멀티 채널 마케팅에 적합한 속성 모델은 무엇입니까?

선택한 속성 모델은 어떤 채널이 실제로 결과를 주도하는지에 대한 이해에 큰 영향을 줄 수 있으며, 잠재적으로 마케팅 전략 및 리소스 할당에서 상당한 변화를 일으킬 수 있습니다.

그러나 간단한 단일 터치 접근 방식에서 정교한 기계 학습 알고리즘에 이르기까지 다양한 속성 모델을 사용하면 특정 비즈니스 요구에 적합한 모델을 조정하는 것이 압도적 인 느낌이들 수 있습니다. 각 모델은 고객 여정에 대한 다양한 관점을 제공하며, 한 비즈니스에 완벽하게 작동하는 것은 다른 비즈니스에 대한 오해의 소지가있는 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

PushEngage와 같은 플랫폼을 통한 멀티 채널 마케팅이 속성 환경에 어떻게 적합한 지 탐색하여 고객 여행 효율성에 대한 전반적인 이해를 향상시키는 귀중한 터치 포인트 데이터를 제공합니다.

마케팅 속성 이해

마케팅 속성은 고객의 전환 결정에 영향을 미치는 다양한 마케팅 터치 포인트를 식별하고 할당하는 분석 프로세스를 나타냅니다. 핵심적으로, Attribution은 광고가 시작된 이래 마케팅 담당자에게 도전 한 근본적인 질문에 대답하려고합니다. 마케팅 예산의 절반이 작동하고 절반이 낭비됩니까?

귀속의 개념은 대부분의 비즈니스가 간단한 마지막 클릭 속임수에 의존 할 때 디지털 마케팅 초기부터 크게 발전하여 전환 전에 최종 상호 작용을 한 채널에 대한 완전한 신용을 제공합니다. 이 접근법은 고객의 여정이 더 단순하고 디지털 터치 포인트가 적었을 때 합리적으로 잘 작동했지만 마케팅 채널의 폭발과 고객 행동의 정교함이 증가함에 따라 대부분의 현대 비즈니스에서 단일 터치 속성 모델이 부적절 해졌습니다.

오늘날의 고객은 구매 결정을 내리기 전에 평균 6 ~ 8 개의 터치 포인트의 브랜드와 상호 작용합니다. 이러한 상호 작용은 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 있으며 유료 광고, 유기농 검색, 소셜 미디어 참여, 이메일 마케팅, 푸시 알림, 직접 웹 사이트 방문 및 오프라인 상호 작용의 복잡한 혼합이 포함됩니다. 각 터치 포인트는 고객을 변환에 더 가깝게 이동시키는 데 잠재적으로 중요한 역할을하지만 전통적인 기여 모델은 종종이 미묘한 현실을 포착하지 못합니다.

단일 터치 속성 모델

단일 터치 속성 모델은 마케팅 속성에 대한 가장 간단한 접근 방식을 나타내며, 고객 여정에서 전환 크레딧의 100%를 단일 터치 포인트에 할당합니다. 이러한 모델은 현대적인 고객 행동의 완전한 복잡성을 포착하는 정교함이 부족하지만 특정 사용 사례에는 가치가 남아 있으며 적절하게 사용될 때 중요한 통찰력을 제공합니다.

첫 터치 속성

첫 터치 속성은 고객을 브랜드에 소개 한 초기 터치 포인트에 완전한 전환 크레딧을 할당합니다. 이 모델은 고객 확보가 인식으로 시작한다는 원칙에 따라 작동하며, 해당 첫 번째 상호 작용을 담당하는 채널은 구매 전에 몇 개의 추가 터치 포인트 수에 관계없이 최종 전환에 대한 전체 신용을 필요로합니다.

