미디어 믹스 모델링(MMM)이란?

미디어 믹스 모델링(MMM)은 광고 성과 분석 기법의 하나로,

모든 마케팅 활동이 같은 결과를 도출하는 것은 아니라는 원칙에 기반하여

단일 채널의 ROAS만을 보고 예산을 배분하는 기존 방식과 달리,
MMM은 광고 외 요인(시즌, 프로모션, 경기 상황 등)까지 고려하여
정말로 어떤 채널이 실질적 성과를 견인했는지를 ‘모델링’하는 기법입니다.

기본적으로 MMM은 회귀분석을 기반으로 하며,
광고 캠페인에서 발생한  투입(매체별 광고비 등)과 결과(매출, 전환 수 등)를 수식으로 연결해
다변량 요소 간의 상관관계를 통계적으로 도출합니다.

왜 MMM이 필요할까?

디지털 마케팅의 성과 측정은 오랫동안 “클릭 기반의 추적”에 의존해왔습니다.

하지만 최근 들어

• -애플의 ATT(App Tracking Transparency) 정책

• -서드파티 쿠키의 단계적 폐지

• -채널 간 사용자 행동 경로의 복잡화
  이러한 요인들로 인해 라스트 클릭 기반의 성과 측정이 점점 왜곡되고 있습니다.

  
  예를 들어 브랜드 인지에 기여한 유튜브 광고는 전환에 직접 연결되지 않아 성과가 낮게 잡히고,

  네이버 쇼핑은 유입 후 마지막 클릭만 담당했는데 높은ROAS 채널로 인식되는 경우도 많기 때문이죠.

  이런 왜곡된 판단을 바로잡기 위해, MMM은 "전체 광고 생태계의 인과관계"를 보는 방식으로 진화 중입니다.

  
  

  
  MMM의 실행 방식

  

  MMM은 다음과 같은 순서로 실행됩니다.

  
  1) 데이터 수집:

• 채널별 광고비

• 노출 수/클릭 수

• 매출, 전환 수

• 외부 요인: 계절성, 가격 프로모션, 경쟁사 이벤트 등

  
  2) 회귀 모델 설계:

• 광고비와 매출의 관계를 수식화

• 채널 간 중복효과, 감산효과, 지연 효과 반영

• 예: TV광고는 방송 2일 후부터 전환에 영향을 준다는 가정 적용

  
  3) 결과 도출 및 시각화:

• 채널별 성과 기여도 % 추출

• 예산 변경 시 매출 변화 시뮬레이션

  
  ex)

  한 브랜드가 3개월간 유튜브, 인스타그램, 네이버SA, 네이버 브랜드검색에 예산을 집행한 후 MMM 분석 결과,

  
  

• 네이버SA의 직접 전환은 높았지만 브랜드검색이 전환 전 터치포인트로서 핵심 기여

• 인스타그램 광고는 매출 연결은 낮았지만, 유튜브 조회 증가를 유도해 시너지 작용
  → 이 결과로 인스타그램 예산을 줄이는 대신 브랜드검색에 재분배해 ROAS 개선

MMM의 활용 

MMM은 단순히 과거 성과를 진단하는 툴이 아닙니다.
어디에 얼마를 써야 가장 성과가 나는 지를 예측하고 설계해야합니다.

• 
  

  예산 시뮬레이션 기반 배분 전략 수립

  → 예산 20% 증액 시 매출이 얼마나 증가할지를 미리 모델링

  
  

  신규 채널 테스트 전, 기존 채널 한계치 진단

• → 감산효과가 포화된 채널은 확장보다 리마케팅으로 회전

  
  

   브랜드 캠페인과 전환 캠페인 간 역할 분리 및 시너지 설계

• → 인지도 채널의 ROI가 낮더라도, 전환 채널 강화 효과로 분석 가능

  
  

  
  AI와 MMM의 결합

  

  MMM은 기존엔 대형 브랜드나 컨설팅사 중심의 분석 툴이었지만,

  이제는 메타, 구글, SaaS 분석툴에서 자동화된 MMM 툴을 점점 내놓고 있습니다.

  
  

  또한, AI 기반의 베이지안 회귀, 시계열 분석, 예산 최적화 알고리즘이 접목되면서

  중소 브랜드도 MMM을 활용할 수 있는 환경이 만들어지고 있습니다.

  
  

  앞으로 마케터는 “잘 집행하는 사람"에서

  “성과의 구조를 해석하고 예산의 방향을 제시하는 사람”으로 진화해야 합니다.

  
  

  MMM은 그 도구 중 하나이자,

  가장 정교하게 광고 효율을 디자인할 수 있는 분석 전략이라고 할 수 있습니다.