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교차 채널 어트리뷰션

교차 채널 어트리뷰션 종합 가이드

교차 채널 어트리뷰션은 여러 접점에 걸친 상호 작용을 분석하여 마케팅 채널이 전환을 유도하기 위해 협동하는 방식을 보여줍니다. 마케터는 가장 뛰어난 성과를 제공하는 채널 조합을 파악하여 교차 채널 예산을 최적화하고, 점점 복잡해지는 고객의 쇼핑 여정 전반에서 고객과 대면하는 더욱 효과적인 캠페인을 생성할 수 있습니다.

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교차 채널 어트리뷰션이란?

교차 채널 어트리뷰션은 다양한 마케팅 채널 및 접점이 고객 전환 및 매출에 어떻게 기여하는지 판단하는 과정입니다. 이 분석은 마케터가 최초 터치 최종 전환까지 여러 접점에 걸친 고객 상호 작용을 분석하여 원하는 결과를 도출하는 데 가장 효과적인 채널 조합을 파악하는 데 도움이 됩니다.

교차 채널 마케팅을 전반적인 전략의 우선순위로 지정하면, 비즈니스는 교차 채널 어트리뷰션을 통해 각 채널이 고객 여정에 기여하는 역할을 명확하게 파악하고 마케팅 리소스를 더욱 효과적으로 할당할 수 있습니다.

교차 채널 어트리뷰션이 중요한 이유

교차 채널 어트리뷰션은 마케터가 고객 여정을 포괄적으로 확인하고 구매 의사 결정에 영향을 미치는 숨겨진 요인을 식별하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 비즈니스는 이와 같은 포괄적인 정보를 통해 분리된 채널 퍼포먼스를 바탕으로 결정을 내리는 대신 가장 효과적인 채널 조합에 리소스를 할당하여 예산을 최적화할 수 있습니다.

이는 엔터테인먼트와 상거래가 융합함에 따라 더욱 중요합니다. 소비자의 72%가 엔터테인먼트 콘텐츠를 소비하는 도중 일시 중지해서 상품을 조사하고 장바구니에 품목을 바로 담는 등의 같은 고려도 조치를 취한다는 사실1을 확인한 아마존 광고 구매를 넘어서 연구가 이 사실을 뒷받침합니다. 교차 채널 어트리뷰션은 캠페인 효과를 정확하게 측정하고 정보에 입각한 전략적 결정을 지원하기 위해 모든 소비자 상호 작용을 고려해야 합니다.

포괄적인 관점 제공

종합적이며 포괄적인 관점은 마케터가 각 채널과 각 채널의 상호 작용이 미치는 진정한 효과를 파악하는 데 도움이 되며, 이를 통해 더 정확한 정보를 바탕으로 마케팅 결정을 내리고 리소스를 더 잘 할당할 수 있습니다.

숨겨진 요인 식별

교차 채널 어트리뷰션은 최종 상호 작용만 기여한 것처럼 보이는 전환에 부차적인 접점이 어떻게 기여했는지 보여줌으로써 숨겨진 요인을 식별하도록 지원합니다. 고객 여정 전체를 분석함으로써 마케터는 초기 단계의 조사 접점 또는 지금까지 간과했던 간접 마케팅 활동과 같이 고객이 구매 결정을 내리도록 유도하는 데 중요한 역할을 하는 숨겨진 핵심 채널 또는 상호 작용을 발견할 수 있습니다.

예산 최적화

교차 채널 어트리뷰션은 고객 여정 전반에 걸친 각 채널의 진정한 효과와 ROI를 밝혀내어 마케팅 예산을 최적화하도록 지원합니다. 마케터는 이를 통해 퍼포먼스가 저조한 채널의 리소스를 가장 효과적으로 전환에 기여하는 채널로 재할당할 수 있습니다.

교차 채널 어트리뷰션의 작동 방식

교차 채널 어트리뷰션은 여러 마케팅 채널(예: 소셜 미디어, 이메일, 유료 광고, 웹사이트 방문)에 걸친 고객 상호 작용을 측정하고 분석하여 각 접점이 전환 또는 구매와 같은 목표한 결과에 어떻게 기여하는지 판단합니다. 다양한 어트리뷰션 모델과 고급 분석을 사용하여 고객 여정에서 맡은 역할에 따라 다양한 채널의 기여 정도를 할당하며, 마케터가 마케팅 활동의 진정한 효과를 파악하도록 지원합니다.

