디지털 시대는 마케터에게 새로운 시대를 열었습니다. 소비자에게 다가가고 참여를 유도할 수 있는 방법이 그 어느 때보다 다양해졌습니다. 하지만 복잡하게 얽힌 디지털 경로에서 최고의 고객을 찾으려면 디지털 시대의 도구와 전술에 대한 정교한 이해와 명확한 전략이 필요합니다.

디지털 마케터를 위한 도구 중 하나는 멀티터치 어트리뷰션입니다. 멀티터치 어트리뷰션은 소비자 여정의 모든 터치포인트를 고려하여 각 채널이 판매에 얼마나 영향을 미치는지 마케터가 확인할 수 있도록 각 터치포인트에 부분적인 크레딧을 할당합니다. 이는 마지막 터치포인트에 100%의 크레딧을 할당하여 마케터가 다른 채널의 영향력을 파악할 수 없는 라스트 터치 어트리뷰션보다 더 큰 인사이트를 제공합니다.

이는 무엇을 의미할까요? 멀티터치 어트리뷰션을 통해 마케터는 마지막 터치포인트가 판매를 촉발했다고 가정하는 대신 소비자의 구매 경로에서 어떤 지점이 판매에 기여했는지 파악할 수 있습니다.

멀티터치 어트리뷰션은 로데오의 노련한 카우보이처럼 데이터를 활용하여 필요한 인사이트를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 하지만 이 도구를 최대한 활용하려면 먼저 몇 가지 핵심 단계를 거쳐야 합니다.

안장에 올라타기 전에 부츠를 신어야 합니다. 데이터 분류체계 구축은 이러한 단계 중 하나입니다. 이를 올바르게 구축하면 우승의 벨트 버클을 채우고 어트리뷰션 플랫폼을 최대한 활용할 수 있습니다.

데이터 분류란 무엇인가요?

분류학은 그리스어 τάξις, 택시('질서', '배열'을 의미)와 νόμος, 노모스('법' 또는 '과학'을 의미)에서 유래했습니다. 오늘날에는 사물이나 개념을 분류하고 그 분류의 기초가 되는 원리를 설명하는 데 사용됩니다.

마케팅 어트리뷰션에서 분류는 터치포인트 차원에 대한 계층적 분류와 명명 규칙을 의미합니다. 이는 크리에이티브, 게재 위치, 키워드, 퍼블리셔 등과 같은 마케팅 및 광고 이니셔티브의 요소입니다.

분류법은 어트리뷰션 플랫폼과 주고받는 데이터 입력 및 출력을 표준화하여 솔루션의 분석, 인사이트 및 추천이 브랜드 고유의 전문 용어 및 비즈니스 목표에 직접적으로 매핑되도록 합니다.

분류법을 설정하면 데이터를 분류하여 사용할 수 있습니다. 포크, 나이프, 숟가락으로 식기를 정리해 두면 필요할 때 필요한 식기를 빠르게 찾을 수 있는 것과 같은 이치입니다. 포크를 '스푼'이라고 표시된 쓰레기통에 넣으면 저녁 식사 시간에 수프를 먹기가 어려워집니다.

브랜드마다 비즈니스 라인, 전문 채널 팀 또는 캠페인 목표가 다르기 때문에 모든 마케팅 조직에는 고유한 분류 체계가 있습니다. 조직의 고유한 구조와 어휘에 맞는 분류법을 정의하는 것이 목표입니다.

데이터 분류 체계가 중요한 이유는 무엇인가요?

온라인에서는 누구나 자신이 누구인지, 무엇을 좋아하고 어떻게 행동하는지를 보여주는 디지털 발자국을 남깁니다. 이러한 '주소 지정이 가능한' 흔적은 사람에 기반한 새로운 세대의 마케팅을 탄생시켰습니다. 또한 여러 채널과 디바이스에서 소비자에게 의미 있는 경험을 제공할 수 있는 기능이 도입되었습니다.

브랜드와의 각 소비자 상호작용의 가치를 진정으로 이해하려면 노출 수나 소비자의 마지막 상호작용(즉, 라스트 터치 측정지표)만으로는 충분하지 않습니다. 마케팅 조직과 대행사 파트너는 성과에 대한 전체적인 그림을 제공하고 모두가 공동의 목표를 향해 노력할 수 있도록 하는 측정 접근 방식에 의존해야 합니다.

첫 번째 단계는 비즈니스에 적합한 방식으로 데이터를 정리하는 것입니다. 보편적인 분류법을 정의하면 보다 효과적인 마케팅을 위한 첫걸음을 내딛을 수 있습니다.

데이터를 위한 프레임워크 만들기

분류 체계는 어트리뷰션 플랫폼의 데이터에 대한 프레임워크를 제공하며, 비즈니스에 가장 중요한 미디어 차원의 성과를 분석할 수 있게 해줍니다. 분류 체계는 여러 소스와 채널에 걸쳐 데이터가 일관되게 분류되어 있음을 의미합니다.

데이터 일관성을 통해 데이터 가독성, 즉 실적 변화를 이해하고 이에 대응할 수 있는 능력이 향상됩니다. 읽기 쉬운 데이터는 마케팅 및 미디어 최적화 권장 사항을 실행하는 속도와 효율성을 향상시킵니다. 표준 분류 체계가 없으면 비즈니스에 의미 있는 방식으로 스토리를 전달하기 위해 데이터를 수동으로 분류하고 다시 집계하는 시간과 리소스 집약적인 작업으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다.

계층별 구축

모든 분류에는 계층 구조가 있습니다. 비즈니스의 구조와 보고 요구사항에 따라 각 계층에 대해 어떤 용어를 선택할지 결정됩니다. 예를 들어 채널, 지역 또는 제품별로 마케팅 및 광고를 측정하고 싶을 수 있습니다.

많은 브랜드가 유료 검색, 디스플레이, 동영상, 소셜 등 채널별로 마케팅 및 미디어 예산을 할당하기 때문에 채널 렌즈를 통해 데이터를 살펴봅니다. 이러한 브랜드는 분류 체계의 최상위 계층에 '채널'을 배치하고 각 채널의 이름을 하위 계층에 표시합니다.

일부 비즈니스는 지역별로 예산을 할당합니다. 이들은 분류 체계의 최상위 레벨로 '지역'을 선택할 수 있습니다. 여러 브랜드를 보유한 모회사는 브랜드별 성과를 가장 높은 수준에서 파악하기 위해 '사업 분야'를 최상위 계층으로 선택할 수 있습니다.

마케팅 믹스의 각 채널(또는 지역 또는 제품 라인)에 모든 차원이 존재하는 것은 아니지만, 일관된 뷰에서 성과를 '슬라이스 앤 다이싱'하는 유연성을 유지하려면 가능한 한 많은 유사성을 유지하는 것이 중요합니다. 표준화된 분류 체계는 채널 간 차이를 표준화하고 크로스 채널 최적화에 필요한 객관적인 관점을 제공합니다.

분류 체계의 작동 방식을 이해하고 분류 체계 개발 프로세스를 세심하게 관리하면 의미 있는 비즈니스 성과를 내는 데 필요한 실행 가능한 오디언스 중심의 마케팅 인텔리전스를 활용할 수 있습니다.

데이터 분류 체계가 필요한 이유 전자책을 다운로드하여 조직의 고유한 구조와 목표에 맞는 분류 체계를 정의하는 방법을 알아보세요.