마케팅을 하게 되면 성과 측정에 대한 의문이 들기 시작하는 순간이 있다.

매체별 성과가 중복되면서 정확한 기여도를 분리해야 할 필요성이 생기는 순간이다.

예를 들어, 한 고객이 검색 광고를 통해 제품을 인지하고, 소셜 미디어 광고를 통해 브랜드를 다시 접한 뒤, 최종적으로 리타겟팅 광고를 통해 구매를 완료했다면, 각 매체가 이 구매에 얼마나 기여했는지를 분석하는 것은 매우 중요하다.

바로 이때, PA(People-based Attribution)와 MMP(Mobile Measurement Partner)의 개념이 등장한다.

PA(People-based Attribution)

PA는 특정 사용자 기반으로 광고 성과를 측정하고 분석하는 방식이다.

이는 쿠키 기반의 전통적인 방식과 달리, 개별 사용자를 중심으로 데이터가 수집되며, 주로 로그인 데이터를 활용한다.

이를 통해 같은 사용자가 여러 디바이스와 플랫폼에서 동일한 행동을 했는지 연결할 수 있다.

예를 들어, A라는 사용자가 모바일에서 광고를 클릭하고, 데스크톱에서 웹사이트를 방문한 후, 다시 모바일 앱에서 최종 구매를 완료했다면, PA는 이를 하나의 사용자 여정으로 분석한다. 이러한 방식은 더 정확한 고객 여정 분석과 매체별 기여도 평가를 가능하게 한다.

특히, 퍼포먼스 마케팅에서 중요한 KPI인 ROAS(Return on Ad Spend)와 CPA(Cost per Acquisition)를 최적화하기 위해 PA는 매우 유용하다.

PA의 주요 장점은 다음과 같다:

l  디바이스 및 플랫폼 간의 연결된 사용자 데이터를 기반으로 보다 정확한 기여도 분석 가능

l  멀티터치 어트리뷰션(Multi-touch Attribution) 모델에 활용되어 첫 클릭, 마지막 클릭 외에 다양한 터치포인트의 기여도를 평가 가능

l  광고 효율성을 높이기 위한 정교한 리타겟팅 및 개인화 캠페인 설계 가능

하지만, PA는 사용자 로그인 데이터에 의존하기 때문에 데이터 수집 및 연결의 정확성이 사용자의 동의와 참여 여부에 따라 달라질 수 있다.

MMP(Mobile Measurement Partner)

MMP는 모바일 앱에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석하여 광고 성과를 측정하는 솔루션을 제공하는 파트너를 의미한다.

주로 모바일 환경에 최적화된 광고 성과 측정을 지원하며, 앱 설치, 인앱 이벤트, 리타겟팅 캠페인 등을 추적하는 데 사용된다.

대표적인 MMP 서비스 제공 업체로는 AppsFlyer, Adjust, Branch, Kochava 등이 있다.

MMP는 모바일 광고의 성과를 보다 명확히 분석하기 위해 다양한 기능을 제공한다:

l  유입 경로 분석: 사용자가 어떤 광고 캠페인을 통해 앱을 설치했는지 확인

l  인앱 행동 추적: 앱 설치 후 특정 이벤트(예: 결제, 회원가입, 콘텐츠 소비 등)가 발생했는지 분석

l  멀티터치 어트리뷰션: 앱 설치 및 이벤트에 기여한 모든 매체를 분석하여 각 매체의 기여도를 측정

l  부정 트래픽 감지: 광고 사기로 인해 발생한 클릭 또는 설치를 탐지하여 마케팅 예산의 낭비를 방지

MMP의 주요 강점은 다음과 같다:

l  모바일 환경에서의 사용자 여정을 세부적으로 분석하여 데이터 기반 의사결정을 지원

l  여러 광고 매체와의 통합 및 데이터를 한 곳에서 관리 가능

l  광고 사기(Fraud Detection) 방지 및 예산 최적화

그러나 MMP를 활용하기 위해서는 통합 설정 및 데이터 관리가 필요하며, 추가적인 비용이 발생할 수 있다.

또한, 각 매체와의 연동 수준에 따라 데이터의 세부적인 분석이 제한될 수도 있다.

PA와 MMP의 관계

PA와 MMP는 성과 측정을 위한 보완적인 역할을 한다.

PA는 전체 사용자 여정을 중심으로 모든 플랫폼과 디바이스에서 데이터를 연결하여 분석한다면, MMP는 모바일 앱 내에서의 행동과 광고 성과를 세부적으로 측정한다. 두 가지 모두 현대 마케팅에서 중요한 도구이며, 정확한 성과 측정과 최적화를 위해 함께 활용될 수 있다.

결론적으로, 마케팅에서 성과를 측정하고 최적화하는 것은 단순히 데이터를 보는 것을 넘어, 데이터를 어떻게 활용하느냐의 문제다.

PA와 MMP는 각각의 강점을 바탕으로 데이터를 보다 정교하게 분석할 수 있는 기반을 제공하며, 이를 통해 마케터는 더욱 효율적인 전략을 수립할 수 있다.

-        다음 편에서 계속 -