쿠키를 제한할 수 있는 임박한 브라우저 정책 이 걱정되십니까 ? 아마도 애플이 자신의 기기에서 해당하는 광고 Blocking 정책에 대해서 적지않게 광고를 집행하는 사람으로 당황하셨을 겁니다. 더 많은 개인 정보 보호에 대한 소비자 요구를 충족하기 위해 기업이 발전함에 따라 미디어 측정의 기본도 변화하고 있습니다. 마케터는 쿠키 손실 가능성이 향후 몇 년 동안 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 여전히 이해하고 있습니다. 시청율에서 이제는 아마도 광고측정효과를 예측하는 수단이 변해가고 있다는 것을 거대한 흐름을 막지 못할 것입니다. 신원 기반 분석에서 벗어나야 할 필요성은 기업이 미디어를 측정하는 방법, 수집하는 데이터 및 성과를 이해하는 데 사용되는 메트릭에 지속적인 영향을 미칠 것으로 널리 예상됩니다. 솔루션을 찾기 위해 ASUS 및 Resident 와 같은 글로벌 브랜드 는 측정 툴킷에 마케팅 믹스 모델링 (MMM) 이라는 오랜 시간 검증된 전략을 추가했습니다 . 너무 복잡하거나 너무 느리거나 TV 광고주에게만 중요하다고 생각되는 MMM은 판매 영향 및 마케팅 ROI를 측정하기 위해 개인 정보 보호 친화적 집계 데이터에 의존하기 때문에 현대 시대에 매우 탄력적임이 입증되었습니다. MMM은 채널 간 예산 결정을 알리고, 미디어의 전체적인 영향을 측정하고, 플랫폼 전반에 걸쳐 전략 및 전술 최적화를 지원하는 데 사용할 수 있습니다. 국내시장도 CJ E&M이 통합적 마케팅수단을 만들고 수립을 했지만 의외로 시장이 또한 그 통합된 측정방법에 대한 자체적으로 회의가 많아서 실제로 한번도 실생활에서 쓰여지지는 않았습니다. 왜냐하면 TV에 대한 광고효과가 CABLE과는 유효하지만 IPTV로 넘어가고 또한 디지털미디어의 통합에는 여러가지 변수와 가중치가 새로운 문턱을 만들었기 때문입니다. 그러나, WWW이라는 수단을 통해서 일어나는 여러가지 광고효과는 통합이 가능하다고 생각이 돼기 때문입니다.
생각보다 다양하다
구현을 시작하기 전에 일부 비즈니스를 가로막는 MMM에 대한 일반적인 오해를 살펴보겠습니다.
통념: MMM은 TV를 측정하려는 브랜드 광고주만을 위한 것입니다.
과거에 MMM은 세분화된 데이터가 없는 기업에서 주로 사용했습니다. 이제 기존 측정 시스템의 격차를 해소하는 데 도움이 되기 때문에 직접 반응 광고주에게 인기를 얻고 있습니다.
오늘날의 MMM은 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 다양한 미디어 믹스(지출에 대해 지나치게 인덱싱된 미디어 채널이 없음)와 최대 1년 동안의 실적 데이터를 얻을 수 있는 회사에서 가장 자주 사용합니다.
통념: 이미 멀티터치 또는 마지막 클릭 어트리뷰션을 사용하고 있기 때문에 MMM이 필요하지 않습니다.
이것은 과거에는 사실이었을지 모르지만 미래에는 그렇지 않을 것입니다. 대부분의 기여 모델은 브라우저 정책 변경 및 기타 변화로 인해 제3자 데이터에 대한 액세스 감소의 영향을 받습니다. 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 여러 측정 시스템을 사용하는 것이 중요합니다.
바로 여기에서 MMM이 필요합니다. 다른 기여 학습을 보완하고, 성과에 대한 진정한 이해에 더 가까이 다가가고, 주요 예산 책정 및 최적화 결정을 지원하고, 시나리오 계획을 강화하는 데 사용할 수 있습니다. 온라인 교육의 선두주자인 Walden University 는 MMM과 함께 멀티터치 기여 및 기타 측정 도구를 사용합니다. 이 전략적 접근 방식은 최근에 마케팅 기여도를 높이는 동시에 예비 학생들 사이에서 브랜드 호감도를 +186%까지 높였습니다.
