[마케팅 기초] ATTRIBUTION !!!

PARK's Marketing & HTML·2022년 7월 15일

Ai 프로덕트 마케터

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학습내용

오늘은 참 상쾌한 하루였다.
강사님의 피드백, 질문시간을 가지는데
'모르는건 혼자 고민해보고 풀어보고 머리도 싸매봐라
찾아보지도 않고 물어보면 자립심이 없어진다'
라고 하셨다. 뼈만 때리는 말씀에 순살이 되었지만
간신히 손가락 뼈가 재생되어 일지를 쓰고 있다.
맞는말이다...노력을 한다고 하고는 있지만
한참 부족하다. 강사님의 말씀을 잘 새겨들을 필요가 있다.

아무튼 오늘은 Attribution에 대한 학습을 했다.

Attribution이라는 단어가 낯익을것이다.
한번 배운적이 있었다.
Last touch, First touch...등등 뭔가 있었던게 기억날것이다.

Attribution

터치포인트와 conversion을 수집하고 이들을 정해진 규칙에 따라 연결시키는 것으로,
이를 통해 한정된 마케팅 리소스를 가장 효과적인 채널, 캠페인에 집중하여 투자한다.

Touch Point
터치포인트란 제품이나 서비스가 소비자와 만나는 접점이다.
특히 Attribution에서는 전환(conversion)을 유도하기위한
기업, 브랜드, 서비스의 마케팅 활동들

터치포인트의 종류

시각적인 요소(가장 큰 영향), 디지털 디바이스를 통해
시각적 요소를 전달하는 방법은 Click과 Impression

터치포인트의 수집

직접 수집

트래커의 트래킹 링크로 수집

간접 수집

Self-Attribution Network 매체의 Attribution API를 통해 수집

Conversion

마케팅의 대상이 되는 제품 및 서비스 내의 Outcome,
구매를 비롯하여 구매를 촉진 시킬 수 있는 고객의 행동을 의미
(구매만 전환이 되는게 아니라 구매를 촉진시킬 수 있는 여러 활동도 COnversion이라고 보면된다)

Conversion의 종류

Conversion의 수집

SDK - 앱 서비스 내에 설치된 트래커 SDK를 통해 수집
ex)회원가입,구매완료

Server-to-Server

앱 서비스 서버에서 트래커 서버로 전송하여 수집 ex)VIP멤버십 달성

Web Attribution
특징

터치포인트와 컨버전이 동일하게 Web이라는 플랫폼에서만 발생하기 때문에
비교적성과분석을 하기가 원활하다.

Query Parameter, Referrer, Cookie등을 활용

브라우저 별로 저장되는 Cookie ID를 사용하여 유저 식별

제약사항

Cookie는 브라우저 별로 따로 저장 및 관리되는 데이터 이다 보니,
Cookie를 기반으로 한 ID도 브라우저별로 달라짐
-> 동일한 유저라 할지라도 브라우저별로 다른 유저로 인식
쿠키 삭제, 재설정 등으로 인해 Cookie ID 변경이 쉬움

Mobile App Attribution

Web과는 다르게 터치포인트가 웹과 앱에서 발생하며, Conversion은 App에서 발생하기 때문에 더욱 고도화된 기술이 요구됨

특히 앱마켓, 앱스토어 라는 큰 장벽이 존재

OS별 Advertising ID를 사용하여 유저 식별

Mobile APP Attribution Deep Dive

터치포인트를 발생시킨 유저와 Conversion을 발생시킨 유저를 매칭하고 -> User Matching

동일 유저로부터 발생한 터치포인트와 Conversion을 시간순으로 정렬하고 -> User Journey

정해준 규칙, 룰에 따라 Conversion을 터치포인트에 귀속시킨다-> Attribution Model

User Matching
대표적인 유저 매칭 방법 세가지
1.Android Referrer Matching
웹에서 광고클릭하여 앱으로 구글플레이 랜딩, 설치 후 최초 실행할때 Install Referrer 값을 수집하여 GAID와 매칭

ADID Matching
앱에서 가능한 매칭방법
애드아이디 매칭이 발생하려면 앱에서 발생해야한다.
앱내 광고 클릭시 Cookie ID와 ADID 수집->
구글 플레이 또는 앱스토어로 랜딩시켜 설치후 최초 실행시 디바이스의 ADID 수집.

