미디어 믹스 모델링이란?
미디어 믹스 모델링(MMM)이란?
마케팅 믹스 모델링이라고도 불리는 미디어 믹스 모델링(MMM)은 집계된 데이터를 활용하여 다양한 마케팅 활동을 측정하고 이러한 활동이 회사의 투자 대비 수익률(ROI)에 미치는 영향을 판단하는 통계 분석입니다.
마케터는 미디어 믹스 모델링을 활용하여 다양한 변화를 검토하고 프로모션, 계절성, 언론 보도와 같은 외부 영향을 고려할 수 있습니다.
아래는 특정 개별 마케팅 채널의 조합을 바탕으로 매출 기여도를 표시하는 마케팅 믹스 모델링 예시 그래프입니다. 마케터는 이러한 인사이트를 사용하여 마케팅 활동의 ROI를 해당 활동에 소요된 주간 비용과 비교할 수 있습니다.
미디어 믹스 모델링 활용하기
미디어 믹스 모델링을 사용하면 다음의 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다.
- 마케팅 채널의 ROI가 각각 어떻게 되나요?
- 향후 어느 곳에 광고 비용을 투자해야 하나요?
- 외부 요인이 회사의 총 매출에 미치는 영향은 무엇인가요?
- 언드/온드/유료 미디어는 회사의 ROI에 어떻게 기여하고 있나요?
미디어 믹스 모델링 활용에 관한 자세한 내용은 미디어 믹스 모델링(MMM): 앱 마케터 핸드북을 참고하시기 바랍니다.
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미디어 믹스 모델링 프레임워크
미디어 믹스 모델링 프레임워크는 사용 중인 마케팅 채널, 각 채널에 투입되는 광고 비용, 이전 캠페인 결과를 활용하여 향후 캠페인 성공에 영향을 미칠 변수를 파악하는 것을 목표로 합니다.
마케팅 믹스 모델링 피드에 자주 적용되는 데이터는 다음과 같습니다.
모바일 어트리뷰션 데이터: 퍼스트 파티 데이터나 Facebook, Google Ads, TikTok 등 파트너십을 맺은 셀프 어트리뷰션 네트워크(SAN)의 데이터 또는 모바일 측정 업체(MMP)의 SDK에서 가져온 데이터이며 디지털 광고 결과를 다룹니다.
계절성: 계절성은 많은 모바일 앱에 영향을 미칩니다. 여름 휴가, 신학기 등 계절 관련 데이터를 마케팅 믹스 모델링 피드에 적용하면 다양한 계절적 이벤트가 마케팅 활동에 미치는 영향을 예측할 수 있습니다.
언론 보도: 언론 보도의 효과는 카테고리별로 상이하지만 마케팅 팀에서 양질의 기사, 보도 자료, 기고문 등을 배포하고 있다면 고려할 만한 요소가 될 수 있습니다. 앱의 일일 활성 사용자 수(DAU)를 검토하여 언론 보도가 앱의 인게이지먼트에 영향을 미치는 지 여부와 그 시기를 확인하는 것이 권장됩니다.
미디어 믹스 모델링의 도전과제 및 기회
2023년 5가지 모바일 앱 마케팅 전망에서 다룬 바와 같이 미디어 믹스 모델링을 사용한 예측은 유망한 분야이지만 도전과제와 기회가 함께 존재합니다. 아래에서 자세한 내용을 확인해 보시기 바랍니다.
도전 과제 1: 복잡성
미디어 믹스 모델링에는 통계가 활용되기 때문에 해당 툴 사용을 위해 데이터 사이언티스트와 협업하거나 미디어 믹스 모델링 소프트웨어를 위한 리소스를 이용해야 합니다.
또한 미디어 믹스 모델링 소프트웨서 사용 초기에는 방대한 양의 데이터 입력이 필요하며 설정 과정이 까다로울 수 있습니다. 그러나 초기에 구축한 탄탄한 토대는 이에 투입된 비용을 크게 상회하는 결과를 가져다 줄 것입니다.
도전 과제 2: 세부 인사이트 및 채널 간 영향 파악의 어려움
미디엉 믹스 모델링은 전체적인 개요 파악을 위한 분석 방법입니다. 따라서 채널 수준의 크리에이티브의 성과를 확인하기 위해 드릴 다운하거나 한 채널의 광고가 다른 채널의 캠페인에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 데는 사용되지 않습니다.
그러나 Adjust와 같은 MMP와 협업할 경우, 모바일 어트리뷰션 솔루션을 통해 미디어 믹스 모델링에서는 파악이 어려운 세부 데이터를 확인할 수 있습니다. 일례로 Adjust의 CTV AdVision 솔루션은 커넥티드 TV 캠페인이 다른 캠페인에 미치는 영향을 보여줍니다.
그렇다면 미디어 믹스 모델링이 가진 기회 및 장점에는 어떤 것들이 있을까요?
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기회 및 장점 1: 장기 인사이트 파악 및 최적화 개선
미디어 믹스 모델링을 활용하면 장기간에 걸쳐 특정 마케팅 전략에 대한 높은 수준의 인사이트를 얻고 마케팅 활동과 시장 동향을 종합하여 캠페인의 효과를 확인할 수 있습니다. 또한 전환을 촉진하는 요인을 식별하여 예산 배분 효율을 높일 수 있습니다.
기회 및 장점 2: 타겟팅 개선
미디어 믹스 모델링을 통해 마케터는 다양한 시나리오의 캠페인을 시도해 볼 수 있습니다. 예를 들어 광고 비용을 변경하거나 다른 오디언스 세그먼트를 타겟팅하면 핵심 성과 지표(KPI)에 어떻게 도움이 되는지 확인할 수 있습니다. 모델에 더 정확한 사용자 정보를 제공할수록 타겟팅 개선 역량이 강화됩니다.
기회 및 장점 3: 예측
매출을 예측하는 기능은 미디어 믹스 분석의 주요 매력 요소 중 하나입니다. 모델에 제공된 과거 데이터를 사용하여 마케팅 활동의 다양한 조합이 얼마나 성공적일지 예측할 수 있습니다. 잘 구축된 모델은 채널 상승 효과뿐 아니라 예상 매출 및 사용자 인게이지먼트도 제공합니다.
Adjust와 미디어 믹스 모델링
데이터 소스가 정확하지 않다면 정확한 결과를 얻을 수 없습니다. Adjust의 애널리틱스 솔루션인 Datascape를 통해 모든 디지털 마케팅 데이터를 한 곳에서 확인 및 관리할 수 있습니다.
또한 Adjust의 강력한 모바일 측정 및 애널리틱스 솔루션을 사용하여 모델에 디지털 데이터를 손쉽게 공급할 뿐만 아니라 미디어 믹스 모델링에서는 얻을 수 없었던 상세한 인사이트 확인도 가능합니다.
Adjust는 이미 베타 상태로 사용 중인 pLTV(예측적 사용자 생애 가치) 제품으로 예측 애널리틱스 분야를 선도하고 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 이 기능은 마케터가 미래의 사용자 생애 가치를 예측하는 데 도움이 됩니다.
Adjust는 차세대 측정 솔루션의 일환으로 미디어 믹스 모델링 솔루션을 개발하고 있습니다. 맞춤형 데모를 통해 자세한 내용을 알아보세요.
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