1. 퍼포먼스 마케팅이 대체 뭘까? (tistory.com) 에서 디지털 광고, 퍼포먼스 마케팅은 측정 가능함으로 성장했다고 다뤘다.
지금 우리가 하고 있는, 혹은 하려고 준비중인 디지털 광고를 “측정”하기 시작한다면, 그 측정 결과값을 더 좋게 만들고 싶은 욕심이 생기는게 당연한데, 이게 퍼포먼스 마케팅의 시작이고, 전부이다.
[측정]의 사전적 의미는 아래와 같은데, 내가 보는 핵심이 여기에 있다. “기준”
어떤 量(양)의 크기를 기계(機械)나 장치(裝置)를 써서 어떤 단위(單位)를 기준(基準)으로 하여 잼.
일정한 양을 기준으로 하여 같은 종류의 다른 양의 크기를 잼.
퍼포먼스 마케팅에서, 우리가 투입한 광고비용에 대한 결과를 똑똑하게 측정하고자 한다면, 기준을 잘 세우는 과정이 무조건적으로 선행되어야 한다. 그러나 우리는 결과값을 도출한다는 액션 자체에 포커스를 둔 나머지, 그 결과값이 우리가 합의한 올바른 기준인지에 대해 고려하는 과정은 종종 놓치곤 한다.
먼저, 같은 단위를 기준으로 측정한다.
우리가 집행하고 있는 디지털 광고 미디어(매체)들은, 각 매체의 광고 결과 값을 측정하기 위한 각자의 도구를 제공한다.
[주요 매체 별 자체 측정 도구]
네이버 – 네이버 프리미엄 로그분석 (링크)
구글 – 구글 전환 스크립트 (링크)
카카오 – 카카오 픽셀 & SDK (링크)
페이스북 – 페이스북 픽셀 & SDK (링크)
매체에서 제공하는 측정 도구를 사용하면, 고객이 광고에 노출되거나 클릭한 이 후 내 사이트/앱에서 일으키는 “행동(전환)”을 측정 가능하고, 이를 매체 대시보드에서 즉각적으로 확인할 수 있다. 아래 예시는 네이버 검색광고 대시보드에서, 네이버의 기본 측정도구(프리미엄 로그분석)로 전환을 측정한 결과인데, 기간 별 노출-클릭-비용-전환-매출까지 한 눈에 확인이 가능하므로 편리하다.
매체의 광고 대시보드에서 간과하면 안되는 부분은, 각 매체의 전환 도구에서 측정되는 “전환(Conversion)”의 의미, 즉 기준이다.
광고 미디어가 제공하는 측정 도구들은, 저마다 그 기준이 다른데, “전환수” “직접전환수” “클릭후 전환수” 등 표면적으로 드러나는 용어만으로 그 의미를 파악하기는 쉽지 않다. 위에서 언급한 4개 매체만 비교해보면 아래와 같은데, 전환을 측정하는 일수부터, 직/간접이 갖고있는 의미까지 모든 의미가 다르므로, 단순하게 각 미디어의 모든 전환수를 통합하여 비교한다거나 하는 우를 범해서는 안된다. (네트워크 디스플레이 광고의 경우에는, 광고에 1회 노출 후 30일까지 구매한 고객까지 전환으로 인정하는 미디어도 있다.)
위 기준은 매체가 제공하는 측정 기준이기 때문에, 옵셔널하게 제공되는 기여일자 조정 외에는 조정할 수 있는 항목이 없다.
우리가 결정해야하는 것은 1)노출/클릭 중 어디에 의미를 둘 것인가. 우리 광고를 눈으로 보는것만으로도 기여가 되었다고 생각하는가. 대게 0.5초 미만으로 스크리닝되는 검색광고, 디스플레이 광고의 경우 노출에 의미를 두기 어렵다. 적어도 3초 이상은 시청해야하는 동영상 광고라면 모를까. 2)전환수가 발생하기까지의 기간은 어디까지 인정할 것인가. 광고를 클릭함으로써 제품을 탐색한 이 후, 오래 숙려해야하는 고관여 제품을 취급하는 브랜드라면 30일 이상으로도 길게 봐야 하지만, 제품 탐색이 곧바로 구매로 연결될 수 있는 저관여 제품 브랜드라면 7일 내로 짧게 보는 것이, 실질적 퍼포먼스를 상승시키기에 더 효과적이다.
무조건적으로 클릭만을 보고, 전환 발생까지의 기간을 짧게 보는 것만이 효율적인 것이 아니다. 기존에 우리 고객들이 구매까지 소요되는 기간과, 광고의 유형, 매체의 특성 등을 복합적으로 고려하여 설정하고, 이 또한 다양한 갈래로 검증해가며 기준을 잡아가야 한다. 디지털 상의 고객의 여정은 길고 다채롭게 변화하니까.
더 중요한 것은, 한 가지 도구를 기준으로 측정한다. ;트래커(트래킹 툴)을 사용하는 것
우리가 사용하는 광고 미디어가 2개 이상으로 늘어나면, 이 때부터 개별 미디어가 보여주는 결과값에 대한 의문이 들기 시작한다. 네이버 검색광고 측정 도구는, 네이버 검색광고를 클릭한 고객의 모든 결과값을 보여준다. 페이스북도 역시 그렇다. 그럼 네이버 검색광고와 페이스북 광고를 모두 클릭한 고객의 구매는?
