마케팅 기여 분석이란 무엇인가? 모델, 활용 사례 및 모범 사례

마케팅 기여도 분석(Marketing attribution)은 전환을 유도한 터치포인트에 공로를 배분하는 활동입니다. Google은 이를 "중요한 사용자 작업에 기여도를 할당하는 행위"로 정의합니다. 이 기여도는 "사용자 경로를 따라 발생한 서로 다른 광고, 클릭 및 여러 요소"에 분산되어 배분됩니다. 이 가이드에서는 현재 사용되는 모델과 각 모델의 유용성, 그리고 어떤 부분에서 왜곡이 발생할 수 있는지 다룹니다.

마케팅 기여도 분석이란 무엇인가

고객이 첫 번째 접점에서 바로 전환하는 경우는 드뭅니다. 광고를 보고, 리뷰를 읽고, 일주일 후에 브랜드를 검색한 뒤 구매에 이릅니다. 기여도 분석은 각 단계가 해당 매출에 얼마나 기여했는지를 결정합니다.

대부분의 보고서에서 기본값은 마지막 클릭에 모든 공로를 부여하는 것입니다. 이는 중립적인 사실이 아니라 하나의 선택일 뿐이며, 구매와 가장 가까운 채널에 체계적으로 유리하게 작용합니다.

Google은 이 메커니즘을 정확하게 정의합니다. 기여 분석 모델은 "규칙, 규칙 세트 또는 데이터 기반 알고리즘일 수 있습니다." 이 모델이 결정하는 것은 "사용자 경로를 따라 터치포인트에 기여도가 할당되는 방식"입니다.

모델별 차이점

규칙 기반 모델

규칙 기반 모델은 고정된 정책을 적용합니다. 마지막 클릭이나 첫 번째 클릭에 모든 기여도를 부여하거나, 모든 접점에 균등하게 분산시키는 방식입니다.

장점은 누구나 쉽게 설명할 수 있다는 것입니다. 단점은 하나의 규칙이 모든 상황에 일괄 적용된다는 점입니다. 브랜드 검색과 콜드 디스플레이 노출은 완전히 다른 역할을 수행함에도 불구하고 동일하게 취급됩니다.

데이터 기반 모델

데이터 기반 모델은 고정된 규칙을 적용하는 대신 실제 데이터를 통해 가중치를 학습합니다. Google은 자사의 데이터 기반 모델이 "계정 데이터를 사용하여 각 클릭 상호작용의 실제 기여도를 계산한다"고 설명합니다. 또한 "각 데이터 기반 모델은 광고주 및 주요 이벤트별로 고유하게 적용된다"고 덧붙입니다.

공개된 고려 요인 목록을 알아둘 필요가 있습니다. 이 모델은 "주요 이벤트 발생까지의 시간, 기기 유형, 광고 상호작용 횟수 등의 요소를 통합"합니다. 또한 "광고 노출 순서 및 크리에이티브 에셋 유형"도 가중치에 반영합니다.

또한 단순한 집계가 아닌 비교 방식을 사용합니다. Google은 이를 "반사실적 접근 방식(counterfactual approach)"이라고 설명합니다. 이 방식에서 "모델은 실제로 발생한 상황과 발생할 수 있었던 상황을 대조"합니다. 이러한 비교를 통해 어떤 터치포인트가 결과를 이끌어냈을 가능성이 가장 높은지 결정합니다.

현재 Google Analytics가 실제로 제공하는 모델

이 부분은 시중에 나와 있는 대부분의 정보가 오래된 내용이므로, 출처를 직접 인용하는 것이 좋습니다.

Google의 도움말 페이지에 따르면 "Google Analytics 속성의 기여 분석 보고서에서 사용할 수 있는 기여 분석 모델은 3가지"입니다. 바로 데이터 기반 기여 분석, 유료 및 자연 마지막 클릭, Google 유료 채널 마지막 클릭입니다.

해당 페이지는 지원이 중단된 모델에 대해서도 명확히 밝히고 있습니다. 첫 번째 클릭, 선형, 시간 가치 하락, 위치 기반 모델은 "2023년 11월부로 더 이상 사용할 수 없습니다."

보고서 템플릿에 여전히 선형(linear) 열이 있다면, 이는 플랫폼에서 이미 지원을 중단한 모델을 나타내고 있는 것입니다. 이전 담당자로부터 인계받은 대시보드를 감사할 때 흔히 발견되는 현상입니다.

모델	공식 문서상 기능 설명
데이터 기반 기여 분석	각 광고주 및 주요 이벤트별로 고유한 계정 데이터를 기반으로 기여도를 배분합니다.
유료 및 자연 마지막 클릭	"직접 트래픽을 무시하고 주요 이벤트 가치의 100%를 고객이 마지막으로 클릭하여 유입된 채널에 할당합니다."
Google 유료 채널 마지막 클릭	"전환하기 전에 고객이 마지막으로 클릭하여 유입된 Google Ads 채널에 주요 이벤트 가치의 100%를 할당합니다."
첫 번째 클릭, 선형, 시간 가치 하락, 위치 기반	"2023년 11월부로 더 이상 사용할 수 없음"

수치를 해석하는 방식을 바꾸는 두 가지 세부 사항이 더 있습니다.