신호 수집

교차 채널 어트리뷰션은 신호를 수집할 때 모든 마케팅 채널, 접점 및 기기 전반의 고객 상호 작용 신호를 종합적으로 수집하는 동시에 전환, 참여도, 각 상호 작용 시기와 같은 중요한 메트릭을 측정합니다. 이 기초 단계를 완료하기 위해서는 온오프라인 상호 작용을 모두 포착할 수 있는 강력한 측정 시스템을 구현해 소중한 고객 접점이 어트리뷰션 과정에서 누락되는 일을 방지해야 합니다.

신호 통합 및 처리

이 단계에서는 여러 출처 및 접점의 신호를 하나의 통합된 시스템으로 결합하는 동시에 정보를 정리하고 정규화하여 모든 채널에 걸쳐 일관성과 정확성을 보장합니다. 이는 다양한 기기와 채널 전반의 상호 작용을 연동하여 통합된 고객 프로필을 생성하고, 원시 신호를 정확한 어트리뷰션 분석을 지원하는 사용 가능한 형식으로 변환하는 중요한 단계입니다.

어트리뷰션 모델 적용

마케터는 고객 여정의 다양한 접점에 가중치를 부여하는 적절한 어트리뷰션 모델을 선택하고 구현함으로써 시간에 따른 가치 하락, 전환을 유도하는 과정에서 각 상호 작용의 상대적 중요성과 같은 요소를 고려할 수 있습니다.

분석 및 인사이트 생성

마케터는 수집된 인사이트를 분석하여 다양한 마케팅 채널이 어떻게 상호 작용하고 전환에 기여하는지 파악합니다. 이 분석을 통해 고객 여정, 채널 효율성, 마케팅 접점 전반에 걸친 최적의 예산 분배에 대한 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

최적화 및 조치

마케터는 마케팅 지출을 최적화하기 위해 어트리뷰션 인사이트를 사용함으로써 채널 전략을 조정하고, 캠페인 전반에 걸쳐 인사이트 기반 개선 사항을 도입해 ROI 및 전반적인 마케팅 효과를 극대화할 수 있습니다.

교차 채널 어트리뷰션의 문제점

교차 채널 어트리뷰션은 다양한 채널 및 접점에 걸친 고객 정보의 원활한 통합을 방해하는 신호 사일로 때문에 심각한 문제를 맞닥트릴 수 있습니다. 빠르게 변화하는 소비자 행동 및 개인정보 보호 규정과 함께 여러 채널에 걸친 상호 작용 분석이 지닌 근본적으로 복잡한 구조로 인해 각 마케팅 접점의 효과를 정확하게 측정하고 기여 정도를 할당하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

신호 사일로

신호 사일로는 중요한 고객 정보가 별도의 채널, 시스템 및 부서에 격리되는 현상을 말합니다. 이에 따라 고객 여정을 포괄적으로 파악하기 어려워지며 교차 채널 어트리뷰션에 심각한 문제가 발생합니다. 이렇게 단절된 신호 리포지토리는 마케터가 다양한 채널이 상호 작용하고 영향을 미치는 방식을 파악하는 데 방해가 됩니다. 이는 정보가 누락된 정확하지 않은 어트리뷰션 인사이트로 이어져 마케팅 전략과 예산 배정에 악영향을 미칠 수 있습니다.

행동의 변화

소비자들이 행동 패턴을 지속적으로 바꾸는 동시에 새로운 기술과 채널을 활용함에 따라 어트리뷰션 모델은 이러한 행동 변화를 포착하기 위해 계속해서 진화해야 합니다. 행동의 변화로 인해 기존 어트리뷰션 프레임워크가 뒤떨어지거나 효능을 잃을 수 있기 때문입니다.

아마존 광고 솔루션에서 사용할 수 있는 정교한 어트리뷰션 및 보고 기능은 풀 퍼널 전반에 걸친 고객 상호 작용을 측정해 실행 가능한 인사이트를 캠페인 퍼포먼스로 제공하여 이러한 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

교차 채널 어트리뷰션의 구현 방식

교차 채널 어트리뷰션을 성공적으로 구현하려면 기술, 신호 통합, 지속적인 최적화를 결합하는 전략적 접근 방식이 필요합니다. 마케팅 채널 전반에서 실행 가능한 인사이트를 제공하는 효과적인 어트리뷰션 시스템 프레임워크를 구현하기 위한 단계를 살펴보겠습니다.

