어트리뷰션은 번역할 시 ‘기여’라는 의미를 지니는데, 어떤 결과의 원인을 찾는다는 뜻입니다. 마케팅에서는 어트리뷰션이 어떤 채널에서 전환이 발생하였는지를 분석하는 과정이라고 할 수 있는데요. 어트리뷰션 모델(이하 기여 모델)은 마케팅 투자 수익을 정량화하는 가장 일반적인 방법이지만, 모든 기업이 이를 성공적으로 사용할 수 있는 것은 아닌데요. 긴 판매 주기(+90일)는 어트리뷰션 모델의 가장 큰 적이며, 초기 접점에서 중요한 역할을 하는 SEO와 같은 채널에 손해를 끼치는 경우가 많습니다.
판매 주기가 긴 기업은 B2B 기업 소프트웨어(SaaS), 고가의 제품(이커머스) 또는 장기 약정(소비자)을 판매하는 경우가 많습니다. 마케팅의 기능은 고객(사람과 대화하지 않고도 구매자 여정을 완료할 수 있는 경우) 또는 영업 담당자와 연결되는 리드를 유도하는 것입니다. 판매 주기가 긴 기업의 핵심 과제는 채널과 접점에 어느 정도의 중점을 두어야 할지 파악하여 이를 최적화하는 것입니다.
2023년에 기업들은 성장에서 효율을 중시하는 방향으로 전환해야 하며, 어떤 마케팅 전략이 효과가 있는지 하나하나 확인하기 위해 돈을 낭비해서는 안됩니다. 마케팅 예산과 마케팅 팀은 점점 더 작아지고 있으며, 그렇기에 각 비용에 있어 가중치를 더 많이 두어야 합니다.
잘못된 기여 모델의 문제점은 잘못된 현실 인식으로 인해 중요한 성장 채널에 대한 투자가 부족해질 수 있다는 점인데요. 경쟁이 치열한 시장에서는 중요한 채널에 투자를 소홀히 할 경우 경쟁업체에게 기회를 주고 이는 경쟁에서의 승패를 가를 수 있습니다.
그렇다면 판매 주기가 긴 기업은 SEO 어트리뷰션에 어떻게 접근해야 할까요?
판매 주기가 긴 기업의 기여모델 솔류션 4가지
판매 주기가 긴 어트리뷰션 문제에 대한 4가지 해결책은 다음과 같습니다.
1. 테스트를 통해 두 번째로 좋은 모델을 찾아보세요
여러가지의 모델들을 비교해보고 더 나은 방안을 모색해보세요. 타임 디케이(time decay) 모델은 구매로 전환된 시점에 가까운 매체일수록 높은 기여도를 부여하기에 구매자 여정의 마지막에 전환을 유도한 채널에 과도한 가중치를 둡니다. 하지만, U형, W형 및 맞춤형 기여 모델은 측정한 퍼스트터치(고객와의 첫 번째 접점)에 충분한 중요도를 부여할 수 있습니다. 각각의 모델들을 서로 비교하고 짧은 기간(1~3개월) 동안 더 나은 수익률을 보이는 모델로 지출을 이동시켜 더 많은 전환을 달성하는지 확인하세요.
2. SEO를 위해 6개월 동안 예산의 증가를 테스트하세요.
어떤 일이 생기더라도 반드시 유예 기간을 두세요. 6개월은 적어도 한 가지 이상의 핵심 알고리즘 업데이트를 실행하고 더 많은 예산으로 수행한 작업을 기반으로 개선 효과를 얻을 수 있는지를 확인할 수 있는 좋은 기간입니다. 6개월이 지나도 성과가 나타나지 않는다면 적절한 인력이 없거나 SEO가 성장 채널이 아니기 때문이며, 그리고 이는 판매 주기가 긴 회사에서 비현실적인 것이 아닙니다.
3. 의사 결정 시 고객들이 보고한 어트리뷰션에 더 많은 가중치를 부여하세요.
결국 중요한 것은 기여 모델은 더 나은 의사 결정으로 이어져야 한다는 것인데요. 고객이 SEO를 통해 제품을 찾았다고 말하지만 어트리뷰션에 이를 반영하지 않았다면, 고객보다는 데이터에 문제가 있을 가능성이 높습니다. 고객들이 보고한 어트리뷰션은 수익을 정량화하고 예측하는 데 도움이 되지 않지만, 올바른 방향으로 가고 있는지 알 수 있습니다.
4. 어트리뷰션 윈도우가 제한되지 않는 Knotch 또는 Amplitude와 같은 고객 여정 추적 도구를 사용하세요.
오가닉 채널의 경우, ‘어트리뷰션 윈도우가 꼭 있어야 하는가’에 대해 의문을 가질 필요가 있습니다. 만약 고객이 전환하는 데 2년이 걸린다면, 그 고객의 터치포인트를 추적해보는 것은 어떨까요?
