B2B 마케팅 속성의 미로를 탐색하여 ROI 향상

B2B 마케팅 담당자는 마케팅 노력의 영향을 정량화하는 문제와 씨름합니다. 여러 채널, 접점 및 복잡한 구매자 여정을 통해 어떤 마케팅 활동이 성공을 이끄는지 이해하는 것이 중요합니다. 마케팅 속성 입력 – 고객 여정의 다양한 상호 작용에 가치를 부여하는 강력한 방법론입니다.

이 포괄적인 기사에서는 다양한 유형의 마케팅 기여 모델, 장단점, 이를 구현하는 데 직면한 문제에 대해 자세히 설명합니다. 우리는 또한 귀인이 복잡하고 일률적인 접근 방식이 없다고 주장할 것입니다. 살펴보기 전에 사용 가능한 옵션에 대해 알아보겠습니다.

기여 모델 개요

원터치 기여 분석 모델:

• 퍼스트 터치 기여: 고객이 상호작용한 첫 번째 터치포인트에 크레딧을 부여합니다.
• 마지막 터치 기여: 고객이 전환하기 전에 상호작용한 마지막 터치포인트에 크레딧을 부여합니다.

멀티터치 기여 분석 모델:

• 선형 기여: 고객 여정 전반에 걸쳐 각 터치포인트에 동등하게 기여합니다.
• 시간 소멸 기여: 전환 이벤트에 대한 근접성을 기반으로 터치포인트에 크레딧을 부여하며 더 최근의 터치포인트가 더 높은 크레딧을 받습니다.
• U자형 속성: 첫 번째와 마지막 터치포인트에 더 높은 비율의 기여도를 할당하고 나머지 기여도는 다른 터치포인트에 균등하게 분배됩니다.
• W자형 속성: U자형과 비슷하지만 리드 전환 터치포인트에 상당한 기여도를 할당하고 나머지 기여도는 다른 터치포인트로 나뉩니다.

알고리즘(데이터 기반) 속성:

이 모델은 기계 학습 및 고급 통계 기술을 사용하여 전환에 미치는 영향을 기반으로 접점을 분석하고 기여도를 할당합니다. 비즈니스별로 맞춤화되어 보다 정확한 마케팅 효과를 제공합니다.

귀인 모델의 장점과 단점

원터치 기여 모델

원터치 기여 모델은 고객 여정의 특정 접점 하나에 기여도를 100% 부여합니다. 이러한 모델은 구현하기가 상대적으로 간단하지만 마케팅 활동에 대한 전체적인 이해를 제공하는 데 필요한 뉘앙스가 부족한 경우가 많습니다.

퍼스트 터치 어트리뷰션

퍼스트 터치 어트리뷰션은 디스플레이 광고를 클릭하거나 검색 엔진에서 웹사이트를 방문하는 것과 같이 고객이 브랜드와 처음으로 상호작용한 것에 모든 기여도를 부여합니다. 이 모델은 어떤 채널이 초기 인지도와 관심을 성공적으로 생성하는지 이해하는 데 유용합니다.

위:

• 구현 및 이해가 용이함
• 인지도를 높이고 트래픽을 유도하는 채널 강조 표시

단점 :

• 고객 여정을 지나치게 단순화
• 후속 터치포인트의 영향 무시

마지막 접촉 기여

마지막 터치 속성은 구매 또는 전환 전 고객의 마지막 상호 작용에 모든 기여도를 할당합니다. 이 모델은 거래 성사에 가장 효과적인 채널을 식별하는 데 도움이 됩니다.

위:

• 간단한 구현
• 전환을 유도하는 채널 강조 표시

단점:

• 최종 접점을 지나치게 강조
• 이전 상호 작용의 영향을 설명하지 못함

멀티 터치 기여 모델

멀티터치 기여도 모델은 고객 여정을 따라 여러 접점에 기여도를 분배합니다. 이러한 모델은 고객 경험에 대한 보다 미묘한 이해를 제공하고 마케터가 캠페인을 보다 효과적으로 최적화하는 데 도움이 됩니다.

선형 기여

선형 기여는 고객 여정의 모든 접점에 걸쳐 크레딧을 균등하게 분배합니다. 이 모델은 마케팅 활동에 대한 명확하고 균형 잡힌 보기를 원하는 조직에 유용합니다.

위:

• 모든 접점의 중요성을 인식
• 간단하고 공정한 학점 분배

단점:

• 개별 접점의 영향을 구분하지 못함
• 덜 효과적인 채널을 지나치게 강조할 수 있습니다.

시간 소멸 속성

시간 소멸 기여도는 전환에 더 가깝게 발생하는 터치포인트에 더 많은 기여도를 부여합니다. 이 모델은 최근 상호작용이 전환 유도에 더 큰 영향을 미친다고 가정합니다.

