이커머스 마케팅 기여도 분석, 어떻게 해야할까? (클릭)
전체 내용은 원문에서 보실 수 있습니다.
왜 고객들은 결국 우리 쇼핑몰에서 구매했을까요?
이를 모든 Case 정확하게 이해할 수는 없지만
그들이 본 마케팅 캠페인이 무엇이고, 어떤 채널을
통했는지를 살펴보면 단편적으로나마 이해할 수 있습니다.
마케팅 플랫폼별 기여도를 설정해야 하는 이유는?
여러분의 가게가 번화가의 가운데에 있고 여러분은
그 가게의 카운터에 앉아있다고 상상해보세요.
여러분은 모든 고객이 들어올 때 그들을 볼 수 있습니다.
그럼에도 그들이 어디서 왔을지는 정확히 알 수 없는데요.
이를 파악하기 위해서는 거리로 나가서 고객들이
어디에서부터 왔는지 파악해야 합니다.
이와 같은 것, 즉 고객이 구매하기 전에 어디에서
왔는지를 아는 것은 이커머스에 정말 중요합니다.
성공적인 마케팅 채널을 알기 위해서 말이죠.
Google Analytics와 같은 플랫폼을 통해 추적하는 것이
가장 중요하지만, 너무 많이 의존하기만 해서는 안 됩니다.
마케팅 속성 모델을 사용하면 다양한 마케팅 채널의
성과를 효율적으로 평가할 수 있습니다.
여러 소스의 데이터와 다양한 채널의 효율성을 비교하는 데
기준이 될 기여도 모델은 꼭 존재해야 합니다.
그러나 이렇게 정확히 파악하더라도, 일률적인
마케팅 플랫폼별 기여 비율의 정답은 존재하지 않습니다.
기여도를 추적하면 구매로 이어지는 마케팅 채널에
가치를 부여할 수는 없으나, 여러 채널을 통해 마케팅할 때
어떤 광고가 다른 것보다 더 큰 영향을 미쳤는지 판단하기가
정말 어렵기 마련입니다.
이를테면 한 고객이 3월 1일에 Facebook 광고를 통해 사이트를
처음 방문한 후 PPC 광고를 통해 3월 4일에 다시 방문했습니다.
3월 10일에 귀하의 URL을 브라우저에 직접 입력했지만
구매하지는 않았습니다. 3월 15일, 그들은 내 쇼핑몰을
직접 방문하여 마침내 구매했습니다.
이처럼 광고로 유입되더라도 꼭 광고 페이지에서
구매하는 것은 아니기 마련이죠.
일반적인 마케팅 기여 모델은 어떨까요?
위의 시나리오와 같은 상황이 있는 경우에는
귀속 모델을 사용해 데이터를 분석할 수 있습니다.
첫 번째 클릭, 마지막 클릭, 시간 소멸 및 선형 속성 등을
고려해서 파악할 수 있습니다.
첫 번째 클릭 및 마지막 클릭 기여도는
가장 간단한 기여도 모델로
고객이 처음으로 상호 작용한 채널만 파악하더라도
결국 그 채널이 내 브랜드 인지도를 높이게 도왔기에
내 가게를 알리는 데 도움이 되는 플랫폼이라고 분석하고
시각화 할 수 있습니다.
고객이 구매하기 전에 마지막으로 상호 작용한 채널
또한 직접적인 구매를 이끌어냈기에, 고객의 구매를
이해하는 데 도움이 됩니다.
채널별 기여 비율을 분석하기 위한 방법 등
자세한 설명은 원문에서 보실 수 있습니다.
갱슴도치님 외 2명이 좋아합니다.
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