[CRM] 디지털 멀티 채널 마케팅 분석 방법 3가지

최근에는 이메일, 전화, 앱, 웹, 문자 등 다양한 채널로 마케팅을 시행한다. 단순 한가지 방법으로만 마케팅을 하지 않더라고 다양한 채널을 엮어서 마케팅을 진행하는 멀티 채널 마케팅, 또는 크로스 채널 마케팅도 진행하고 있다. 

오늘은 그 중에서 디지털 마케팅에 대해 이야기를 해볼까 한다. 

 

디지털 마케팅의 매력은 영업점이나 전화 마케팅 같이 애매한 답변보다 정확한 측정과 분석이 가능하다. 그리고 시간에 따라 나타나는 결과를 확인할 수 있기 떄문에 보는 재미가 있다는 생각도 든다.

 

오늘은 한 블로그 글을 참고하여, 디지털 마케팅의 멀티 채널에 대한 분석 방법에 대해 글을 적어보려 한다. 구글 어널리스트 솔루션 안에 있는 기능으로 추정된다.

 

1. 기여도 분석(Attribution Analysis)

기여도 분석이란, 멀티채널 마케팅 안에서 다양한 경로를 통해 들어온 고객의 방문마다의 전환 가중치를 다각도로 부여하여 각 마케팅 채널의 이겨 호과를 파악하는 방법이다. 

 

기여도 분석의 개념이 나오기 전에는 마지막 클릭 채널이 모든 성과를 가져갔지만, 최근에는 마지막 클링 이외에도 첫 유입, 직접 방문이 아닌 Non Direct Click, 모든 방문에 동일한 가중치를 주는 모델, 시간의 흐름에 따른 가중치를 두는 모델 등이 나왔었다.

 

쉽게 기여도 방법을 본다면, 한 고객이 SNS를 통해 상품을 보고, 네이버 광고를 통해 보다가, 결국 이메일을 통해 구매를 한다면 이전 마케팅 분석에서는 이메일에만 가중치가 부여되 모든 성과를 가져갔다면, 현재는 SNS에서 해당 상품을 몇번 보았는지, 광고를 통해 몇번 보았는 지 등으로 구매를 하기까지 모든 과정에 있는 채널의 기여도를 알 수 있는 것이다. 

 

이러한 기여도 분석을 통해서 구매 전환률이 높지 않은 광고채널(배너, SNS)의 고객 인지효과나 마케팅 효과가 어느정도 있는지 분석할 수 있어 각 채널 별 마케팅 전략을 수립할 수 있고, 효과적인 미디어 믹스를 구성하는데 도움을 받을 수 있다.

출처 : 분석마케팅 블로그

 

2. 코호트 분석(Cohort Analysis)

코호트 분석 방법은 데이터 안에서 몇가지의 유사항 행동 패턴을 일으키는 고객들을 그룹으로 묶어 시간별로 분석하는 방법이다. 사용자들의 각각의 특성에 따른 집단으로 우선 분류한 다음, 그 해당 집단의 성과를 독립적으로 측정하는 방법이다.  웹 분석에서는 흔히 쓰이는 '신규방문' vs '재방문' 분석 등이 일종의 코호트 분석이라고 할 수 있다. 

 

Tip : Kiss Matric의 Cohort 분석 : 특정 이벤트를 연속적으로 수행한 행동 패턴을 그룹화해서 코호트 분석을 진행하는 것이다. 두가지의 이벤트로 첫번째로 선택한 이벤트 수행한 사람들 중 기간 내에 두번째 이벤트를 수행한 사람들의 데이터를 보여준다.

출처 : 분석마케팅 블로그

 

3. 유저 행동 패턴 분석

유저 행동 패턴 분석이란, 구매전환이 일어난 유저 또는 장바구니에 물건을 담거나 구독 신청서를 작성하는 등 특정 이벤트를 달성한 특정 유저의 행동 패턴에 대해 더 자세히 분석하는 방법이다. 이를 통해 기업이 원하는 마케팅 목표를 달성하기까지, 특정 유저가 어떤 과정을 거치는지 알게 되고 개선하거나 좀 더 빠르게 다가갈 수 있는 방법을 찾아보기도 한다. 

 

또한 유저 행동 패턴 분석 방법론 중 하나로 상품 추천의 협력 필터 알고리즘(collaborative filtering) 모델을 활용하여 고객에게 구매 가능성이 높은 물건을 추천해주는 서비스를 제공하기도 한다.

 

 

4. 결론

많은 디지털 마케팅 분석 방법 중에서 3가지 정도만 이야기 해보았는데, 이 외에도 많은 방법을 분석가들이 사용하고 있을 것이라 생각한다. 특히나 크로스 디바이스 분석 방법은 기록하지 못했는데, 아직 내가 명확히 이해가 잘 안가서...ㅎ

차근차근 마케터가 분석하는 방법도, 성과 분석 지표는 어떻게 되는지도 찾아보고 적어볼 예정이다.

 

https://brunch.co.kr/@mindbook/7

디지털 마케팅을 위한 4가지 분석팁

https://analyticsmarketing.co.kr/digital-analytics/google-analytics/1680/

[Google Analytics] 기여 모델, 성과를 어떻게 배분할 것인가? - 분석마케팅