예산(또는 뇌)를 깨뜨리지 않고 첫 마케팅 어트리뷰션 모델 구축

Source: Dev.to

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재미있는 사실

**73%**의 마케터는 어트리뷰션에 어려움을 겪는다고 말합니다. 나머지 **27%**는 거짓말을 하고 있거나 표면적인 허영 지표를 넘어서 데이터를 실제로 살펴본 적이 없습니다.

저는 지난 몇 년간 기업들이 어떤 마케팅 활동이 실제로 매출을 창출하고, 어떤 활동이 단지 예쁜 보고서만 만드는지 파악하도록 도와왔습니다. 스포일러 알림: 우리가 생각하는 효과와 실제로 지표를 움직이는 것 사이에는 종종 큰 차이가 있습니다.

좋은 소식: 실제로 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 어트리뷰션 모델을 만들기 위해 수백만 달러 예산이나 통계학 박사 학위가 필요하지 않습니다. 올바른 접근 방식과 약간의 인내만 있으면 됩니다.

대부분의 어트리뷰션 시도가 실패하는 이유 (그리고 생각과는 다르게)

제가 보는 가장 큰 실수? 기업들은 첫날부터 모든 것을 추적하려고 합니다. 그들은 각 트윗, 각 이메일, 각 광고 노출의 정확한 영향을 알고 싶어 합니다. 마치 저녁을 요리하면서 각 재료의 영양 가치를 측정하려는 것과 같습니다—고귀한 목표이지만 전혀 실현 불가능한 실행입니다.

간단하게 시작하세요. 정말 간단하게.
대부분의 기업은 몇 가지 핵심 접점에만 집중함으로써 어트리뷰션에서 **80 %**의 가치를 얻을 수 있습니다. 47개의 서로 다른 채널을 추적하는 완벽한 모델이라도 구축에 6개월이 걸리고 데이터 과학자의 해석이 필요하다면 무가치합니다.

기초: 실제로 추적해야 할 것

수익을 창출하는 트래픽 소스

트래픽을 유도하는 소스가 아니라, 수익을 창출하는 소스가 중요합니다. 차이가 있습니다. “10가지 마케팅 트렌드”라는 블로그 글이 50,000 조회수를 얻더라도 전환율이 0.1 %라면 수익을 이끄는 요소가 아닙니다.

중요한 전환 이벤트

• 이메일 가입 – 괜찮음
• 데모 요청 – 더 좋음
• 실제 구매 – 최고

수익과 연관된 이벤트를 선택하고, 퍼널을 멋져 보이게 하는 이벤트는 제외하세요.

합리적인 시간 창

• B2B 영업 사이클은 24 시간이 아닙니다.
• B2C 충동 구매는 90 일이 아닙니다.

산업 기본값이 아니라 실제 고객 행동에 맞는 어트리뷰션 윈도우를 사용하세요.

저는 한 SaaS 회사와 일했는데, 그들은 1 일 어트리뷰션 윈도우를 사용해 모든 것을 마지막 클릭 Google Ads에 귀속시켰습니다. 실제 영업 사이클은 6‑8 주였죠. 그래서 어트리뷰션이 쓸모 없었던 겁니다.

Step 1: 데이터 수집 설정 (지루하지만 중요한 부분)

Google Analytics 4

네, Universal Analytics와는 다릅니다. 아니요, 영원히 무시할 수는 없습니다.

실제로 작동하는 UTM 파라미터

Source   – 트래픽이 어디서 왔는지 (google, facebook, newsletter)
Medium   – 어떻게 도착했는지 (cpc, social, email)
Campaign – 어떤 구체적인 노력인지 (q4_sale, webinar_promo)
Content  – 어떤 버전인지 (video_ad, carousel_ad)
Term     – 유료 검색 키워드

핵심은 일관성입니다. 명명 규칙을 정하고 그대로 지키세요. “Facebook”, “facebook”, “fb”는 데이터에서 서로 다른 세 소스입니다.

GA4의 맞춤 이벤트

gtag('event', 'demo_request', {
  'event_category': 'conversion',
  'event_label':    'pricing_page',
  'value':          1
});

데모 요청, 체험판 가입, 구매 의도를 실제로 나타내는 콘텐츠 다운로드를 추적하세요. 참여 지표를 최적화하려는 경우가 아니라면 “페이지 체류 시간” 이벤트는 건너뛰세요.

Google Tag Manager 설정

아직 GTM을 사용하고 있지 않다면 지금 시작하세요. 나중에 개발자 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

1. 주요 전환 이벤트에 대한 트리거를 생성합니다.
2. Google Ads 전환 추적을 설정합니다.
3. UTM 파라미터가 올바르게 전달되는지 확인합니다.

