디지털 마케팅 캠페인의 성과 측정과 분석

디지털 마케팅의 성과 측정 KPI ROI 기여모델링 AB테스트

마케팅은 캠페인 이전의 사전 분석과 성공적인 캠페인 집행도 중요합니다. 하지만 그보다 더 중요한 것이 바로 캠페인의 성과 측정과 분석입니다. 오늘은 디지털 마케팅 캠페인의 성과 측정 및 분석의 중요성에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 다른 유형의 마케팅 캠페인 보다 디지털 마케팅에서 성과의 측정과 분석은 전략의 최적화와 ROI의 최대화를 위해서 필수적입니다. 디지털 마케팅에서는 다양한 채널과 광고 유형을 활용할 수 있기 때문에 각 채널과 유형별로 성과를 측정해야 합니다. 목표를 달성하기 위해 필요한 지표를 추적하고 캠페인의 효과를 평가하기 위한 다양한 방법과 도구를 마련하는 것이 중요합니다. 성과 측정 방법과 분석 방법을 확실하게 이해해야 합니다. 마케팅 담당자는 주관적인 해석이 아닌 정확한 데이터와 정보를 기반으로 의사결정을 하고 업무를 효과적으로 분담하여 더 나은 캠페인의 결과를 이끌 수 있습니다.

 

디지털 마케팅 캠페인의 핵심 성과 지표 (KPI : Key Performance Indicators)

디지털 마케팅 캠페인의 성공을 측정하기 위해서는 사전에 핵심 성과 지표(KPI)를 확실하게 정해두는 것이 필수적입니다. 핵심 성과 지표는 캠페인의 목적이 무엇인가에 따라 달라집니다. 일반적으로는 웹사이트 트래픽, 전환율, 클릭률, 획득당 비용, 투자수익률(ROI) 등의 지표가 KPI로 정해집니다. 확실한 지표는 전체 캠페인에 대한 통찰력을 제공하고 마케팅 담당자가 전략의 유효성을 평가하고 데이터에 기반한 최적화 전략을 수립할 수 있도록 합니다. 확실하게 설정된 핵심 성과 지표는 진행되는 캠페인이 중간에 방향성을 잃지 않고 나아갈 수 있도록 도와주는 안내자의 역할을 해줍니다. 그렇기 때문에 캠페인 초기 단계에 꼭 필요한 지표를 설정하기 위해 많은 시간을 투자하는 것이 필요합니다. 또한 캠페인 종료 전에 핵심 성과 지표를 충족시켰다면 다음 캠페인에서 핵심 성과 지표를 수립하는데 필요한 정보를 제공해 줄 수 있습니다. 반대로 캠페인이 종료되었음에도 핵심 성과 지표를 충족시키지 못했다면 어떤 점이 부족했는지 파악할 수 있는 지표가 되어줄 수 있습니다.

 

디지털 마케팅의 성능 측정 및 분석을 위한 도구

마케팅 담당자는 디지털 마케팅 캠페인의 성능을 측정 및 분석하는데 도움이 되는 다양한 도구를 사용할 수 있어야 합니다. 각 마케팅 담당자는 자신의 기업에서 활용되는 도구를 정확히 파악하고 이를 활용할 능력을 갖추는 것이 절대적으로 필요합니다. 대표적인 마케팅 분석 도구인 구글 애널리틱스는 웹 사이트의 트래픽, 사용자의 행동 및 전환을 추적하기 위한 가장 기본적인 기능을 제공해 줍니다. 활용 범위를 늘리면 사용자의 인구 통계, 관심 및 행동 채널에 대한 귀중한 데이터를 확보할 수 있습니다. 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 미디어 플랫폼에서도 다양한 성과 측정 도구를 제공해 줍니다. 마케팅 담당자가 소셜 미디어 캠페인에 대한 사용자의 참여, 도달, 인구 통계를 감시할 수 있도록 하는 내부적인 분석 도구가 준비되어 있습니다. 이 외에 허브스포트나 마켓오와 같은 마케팅 자동화 플랫폼은 포괄적인 데이터 분석 대시보드를 제공해 줍니다. 마케팅 담당자는 이를 활용해 이메일 캠페인, 도착 페이지 등에 대한 자세한 성과를 추적할 수 있습니다. 도구마다 기능과 활용 방법은 달라도 마케팅에 대한 기본적인 역량과 통찰은 모두 동일하게 필요합니다. 하지만 각 도구마다 제공하는 기능, 분석하는 지표 등이 다르기 때문에 각 도구에 대한 이해와 활용 능력을 끊임없이 학습해야 합니다. 분석 도구를 제공하는 각 사이트는 보다 더 나은 학습을 위한 별도의 강의나 자격증 시스템을 운영하고 있으니 이것을 잘 활용하는 것이 좋습니다.