3.Fingerprint Matching

고유하지 않은 값들의 조합(디바이스 정보, IP등)을 이용해 키값을 뽑은 뒤 광고를 클릭한 유저와 앱을 설치(최초실행)한 유저가 동일한 유저라는것을 확률적으로 매칭 하는 방법

확률적? - A라는 유저는 모바일웹에서 기사를 읽던중 C서비스에 대한 광고를 보고 호기심에 광고 클릭후 앱마켓으로 이동했지만, 설명을 보고 생각했던 서비스와 달라서 설치하지 않고 이탈
-B라는 유저는 지인과 대화중 C서비스를추천받아 직접 설치후 최초 실행했다.

이 값들의 Fingerprint HashKey값이 일치한다.
그렇기에 A와 B유저가 다른 유저지만 같은 유저라고 판단하여 오매칭이 발생한다.
잘못된 매칭을 최소화 하기위해 두 키값간의 매칭 허용시간을 타이트하게 활용한다.

Attribution Model
여러 후보 터치포인트 중에 특정 터치포인트에 기여했는지
결정하는 방법이나 원칙들을 정의한것이 Attribution Model

Attribution Model의 종류
STA(Single Touch Attribution)
MTA(Multi Touch Attribution)
Conversion에 하나의 Touchpoint를 귀속시키는데,
Conversion 발생 시점 이전에 가장 마지막으로 발생한 터치포인트에 귀속.
현재 광고업계에서는 싱그렅치 Last Touch Attribution을 보편적으로 사용한다.

그 외 Attribution에 영향을 주는 요소
LookBack Window & Attribution Window

전환이 발생했을때 특정기간 이내에 발생한 터치포인트 들이
이 전환에 기여했을것이다 라고 유효한 터치포인트를 추론해 내는것.

LookBack Window는 Install에 대한 기여를 인정받을 수 있는 기간,
Attribution window는 In-app 이벤트에 대한 기여를 인정 받을 수 있는 기간

그 외 Attribution에 영향을 주는 요소

DA같은경우 DA로부터 전환이 발생하기까지 시간이 소요될수 있지만
SA는 이미 목적이 뚜렷하기 때문에 SNS광고를 클릭하고 전환까지의 시간이 짧다.
때문에 매체의 특성을 고려해 SA를 짧게 DA를 길게 설정하는게 효율적이다 라고 판단할 수 있는것

일반적으로 Install은 Click 7일, Impression 1일로 가장 많이 설정,
In-app Event에서는 종류 및 Industry별로 상이하다.

단기적으로 생각하면 광고주 입장에서는 광고비 굳혔다 라고 생각할 수 있지만,
좀더 장기적으로 보자면 기여정보를 토대로 다음 캠페인 계획을 세워야하는데,
다 Unattributed 되버리면 플래닝하기 힘들어 진다.

우리 서비스의 주요 이벤트가 앱 설치 후 평균적으로 어느정도의 시간이 지난후 발생하는지,
앱이 설치된 상태에선 얼마의 주기로 발생하는지 파악하여 적절한 값을 찾아가는 과정이 필요하다.

Attribution window에 있어서는 서비스에 대한 관심이 많이 필요할 것이다.
앰플리튜드같은 솔루션을 사용한다면 유저들이 유입된 후 구매까지
시간이 얼마나 소요되는지 파악할 수 있는데, 평균적으로 이벤트가 7일 걸린다 하면
이 언저리로 설정하는게 가장 어트리뷰션 분석하기에 적합하다.

그 외에 Attribution에 영향을 주는 요소

Click Injection

Click Spamming
-유저가 인지하지 못하는 상태에서 대량의 클릭을 발생시켜서 Last Click에
들 가능성을 높이는 Fraud '하나만 걸려라' 식
-터치포인트 발생 시점으로부터 Install 시점까지 소요된 시간 분표 데이터를 통해 매체별,
퍼블리셔 별로 상이한 패턴을 보이는 성과에 대해 Raw Data레벨의 분석 진행

쫙 뿌리기 때문에 일반적인 경우에 비해 광고를 클릭하고 인스톨 실행까지 시간이 되게 길다.