기여 모델의 한계점
이제 한 걸음 물러나서 위의 네 가지 솔루션이 필요한 이유를 이해해 볼텐데요. 긴 판매 주기의 경우 180일~360일이 소요되며, 이 기간 동안 잠재 고객은 웹사이트 및 브랜드에 대해 어떤 경우는 30개가 넘을 만큼 많은 접점을 갖게 됩니다. 하지만 구글 애널리틱스에서는 기간이 90일로 제한되어 있으며, 룩백 윈도우를 연장할 수 있는 방법이 없습니다.
CPA(전환당 비용)는 구글 애널리틱스에서 쉽게 확인할 수 있지만, 오가닉 트래픽 및 기타 오가닉 채널의 경우 직접 지출이 없기 때문에 0입니다. 하지만 입소문의 경우를 제외하면 실제로 무료인 채널은 없는데요. SEO에는 시간, 인력, 자산(콘텐츠, 링크 등)이 필요합니다. SEO에는 비용이 직접적으로 드러나지 않기 때문에 많은 리더들이 이를 기피합니다.
아래에서 보는 것처럼 잘 드러나는 CPA는 사용한 비용과 수익의 관계를 더 쉽고 명시적으로 보여줍니다.
기여도의 측정은 한 번 풀면 끝나는 수학 공식처럼 단순한 것이 아니기에 가설을 테스트하고 피드백 신호를 기반으로 반복하는 과정을 거쳐야 합니다. 하지만, SEO는 피드백 주기가 매우 길기 때문에 결과를 얻기까지 대부분의 사람들이 기다리는 것보다 더 많은 시간이 소요됩니다.
판매 주기가 긴 기업들은 마케팅 기여 모델의 4가지 카테고리를 비교해서 사용할 수 있습니다. 이 4가지는 멀티 터치(MTA), 리니어 터치(LTA), 데이터 기반(DDA), 그리고 어트리뷰션이 없는 모델입니다. 점점 더 많은 기업들이 기여도 측정을 포기하고 있습니다. 이는 당연한 결과인데요. 여러 디바이스, 오프라인과 온라인, 상호작용(노출 수와 클릭 수)에 걸친 터치 포인트를 측정하는 것은 거의 불가능에 가깝기 때문입니다. 그렇다면 왜 귀찮더라도 기여도 측정을 할까요? 리더의 좋은 판단에 따라 운영하는 것이 더 나을 수도 있지만, 이는 반드시 성공으로 이어지지 않기 때문입니다. 올바른 판단력이 없으면 편견이 반영된 결정을 내리기 때문에 데이터를 기반으로 했을 때 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
세 가지 옵션들 중에서, 대부분의 도구는 기본적으로 리니어 터치(LTA)를 사용합니다. 하지만, 솔직하게 말하자면, 대부분의 마케터들은 리니어 터치가 상당한 오해의 소지가 있다는 것을 잘 알고 있습니다.
DDA와 맞춤 기여 모델은 현재까지는 최고의 옵션이며, 구글은 마케터들에게 이를 적극적으로 권장하고 있지만, 이러한 움직임에 대해 모든 것이 다 좋은 것은 아닙니다.
구글의 DDA로의 전환이 긍정적이지 않은 이유
구글은 DDA을 대신해 ‘퍼스트 클릭, 선형, 타임 디케이(time dacay), 포지션 베이스드(position-based)’ 의 네 가지 기여 모델을 없애겠다고 발표했는데요.
Google의 광고 담당자인 지니 마빈의 트윗에 따르면, 규칙 기반 전환 액션을 사용하는 비율은 3% 미만에 불과합니다. 하지만 이번 변경으로 인해 판매 주기가 긴 기업의 경우 SEO 어트리뷰션이 더욱 어려워질 수 있습니다:
첫째, 제거할 모델 목록에 ‘라스트 클릭’이 없는 이유는 무엇일까요? LTA(리니어 터치 모델)는 유료 채널을 엄청나게 선호하며 SEO의 가치를 가장 낮게 평가합니다.
둘째, DDA는 좋은 결정을 많이 내리는 것 같고 데이터를 인간보다 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다. 하지만 우리는 우리가 이해할 수 없는 기여 모델들을 정말 신뢰해야 할까요?
셋째, 기여 모델의 장점 중 하나는 구글 ads와 같은 광고 플랫폼과 쉽게 통합된다는 점입니다. 하지만 구글 ads는 이미 사용자들이 키워드 입찰을 위해 ML 모델을 선택하도록 강제하고 있습니다. 기여 모델이 제공하는 인사이트가 적으면 중요한 투명성이 사라집니다. 마케터들은 자신들의 비용이 언제 낭비되는지 이해하지 못할 것입니다.
그렇기에 기여도 측정에 대해서 보다 투명한 방안이 필요한 시점입니다.
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