두 미디어의 결과 값 안에 모두 포함된다.
우리는 판단해 내야한다. 2개의 광고 미디어의 결과값이 얼마나 중복되고 있는지, 어떤 광고 미디어의 구매기여도가 더 높은지. 이를 분별해야만, 내일의 미디어 예산을 똑똑하게 정할 수 있다. 이는 미디어의 수 뿐만 아니라, 1개 미디어에서 광고하는 브랜드나, 계정(Account)이 여러 개가 되는 경우에도 마찬가지로 적용된다.
2개 이상의 광고 미디어를 사용할만큼, 우리의 브랜드가 디지털 광고에 관심을 쏟고 있고, 퍼포먼스 마케팅에 집중하고 있다면, 똑똑한 의사결정을 내리기 위해 제 3의 측정 도구를 사용한다.
이를 보통 트래커, 트래킹 툴, 3rd party 트래커 등으로 일컫는데, 웹사이트를 운영한다면 Google Analytics, Amplitute, 앱을 갖고 있다면 Appsflyer, Airbridge, Adbrix, Branch 등 한 가지 트래커를 사용하여 미디어의 결과 값을 분석한다. 각 광고 미디어가 우리의 고객 구매에 얼마나 영향을 주었는지 판단하고, 어떤 광고 미디어를 얼마나, 어떻게 운영해야하는지 합리적으로 계획한다.
아래 표는, 내가 운영했던 실제 고객사의 데이터를 축소, 단순화 시킨 데이터 샘플인데, 각 광고 미디어에서 제공하는 측정 기준에 따른 결과값과, Google Analytics(GA)라는 통일된 도구로 측정한 결과값을 비교한 값이다.
마케터는 각 매체 측정값을 기준으로 B매체의 ROAS가 높다고 판단하여 2배 높은 광고비를 투입했지만, GA라는 통일된 트래킹 툴을 기준으로 최종 클릭 후 구매에 기여한 매체를 확인해보면, A매체의 ROAS 성과가 더 높았고, B매체는 좋지 못한 것을 확인할 수 있다. 즉, B매체의 트래킹에서 카운팅되었던 전환수 100건 중, 70건은 A매체 혹은 직접유입을 통해 발생한 구매에 간접적으로 기여한 것이다.
한정된 예산 안에서 직접적으로 매출로 이어질 수 있도록 효율화하길 바란다면, 아래 DATA를 바탕으로 차월 운영계획은 A매체에 보다 가중치를 둘 수 있을것이다.
물론, 여기서도 마케터가 고려해야하는 지점들을 많다. 최종 클릭 이 후 전환에 기여한 GA 기준 매출이, 전체 미디어의 기여도를 판별할 수 있는가. 이 기준으로 ROAS가 낮은 매체는 정녕 기여가 없다고 생각해야하는가 등등… 이런 기여도의 문제에 대해서는, 나중에 기여모델링(Attribution modeling)으로 더 깊이 있게 다루겠다.
트래커를 사용하여 결과를 통일되게 측정하기 시작했다면, 위의 샘플 테이블처럼 미디어의 결과값(노출, 클릭, 비용) – 트래커의 결과값(전환수, 매출)을 같은 기준으로 매칭시켜 결과 데이터를 얻어내야 한다. 이를 위해서는 누구나 할 수 있지만 잘 계획하기에는 번거로운 작은 기술들이 필요하다.
우리는 단순히 매체의 토탈 결과값 뿐만 아니라, 매체에서 운영하는 캠페인 유형, 타겟 유형, 소재(크리에이티브) 등 요소 별 성과까지도 판단하고자 한다. 그리고 앞으로 우리가 마케팅을 지속하는 동안은, 동일한 기준으로 데이터를 누적해두고 비교하고 싶기에, 1)광고의 각 세부 요소에 대해 매체와 트래커에서 동일하게 식별할 수 있는 측정 기준 정립이 우선되어야하고 2)이에 따라 한 판의 데이터로 정제하는 기술이 필요하다.
이는 기본적으로 엑셀을 통해서도 가능하고, 충분히 노하우가 축적된 마케터라면 얼마든지 자동화 및 시각화도 가능하다. 여기까지 미디어와 트래커의 결과값을 연결한 한 판의 결과 데이터를 얻게 되었다면, 우리는 꽤 똑똑하게 퍼포먼스 마케팅할 준비를 끝마친 셈이다.
퍼포먼스 광고에서 결과를 측정한다는 것.
결국 주어진 마케팅 예산을 어떻게 효율적으로 사용할 것인가를 계획하기 위한 필수적인 과정이다. 측정을 똑똑하게 할 수록, 우리가 원하는 방향대로 광고를 운영할 수 있고, 우리 브랜드를 효율적으로 마케팅할 수 있다.
같은 단위를 기준으로, 한 가지 도구(트래커)를 기준으로 똑똑하게 측정하자.
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