첫 터치 속성의 주요 강점은 초기 인식을 생성하고 브랜드에 새로운 전망을 유치 할 때 어떤 마케팅 채널이 탁월한 지 식별 할 수있는 능력에 있습니다. 브랜드 구축 및 고객 확보에 중점을 둔 비즈니스의 경우 고품질 전망이 일관되게 도입하는 채널을 이해하면 차원 최고의 최적화 및 인식 캠페인 계획에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

그러나 Firstouch Attribution은 대부분의 현대 비즈니스에 대한 독립형 귀속 접근법으로 부적절하게 만드는 상당한 제한을 겪습니다. 초기 상호 작용 후 모든 터치 포인트를 무시 함으로써이 모델은 일반적으로 고객 여정 전반에 걸쳐 발생하는 육성, 교육 및 설득을 설명하지 못합니다.

마지막 터치 속성

마지막 터치 속성은 First-Touch와 반대의 접근 방식을 나타내며 고객이 변환하기 전에 전환 크레딧의 100%를 최종 터치 포인트에 할당합니다. 이 모델은 구매하기 전에 고객이 브랜드와의 마지막 상호 작용이 의사 결정 프로세스에서 가장 영향력있는 요인이므로 전환에 대한 완전한 크레딧이 필요하다고 가정합니다.

마지막 터치 속성의 매력은 단순성과 직관적 인 논리에 있습니다. 바로 전환 앞에있는 터치 포인트는 구매 결정의 직접적인 원인으로 보입니다. 판매주기가 짧고 간단한 고객 여정을 가진 비즈니스의 경우 Last-Touch Attribution은 판매 마감 및 즉각적인 전환을 유도하는 데 가장 효과적인 채널과 캠페인에 대한 명확한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

그러나 Last-Touch Attribution은 고객 여정을 완전히 무시하는 근본적인 결함으로 인해 최종 전환 터치 포인트로 이어집니다. 고객은 직접 웹 사이트 방문을 통해 몇 주 동안 여러 인식 및 고려 사항 터치 포인트를 통해 귀하의 브랜드에 참여할 수 있습니다. 직접 터치 속성은 직접 방문을 통해 전체 신용을 제공하면서 여행 내내 인식과 관심을 구축 한 모든 마케팅 노력을 무시할 것입니다.

멀티 터치 속성 모델

Multi-Tou 이러한 모델은 모든 신용을 단일 터치 포인트에 할당하기보다는 여러 상호 작용에 대한 전환 신용을 배포하여 다양한 마케팅 채널이 어떻게 협력하여 결과를 주도하는지에 대한 미묘한 이해를 제공합니다.

선형 속성

선형 귀속은 멀티 터치 속성에 대한 가장 간단한 접근 방식을 나타냅니다. 고객이 변환하기 전에 5 개의 서로 다른 터치 포인트를 통해 브랜드와 상호 작용하는 경우, 각 터치 포인트는 상호 작용이 발생했을 때 또는 어떤 유형의 참여를 나타내는 유형에 관계없이 전환 신용의 20%를받습니다.

선형 속성의 주요 장점은 마케팅 터치 포인트를 신용하는 민주적 접근에 있습니다. 이 모델은 모든 상호 작용이 고객의 최종 전환 결정에 잠재적으로 기여한다는 것을 인식하여 속성 분석에서 터치 포인트가 완전히 무시되지 않도록합니다.

시간-일정 속성

Time-Decay 속성은 전환 이벤트에 가깝게 발생하는 터치 포인트가 여행 초기에 발생한 것보다 고객의 최종 구매 결정에 더 큰 영향을 미친다는 원칙에 따라 작동합니다. 이 모델은 전환 이벤트에 접근함에 따라 점점 더 많은 전환 크레딧을 터치 포인트에 할당하며, 가장 최근의 상호 작용은 최고 신용과 초기 터치 포인트를 점차적으로 적게받는 초기 터치 포인트를받습니다.

시간 소멸 속성의 논리는 최근의 정보와 경험이 종종 오래된 것보다 더 많은 무게를 지니고있는 인간 의사 결정의 일반적인 패턴을 반영합니다. 마케팅 맥락에서, 이는 구매 결정에 가까워지는 터치 포인트가 고객을 고려하지 않고 전환에 이르기까지 결정적인 요인 일 가능성이 높다는 가정으로 변환됩니다.