1. 신호 소스 통합

다양한 마케팅 채널, CRM 시스템 및 분석 채널의 신호 소스를 통합하면 고객 상호 작용을 종합적으로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 접점 전반에 걸친 고객 여정을 정확하게 측정하여 효과적인 교차 채널 어트리뷰션 분석을 진행할 수 있습니다.

2. 일관된 측정 사용

모든 마케팅 채널에서 일관된 측정 방법과 식별자를 사용하면 신호를 정확하게 수집하고 고객 접점을 안정적으로 연결할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 정확한 어트리뷰션 분석을 진행하고 고객 여정을 더 잘 이해할 수 있습니다.

3. 모델 구성

모델을 구성하려면 비즈니스 목표와 고객 여정 패턴을 정확하게 반영하는 어트리뷰션 모델(예: 최초 터치, 최종 터치, 다중 터치)을 설정하고 사용자 지정해야 합니다. 모델이 중요한 의사 결정 인사이트를 제공할 수 있도록 전환 기간, 채널 가중치, 고객 행동 패턴과 같은 요소를 신중하게 고려해야 합니다.

4. 지속적인 최적화 활용

지속적인 마케팅 최적화를 위한 방법은 주기적인 어트리뷰션 인사이트 분석, 다양한 모델 테스트, 시간 경과에 따라 교차 채널 어트리뷰션의 정확성과 효과를 개선하기 위한 전략 세분화 등이 있습니다. 이를 통해 마케팅 의사 결정을 개선하고 ROI를 향상할 수 있습니다.

오늘날의 복잡한 마케팅 환경에서 단순한 고객 여정은 찾아보기 힘듭니다. 교차 채널 어트리뷰션은 마케터가 다양한 접점이 함께 작동하여 전환을 유도하는 과정을 파악하는 데 도움이 되며, 이를 통해 고객을 인지에서 구매로 안내하는 복잡한 상호 작용의 망을 파악할 수 있습니다. 아마존 광고 구매를 넘어서 연구에 따르면 글로벌 소비자의 75%는 매주 여러 번 쇼핑하는 것을 고려하고 있으며,2 소비자는 스트리밍 TV 광고부터 오디오 광고, 디스플레이 광고 및 검색에 이르기까지 다양한 채널에 걸쳐 브랜드에 참여하고 있습니다. 따라서 어트리뷰션 모델은 브랜드가 마케팅 지출 및 전략을 효과적으로 최적화하는 데 도움이 됩니다. 아마존 마케팅 클라우드와 같은 아마존 광고 솔루션은 이러한 어트리뷰션 전략을 대규모로 구현하는 데 필요한 도구를 제공하며, 개인정보를 보호하는 측정 방법뿐 아니라 브랜드가 채널 전반에 걸친 관계를 파악하는 데 도움이 되는 교차 채널 인사이트를 제공합니다.

교차 채널 어트리뷰션 예시 및 성공 사례

사례 연구

H&R Block은 아마존 광고의 풀 퍼널 전략 전반에 걸쳐 개인정보 보호가 강화된 어트리뷰션 모델을 위해 Match ID 기술이 적용된 아마존 마케팅 클라우드(AMC)를 활용했습니다. 이 조정 접근 방식은 프라임 비디오, 온라인 비디오 광고(Twitch 포함), Alexa 오디오 및 디스플레이를 포함한 여러 채널에 걸쳐 도달범위를 확장했습니다. AMC Path to Conversion 보고는 인지부터 전환에 걸친 고객 여정을 분석했으며, 전체 캠페인 보고에서 강력한 교차 채널 시너지 효과가 발견되었습니다. 디스플레이에 온라인 비디오를 추가한 결과 전환율이 47% 증가했습니다. 여기에 프라임 비디오를 포함했을 때 전환율은 66% 증가했으며, 결과적으로 디스플레이 전용 캠페인에 비해 풀 퍼널 전략은 144% 더 높은 전환율을 달성했습니다.

