(예: 첫 번째 접점, 마지막 접점, 선형, 시간 가치 하락, 위치 기반)을 지원해야 합니다. 더 깊이 있는 인사이트를 확보하려면 마케팅 믹스 모델링 같은 고급 기여도 기법에 대한 지원을 찾아보세요. 특정 비즈니스 로직에 따라 맞춤형 모델을 생성하는 능력도 매우 중요합니다.
• 포괄적인 데이터 통합. 플랫폼의 진정한 가치는 온오프라인 환경에서 유료, 자체, 언드 미디어 등 마케팅과 고객 상호 작용 채널 전반에서 데이터를 통합하는 데 있습니다. 표준 마케팅 기술(예: Salesforce 같은 CRM, Google Ads 같은 광고 플랫폼, 이메일 서비스 제공업체 등)과의 광범위한 사전 구축 통합 및 맞춤형 연결을 위한 강력한 API를 찾아보세요.
• 인공 지능(AI)과 머신 러닝 기능. 선도적인 플랫폼은 점점 더 많은 AI와 머신 러닝을 통합하여 분석을 개선하고 있습니다. 이는 알고리즘 기여도 모델을 강화, 예측 분석(결과 예측, 이탈 예측 등에 유용), 처방적 권장 사항(예: 최적화를 위한 예산 이동 제안) 제공에 이르기까지 다양합니다.

• 옴니채널 지원. 크로스 채널 활동이 많은 비즈니스의 경우, 플랫폼은 옴니채널 마케팅 기여도를 분석할 수 있는 강력한 기능을 갖추어야 합니다. 예를 들어 정확한 크로스디바이스 ID 확인, 온라인 행동과 오프라인 상호 작용(콜센터 데이터, 매장 내 구매 등) 연결, 모든 접점에서 고객 여정에 대한 통합 뷰 제공 등이 있습니다.
• 개인 정보 보호 규정 준수 및 데이터 거버넌스. 플랫폼은 사용자 동의 관리 및 GDPR, CCPA와 같은 규정 준수 툴과 같은 개인 정보 보호 규정 준수를 지원하는 기능을 갖춰야 합니다. 서버 측 추적과 같은 개인 정보 보호 강화 기술에 대한 지원도 중요한 고려 사항입니다.
• 보고, 시각화, 사용성. 데이터는 이해 가능하고 적용될 때만 가치가 있습니다. 플랫폼의 보고 및 대시보드 기능이 명확하고 직관적이며, 이를 통해 복잡한 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있는지 평가하세요. 일부 데이터 전문 지식이 도움이 되는 경우가 많지만, 마케터 친화적이며 학습 곡선이 최소화된 플랫폼이 좋습니다.
• 공급업체 지원, 전문 지식, 커뮤니티. 전문 서비스, 기술 지원, 포괄적인 문서, 교육 리소스, 활발한 사용자 커뮤니티 등도 평가하세요. 고급 기여도 플랫폼의 가치를 성공적으로 창출하고 극대화하는 데 매우 중요할 수 있습니다.
• 지속적인 검토 및 적응. 분석 기여도는 한 번 설정하고 마는 것이 아닙니다. 마케팅 전략은 진화하고, 새로운 채널은 계속해서 등장하며, 고객 행동 또한 변화합니다. 따라서 기여도 모델과 구성을 정기적으로(예: 분기별) 검토하고 조정하여 관련성과 정확성을 유지해야 합니다.