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디지털마케팅

고객 구매 여정 기반의 디지털마케팅 성과 분석 방안

2021.03.19박갑조
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디지털 마케터의 고충

미국의 디지털마케팅 에이전시인 Responsify社가 2021년 1월에 발표한 Top Digital Marketing Statistics 2021 보고서에 따르면 디지털 마케터의

– 89 %가 마케팅 성과를 측정하고 분석하는 능력 향상을 최우선으로 꼽았고,

– 70 %는 일관되거나 통합된 콘텐트 전략이 부족하다고 하였으며,

– 58 %만이 마케팅 목표를 성공적으로 달성했다고 말하였다.

– 또한 목표 달성을 위해 해결해야 할 주요 과제로는 제한된 내부 자원 (28 %), 전략 부족(28 %), 콘텐츠 부족 (3 %)을 들었다.

 

하지만 다음 통계를 보면 마케터의 고충은 계속 될 것으로 보인다.

– 인터넷 사용자의 70 %는 기존 광고가 아닌 콘텐트를 통해 제품을 알고 싶어한다.

– 소비자는 매일 5,000 개의 광고에 노출된다.

 

결국 제한된 자원 하에 급변하는 소비자의 구매 패턴과 시장 환경에 대응하기 위해서는 올바른 성과 측정 및 분석을 통해 마케팅 전략 및 실행 방안을 고도화 하는 것이 중요하다. 그러나 방대한 데이터가 쏟아져 나오는 오늘 날의 디지털 마케팅 환경에서 많은 마케터들이 성과 측정 및 분석에 어려움을 겪고 있다.

적절한 성과 분석 방법을 적용해 마케팅 데이터를 측정하고 해석하지 못하면

– 광고의 클릭 수와 클릭률만 신경 쓰다가 전환율이 높은 캠페인 채널을 놓칠 수 있고,

– 사이트 트래픽 위주의 단순한 KPI에 의해 늘어나는 고객 이탈을 보지 못하기도 하며,

– 체류 시간이나 페이지 뷰와 같이 활동량이 높은 사용자에만 집중하는 전략으로 인해 실제 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value)가 높은 고객이 저평가되는 경우도 발생할 수 있을 뿐 아니라,

– 구매 고객에만 집중하면서 잠재 고객을 등한시해 버리는 실수를 범하기도 한다.

 

 

구매 행동 모델 정의

디지털 캠페인의 성과를 분석하고 전략을 세우기 위해서는 소비자 구매 행동에 기반한 고객 구매 여정을 이해하고 구매 여정 상의 다양한 터치 포인트(캠페인 채널)가 최종 구매까지 어떤 기여를 했는지 평가해야 한다. 이를 위해 가장 먼저 해야할 일은 자사의 제품 및 서비스를 기준으로 구매 행동 모델을 정의하는 것이다.

소비자가 상품을 구매하는 과정을 단계별로 나타낸 것을 구매 행동 모델이라고 하며 다양한 모델이 존재하지만 가장 대표적인 네 가지는 다음과 같다.

고객 구매 행동은 구매 이전의 인지(Attention), 흥미(Interest), 욕망(Desire), 기억(Memory), 선택(Conviction)에서 여러 가지 복합 행동들이 다양한 매체에 걸쳐 발생함. AIDA-인지(Attention),흥미(Interest),욕망(Desire),구매(Action), AIDMA-인지(Attention),흥미(Interest),욕망(Desire),기억(Memory),구매(Action). AIDCA-인지(Attention),흥미(Interest),욕망(Desire),선택(Conviction), 구매(Action). AISAS- Attention(인지), Interest(흥미), 검색(Search), 구매(Action), 공유(Share)

 

과거에는 구매 여정의 각종 터치 포인트에 방문한 고객 중 구매로 전환된 비율이 얼마인지, 혹은 첫 방문 후 구매까지의 방문 횟수가 몇 번 인지가 주요 성과 모델이었지만 오늘 날의 고객 구매 행동은 구매 이전의 인지(Attention), 흥미(Interest), 욕망(Desire), 기억(Memory), 선택(Conviction)에서 여러 가지 복합 행동들이 다양한 매체에 걸쳐 발생하고 있다. 게다가 가장 최근에 등장한 AISAS 모델은 온라인에서의 구매 과정을 반영하면서 구매할 상품에 대한 ‘검색’과 구매 후기 등의 ‘공유’ 과정까지 포함한다.

고객의 구매 행동은 아래 [그림 2]와 같이 하나의 흐름으로만 이루어지지 않기 때문에 구매 행동 모델을 정의할 때는 고객의 행동 데이터를 면밀하게 분석해 자사에 적합한 모델을 정립해야 한다.

구매 행동 흐름 예시 50%의 고객은 첫방문에 구매를 하고 50%의 고객은 2번 방문 후 구매

 

 

캠페인 채널 분석

채널별 고객 구매 여정에 대한 특성 및 성과를 확인하고 분석에 기반한 캠페인 전략을 수립하는 것이 디지털 마케팅의 기본적인 성과 분석 모델로 대두되고 있다.

다음은 보편적인 구매 행동의 예시이다.

소비자 A는 블로그에서 홈트레이닝에 대한 글을 읽고 운동복을 구매해 보고자 한다.

 1.먼저 검색을 통해서 홈트레이닝에 필요한 운동복의 종류나 필요한 기능이 무엇인지 알아본다. 구매하고자 하는 운동복 종류와 필요한 소재 및 기능을 확인한 후, 추천이나 리뷰를 통해서 몇몇 브랜드를 골라내고 비교 사용기를 읽고 유튜브나 인스타그램에서 사용자들의 리뷰 영상 및 착용 사진 등을 찾아본다.

