😵‍💫 마케터가 기여도 측정을 어려워하는 이유

제가 요새 업무를 하며 가장 힘든 점이 무엇인지 물어볼 때마다 대부분의 마케터들이 'ROI를 증명하는 것'이라고 대답합니다. 대충 어떻게 잘 되가는지 아닌지는 알겠는데 그걸 증명할 데이터를 못 찾겠다고 말합니다.

여러분이 어떤 분석/보고서 툴을 사용하든 반드시 부딪치게되는 문제가 하나 있는데요. 바로 그 툴은 해당 플랫폼이 전환에 가장 크게 기여한 것처럼 보이도록 편향된 데이터를 보여줄 수 밖에 없다는 것입니다.

많은 사람들이 Google Analytics, Google Data Studio, Hubspot(마케팅 자동화 툴) 또는 Salesforce에 내장된 보고서 도구를 사용하여 캠페인의 성과를 분석하곤 합니다. 

예를 들어, Hubspot 보고서는 항상 “콘텐츠” 그리고 “랜딩 페이지”가 마케팅에 미치는 영향에 중점을 둘 가능성이 큽니다. 그래야 사용자가 계속해서 허브스팟 제품을 사용할 테니까요. 마찬가지로 구글 애널리틱스는 구글의 제품 중 하나인 구글 애즈 광고의 기여도가 더 큰 것으로 편향되게 보여줄 수 있습니다.

이처럼 마케팅 제품에서 데이터를 수집할 때, 한 조각의 정보나 데이터가 실제로 얼마나 중요한지에 대해 제대로 파악하기가 매우 어렵습니다.

게다가 많은 이들이 낮은 수준의 데이터 해석/활용 능력을 가지고 있다는 것을 고려하면 이 문제는 더 심각해집니다. ‘얼마나 많은 트래픽을 유입시켰지?’에 대답하는 것과 ‘콘텐츠 A가 세그먼트 B 그룹의 구매 전환에 얼마나 큰 영향을 미쳤지?’란 질문에 대답하는 것은 서로 다른 스킬을 요구합니다. 마케팅 기여도에 대해 단순하게 생각하려고 하는 경향은 어찌보면 자연스러운 일입니다. 왜냐하면 데이터 분석과 모델링을 이해하기 아주 어렵기 때문입니다.

회원가입 혹은 문의 양식을 통해 ‘우리 브랜드를 어떻게 알게되셨나요?’를 묻는 것이 마케팅의 투자 결정에 필요한 데이터를 얻는 가장 정확한 방법이라고 많이 알려져 있습니다. 하지만 이 모델 역시 몇가지의 결함이 있는데요.

3. 마케팅 믹스를 등한시 한다 

• 핵심 스토리(Key Narrative): 정성적 & 신뢰도 높은 데이터 - 예) ‘어떻게 알게되셨나요?’에 대한 답변, 직감, 제출된 양식 데이터 등
• 보조 스토리(Supporitng Points): 정성적 & 신뢰도 낮은 데이터 - 예) 소셜미디어 댓글
• 핵심 보고서(Key Reports): 정량적 & 신뢰도 높은 데이터 - 예) 광고 플랫폼 데이터
• 보조 지표(Supporting Metrics): 정성적 & 신뢰도 낮은 데이터 - 예) 이메일 참여 데이터 (오픈, 클릭 등)

정성적 데이터를 더 신뢰하는 경향이 있는 마케터라면, 핵심 스토리(Key Narrative) 외에도 핵심 보고서(Key Reports)와 보조 지표(Supporting Metrics)를 고려하여 어떤 것이 효과가 있었고 또 효과가 없는지 보다 완전한 스토리를 전달해야 합니다.

반면, 정량적 데이터를 더 중시한다면, 보조 지표(Supporting Metrics)와 보조 스토리(Supporitng Points)를 핵심 보고서(Key Reports)에 추가하면 여러분의 성과 보고의 퀄리티가 훨씬 더 높아질 것입니다. 이러한 방식으로 여러 모델을 결합하면 마케팅의 투자 결정에 대해 더 이상 근시안적인 관점을 취하지 않게 됩니다.

위에서 설명한 각 데이터 소스는 마케팅에 있어 어떤 것이 효과가 있는지 그리고 각 활동들이 얼마나 중요한지에 대한 스토리를 만드는 시발점이 될 것입니다. 간단히 이러한 예를 들어볼 수 있을 것 같습니다.

• 광고가 효과가 없다는 (정성적) 피드백에 대하여 광고 댓글을 직접 언급하여 반론을 제기할 수 있습니다.
• ‘어떻게 우리 브랜드를 알게 되셨나요?’라는 질문에 ‘블로그 콘텐츠’를 선택한 데이터와 함께 이메일 마케팅 데이터를 추가하여, 애초에 리드를 생성하고 또 블로그를 더 많은 고객들에게 전달한 것에 마케팅 자동화의 영향임을 강조할 수 있습니다.

이제 저는 특정 잠재 고객이나 잠재 고객 그룹에 대한 데이터 스토리를 이야기 할 수 있게 된 것이죠.