단계 2: 귀하의 어트리뷰션 모델 선택 (힌트: 간단하게 시작하기)

GA4는 기본적으로 여러 어트리뷰션 모델을 제공합니다. 각 모델을 언제 사용해야 하는지 아래를 참고하세요:

선형 어트리뷰션부터 시작하세요. 완벽하지는 않지만 실제 고객 여정이 어떻게 되는지 파악하는 동안 합리적인 중간 지점입니다.

Source: …

Step 3: Build Your First Model in Google Sheets

네, Google Sheets입니다. 비싼 어트리뷰션 소프트웨어에 투자하기 전에 이미 가지고 있는 도구로 개념을 검증해 보세요.

Export Your GA4 Data

1. Reports > Advertising > Attribution > Conversion Paths 로 이동합니다.
2. 지난 90 일 동안의 주요 전환 이벤트 데이터를 내보냅니다. 전환으로 이어진 터치포인트 시퀀스 목록을 받게 됩니다.

Create Your Attribution Logic

Linear attribution formula (per conversion):

=Revenue_Value / COUNT(Touchpoints)

각 전환에 대해, 여정에 포함된 터치포인트 수로 매출을 나눕니다. 각 터치포인트가 동일한 크레딧을 받게 됩니다.

Build Your Channel Performance View

채널별로 어트리뷰션된 매출을 합산합니다. 예시:

• Google Ads: $X 어트리뷰션 매출
• Facebook Ads: $Y 어트리뷰션 매출
• Email Marketing: $Z 어트리뷰션 매출
• Organic Search: $A 어트리뷰션 매출

이를 마지막 클릭 어트리뷰션 수치와 비교해 보세요. 차이가 놀라울 것입니다.

단계 4: 오프라인 데이터 추가 (모든 것이 온라인에서만 일어나는 것은 아니기 때문에)

여기서 가이드를 계속하세요… (CRM에서 가져온 수익을 가져오고, 오프라인 전환을 온라인 접점과 매칭하며, 그에 따라 어트리뷰션 가중치를 조정하는 등 오프라인 데이터 통합 단계를 삽입하세요.)

모든 것이 온라인에서 일어납니다

대부분의 어트리뷰션 모델이 무너지는 지점입니다. 누군가가 당신의 페이스북 광고를 보고, 구글에서 검색하고, 영업팀에 전화를 걸고, 3주 뒤에 구매합니다. 순수 디지털 어트리뷰션만으로는 이야기가 절반만 잡히게 됩니다.

전화 통화 추적

CallTrackingMetrics 또는 CallRail을 사용해 캠페인별로 고유 전화번호를 할당하세요. 구글 광고에서 나온 번호로 전화를 걸면 해당 리드를 원래 접점과 연결할 수 있습니다.

CRM 연동

리드를 디지털 여정과 연결합니다. 대부분의 CRM은 양식 제출이나 API 연동을 통해 UTM 파라미터를 받아들일 수 있습니다.

• HubSpot, Salesforce, Pipedrive 모두 원본 소스 데이터를 추적하는 방법을 제공하고 있습니다. 활용하세요.

영업팀 입력

영업팀에게 “어디서 우리를 알게 되었나요?”라고 물어보도록 교육하세요. 과학적이지는 않지만, 디지털 추적이 놓치는 어트리뷰션 공백을 메워 줍니다.

저는 한 고객이 최고의 리드 30 %가 콘텐츠 마케팅으로 시작된 소개를 통해 온 것을 발견했습니다. 그들의 어트리뷰션 모델은 콘텐츠만을 크레딧했으며, 소개 요소는 전혀 반영하지 않았습니다.

Step 5: 모델 테스트 및 검증

귀하의 어트리뷰션 모델은 가설일 뿐, 절대적인 진리가 아닙니다. 테스트해 보세요.

알려진 결과와 비교

변수를 제어할 수 있는 캠페인을 실행하세요—예를 들어 기존 리스트에 이메일을 보내는 경우. 누가 언제 메시지를 보고 전환했는지 정확히 알 수 있습니다.

• 귀하의 어트리뷰션 모델이 이메일에 적절한 크레딧을 부여하고 있나요? 그렇지 않다면 로직을 조정하세요.

어트리뷰션 윈도우 A/B 테스트

30일, 60일, 90일 어트리뷰션 윈도우를 시도해 보세요. 실제 영업 사이클에 가장 잘 맞는 기간을 확인하세요.

수익과 교차 검증

귀하의 어트리뷰션된 수익은 실제 수익과 대략 일치해야 합니다. 모델이 Google Ads가 $100 K를 유도했다고 하는데 전체 수익이 $80 K라면 문제가 있습니다.