위치 기반 (U 자형) 속성

신용 분포 패턴으로 인해 일반적으로 U 자형 속성으로 알려진 위치 기반 속성은 싱글 터치와 동일 중량 멀티 터치 접근 방식 사이의 타협을 나타냅니다. 이 모델은 고객 여정에서 첫 번째 및 마지막 터치 포인트 (일반적으로 각각 40%)에 가장 높은 크레딧을 할당하면서 모든 중간 터치 포인트 중 나머지 20%를 동일하게 배포합니다.

U 자형 접근법은 고객 확보가 인식으로 시작하여 전환으로 끝나는 일반적인 마케팅 지혜를 반영하여 전체 여행에서 첫 번째 및 마지막 터치 포인트를 모두 중요하게 만듭니다. 이 모델은 여전히 ​​중간 터치 포인트를 인정하면서도 고객 여정의 양쪽 끝에 상당한 크레딧을 제공함으로써 First-Touch 및 Last-Touch Artribution이 제공하는 통찰력의 균형을 유지하면서 현대 고객 행동의 멀티 터치 현실을 인식합니다.

고급 귀속 모델

데이터 중심 속성

데이터 중심의 속성은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 실제 고객 행동 패턴을 분석하고 다른 터치 포인트가 전환 가능성에 미치는 영향에 대한 통계 분석을 기반으로 전환 신용을 할당하는 마케팅 속성에 대한 가장 정교한 접근 방식을 나타냅니다. 데이터 중심 모델은 고객 행동에 대한 미리 정해진 규칙 또는 가정에 의존하기보다는 과거 데이터를 검사하여 전환과 가장 밀접한 상관 관계가있는 터치 포인트 조합 및 시퀀스를 식별합니다.

데이터 중심 귀속의 기본 이점은 실제 영향 패턴을 가정하기보다는 실제 영향 패턴을 발견하는 능력에 있습니다. 기존의 규칙 기반 속성 모델은 최근 터치 포인트가 더 영향력이 있거나 첫 번째 및 마지막 터치 포인트가 가장 많은 신용을받을 자격이 있다는 생각과 같은 고객 행동에 대한 가정을 만듭니다. 그러나 데이터 중심 모델은 데이터가 특정 고객 기반 내에서 실제 영향력 패턴을 드러 낼 수 있도록합니다.

Google Analytics 4 및 Google Ads는 데이터 중심의 기본 접근 방식을 기본 접근 방식으로 만들었으며, 알고리즘 모델이 일반적으로 규칙 기반 대안보다 더 정확한 통찰력을 제공한다는 업계의 인식을 반영했습니다. 이 플랫폼은 수백만 건의 고객 여정을 분석하여 인간이 수동으로 감지 할 수없는 패턴을 식별합니다.

올바른 속성 모델 선택

비즈니스에 적절한 속성 모델을 선택하려면 귀속 통찰력의 정확성과 마케팅 최적화를위한 실용적인 유틸리티에 영향을 미치는 여러 요인을 신중하게 고려해야합니다. 올바른 선택은 특정 비즈니스 특성, 고객 행동 패턴, 마케팅 전략 및 조직 기능에 따라 다릅니다.

비즈니스 특성 및 판매주기 고려 사항

판매주기의 길이와 복잡성은 귀속 모델 선택에서 가장 중요한 요소 중 하나를 나타냅니다. 판매주기가 짧은 비즈니스 (시간 또는 며칠 내에 측정) 종종 간단한 속성 모델이 최적화 결정에 대한 충분한 통찰력을 제공한다는 것을 발견했습니다. 고객이 브랜드를 발견하고 빠르게 전환하면 터치 포인트 수가 자연스럽게 제한되어 단일 터치 또는 간단한 멀티 터치 모델이 실제 영향 패턴의 합리적인 근사치를 만듭니다.

