많은 마케팅 예산이 투입된 전략은 어떻게 분석하고 기획해야 최고의 성과를 낼 수 있을까요? 특히, 여러 채널에서 대규모 캠페인을 진행하거나 장기간의 마케팅 전략을 기획하는 경우엔, 어트리뷰션 분석 결과 혹은 트렌드나 감에 의존하기엔 위험이 큽니다. 이때는 지금까지 수행해온 전체적인 마케팅 활동(온라인 광고, 프로모션, TV 광고 등)이 매출에 어떤 영향을 미쳤는지 이해하는 것에서 시작해야 합니다. 즉, ‘마케팅 믹스 모델링’이 필요합니다.
이전 포스트에서 마케팅 성과를 다각적으로 분석할 수 있는 방법으로 소개한 ‘어트리뷰션’ 모델들에 이어, 이번에는 거시적이고 장기적인 마케팅 전략과 미디어 믹스 결정을 위한 ‘마케팅 믹스 모델링’을 알아보겠습니다.
마케팅 믹스 모델링이란?
마케팅 믹스 모델링(Marketing Mix Modeling)이란, 마케팅 활동으로 인해 발생한 매출 및 ROI(투자 수익률) 증가를 수량화하여 산출하는 거시적인 데이터 기반 통계 분석 모형입니다. 온라인과 오프라인에 걸친 마케팅 성과를 종합적으로 측정 할 수 있는 검증된 솔루션으로, MMM 또는 미디어 믹스 모델링(Media Mix Modeling)이라고도 불립니다. 주로 분기 혹은 연 단위 등 장기간의 전략을 기획하는 데에 사용하며, 혹은 여러 채널에서 대규모 캠페인을 진행하는 경우에도 사용할 수 있습니다.
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마케팅 믹스 모델링 분석 방법
마케팅 믹스 모델링은 ‘마케팅 전략’과 ‘비용’ 등을 변수로 놓고, 다양한 변수 사이의 상관관계를 분석하는 회귀 분석(regression analysis)*을 통해, 각각의 마케팅 활동이 매출에 미치는 영향을 알아내서 비즈니스 결과를 예측합니다. 즉, 과거의 데이터를 분석하여 각각의 변수가 지난 매출에 미친 영향을 파악하고, 향후의 마케팅 활동으로 인해 어떤 결과가 발생할지 예측할 수 있습니다. 이 분석 방법에는 기초적인 모델부터 복잡한 모델링까지 다양하게 존재하지만, 그 기반은 모두 회귀 분석*입니다.
회귀 분석(Regression Analysis)* : 회귀 분석은 매개변수 모델(parametric model)을 이용하여 통계적으로 변수들 사이의 관계를 추정하는 분석방법이다. 주로 독립 변수(independent variable)가 종속 변수(dependent variable)에 미치는 영향을 확인하고자 사용하는 분석 방법이다. 회귀 분석은 다른 독립 변수들을 고정시키고 한 가지 독립 변수만을 변화시킬 때 종속 변수가 어떻게 변화하는지를 확인한다. 종속 변수와 관련이 있는 독립 변수를 찾을 때, 또 독립 변수들 간의 관계를 이해하고자 할 때 사용한다. (출처: 네이버 지식백과)
마케팅 믹스 모델링은 영향을 미칠 만한 변수를 모두 식별하는 것에서부터 시작합니다. 이러한 변수 중 일부는 마케팅에 관련이 있을 것이고, 일부는 관련이 없을 수도 있습니다.
마케팅 믹스 모델 분석에 주로 사용되는 변수들은 다음과 같습니다.
