6 멀티 채널 성과 분석과 기여/어트리뷰션의 모든 것

1. 멀티채널 고객 여정 이해

1) 고객 A씨의 예시 여정

- Google 검색 -> IG 광고(리타겟팅) -> 이메일 열람 -> 검색 후 구매

: 광고의 성공은 ‘마지막 클릭’이 아닌, 결국엔 모든 여정의 합으로 이루어질 수 있습니다

 

2) 고객 여정의 구조

3단계 퍼널	목표	예시
인지 단계	브랜드를 볼 수 있도록 만들기	브랜드 검색, 디스플레이 광고 노출
고려 단계	관심을 유지하게 만들기	제품 비교, 리뷰 콘텐츠, 리타게팅 광고
구매 단계	행동(구매)로 연결하기	이메일 리타게팅, 검색 재방문, 결제 완료

 

3) 단일 채널 vs 멀티 채널 비교

- 고객의 전환은 협업의 결과에서 비롯됩니다. 기여도를 알아야, (그로스및퍼포먼스에서의) 효율적인 예산을 설계할 수 있습니다

구분	단일 채널(Last Click)	멀티 채널(Multi-touch)
분석 기준	마지막 클릭 채널만 인정	모든 접점을 평가
결과	이메일 100% 기여	Google 40%, Instagram 40%, Email 20%
시사점	과대평가된 채널 존재	실제 효율적 채널 파악 가능

 

4) 주요 기여도 모델

- 모델에 대한 정답은 없습니다

이미지 출처 : thinkwithgoogle

 

모델명	설명	예시	장점/한계
Last Click	마지막 접점에 100% 기여도 부여	이메일 클릭 → 구매 → 이메일 100%	간단하지만 초반 채널 과소평가
First Click	첫 접점에 100% 부여	Google 광고 클릭 → 구매 → Google 100%	인지도 분석에 유용
Linear	모든 채널에 동일 비용 부여	Google 33% / Insta 33% / Email 33%	전체 여정 가시성 확보
Time Decay	전환에 가까울수록 높은 가중치	Email 50% / Insta 30% / Google 20%	현실적 모델 (GA4 기본값 중 하나)
Position-based (U-shaped)	첫 + 마지막 접점 중심, 중간은 소량	Google 40% / Email 40% / 중간 20%	Awareness–Conversion 모두 반영

 

5) 왜 멀티채널 기여도가 중요할까요?

- 예산 배분의 근거

• 단일 채널 판단의 경우 -> 인스타그램만 효율 좋아보임
• 멀티 채널 분석의 경우 -> 실제 구매 유입은 Google의 초기 검색 영향이 큼

- 소비자 심리의 현실 반영 

• 고객은 반복 노출을 통해 신뢰를 형성 여러 접점이 브랜드 기억에 기여함

- 데이터 해석의 균형감

• 클릭륙이 낮다고 비효율적이라 단정짓지 말 것, 숨겨진/보이지 않는 기여(브랜드 인식, 고려 증대)는 존재함

 

2. 그로스 및 퍼포먼스에서 활용되는 어트리뷰션 모델 비교

1) 어트리뷰션 모델

- 그로스 마케팅에서의 본질은 ＇성과 지표를 정확히 읽고 지속적인 실험을 하는 것’ 입니다.  어트리뷰션 모델은 그 해석의 기본적인 시작입니다.

 

2) 단일 채널 vs 멀티 채널

구분	단일 채널(Last Click)	멀티 채널(Multi- touch)
기여 방식	마지막 클릭에 100% 부여	모든 접점에 분배
분석 관점	“누가 마지막에 팔았는가?”	"누가 함께 팔았는가?”
장점	단순하고 이해하기 쉬움	고객 여정의 전반을 반영
단점	초기 인지도 채널 과소 평가	복잡, 설정과 해석이 필요
활용 예시	Google Ads 기본 리포트로 단순하게 확인	GA4, MMP, BI 툴 기반 모델링

 

3) 주요멀티터치어트리뷰션모델비교(현업에서바라보는관점)

모델명	채널	예시	활용 상황
Linear (균등 분배)	모든 접점에 동일 가중치	G 33%, IG 33%, Email 33%	전환까지의 전체 여정 파악
Time Decay (시간가중)	전환에 가까운 접점일수록 높은 가중치	Email 50%, IG 30%, G 20%	리타게팅/이메일 중심 퍼포먼스
Position-based (U-Shaped)	첫 & 마지막 접점에 중점	G 40%, IG 20%, Email 40%	브랜드 + 퍼포먼스 병행 캠페인
Data-driven (AI 기반)	실제 데이터 기반 가중치 학습	플랫폼별 다름	대규모 광고 계정에서 자동 분석

 

4) 상황별 모델 선택 가이드

- 모델의 선택은 결국, 캠페인 목적과 데이터구조에 맞춰서 진행합니다

마케팅 목적	추천 모델	이유
브랜드 인지도 강화 캠페인	First Click / U-Shaped	첫 유입 채널의 영향이 중요
전환 중심 퍼포먼스 캠페인	Time Decay / Last Click	구매 직전의 채널 집중
고객 여정이 긴 서비스형 상품	Linear / Data-driven	중간 고려 채널의 역할 중요
앱 설치 / 리타게팅 캠페인	Time Decay / Data-driven	최종 행동 근접 채널 중점

 

5) MMP(Mobile Measurement Partner)활용사례

플랫폼	기본 모델	특징	유의점
Appsflyer	Last Click (기본), Multi-touch 옵션	네트워크 기여율 자동 계산	클릭 & 뷰 어트리뷰션 동시 고려
Adjust	Time Decay 중심	앱 설치 후 전환까지 추적	리타게팅 효율 측정에 강점
Singular	Data-driven 기반	크로스채널 통합 리포팅	웹+앱 통합 측정에 유리