반대로, 판매주기가 확장 된 비즈니스는 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 발생하는 수많은 터치 포인트를 설명 할 수있는보다 정교한 귀속 접근법이 필요합니다. B2B 회사는 엔터프라이즈 소프트웨어, 교육 기관을 모집하는 교육 기관 및 고 부가가치 서비스를 제공하는 비즈니스를 판매하는 회사는 종종 여러 달에 걸친 고객 여정을보고 다양한 채널에서 수십 개의 터치 포인트를 포함합니다.

고객 여행 패턴 및 터치 포인트 분석

일반적인 고객 여행 패턴을 이해하면 기여 모델 선택에 대한 중요한 통찰력이 제공됩니다. 기업은 고객 데이터를 분석하여 평균 터치 포인트 수, 첫 번째 상호 작용과 변환 사이의 일반적인 시간 및 전환으로 이어지는 가장 일반적인 채널 시퀀스와 같은 일반적인 여행 특성을 식별해야합니다.

일부 비즈니스는 고객이 컨텐츠 마케팅을 통해 브랜드를 발견하고, 이메일 육성 캠페인에 참여하고, 직접 웹 사이트 방문을 통해 전환하는 등 비교적 예측 가능한 여행 패턴을 따른다는 것을 발견했습니다. 이 경우 위치 기반 속성은 인식 및 전환 터치 포인트에 대한 적절한 크레딧을 제공하면서 적절한 신용을 제공함으로써 합리적인 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

다른 마케팅 채널의 속성

특정 마케팅 채널 내에서 속성이 어떻게 작동하는지 이해하면 개별 채널 성능과 교차 채널 조정을 최적화하는 데 도움이됩니다. 각 마케팅 채널은 정확한 측정 및 최적화를 위해 맞춤형 접근법이 필요한 고유 한 속성 문제와 기회를 제공합니다.

푸시 엔드로 푸시 알림 속성

푸시 알림은 즉각적인 배송, 가시성이 높은 및 특정 고객 조치와 직접 연결되어 고유 한 귀속 기회를 나타냅니다. PushEngage는 기업이 푸시 알림이 독립형 터치 포인트와 광범위한 멀티 채널 고객 여행의 일부로 전환에 어떻게 기여하는지 이해하는 데 도움이되는 포괄적 인 속성 추적을 제공합니다.

PushEngage 트랙을 통한 푸시 알림 속성은 푸시 알림 클릭으로부터 직접 전환 할뿐만 아니라 고객 동작 및 구매 의도에 대한 푸시 알림의 광범위한 영향도 있습니다. 여기에는 푸시 알림이 웹 사이트 방문, 이메일 가입, 소셜 미디어 참여 및 최종 전환에 기여하는 기타 귀중한 고객 조치를 측정하는 것이 포함됩니다.

푸시 알림의 타이밍과 컨텍스트는 특히 강력한 속성 터치 포인트를 만듭니다. 이메일 또는 소셜 미디어와 달리 푸시 알림은 고객 장치에 즉시 나타나며 고객 행동 및 선호도에 따라 최적의 순간에 제공 될 수 있습니다. PushEngage의 속성 추적 추적은 이러한 타이밍 이점을 포착하고 기업이 전략적 푸시 알림 전달이 전환 가능성에 어떤 영향을 미치는지 이해하도록 도와줍니다.

푸시 엔드 내의 분할 및 개인화 기능은 대상 메시징의 증분 영향을 측정하는 정교한 속성 분석을 가능하게합니다. 기업은 고객 행동, 구매 기록 및 참여 패턴에 따라 일반 푸시 알림과 개인화 된 메시지의 속성 성능을 비교할 수 있습니다.

PushEngage와 기타 마케팅 플랫폼 간의 통합은 이메일 마케팅, 소셜 미디어, 유료 광고 및 기타 채널과 함께 푸시 알림이 어떻게 작동하는지 보여주는 포괄적 인 귀속 통찰력을 제공합니다. 이 통합을 통해 비즈니스는 다 채널 전략을 최적화하고 전반적인 마케팅 믹스에서 푸시 알림이 수행하는 고유 한 역할을 이해할 수 있습니다.