- 기본 볼륨(Base volume): 마케팅 활동 없이도 발생했을 기본 매출
- 증분 볼륨(Incremental volume): 마케팅 활동으로 발생한 매출의 순수 증가분
- 매체 및 광고(Media and advertising): TV 광고, 잡지, 온라인 광고(유튜브 영상, 키워드 광고) 등
- 판촉 활동(Trade promotions)
- 금액(Pricing)
- 유통(Distribution)
- 출시(Launches): 새로운 프로덕트의 출시
- 경쟁(Competition)
마케팅 믹스 모델링 공식
마케팅 믹스 모델은 변수와 KPI 간의 통계적 상관관계를 보여주는 수학적 공식으로 표현할 수 있습니다. 대표적으로 페이스북에서는 마케팅 믹스 모델링 공식을 아래와 같이 설계합니다.
KPIt = ß0 + ß1 시즌별 특성t + ß2 브랜드 인지도t + ß3 TVRt +ß4 Facebook 노출t + ß5 가격 + ...기타 모든 요인 + 오류t
- KPIt : 모델링 할 시점의 핵심 성과 지표
- β0: 기준 성과, 또는 다른 모든 요인이 최소일 때(미디어, 프로모션, 시즌별 특성 또는 가격 관련 요인이 없을 때)의 성과
- β: 계수, 또는 변수의 변화가 KPI에 미치는 영향
마케팅 믹스 모델을 사용하면, 모델에 포함된 독립 변수를 기반으로 제곱 오차를 최소화하는 계수(β)를 찾음으로서 KPI를 가장 정확하게 예측할 수 있습니다.
마케팅 믹스 모델링을 사용하는 주요 목적
- 마케팅 활동이 판매에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.
마케팅 믹스 모델링을 사용하면, 다양한 마케팅 활동들이 비즈니스 메트릭에 얼마나 영향을 미쳤는지(과거 성과 분석), 그리고 어떻게 영향을 미칠 것인지(미래 예측) 이해할 수 있습니다. 통계적 모델을 사용하여 KPI(핵심 성과 지표)에 마케팅 활동 및 이외의 외적 요인(가격, 프로모션, 시즌 특성 등) 각각이 미치는 영향을 구분하여 살펴보는 것입니다. 이를 통해 온라인과 오프라인에 걸쳐 진행한 마케팅 캠페인이 매출 증가에 미치는 영향을 정량화할 수 있습니다. 이러한 정보가 있으면 ROI(Return on Investment)와 같은 핵심 지표를 계산하는 데에 도움이 됩니다.
- 합리적인 미디어 믹스 구성을 결정할 수 있습니다.
다양한 마케팅 이니셔티브들의 효과를 측정함으로써, 앞으로의 미디어 믹스를 최적화하고 광고 캠페인을 개선하기 위한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 특정한 채널의 예산을 조정할 경우, 어떻게 성과가 변화할 것인지 예측할 수 있기 때문입니다.
- 전략적 의사결정을 위한 정보를 제공합니다.
마케팅 믹스 모델을 통해 얻은 인사이트로 수익성을 따져서 투자의 우선순위를 결정하는 데에도 활용할 수 있습니다. 시나리오 계획과 예측을 통해, 마케팅 외적인 부분에 대한 의사결정 도구로도 사용할 수 있습니다.
오늘날 마케팅 믹스 모델링이 필요한 이유
마케팅 믹스 모델링은 거시적인 지표들이 포함되어 있기 때문에 각 유저 레벨에서 트래킹이 불가능하더라도 마케팅 성과를 분석하고 효율을 개선하는 데에 사용할 수 있습니다. 즉, 터치포인트가 존재하지 않거나 수집할 수 없는 상황에서도 마케팅 성과를 측정할 수 있습니다. 애플의 iOS 14.5와 새로운 앱 추적 투명성(App Tracking Transparency, ATT) 정책 등 광고 시장에서 유저의 개인 정보 보호가 더욱 중요해지는 트렌드 속에서, 터치포인트로 마케팅 성과를 분석하는 어트리뷰션 모델을 보완할 수 있다는 점에서 중요합니다.
