기여도 모델링

비즈니스를 위한 마케팅 애널리틱스

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

기여도 모델링이란?

 

"구매 경로" 제목의 이미지: 경로 1과 경로 2가 달러 아이콘으로 끝남

 

기여도 모델링: 의사결정 이전의 마케팅 활동에 얼마나 크레딧을 줄지 결정

  • 분석가는 자사 마케팅 프로그램에 맞는 기여도 방법을 선택함

  • 기여도는 최적화, ROI 모델링, 마케팅 투자에 영향

비즈니스를 위한 마케팅 애널리틱스

라스트 터치 기여도

라스트 터치 기여도(LTA): 마지막 채널/전술/캠페인에 크레딧 100% 부여

  • 이해와 트렌드 설명이 매우 쉬움
  • 직접효과 채널이 자연스럽게 가장 큰 크레딧을 받음
  • 간접 채널은 구매 과정의 마지막이 드물어 낮은 크레딧을 받음

검색→이메일→검색 경로에 100% 후 전환 아이콘

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멀티 터치 기여도

멀티 터치 기여도(MTA): 구매에 기여한 여러 마케팅 활동에 크레딧 분배

  • 멀티 터치는 직접/간접 효과 모두 반영 가능
  • 다만 어떤 채널이 트렌드를 주도하는지 식별이 어려워짐

30%, 10%, 10%, 50% 크레딧 후 달러 아이콘 경로

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휴리스틱과 알고리즘 MTA

MTA는 규칙 기반(휴리스틱) 또는 통계 모델 기반(알고리즘)일 수 있으며 합계는 100%가 됨

  • 휴리스틱 예: 선형은 모든 채널에 균등 분배

3방향 균등 분할 아이콘

  • 알고리즘 예: 회귀 모델링으로 KPI와의 관계 강도에 따라 채널 영향도를 순위화

정규분포 아이콘

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시간가중 기여도

시간가중 기여도(Time decay): 최신 접점일수록 더 많은 크레딧을 주는 규칙 기반 MTA

 

시간가중 기여도 그래프: 크레딧이 10%→20%→30%→40%로 증가

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기여도 모델 선택

"모든 기여도 모델은 완벽하지 않다."

  • 정답 모델은 없으며, 각 모델의 트레이드오프를 평가해야 함
  • 정밀도, 해석 용이성, 고객 행동, 채널 믹스, 데이터 가용성을 고려
  • 프라이버시 법 영향: 고객 식별이 어려울 때 알고리즘 방식이 보완 가능

마지막 클릭, 시간가중, 선형, 알고리즘 MTA 아이콘

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연습해 봅시다!

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