푸시 알림의 전형적인 높은 참여율 (종종 90% 개방율을 초과) 고객 여행 분석에 큰 영향을 줄 수있는 귀중한 속성 터치 포인트를 제공합니다. 고객이 지속적으로 푸시 알림에 참여하면 이러한 상호 작용은 고객의 관심과 구매 의도에 대한 강력한 신호를 제공하여 전반적인 속성 정확도를 향상시킵니다.

구현 모범 사례

마케팅 속성을 성공적으로 구현하려면 신중한 계획, 체계적인 실행 및 지속적인 최적화가 필요합니다. 귀속 구현의 기술적 및 조직적 과제는 종종 비즈니스가 선택한 기작 모델의 전체 가치를 실현하는지 여부를 결정합니다.

기술 구현 요구 사항

효과적인 속성 구현은 모든 마케팅 터치 포인트에서 포괄적 인 데이터 수집으로 시작합니다. 이를 위해서는 다양한 채널, 장치 및 기간 동안 고객 상호 작용을 식별하고 연결할 수있는 일관된 추적 메커니즘을 구현해야합니다. 정확한 속성의 기초는 기본 데이터의 품질과 완전성에 있습니다.

현대 속성 구현에는 일반적으로 추적 픽셀을 배포하고 모든 캠페인에서 UTM 매개 변수를 일관되게 구현하고 모든 중요한 비즈니스 결과에 대한 변환 추적을 설정하며 고객 식별자가 다른 터치 포인트에서 일치 할 수 있도록합니다. 이 기술 재단은 모든 속성 모델이 정확한 통찰력을 제공하기 전에 설정해야합니다.

데이터 품질 및 일관성 관리

귀속 정확도는 모든 터치 포인트의 데이터 품질과 일관성에 크게 의존합니다. 일관되지 않은 추적 구현, 누락 데이터 및 귀속 격차는 마케팅 결정이 좋지 않은 오해의 소지가있는 통찰력을 만들 수 있습니다.

데이터 거버넌스 프로세스를 설정하면 모든 마케팅 활동이 일관되게 추적되고 데이터 품질 문제가 신속하게 식별되고 해결 될 수 있습니다. 여기에는 캠페인 및 채널을위한 표준화 된 이름 지정 규칙 구현, 추적 구현에 대한 정기 감사 및 데이터 불일치를 처리하기위한 체계적인 프로세스가 포함됩니다.

마케팅 속성의 미래

마케팅 속성 환경은 개인 정보 보호 규정, 기술 발전 및 변화하는 고객 행동 패턴에 따라 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 추세를 이해하면 비즈니스가 귀속의 미래를 준비하고 측정 접근법에 대한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

프라이버시 우선 귀속 전략

개인 정보 보호 우선 마케팅으로의 전환은 비즈니스가 속성 추적 및 분석에 접근하는 방식을 근본적으로 변화 시켰습니다. 타사 쿠키와 크로스 사이트 추적에 크게 의존하는 전통적인 방법은 신뢰성이 떨어지고있어 비즈니스는 측정 정확도를 유지하면서 고객 개인 정보를 존중하는 새로운 접근 방식을 개발하도록 강요합니다.

기업이 타사 추적 네트워크에 의존하기보다는 고객 상호 작용에서 직접 귀속 데이터를 수집해야하므로 1 자 데이터 전략이 점점 중요 해지고 있습니다. 여기에는 고객 로그인 시스템 구현, 이메일 가입 장려 및 고객이 자발적으로 식별 정보를 공유하도록 동기를 부여하는 가치 거래소 작성이 포함됩니다.

인공 지능 및 기계 학습

Advanced AI 및 Machine Learning Technologies는 기존의 규칙 기반 모델보다보다 정교한 패턴 인식 및 예측 기능을 가능하게하여 귀속 분석을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술은 마케팅 터치 포인트와 수동으로 감지 할 수없는 고객 행동 사이의 복잡한 관계를 식별 할 수 있습니다.

예측 속성 모델은 기계 학습을 사용하여 전환이 발생하기 전에 다양한 마케팅 터치 포인트의 영향을 예측합니다. 이를 통해 역사적 분석을 기다리지 않고 예측 된 귀속 결과를 기반으로 마케팅 캠페인의 실시간 최적화가 가능합니다.