위:

• 고객 의사 결정의 최신성 효과를 설명합니다.
• 전환에 가까운 터치포인트를 강조합니다.

단점:

• 시간과 터치포인트 중요도 간의 선형 관계를 가정합니다.
• 브랜드 인지도에 기여하는 초기 상호작용을 과소평가할 수 있음

U자형(위치 기반) 속성

U자형 속성은 기여도의 40%를 첫 번째와 마지막 터치포인트에 할당하고 나머지 20%를 중간 상호작용에 균등하게 분배합니다. 이 모델은 초기 브랜드 노출과 최종 전환 접점의 중요성을 인정합니다.

위:

• 첫 번째와 마지막 터치포인트의 중요성 인식
• 모든 상호 작용의 영향을 설명합니다.

단점:

• 신용의 임의 분배
• 개별 접점의 진정한 영향을 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다.

W자형 속성

W자형 기여도는 리드 전환 터치포인트에 30%의 기여도를 부여하고 나머지 10%를 다른 상호작용으로 나누어 U자형 모델을 확장합니다. 이 모델은 고객 여정의 핵심 터치포인트를 강조하는 것을 목표로 합니다.

위:

• 가장 중요한 터치포인트 강조 표시
• 고객 여정에 대한 보다 미묘한 이해를 제공합니다.

단점:

• 여전히 개별 접점의 실제 영향을 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다.
• 광범위한 데이터 추적 및 분석이 필요합니다.

알고리즘(데이터 기반) 속성

알고리즘 기여는 기계 학습 및 고급 통계 기술을 사용하여 전환에 미치는 영향을 기반으로 접점을 분석하고 기여도를 할당합니다. 이 모델은 각 비즈니스의 고유한 패턴에 적응하고 마케팅 효과를 가장 정확하게 표현합니다.

위:

• 매우 정확하고 데이터 기반
• 특정 비즈니스 및 고객 여정에 맞게 맞춤화
• 새로운 데이터로 지속적으로 적응하고 개선합니다.

단점:

• 효과를 보려면 많은 양의 데이터가 필요합니다.
• 구현하기가 더 복잡하고 자원 집약적입니다.

B2B 마케팅 속성의 복잡성

보시다시피 마케팅 속성에 대한 단순하거나 정확한 답은 없습니다. 각 모델에는 장점과 단점이 있으며 비즈니스 목표, 데이터 가용성 및 고객 여정의 복잡성에 따라 선택이 크게 달라집니다.

기여 모델은 보편적으로 적용할 수 없으며 어떤 모델이 비즈니스 요구사항에 가장 잘 부합하는지 신중하게 고려하세요. 예를 들어 단일 터치 모델은 짧고 간단한 고객 여정이 있는 비즈니스에 적합할 수 있는 반면 멀티 터치 또는 알고리즘 모델은 더 길고 복잡한 여행이 있는 비즈니스에 더 적합할 수 있습니다.

B2B 마케팅 목표에 맞는 기여 모델을 선택합니다. 주요 목표가 인지도를 높이는 것이라면 퍼스트 터치 어트리뷰션이 적합할 수 있습니다. 그러나 멀티 터치 또는 알고리즘 모델이 리드 생성 및 전환에 더 적합할 수 있습니다.

귀인 모델의 선택은 데이터의 품질과 양에 따라 달라집니다. 제한된 데이터를 가진 소규모 기업은 더 단순한 모델의 이점을 누릴 수 있는 반면 강력한 데이터 세트를 보유한 대규모 조직은 더 복잡한 데이터 기반 모델을 사용할 수 있습니다.

기여 전략 구현

마케팅 환경은 끊임없이 진화하고 있으며 귀사의 기여 모델은 이러한 변화에 적응할 수 있어야 합니다. 최신 트렌드와 기술에 대한 정보를 얻고 필요에 따라 귀속 전략을 재평가하고 조정할 준비를 하십시오. B2B 비즈니스 요구 사항에 가장 잘 맞는 기여 모델을 선택했다면 다음 단계는 모델을 구현하고 마케팅 전략을 지속적으로 개선하는 것입니다.

다음은 이러한 노력을 성공적으로 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다.

고품질 데이터 수집

데이터는 성공적인 마케팅 기여 전략의 기초입니다. 고객 상호 작용, 전환 및 접점에 대한 정확하고 포괄적인 최신 데이터를 보유하고 있는지 확인하십시오. 데이터를 효과적으로 수집, 관리 및 분석하는 데 도움이 되는 마케팅 자동화 및 분석 도구에 투자하십시오.