MMM도 지속적으로 개선 할 수 있습니다 . 리프트 측정으로 보정하면 측정 정확도를 높이고 결함이 있는 기여 모델에 대한 과도한 의존을 방지할 수 있습니다.
오해: MMM은 리소스 집약적이며 너무 오래 걸립니다.
MMM의 이면에 있는 연구와 방법론은 크게 발전했습니다. 새로운 혁신은 리소스와 시간 요구 사항을 크게 줄였습니다.
이제 6개월에서 12개월 사이의 세분화된 과거 데이터를 기반으로 월별 또는 필요한 경우 더 자주 모델링 통찰력을 생성할 수 있습니다.
MMM 구현 방법
MMM을 구현하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 직접 하거나 파트너와 협력하십시오. 많은 기업이 MMM에 대한 DIY 접근 방식으로 시작하지만 어디서부터 시작해야 할지 아는 것이 어려울 수 있습니다. 고려할 수 있는 한 가지 옵션은 Facebook의 오픈 소스, 즉시 사용 가능한 MMM 코드 또는 코드가 없는 UI 버전인 Robyn 입니다.
Nectar 및 DreamCloud와 같은 브랜드를 지원하는 온라인 가정용품 비즈니스인 Resident는 Robyn을 사용하여 예산 할당을 최적화하여 수익이 20% 증가했습니다. Covid-19로 인한 문제와 효과 측정을 더 어렵게 만든 광고 생태계의 변화에 직면하여 Resident는 모든 마케팅 채널에서 성과를 측정할 방법이 필요했습니다.
레지던트 팀은 자체 내부 모델을 구현하는 데 예상되는 5개월의 예상 작업에 비해 Robyn을 구현하는 데 단 5일이 걸렸습니다. 또한 셀프 서비스 SaaS 플랫폼에서 데이터 수집, 해석 및 권장 사항을 지원하는 풀 서비스 모델에 이르기까지 비즈니스 모델링 요구 사항을 충족하는 데 사용할 수 있는 파트너 옵션의 세계가 있습니다.
엔터프라이즈 기술 회사 ASUS는 최근 목표를 달성하기 위해 SaaS 솔루션인 Analytic Edge와 파트너십을 맺었습니다. MMM SaaS 모델은 기존 MMM보다 확장 가능하고 비용 효율적으로 설계되었으며 AI 사용으로 인해 데이터에 덜 의존합니다.
앞으로 나아가기 위해 뒤돌아보기
혁신이라는 용어가 항상 가장 새롭고 빛나는 기술을 설명하는 것은 아닙니다. 때로는 수완이 있고 기꺼이 무언가를 완전히 새로운 방식으로 바라볼 수 있습니다. MMM이 새로운 것은 아니지만 브랜드는 이를 사용하여 쿠키가 없는 미래를 위한 측정 및 최적화 전략을 성공적으로 업데이트하고 있습니다.
미디어는 어찌보면 진화도 아니고 진보의 과정이라고 생각이 듭니다. 진보는 아마도 better, best 과정이라고 생각이 듭니다. 무언가를 이루기 위해 그것을 개선시키는 과정이기 때문입니다. 그 개선을 통해서 미디어는 발전을 하기 때문입니다. 광고 생태계가 변하면 광고주도 변해야 합니다. MMM은 퍼즐의 한 조각일 뿐입니다. 측정이 마케팅을 최적화하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보고 Facebook이 광고 가치를 더 잘 측정하는 데 도움이 되는 개인 정보를 강화하고 개인화된 광고 경험을 제공하는 방법에 대한 최신 뉴스를 읽어 보세요 . 페이스북이 메타로 가는 것도 어찌보면 애플의 생태계를 뒤엎기 때문인데요! 기기와 플랫폼 콘텐츠 끊임없이 주도권 전쟁을 하는 것 같습니다.