또한, 수치화할 수 없는 다양한 변수들도 고려해서 분석할 수 있다는 것도 장점입니다. 최근의 코로나 팬데믹의 영향과 같은 거시적인 경제 영향력, 경쟁사의 상황, 계절성, 프로모션 행사 등도 함께 포함시킬 수 있습니다. 이를 통해 전체적인 미디어 포트폴리오에 걸친 고차원적인 분석을 할 수 있게 되어, 장기적인 전략 수립을 위한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 그리고 이 인사이트를 기반으로 효율적인 마케팅 예산 분배도 가능해집니다.
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마케팅 믹스 모델링의 한계
한편, 마케팅 믹스 모델링도 한계는 존재합니다. 단기적인 전략 혹은 진행 중인 마케팅 활동에 대한 인사이트를 얻기에는 적합하지 않은 방법입니다. 마케팅 결과에 대한 평균을 결정하기 위해 과거의 데이터에 의존한 모델이기 때문에, 최근에 발생한 채널의 변화나 비즈니스 변화에 대해서는 확인하기 어렵습니다.
또한, 과거 비즈니스 결과에 대한 마케팅 영향력을 '확률'에 기반에서 예측하는 것이기 때문에, 상관관계 vs 인과관계 딜레마에 빠질 수도 있습니다. 비 마케팅적인 요소들에 대해 많은 가정에 의존하게 될 수 있으며, 채널의 종류나 비용 등이 과거와 미래가 다르지 않을 것이라는 가정도 필요합니다.
즉, 빠르게 변화하는 현실 속에서 마케팅 믹스 모델링으로 실시간 데이터를 분석하여 날렵하고 최적화된(애자일한) 의사 결정을 내리기는 어렵습니다.
진짜 마케팅 성과 분석에 더 가까워지기 위한 다각적인 분석
마지막으로, 중요한 점은 지금까지 살펴본 다양한 마케팅 성과 분석 모델(라스트 터치 어트리뷰션, 멀티 터치 어트리뷰션, 마케팅 믹스 모델링) 중 모든 제품과 서비스에 적용되는 단 하나의 완벽한 정답은 없다는 겁니다. 제품과 서비스의 특성에 따라 사용해야 하는 모델이 달라질 수 있으며, 채널별 마케팅 효과를 종합적으로 측정하기 위해서는 다각적으로 접근하는 것이 좋습니다. 이때 아래와 같이 세 가지 모델들의 장점을 살려서 활용할 수 있습니다.
- 라스트 터치 어트리뷰션 모델을 통해 매일의 마케팅 성과를 확인하며 최적화합니다.
- 멀티 터치 어트리뷰션 모델(MTA)을 통해 라스트 터치 어트리뷰션 모델의 단점을 주기적으로 보완합니다. 마지막 터치포인트는 물론 이전에 발생한 다른 터치포인트들의 가치를 제대로 이해해서 각 채널들의 성과를 제대로 분석합니다.
- 분기나 연 단위의 전략이나, 개인 정보 보호 강화로 데이터 수집 및 측정이 불가능한 영역에서의 미디어 믹스 전략은 마케팅 믹스 모델링(MMM)을 통해 측정하고 확인합니다.
다각도의 마케팅 분석을 통해 현재 마케팅 분석 측면에서 고려해야 하는 요소들을 모두 다룰 수 있으면서도 진짜 마케팅 성과 분석에 더 가까워질 수 있습니다. 이를 통해 마케터들은 고객들의 구매 여정 및 구매에 영향을 미치는 요인을 정확하게 분석하고, 투입한 비용을 극대화를 위한 (즉, ROAS의 상승을 위해) 캠페인을 최적화할 수 있게 될 겁니다.
“마케팅 성과를 다각도로 분석하기 위한 3가지 모델” 1,2편을 통해 각 모델들의 장단점을 이해하고 비즈니스의 성장을 위한 다각도의 인사이트를 얻는 데에 도움이 되기 바랍니다.