 

3. 실습: 기여도 분석 & 예산 재분배

가설1) 광고비가증가한다고해서ROAS가비례적으로상승하지않는다 (체감수익존재)

목표 : 채널별 광고비(Spend)와 ROAS의 비선형 관계를 분석해 한계효과(Diminishing
Returns)를 찾고, 효율적 예산 구간을 도출한다

Data_30d를 사용하여 각 채널의 Spend_KRW와 ROAS 간 관계를 분석해주세요.
1) 채널별 상관계수를 계산하고, 회귀(선형/로그/2차식)를 통해 ROAS의 변화 패턴을 시각화하세요.
2) 광고비 증가에 따른 한계효율 구간을 찾아내고, 효율이 꺾이는 지점을 표시하세요.
3) “적정 광고비 범위”를 도출하고, 과투자/저투자 채널을 구분하세요.
4) 그래프 및 표로 정리하고, 개선 방향을 제안하세요.

 

가설 2) CVR이높다고해서반드시매출(Revenue) 기여도가높은것은아니다

목표 : 전환율(CVR)과 매출(Revenue)의 직접 상관관계를 분석해 “고CVR 저매출” 구간의 원인을
찾아낸다.

Data_30d를 기반으로 각 채널의 CVR_%와 Revenue_KRW의 관계를 분석해주세요.
1) CVR과 Revenue의 상관관계를 계산하고, 채널별 산점도를 그려주세요.
2) CVR은 높지만 Revenue가 낮은 구간을 찾아 원인을 분석하세요. (예: 클릭 수 적음, 트래픽 품질 낮음 등)
3) 이런 구간의 개선 방안을 제시하세요. (예: 타겟 세분화, 랜딩 최적화 등)
4) CVR–Revenue 분포를 기반으로 “고효율/저효율” 세그먼트를 시각화하세요.

 

가설3) AI 기반예산재분배는전체ROAS를개선시킬수있다

목표 : AI 회귀 모델을 활용해 광고비 대비 예상 매출을 예측하고, ±20% 예산 시뮬레이션을 통해 최적
예산 구조를 설계한다.

Data_30d를 사용해 광고비(Spend_KRW), CTR, CVR, Clicks 등을 입력 변수로 하고, Revenue_KRW를 예측하는 AI 회귀 모델을
만들어주세요.
1) 각 채널별로 광고비를 ±20% 조정했을 때의 예상 매출/ROAS 변화를 계산하세요.
2) 총 예산을 동일하게 유지한 상태에서, 어떤 채널 예산을 늘리거나 줄일 때 전체 효율이 최대화되는지 시뮬레이션하세요.
3) “기존 대비 개선율(%)”을 계산하고, 최적 예산 구조를 표로 정리하세요..

 

가설4) 어트리뷰션모델선택에따라예산판단이달라진다

목표 : 멀티터치 기여도(Linear, Time Decay, U-Shaped, Last Click)를 적용해 모델별 예산
전략 차이를 파악한다.

Data_30d와 Assumptions_MTA 시트를 함께 사용해주세요.
1) Stage(Awareness, Consideration, Retargeting)별 가중치를 모델별로 적용해 채널 기여도를 계산하세요.
2) 각 모델(Last_Click, Linear, TimeDecay, U_Shaped)별로 채널 기여율(%)을 비교하고, 결과를 표로 정리하세요.
3) 각 모델에 따른 예산 재분배안을 제시하고, 전략적 차이(브랜딩 강화 vs 전환 집중)를 설명하세요.

 

가설5) 생성형AI를활용한예산재분배전략및MMM(마케팅믹스모델) 최적화

목표 : AI를 활용하여 과거 30일의 데이터를 기반으로 미래 30일의 예산-성과 시뮬레이션을 수행하고,
MMM(마케팅 믹스 모델)을 설계하여 각 채널의 실제 기여도를 추정한다.

Data_30d 데이터를 기반으로, 생성형 AI를 활용해 다음 과정을 수행해주세요.
1) 회귀 또는 시계열 기반 MMM(마케팅 믹스 모델)을 구성하여 Spend_KRW, Impressions, CTR_%, CVR_%, Stage 변수를 활용해
Revenue_KRW를 예측하세요.
2) 채널별 기여도를 분석하고, **예산 대비 실제 매출 기여율(%)**을 계산하세요.
3) “AI가 추천하는 차월(다음 달) 예산 배분안”을 제시하세요. (총 예산 동일 조건)
4) MMM을 통해 도출된 예측값 대비 실제 데이터의 오차율(MAPE 또는 RMSE)을 계산하고, 모델의 정확도를 평가하세요.
5) 생성형 AI 기반으로 “예산 재배분 제안 보고서”를 요약 형식으로 작성해주세요

 

4. [실습] 아래의 3가지 질문에 답변을 해보면 어떨까요?

고객 여정은 ‘Google Ads → Instagram → Email → Purchase’ 일 때,

하나. 전환에 가장 큰 영향력을 준 채널, 

둘. 브랜드 인지도 캠페인이라면 어떤 모델을 선택하며,

셋. 리타게팅 중심이라면 어떤 모델을 선택 하시겠습니까?

Last Click : Email 100%

Linear : Google 33% / Instagram 33% / Email 33%

Time Decay : Google 20% / Instagram 30% / Email 50%

U-Shaped : Google 40% / Instagram 20% / Email 40%

 

 

 

 

※ 본 글은 학습을 목적으로 작성된 게시물로, 특정 브랜드·제품·서비스명이 언급될 수 있습니다. 이는 순수한 예시일 뿐이며, 상업적 목적은 전혀 없음을 밝힙니다.