Common Pitfalls (And How to Avoid Them)

Over‑Attribution

같은 수익을 여러 번 계산하지 마세요. 누군가가 두 번 전환한다면, 그들의 여정을 중복 계산하지 않도록 하세요.

Under‑Attribution

직접 트래픽이 항상 직접적인 것은 아닙니다. 누군가가 광고를 보고 브랜드를 기억한 뒤 나중에 URL을 직접 입력할 수 있습니다. 브랜드 캠페인에는 조회‑후 귀속(view‑through attribution)을 고려하세요.

Ignoring Incrementality

귀속은 상관관계는 알려주지만 인과관계는 알려주지 않습니다. 누군가가 구매 전에 광고를 클릭했다고 해서 그 광고가 구매를 일으켰다는 의미는 아닙니다.

• 채널을 차단하고 전체 전환에 미치는 영향을 측정함으로써 증분 테스트를 수행하세요.

Analysis Paralysis

귀속 모델이 완벽할 필요는 없습니다. 현재 의사결정 과정보다 더 나아야 합니다.

• 현재 마지막 클릭 데이터를 기반으로 최적화하고 있다면, 어떤 멀티터치 모델이라도 예산 배분을 개선할 것입니다.

Free Tools to Get Started

• Google Analytics 4 – 당연히. 이제 어트리뷰션 보고서가 실제로 유용합니다, Universal Analytics와 달리.
• Google Sheets + Analytics Add‑on – GA4 데이터를 직접 Sheets에 가져와 맞춤 어트리뷰션 분석을 할 수 있습니다.
• Facebook Attribution – Facebook, Instagram 및 기타 채널 간의 크로스‑플랫폼 여정을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• HubSpot (Free Tier) – 리드 소스와 전환 경로에 대한 기본 어트리뷰션 보고서를 제공합니다.
• Hotjar – 어트리뷰션 자체는 아니지만, 어트리뷰션 데이터가 놓치는 사용자 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다.

실행 가능한 단계: 어트리뷰션 데이터 활용 방법

모델을 구축하는 것은 쉬운 일입니다. 이를 활용해 더 나은 결정을 내리는 것이 대부분의 사람들이 막히는 부분입니다.

예산 재배분

어트리뷰션 모델이 콘텐츠 마케팅이 전환의 40 %를 차지하지만 예산의 10 %만 차지한다는 결과를 보여준다면, 이는 해결해야 할 문제입니다.

캠페인 최적화

개별 캠페인을 따로 최적화하는 것을 멈추세요. Google Ads와 이메일 마케팅이 함께 작동할 때 더 좋은 결과를 낸다면, 두 캠페인을 함께 계획하십시오.

크리에이티브 테스트

여정의 다양한 단계에서 효과적인 크리에이티브를 테스트하세요. 인지도 단계의 콘텐츠는 전환 단계의 콘텐츠와 달라야 합니다.

영업 지원

어트리뷰션 인사이트를 영업 팀과 공유하세요. 웨비나에 참여한 잠재고객이 전환율이 3배 높다면, 영업 팀은 해당 리드를 우선순위에 두어야 합니다.

무료 도구를 넘어 업그레이드해야 할 시점

Your Google Sheets model will eventually break. Here’s when to invest in real attribution software:

• 10개 + 마케팅 채널 추적
• 복잡한 B2B 영업 사이클 (6 + 개월)
• 실시간 어트리뷰션 데이터 필요
• 월 광고비 $50 K + 지출
• 현재 모델을 유지하는 데 주당 2 시간 + 소요

고려할 도구: Triple Whale, Northbeam, Attribution.

현실 점검

귀속에 대해 말하자면, 이것이 모든 마케팅 문제를 해결해 주지는 않습니다. ROAS를 마법처럼 300 % 올려 주지도 않으며, 좋은 판단과 전략적 사고의 필요성을 없애 주지도 않습니다.

하지만 귀속이 해줄 수 있는 일은 의사결정을 위한 더 나은 데이터를 제공한다는 것입니다. 어떤 채널이 효과적인지 추측하는 대신 증거를 갖게 되고, 허영 지표에 최적화하는 대신 매출 영향에 집중하게 됩니다.

그만한 가치가 있습니다.

1. 위에서 설명한 간단한 모델부터 시작하세요.
2. 한 달 동안 사용해 보세요.
3. 어떤 질문에 답을 주고, 어떤 질문에 답을 주지 못하는지 파악하세요.
4. 반복해서 개선하세요.

완벽한 귀속 모델은 존재하지 않지만, 실제로 사용되는 “충분히 좋은” 모델이 디지털 먼지만 모으는 스프레드시트 속 완벽한 모델보다 낫습니다.

귀속 여정은 완벽한 단계가 아니라 첫 번째 단계에서 시작됩니다.