팀과 소통

선택한 기여 모델과 캠페인 계획, 실행 및 최적화에 대한 영향에 대해 마케팅 팀을 교육합니다. 열린 대화와 협업을 장려하여 모든 사람이 동일한 목표를 향해 정렬하고 작업할 수 있도록 합니다.

지속적인 모니터링 및 최적화

마케팅 속성은 일회성 행사가 아닙니다. 지속적인 모니터링과 최적화가 필요한 지속적인 프로세스입니다. 귀속 데이터를 정기적으로 검토하여 트렌드, 패턴, 개선이 필요한 영역을 파악하세요. 최대 ROI를 보장하기 위해 그에 따라 마케팅 전략과 전술을 조정하십시오.

유연성과 적응력 유지

마케팅 환경은 끊임없이 진화하고 있으며 기여 전략은 고객 행동, 시장 동향 및 새로운 마케팅 채널의 변화에 ​​적응할 수 있을 만큼 충분히 유연해야 합니다. 관련성과 효율성을 유지하기 위해 귀속 모델을 주기적으로 재평가할 준비를 하십시오.

마케팅 기여의 과제 극복

B2B 컨텍스트에서 마케팅 속성 전략을 구현하는 것은 구매자 여정의 복잡성, 더 긴 판매 주기 및 여러 의사 결정자를 고려할 때 어려울 수 있습니다.

다음은 이러한 문제를 극복하기 위한 몇 가지 팁입니다.

여러 의사결정자 고려

B2B 구매 결정에는 종종 선호도, 동기 및 문제점을 가진 여러 이해 관계자가 참여합니다. 귀사의 기여 모델이 이러한 다양한 관점을 설명하고 구매자 여정 전반에 걸쳐 모든 의사 결정자의 영향을 포착하는지 확인하십시오.

영업 및 마케팅 노력 조정

B2B 마케팅의 성공은 영업팀과 마케팅팀 간의 긴밀한 협력에 크게 의존합니다. 속성 데이터, 통찰력 및 목표를 공유하여 이러한 팀을 조정합니다. 이는 통합된 리드 생성, 육성 및 전환 접근 방식을 만드는 데 도움이 됩니다.

오프라인 터치포인트 고려

B2B 마케팅에서는 전시회, 컨퍼런스, 대면 미팅과 같은 오프라인 접점이 중요한 역할을 합니다. 기여 모델이 이러한 상호 작용을 통합하여 마케팅 효과에 대한 포괄적인 보기를 제공하는지 확인하십시오.

인내심을 갖고 지속적으로

B2B 판매 주기는 길 수 있으며 귀속 노력의 결과를 확인하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 인내심과 끈기를 유지하고 지속적으로 전략을 수정하고 새로운 통찰력과 정보에 적응하십시오.

기여 모델 결합

B2B 마케팅의 복잡성을 감안할 때 여러 속성 모델을 결합하여 마케팅 활동을 보다 포괄적으로 이해할 수 있는 잠재적 이점을 고려해 볼 가치가 있습니다. 다양한 모델의 강점을 활용하여 고객 여정에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

한 가지 접근 방식은 첫 번째 터치 또는 마지막 터치와 같은 단일 터치 모델을 선형, 시간 소멸, U자형 또는 W자형 속성과 같은 멀티터치 모델과 결합합니다. 이 조합은 초기 인지도 및 최종 전환을 유도하는 채널과 여정 전반에 걸쳐 모든 접점의 영향을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 첫 접촉 기여를 사용하여 퍼널 상단 마케팅 활동을 최적화하는 동시에 W자형 모델을 사용하여 리드 전환 및 고객 확보에 기여하는 주요 접점을 이해할 수 있습니다.

또 다른 접근 방식은 알고리즘 속성을 다른 모델과 계층화하여 마케팅 활동에 대한 보다 미묘한 이해를 만드는 것입니다. 알고리즘 속성은 고객 여정에 대한 데이터 중심의 맞춤형 보기를 제공하는 반면 다른 모델은 구매 프로세스의 특정 접점 또는 단계에 대한 추가 통찰력을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 알고리즘 기여도를 사용하여 전반적인 마케팅 전략을 알리는 동시에 시간 소멸 모델을 활용하여 전환에 가까운 접점을 최적화하는 데 집중할 수 있습니다.

테스트 및 학습 접근 방식 수용

마케팅 속성의 복잡성과 끊임없이 진화하는 B2B 환경을 고려할 때 테스트 및 학습 사고 방식을 채택하는 것이 필수적입니다. 이 접근 방식에는 다양한 마케팅 전술, 기여도 모델 및 최적화 전략을 지속적으로 실험하여 결과에서 배우고 노력을 다듬는 것이 포함됩니다.