확률적인 Fraud라서 인사이트를 얻을 수 있는 리포트, 데이터들만 제공을 하고
Fraud여부에 대한 판단은 광고주와 대행사가 할수있게 제공만 한다.(Airbridge 입장)

Advertising ID reset

자동화 프로그램으로 특정액션을 수행하고 광고 ID를 재설정하여 해당액션을 반복

Tracking Link & DeepLink

Tracking Link의 두가지 역할
1. Touchpoint 수집
2. Conversion을 발생시키기 위한곳으로 유저를 Redirect시키는 역할.

Tracking Link를 통한 유저 이동경로(Redirect Path)
1. 앱 내 특정 컨텐츠(페이지)
2. 앱 미설치시(Web URL)
3. 앱 미설치시(앱마켓)

Deep Link?
앱이 설치된 유저를 앱 내 특정 컨텐츠(페이지)로 연결하는 URL

Deeplink의 종류
Scheme Deeplink
형태 : scheme://path?parameter
App마다 원하는 scheme을 개발자가 설정가능

Universal Link & App Link

형태 : https://domain/path?queryParameter
일반 웹사이트 URL과 유사하다.
특정 도메인을 개발자가 설정한다.
보안을 위해 해당 도메인 뒤에 약속된 경로에 인증 텍스트를 심어놓은
이유로 개발사에서만 앱을 열 수 있다.
웹페이지 경유 없이 앱으로 바로 연결된다.

참고 - Deferred Deeplink
앱이 미설치된 상태에서 딥링크 정보가 포함된 Tracking link를 클릭하면
앱을 설치하고 앱을 실행시켰을때 앱 메인이 아니라 특정 인앱 컨텐츠로 이동시키는 기술,
Install이 되지 않은 경우 Deeplinking을 지연시켜 두었다가 Install이 되었을때
Deep Linking 동작 (ex: 청바지 보고 앱 다운후 가입했는데 청바지를 또 찾아야 하는경우
이탈 가능성이 있으니까 앱 다운하고 바로 찾아놓은 청바지 구매페이지로 바로 유입시키는것)

마케팅 캠페인의 목적과 채널에 따른 Attribution 툴 활용

페이스북,애플 서치애즈, 구글애즈, 트위터.....etc

자체기준을 통해 독립적으로 어트리뷰션을 하고 그 결과를 고객사에 제공하는 매체,
어트리뷰션 솔루션의 기여 결과가 SAN의 기여 결과 및 광고비에 영향을 주지 않는다.

광고를 운영하는데 만약 SAN이 섞여있다?
Attribution이 조금 달라진다.

SAN매체의 경우 트래커의 Tracking Link를 사용하지 않으며,
Touchpoint 정보는 SAN 매체의 Attribution API를 통해서 획득 후 Attribution 진행

타 매체 터치포인트 고려 유무 및 기여기간 및 기여 모델의 차이로 인해
트래킹 솔루션과 SAN간의 Attribution 성과 차이가 발생할 수 밖에 없다.

Non-SANs(SAN이외의 매체)

Attribution Solution의 Tracking Link를 통해 터치포인트 정보를 수집하고,
Attribution solution의 기여 결과에 따라 광고비 정산

Postback 용도
1. 광고최적화
2.광고비 정산
3. 리타겟팅 캠페인 진행(All Postback)

Postback 설정
1. 매체 기여 여부에 따른 전송
2. 신규 이벤트 여부에 따른 전송

이벤트가 발생할 때 마다 설정된 규칙에 따라 이벤트 및 Attribution결과
데이터를 HTTP/HTTPS 방식으로 매체에 실시간 전달하며 최적화, 정산, 리타겟팅 등에 활용

마케팅 채널에 따른 활용
온드,언드미디어/트래킹 링크 활용

페이드 미디어와 달리 트래킹링크가 End user에게 직접적으로 노출되며,
다양한 소셜플랫폼에 공유될 수 있는 점을 고려한다.

Attribution 종류에따른 활용(특징)

CTA(Click-Through Attribution)

유저가 직접 트래킹링크 호출

배너타입 광고에 활용

유저 반응에 의해서 리다이렉트 발생

명확하게 광고에 반응했다고 볼수있기 때문에
Impression에 비해 상대적으로 기여기간을 길게 설정

VTA(View-Through Attribution)

주로 Video 타입의 광고에 활용

매체측에서 트래킹 링크 호출

리다이렉트가 유저반응에 의해 나타나지 않음

Click에 비해 명확하게 광고에 반응했다고 보기 어렵기 때문에
Click에 비해 기여기간을 짧게 설정

Martech 생태계에서 Attribution 데이터의 활용