첫째, 직접 트래픽은 기본적으로 제외됩니다. 도움말 페이지에서는 "주요 이벤트로 가는 경로가 완전히 직접 방문으로만 구성되지 않는 한, 모든 기여 분석 모델은 직접 방문을 기여도 크레딧 할당에서 제외한다"고 명시하고 있습니다.

둘째, 수치는 사후에 변동될 수 있습니다. Google은 "전환 발생 후 최대 7일까지 전환 기여도가 재할당될 수 있다"고 명시합니다. 동일한 주에 월요일에 내보낸 데이터와 금요일에 내보낸 데이터가 서로 일치하지 않을 수 있는 이유가 바로 이 때문입니다.

보고서 자체는 '광고(Advertising)' 메뉴 아래에 있습니다. Google의 안내에 따르면 "왼쪽에서 광고를 클릭"한 다음, "기여 분석(Attribution) 아래에서 기여 분석 모델(Attribution models) 또는 기여 분석 경로(Attribution paths)를 클릭"하면 됩니다.

마케팅 기여도 분석의 용도

• 예산 배분. 다음 추가 예산을 어느 채널에 투입할지 결정합니다.
• 채널 평가. 최종 판매를 직접 성사시키지는 못하더라도 해당 채널이 여전히 제 역할을 하고 있는지 판단합니다.
• 크리에이티브 및 캠페인 의사결정. 전환 경로에 어떤 에셋이 기여하고 있는지 파악합니다.
• 경영진 보고. 마케터가 아닌 사람도 이해할 수 있는 언어로 매출 변동 원인을 설명합니다.
• 인계받은 설정 감사. 보고서에 적용된 모델이 팀에서 사용 중이라고 믿고 있는 모델과 일치하는지 확인합니다.

다섯 번째 항목은 과소평가되는 경향이 있습니다. 사내에서 발생하는 기여도 관련 논쟁의 대부분은 결국 두 사람이 서로 다른 모델을 보고 이야기하는 데서 비롯됩니다.

기대 효과

암묵적인 결정을 명시적으로 드러내 줍니다. 모든 보고서에는 이미 기여도 분석 방식에 대한 선택이 반영되어 있습니다. 이를 명확히 정의함으로써, 막연한 가정을 팀원들이 함께 토론할 수 있는 구체적인 안건으로 바꿀 수 있습니다.

퍼널 상단(Upper-funnel) 활동의 정당성을 입증해 줍니다. 고객을 처음 유입시키는 채널이 최종 구매까지 완료시키는 경우는 드뭅니다. 기여도를 분산하는 모델을 사용해야만 이러한 채널들의 가치가 보고서에 비로소 드러나게 됩니다.

공통의 언어를 만들어 줍니다. 주간 지표에 어떤 모델이 적용되었는지 모두가 동의하고 나면, 논의의 초점은 방법론에서 전략으로 이동합니다.

주의해야 할 한계점

모델은 인과관계를 측정하는 도구가 아닙니다. 관찰된 터치포인트 간에 기여도를 나눌 뿐입니다. 특정 채널을 중단했을 때 어떤 결과가 초래되었을지는 알려주지 않습니다.

관찰되지 않은 접점은 추적할 수 없습니다. 사적인 대화, 팟캐스트에서의 언급, 동료의 추천 등은 클릭 기록을 남기지 않으므로 기여도를 부여할 수 없습니다.

설정에 따라 결과가 달라집니다. Google은 보고용 기여 분석 모델, 기여도를 부여받을 수 있는 채널, 주요 이벤트 룩백 윈도우(lookback window)를 별도의 설정으로 제공합니다. 이 중 하나만 변경해도 동일한 원시 데이터가 다르게 보고됩니다.

데이터 수집 기간이 계속 변동됩니다. 최대 7일까지 기여도 재할당이 가능하므로, 당일에 확인한 수치는 잠정적인 값에 불과합니다.

권장 사항

보고서에 적용된 모델을 명시하세요. 아무도 읽지 않는 주석 대신, 보고서 헤더에 모델명과 룩백 윈도우를 명확히 기재하십시오.

하나의 모델만 신뢰하기보다 두 모델을 비교해 보세요. 데이터 기반 모델과 마지막 클릭 모델을 나란히 비교해 보면, 어떤 채널이 모델 선택에 민감하게 반응하는지 알 수 있습니다. 바로 그러한 채널들이 집중적으로 논의해야 할 대상입니다.

발표 전에 내보낸 데이터를 고정(Freeze)해 두세요. 기여도가 최대 일주일 동안 재할당될 수 있기 때문에, 실시간 화면으로 발표하다 보면 회의 도중에 수치가 바뀌는 곤란한 상황이 생길 수 있습니다.