A/B 테스트는 귀인 노력을 알리는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 다양한 마케팅 채널, 크리에이티브 자산, 메시징 또는 타겟팅 전략을 테스트하여 어떤 전술이 가장 효과적인지 식별하고 전환에 미치는 영향을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 사용하여 캠페인을 최적화하고 기여 모델 선택을 알립니다.

기여는 설정하고 잊어버리는 과정이 아닙니다. 마케팅 캠페인 및 기여도 모델을 지속적으로 반복하여 비즈니스 요구에 가장 적합한 조합을 찾으십시오. 고객, 시장 동향 및 마케팅 성과에 대해 더 많이 알게 되면 접근 방식을 조정하여 더 나은 결과를 얻으십시오.

조직 내에서 실험 문화를 조성하면 지속적인 학습과 개선을 장려할 수 있습니다. 마케팅 팀이 통찰력을 공유하고, 문제를 논의하고, 최적화를 위한 새로운 아이디어에 대해 협력하도록 격려하십시오. 이러한 사고 방식은 비즈니스가 민첩성을 유지하고 끊임없이 변화하는 B2B 마케팅 환경에 적응하는 데 도움이 됩니다.

기여 모델 성능 평가

선택한 기여 모델이 의미 있는 인사이트를 제공하고 긍정적인 결과를 도출하도록 하려면 성과를 정기적으로 평가하는 것이 중요합니다. 귀인 모델의 효과를 평가하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• ROI 분석 – 다양한 마케팅 채널 및 캠페인에서 생성된 투자수익률(ROI)을 비교하여 기여도 모델이 가장 영향력 있는 접점을 정확하게 식별하는지 확인합니다. 특정 채널이 지속적으로 높은 ROI를 제공하는 경우 모델은 고객 여정에서 해당 채널의 중요성을 반영해야 합니다.

• 비즈니스 목표와의 상관 관계 – 전반적인 비즈니스 목표의 맥락에서 마케팅 속성 데이터를 검토합니다. 기여 분석 모델이 목표와 일치한다고 가정합니다. 이 경우 통찰력은 성장을 촉진하고, 브랜드 인지도를 높이고, 리드를 생성하거나, 원하는 다른 결과를 달성하기 위해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

• 업계 벤치마크와의 일관성 – 모델이 마케팅 성과를 합리적으로 나타내는지 확인하기 위해 귀속 인사이트를 업계 벤치마크와 비교합니다. 모델의 결과가 업계 표준에서 크게 벗어나는 경우 추가 조사 또는 조정이 필요함을 나타낼 수 있습니다.

B2B 마케터를 위한 주요 내용

이 포괄적인 기사에서 살펴보았듯이 마케팅 기여는 복잡하지만 캠페인의 성공을 측정하고 ROI를 극대화하려는 B2B 마케터에게 필수적인 프로세스입니다. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 사항입니다.

1. 다양한 유형의 기여 모델, 장단점을 이해하여 비즈니스 요구 사항 및 목표에 가장 적합한 모델을 선택하십시오.
2. 귀속 모델을 선택할 때 비즈니스 목표, 사용 가능한 데이터 및 리소스, 고객 여정의 복잡성을 고려하십시오.
3. 고품질 데이터를 수집하고, 팀과 소통하고, 노력을 모니터링 및 최적화하고, 유연하고 적응력을 유지하여 기여 전략을 구현하고 지속적으로 개선하세요.
4. 여러 의사 결정권자를 고려하고, 판매 및 마케팅 노력을 조정하고, 오프라인 접점을 고려하고, 인내심과 끈기를 유지하여 B2B 마케팅 속성 문제를 극복하십시오.
5. 마케팅 활동을 더 잘 이해하고 마케팅 활동과 의사 결정에 정보를 제공하려면 여러 속성 모델을 결합하는 것을 고려하십시오.

이러한 가이드라인을 따르고 마케팅 속성의 복잡성을 수용함으로써 B2B 마케터는 귀중한 통찰력을 확보하고 마케팅 전략을 최적화하며 지속적인 비즈니스 성장을 추진할 수 있습니다.

결론

B2B 마케팅 속성은 복잡하고 도전적인 프로세스이지만 마케팅 활동의 효과를 극대화하고 비즈니스 성공을 주도하는 데 필수적입니다. 다양한 유형의 기여 모델, 장단점, 전략을 구현하고 개선하는 방법을 이해함으로써 더 나은 결과로 이어지는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

유연하고 적응력을 유지하고 포괄적인 접근 방식을 위해 서로 다른 모델을 결합하고 조직 내에서 테스트 및 학습 사고 방식을 육성하여 마케팅 속성의 복잡성을 수용하십시오. 그렇게 함으로써 끊임없이 진화하는 B2B 마케팅 환경을 탐색하고 비즈니스의 지속 가능한 성장을 주도할 준비를 갖추게 됩니다.