자주 묻는 질문

단일 터치와 멀티 터치 속성의 차이점은 무엇입니까?

단일 터치 속성은 고객 여정에서 하나의 터치 포인트에 100%의 전환 크레딧을 할당합니다. Multi-Tou

내 비즈니스에 데이터 중심 속성에 대한 데이터가 충분한 지 어떻게 알 수 있습니까?

데이터 중심의 속성은 일반적으로 신뢰할 수있는 패턴을 식별하기 위해 수천 개의 변환 및 터치 포인트가 필요합니다. Google Analytics 4는 데이터 중심 모델이 효과적으로 작동하기 위해 한 달에 3,000 개 이상의 전환과 300 개 전환을 권장합니다. 전환이 적은 비즈니스는 데이터 볼륨을 구축하면서 규칙 기반 속성 모델로 시작해야합니다.

PushEngage는 기여 추적에 어떻게 도움이됩니까?

PushEngage는 푸시 알림 클릭의 직접 전환과 고객 동작에 대한 푸시 알림의 광범위한 영향을 측정하는 포괄적 인 귀속 추적을 제공합니다. 이 플랫폼은 다른 마케팅 도구와 통합되어 모든 터치 포인트에서 통합 된 속성 분석을 제공하여 기업이 푸시 알림이 다른 마케팅 채널과 결합하여 결과를 주도하는 방법을 이해하도록 돕습니다.

속성 데이터가 상충되는 통찰력을 보여 주면 어떻게해야합니까?

상충되는 속성 통찰력은 종종 데이터 품질 문제, 불일치 추적 또는보다 정교한 속성 접근법의 필요성을 나타냅니다. 모든 터치 포인트에서 일관된 데이터 수집을 보장하기 위해 추적 구현을 ​​감사하여 시작하십시오. 현재 속성 모델이 고객 여정 패턴을 정확하게 반영하는지 여부를 고려하십시오.

속성 모델을 얼마나 자주 검토하고 업데이트해야합니까?

속성 모델은 마케팅 전략, 고객 행동 패턴 또는 비즈니스 모델에서 중대한 변화가 발생할 때 분기별로 검토하고 업데이트되어야합니다. 새로운 마케팅 채널 출시, 새로운 시장에 입력하거나 대상 청중을 변화시키는 것과 같은 주요 변화에는 종종 속성 모델 조정이 필요합니다.

다음 단계

마케팅 속성은 현대 디지털 마케팅 전략에서 가장 중요하지만 도전적인 측면 중 하나를 나타냅니다. 당신이 선택한 기이하게 모델은 고객 행동을 이해하고 마케팅 효율성을 측정하며 다양한 채널과 캠페인에서 리소스를 할당하는 방법을 근본적으로 형성합니다.

데이터 수집 기능을 구축하고 조직의 이해를 구축하는 동시에 단순한 모델부터 시작하여 기업이 귀속 여행을 시작하는 비즈니스의 경우 미래의 정교함을위한 실용적인 토대를 제공합니다. 1 차 터치 및 마지막 터치 속성은 한계에도 불구하고 초기 최적화 노력을 안내 할 수있는 인식과 전환 효율성에 대한 명확한 통찰력을 제공합니다.

어느 쪽이든, 기다리지 마십시오. 고객은 이미 WhatsApp을 사용하고 있습니다. 문제는 다음과 같습니다. 그곳에서 만나시겠습니까?

비즈니스에 적합한 방법으로 시작하십시오. 나중에 항상 더 정교한 솔루션으로 업그레이드 할 수 있습니다. 중요한 것은 WhatsApp이 가능하게하는 직접적인 고객 관계를 시작하고 시작하는 것입니다.

고객이 쉽게 연락을 취해 주셔서 감사합니다. 또한 귀하의 비즈니스는 더 나은 고객 커뮤니케이션과 함께 참여하는 참여와 전환에 감사드립니다.

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