 

다중 채널 캠페인의 기여 모델링

기여 모델링(Attribution modeling)은 활용하고 있는 다양한 마케팅 채널이 어떻게 전환 및 광고 수익률에 기여하는지 이해하기 위한 것입니다. 대다수의 캠페인 사례를 보면 다중 채널 캠페인에서는 여러 채널에 전반적으로 걸쳐 있는 고객과의 다양한 접점 포인트가 존재합니다. 이런 경우 각 채널이 캠페인 전체의 성공에 미치는 영향을 판단하는 것은 굉장히 어렵습니다. 일반적인 기여 모델에는 첫 번째 클릭, 마지막 클릭, 다중 클릭 기여가 있으며 이러한 모델에 따라 고객의 이동에 대한 각기 다른 관점이 제공됩니다. 기여 모델링에서 가장 중요한 것은 고객의 이동 경로를 추적하는 것입니다. 일반적으로 고객의 이동 경로는 픽셀을 통해서 파악할 수 있습니다. 고객의 이동 경로를 파악함으로써 진행되고 있는 다중 채널과의 접점 포인트 중에 어떤 곳에서 더 많은 기여를 했고 가치가 있는지 분석할 수 있습니다. 이를 통해 보다 많은 예산과 노력을 투자할 가장 적합한 채널을 선별할 수 있습니다. 현재 다양하게 활용되고 있는 기여 모델 중 대표적으로 첫 번째 상호작용 기여 모델, 마지막 상호작용 기여 모델, 선형 기여 모델 등이 있습니다.

 

A/B 테스트와 캠페인의 지속적인 최적화

A/B 테스트는 캠페인의 부족한 점을 보완하고 효율적인 측면을 더욱 강화할 수 있는 일종의 테스트 방식입니다. A/B 테스트는 광고 이미지, 도착 페이지, 이메일 제목, 광고 문구 등 디지털 마케팅을 위한 시안을 여러 버전으로 만드는 것에서부터 시작합니다. 일정한 시간을 두고 버전을 서로 테스트하여 어느 쪽이 더 뛰어난 성능을 발휘하는지 판단합니다. 마케팅 담당자는 다양한 변수를 사용하여 실험하고 그 결과를 분석함으로써 캠페인에 포함된 항목 중에 개선해야 할 부분을 파악할 수 있습니다. 파악한 데이터는 캠페인의 성능을 최적화하기 위한 의사결정 과정에서 중요하게 활용됩니다. A/B 테스트에서 중요한 것은 어떤 지표를 중점으로 두고 테스트를 진행할 것인지입니다. 또한 해당 지표를 테스트하기 위해서 A안과 B안은 어떤 부분에 변수를 둘 것인지 확실히 정해두는 것이 중요합니다. A/B 테스트를 통한 최적화에는 실시간 데이터와 테스트 결과를 기반으로 한 캠페인의 지속적인 감시와 조정이 포함됩니다. 이를 통해 결과적으로 캠페인에서 어떤 항목이 가장 큰 효율을 내고 있는지 불필요한 항목은 무엇인지를 확인이 가능합니다. 이를 반영해 더 높은 효율을 내는 캠페인으로 이끌어갈 수 있습니다.

 

디지털 마케팅을 성공적으로 이끌어가기 위해 필요한 것

디지털 마케팅 캠페인의 성능을 측정하고 분석하는 것은 수많은 경쟁자가 존재하는 디지털 경쟁 환경에서 성공을 위해 필수적이라고 말할 수 있습니다. 마케팅 담당자는 명확한 핵심 성과 지표의 정의, 분석 도구의 충분한 활용, 기여 모델링 기법 활용, 지속적인 최적화와 A/B 테스트를 적절히 활용할 줄 알아야 합니다. 이를 통해 캠페인의 성능에 대한 소중한 데이터를 얻고 이 데이터를 활용해 개선해야 할 분야를 파악하고 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다. 데이터 중심의 의사결정은 마케팅 담당자가 광고 수익률을 극대화하고 예산 배분을 최적화하여 마케팅 목표를 효과적으로 달성할 수 있도록 해줍니다.