개인정보를 안전하게 보호하는 어트리뷰션으로 전환을 144% 늘린 H&R Block

사례 연구

Hanes는 아마존 마케팅 클라우드를 사용해 종합적인 교차 채널 측정 전략을 구현함으로써 고객 여정 전반에 걸쳐 홈페이지 히어로 배치, 디스플레이 광고, Sponsored Brands가 어떻게 함께 목표 달성에 기여했는지 추적했습니다. 브랜드 검색을 소비자 의사를 나타내는 선행 지표로 측정하는 어트리뷰션 접근 방식을 도입한 결과, 디스플레이 광고와 검색 광고 모두에 노출된 사용자는 검색에만 노출된 사용자에 비해 전환 확률이 2배 더 높다는 사실을 발견했습니다. 이와 같은 측정 결과는 접점 전반에 걸친 교차 채널 마케팅 전략의 효과를 입증했습니다. 또한 홈페이지, 아마존 DSP 및 검색에 노출된 사용자는 브랜드 검색률이 4.5배 더 높았으며 궁극적으로 775만 달러 상당의 기여 매출을 창출했습니다.

교차 채널 효과를 추적하여 775만 달러 상당의 기여 매출을 창출한 Hanes

사례 연구

Ultima Replenisher는 기존의 광고 판매 수익률을 넘어서 스폰서 광고, Fire TV 및 프라임 비디오 광고 전반에 걸친 총 광고 판매 비용과 고객 유치 비용을 측정하기 위해 Global Overview와 협력해 아마존 마케팅 클라우드 분석을 구현했습니다. 어트리뷰션 접근 방식을 통해 비디오 광고 노출로 인한 브랜드 신규 고객 비율이 38%에서 75%로 높아져 브랜드 신규 고객이 전년 대비 305% 증가하고, 시장 점유율은 8.7%에서 9.3% 증가한 것이 확인되었습니다. 이는 비디오 광고가 브랜드 신규 고객 유치를 크게 개선했음을 나타냅니다. 또한 종합적인 측정 결과에 따르면 반복 구매율이 89% 증가했으며, 이는 교차 채널 전략의 장기적 가치를 보여줍니다.

Ultima Replenisher, 브랜드 신규 고객수 전년 대비 305% 성장 달성

아마존 광고 솔루션

아마존 광고는 예측형 인텔리전스, 프리미엄 인벤토리 및 포괄적 측정 기능을 고유한 방식으로 결합하여 광고주가 현재 퍼포먼스를 극대화하는 동시에 미래의 성장 기회를 발견할 수 있도록 지원합니다.

아마존 마케팅 클라우드(AMC)는 개인정보 보호가 보호되는 안전한 클라우드 기반 클린룸 솔루션이며 이를 통해 광고주는 아마존 광고 신호 및 자체 입력을 비롯한 가명화된 신호에 대해 쉽게 분석을 수행하고 잠재고객을 구축할 수 있습니다. AMC는 아마존 자산, 광고주 및 온보딩된 타사 공급업체 전반의 여러 신호를 통합하고, 개인정보 보호 환경에서 이러한 신호에 대한 유연한 쿼리를 지원합니다. 광고주는 AMC를 통해 생성된 맞춤형 인사이트와 잠재고객을 활용하여 캠페인 전략을 최적화하고, 마케팅 실행을 안내하고, 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

옴니채널 메트릭(OCM)은 광고주가 진행 중인 캠페인의 광고 전략이 리테일 매장 쇼핑 활동에 미치는 영향을 측정하는 데 도움이 됩니다. 이 측정에는 고객이 시간을 보내는 온라인 및 오프라인의 모든 위치에서 광고 기여 퍼포먼스가 포함됩니다. OCM 인사이트는 광고주가 예산 할당을 조정하고, 캠페인 전략을 최적화하고, 미디어 투자 ROI를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

추가 리소스

출처

1~2 Strat7 Crowd.DNA와 함께 진행한 아마존 광고 맞춤형 연구. 구매를 넘어서. 2025년 3월부터 2025년 7월까지 실시되었습니다. 데이터는 오스트레일리아, 브라질, 캐나다, 독일, 스페인, 프랑스, 이탈리아, 일본, 멕시코, 영국, 미국의 데이터를 집계한 것입니다. N=14,000.