플랫폼 기준의 뷰와 비즈니스 기준의 뷰를 구분하세요. 플랫폼 보고서는 플랫폼이 볼 수 있는 것만 집계하고, 재무 부서는 실제로 은행 계좌에 입금된 금액을 집계합니다. 이 두 수치를 조정하고 맞추는 것은 자연스러운 업무 과정이지 오류가 아닙니다.

합계 데이터뿐만 아니라 경로 데이터도 함께 보관하세요. 채널별 합계만 내보내면, 동일한 기간에 대해 다른 모델을 적용해 테스트해 볼 수 없게 됩니다.

내보낸 데이터를 팀원들이 읽기 쉬운 형태로 변환하기

기여도 보고에는 개념적인 문제 외에도 실무적인 문제가 존재합니다. 수치는 한 플랫폼에 있고, 지출 비용은 다른 플랫폼에 있으며, 매출은 또 다른 플랫폼에 존재한다는 점입니다.

이는 분석 작업이기에 앞서 파일을 병합하는 작업입니다. Powerdrill Bloom은 내보낸 파일들을 업로드하여 처리할 수 있도록 지원합니다. 자체 설명에 따르면, 모든 데이터 세트에 걸쳐 질문을 던지고 "차트, 표, 내보내기 기능이 포함된 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다."

이 과정에서는 다른 어떤 보고서보다 데이터의 출처가 중요합니다. 공식 홈페이지에서는 "모든 수치가 해당 수치의 근거가 되는 페이지, 행, 원본 데이터와 함께 제공된다"고 약속합니다. 누군가 특정 채널의 기여도에 의문을 제기할 때 바로 여러분에게 필요한 기능입니다.

실무 적용을 돕기 위해, 주간 회의용 마케팅 기여도 보고서 작성 가이드에서 주간 업무 템플릿을 다룹니다. 관련 글로 채널 ROAS 보고서 및 크리에이티브 성과 보고서가 있으며, 광고비 분석 AI 툴 모음 글에서는 더 넓은 범주의 도구들을 소개합니다.

결론

마케팅 기여도 분석은 기여도 배분 정책이며, 이를 활용하는 가장 유용한 방법은 현재 어떤 정책을 사용하고 있는지 명확히 밝히는 것입니다. 플랫폼에서 제공하는 모델은 3가지로 축소되었고, 직접 트래픽은 기본적으로 제외되며, 수치는 발생 후 일주일 동안 재할당될 수 있습니다.

이 네 가지 사실만 숙지하고 있어도 대부분의 기여도 관련 논쟁을 크게 줄일 수 있습니다. 그런 다음 동일한 기간에 대해 두 모델을 비교해 보고, 두 모델의 결과가 서로 다른 채널을 중심으로 논의를 진행하십시오.

실시간 대시보드 대신 내보낸 파일로 작업하고 계신가요? 채널, 지출, 매출 파일을 한데 모아 Powerdrill Bloom을 사용해 보세요.

자주 묻는 질문

마케팅 기여도 분석이란 무엇인가요? 쉬운 용어로 설명해 주세요.

매출에 기여한 마케팅 접점 중 어느 곳에 공로를 부여할지 결정하는 방법입니다. Google은 이를 특정 행동에 이르는 경로상의 광고, 클릭 및 여러 요소에 중요한 사용자 작업에 대한 기여도를 할당하는 것으로 설명합니다.

현재 Google Analytics가 제공하는 기여 분석 모델은 무엇인가요?

데이터 기반 기여 분석, 유료 및 자연 마지막 클릭, Google 유료 채널 마지막 클릭의 3가지입니다. 공식 페이지에 따르면 첫 번째 클릭, 선형, 시간 가치 하락, 위치 기반 모델은 2023년 11월부로 더 이상 사용할 수 없습니다.

직접 트래픽은 왜 기여도를 받지 못하나요?

Google 공식 문서에 따르면, 주요 이벤트로 가는 전체 경로가 직접 방문으로만 구성되지 않는 한, 모든 기여 분석 모델은 직접 방문을 기여도 할당에서 제외합니다.

기여도 수치가 사후에 변경되는 이유는 무엇인가요?

더 많은 데이터가 수집됨에 따라 기여도가 재할당될 수 있기 때문입니다. Google 도움말 페이지에 따르면 전환 발생 후 최대 7일까지 전환 기여도가 재할당될 수 있습니다.

데이터 기반 기여 분석은 무엇을 기준으로 하나요?

귀하의 계정 데이터입니다. 공개된 고려 요인으로는 주요 이벤트 발생까지의 시간, 기기 유형, 광고 상호작용 횟수 등이 있습니다. 또한 광고 노출 순서와 크리에이티브 에셋 유형도 포함되며, 이는 반사실적 비교를 통해 평가됩니다.