2. 구매할 운동복을 결정하고 운동복 이름을 검색하여 가격, 배송료, 배송일자 및 사은품 등을 비교하면서 구매처를 찾아보고 있는데 브랜드 공식 쇼핑몰의 런칭 이벤트 혜택에 대한 안내(검색 광고)가 있어 링크를 통해 브랜드 공식 쇼핑몰을 방문한다.

3. 운동복을 구매한 후에 추가 혜택을 받고자 쇼핑몰의 사용자 리뷰와 페이스북에 추천 사용기를 올린다. 또한 운동복을 입고 홈트레이닝 사진을 찍어서 인스타그램으로 친구들과 공유한다.

소비자 A의 구매행동 예시 운동복을 구매한 후에 추가 혜택을 받고자 쇼핑몰의 사용자 리뷰와 페이스북에 추천 사용기를 올린다. 또한 운동복을 입고 홈트레이닝 사진을 찍어서 인스타그램으로 친구들과 공유

 

“검색을 통해 브랜드 쇼핑몰 사이트에 방문하여 구매”의 구매 행동만을 본다면 구매(Action) 이전 마지막 단계였던 ‘유료 검색’을 구매에 직접적인 기여를 한 캠페인 채널로 간주할 수 있다. 하지만 고객이 제품을 선택(Conviction)하고 구매를 결심하기까지 기여한 요소는 블로그, 제품의 정보, 유튜브나 인스타그램에 공유된 제품 사용기, 검색 포탈에서 제공하는 최저가 정보 등 다양하다. 이러한 이유로 오늘 날 많은 기업들이 온라인 카탈로그를 지속적으로 개선하고 경쟁사 제품과의 항목별 비교표를 제공한다. 또한 SNS의 공식 채널에 사진, 동영상 등의 리뷰 콘텐츠를 꾸준히 노출해 고객의 행동을 추적 및 측정하고 있다.

요약하면 효과적인 캠페인 성과 분석 및 활용 방안은 고객이 구매에 이르는 여정(행동) 상의 다양한 터치 포인트(캠페인 채널) 중 어떤 채널이 전환에 어느 정도의 기여를 했는지 확인한 다음 이를 바탕으로 상품 특성 및 고객 유형에 따라 적절한 터치 포인트를 선정, 편성하는 것이라고 할 수 있다.

 

 

기여 분석 모델

고객의 구매 여정에서 채널별 기여도는 어떻게 확인하고 배분할 수 있을까? 기여 분석 모델이 그 해답이 될 수 있다. 기여 분석 모델은 고객이 구매 과정에서 접하는 채널의 기여도를 산정하는 방식을 뜻한다. 일반적으로 구글(Google)에서 제시한 아래 모델이 많이 회자된다.

기여분석모델로 마지막 상호 작용 모델은 고객이 구매 전환 이전에 마지막으로 상호작용한 채널이 전환 가치에 100% 기여 했다고 간주, 마지막 광고 클릭모델은 고객이 구매 또는 전환 이전에 클릭한 가장 최근의 광고가 전환 가치에 100% 기여 했다고 가정 첫번째 상호작용 모델은 고객이 상호 작용한 첫번째 전환 가치에 100% 기여했다고 간주 선형 모델은 전환 경로에서 발생한 모든 채널 상호 작용의 기여도가 동일하다고 가정. 시간가치 하락 모델은 기하급수적 가치 하락을 기반으로 하며 전환 직전에 터치 포인트가 가장 많이 기여했다고 가정.

 

기업마다 상품, 고객 및 채널의 속성이 천차만별이므로 실제로 기여 분석 모델을 적용하고자 할 때 [표 1]의 내용과 완벽하게 부합하지 않을 가능성이 높다. 기존의 캠페인 채널 외에 다양한 플랫폼, 도구들이 새로 생겨나면서 디지털 마케팅 환경이 더욱 발전하고 있고 이에 따라 기여 분석 모델도 개량되고는 있으나 복잡 다양한 고객의 구매 행동 및 마케팅 성과를 100% 정확하게 추적, 해석하지는 못하기 때문이다.

그럼에도 불구하고 온라인 중심의 비즈니스를 추구하는 기업이라면 시장, 상품 및 고객의 특성, 마케팅 전략에 따라 자사만의 기여 분석 모델을 정립할 필요가 있다. 이는 매우 광범위한 지식과 노력이 수반되는 작업이기 때문에 디지털 마케팅 전문가의 도움을 받는 것이 좋다.

기여 분석 모델을 포함한 다양한 디지털 마케팅 성과 분석 도구를 잘 활용하여 더 높은 수준의 캠페인 목표에 도전하고 의미 있는 성과를 창출하길 바란다.

 

# References

- https://www.responsify.com/digital-marketing-statistics
- https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/components/marketing-channels/analyze-mc.html?lang=ko#%EA%B8%B0%EB%B3%B8-%EB%B6%84%EC%84%9D
- https://support.google.com/analytics/answer/1665189?hl=ko

박갑조 이사

박갑조 이사

에스코어㈜ 컨설팅사업부 마케팅전략팀

글로벌 컨설팅 업계 내 디지털 마케팅 분석 및 마케팅 운영 최적화 등 마케팅 분야의 전문성을 바탕으로 다양한 업종의 Digital transformation 프로젝트를 수행하고 있습니다.