온라인 매체의 기여도를 개별적으로 평가하는 방법

온라인 브랜딩을 개시하는 초기에는 네이버 키워드 광고, 쇼핑 광고와 같이 짧은 시간에 투자 대비 효과가 발생하는 한 가지 유료 검색 매체에만 집중하는 경우가 많습니다.

하지만 시간이 갈수록 조직의 다양한 필요가 발생하여 운용하는 유료 검색 매체가 계속 증가하는 경우가 많습니다.

한 두 가지 유료 검색 매체만 운용할 때와 비교해보면 운용하는 유료 검색 매체가 다양해질수록 매출과 같은 외형은 비례하여 증가하지만 담당자의 행복도 비례하지 않는 이유는 여러 가지 새로운 어려움이 발생하기 때문입니다.

그 중에서 특히 각 매체의 기여도를 평가하여 기대 수익이 높은 곳으로 예산을 재조정하는 작업은 말처럼 간단하지 않습니다.

이번 포스팅에서는 이를 위해 이해하셔야 하는 여러 가지 개념을 이해하기 쉽게 안내해 드리고 싶습니다.

1. 자사몰에 설치된 애널리틱스 도구를 사용하여

결제 시점에서 태깅된 매체 추적 UTM parameter를 매우 간단하게 비교하면 안되는 이유가 있습니다.

잠재 고객의 구매 경험 과정이 자사몰 내부의 전환 퍼넬로만 구성된다고 오해하시면 안됩니다.

아래의 페이지를 살펴보시면

메인 vs. 롱테일 키워드의 숨겨진 의미 보러 가기

단지 검색 키워드 광고 매체에서도 잠재 고객은 메인 키워드, 미들 키워드, 롱테일 키워드를 불규칙적으로 조회하며 수 많은 브랜드 혹은 쇼핑몰 들과 상호 작용한다는 점을 한번 더 이해하실 수 있습니다.

그러한 잠재 고객의 탐색 과정을 Google Analytics에서도 시각화하여 안내합니다. 아래의 화면은 그러한 시각화 예시 중 하나입니다.

구글애널리틱스의 멀티 채널 퍼넬 보고서
구글애널리틱스의 멀티 채널 퍼넬 보고서

위의 화면 예시를 살펴보면 전환 횟수가 가장 많은 멀티 채널 퍼넬 유형(=MCF)은 자연 검색하여 자사몰에 방문하고 전환 없이 이탈한 뒤 브라우저에 주소를 입력하고 자사몰에 방문하여 전환 완료된 유형이라는 점을 쉽게 알 수 있습니다.

그 다음 유형은 브라우저에 주소를 입력하고 자사몰에 방문하여 전환 없이 이탈한 뒤 브라우저에 주소를 입력하고 자사몰에 방문하여 최종 전환된 유형입니다.

세 번째 유형은 SNS가 개입하고 있습니다.

2. 위의 MCF 유형을 처음에 보면

매우 많은 시사점을 제공하는 것 같습니다. 그리고 MCF 해석을 위해 매우 많이 노력하시는 분들도 계십니다.

하지만 온라인 브랜딩 실무자 입장에서는 MCF의 직접적인 의미를 아무리 고민하셔도 용두사미의 공허함을 느끼는 경우가 많습니다.

그 이유를 살펴보겠습니다.

위의 MCF 유형을 전반적으로 살펴보면 기존 구매 고객들이 자발적으로 제시하는 의견과 후기가 쉽게 말해, Organic Search가 전환 목표에 중요하게 기여한다는 점을 이해할 수 있습니다.

그러면, Organic Search에 비용을 늘리면 미래 성과가 개선될 것이라는 매우 논리적인 결론을 얻습니다.

그런데, 문제는 Organic Search에 비용을 어떻게 늘리냐는 것입니다. 네이버 블로거들을 대량으로 섭외해서 협찬받은 후기를 마구 쏟아부으면 Organic Search에 비용을 늘리는 것일까요?

어떤 방법을 고민하셔도 현실적이지 않은 이유는 모든 비용은 성과를 향상시켜야 한다는 전제 때문입니다.

MCF 유형에서 명시한 Organic Search는 아마도, 실제 구매 고객의 자발적인 평가일 가능성이 높습니다.

어떻게 비용을 늘려야 실제 구매 고객이 자발적으로 긍정적인 평가를 다른 비구매 고객들도 반할 정도로 자신의 블로그에 작성할까요?

이 고민이 끝도 없이 순환하는 이유는 그런 상태가 온라인 브랜딩의 시작이 아니고 이상적인 온라인 브랜딩의 결론 상태이기 때문입니다. MCF 유형에서 지명된 SNS라는 매체도 사실 크게 다르지 않습니다.

물론 저희는 MCF 유형을 자세히 관찰하시는 것이 무조건 무의미하다고 생각하지 않습니다.

단지, 온라인 브랜딩 실무자에게는 투입하신 노력에 대비한 분석 성과라는 가성비가 낮은 지표일 수 있다는 의견일 뿐입니다.

3. 온라인 브랜딩 실무자에게는 Assisted Conversion에서

좀 더 많은 시사점을 발견하실 수 있습니다. Assisted conversion은 Google Analytics가 제공하는 다양한 분석 지표 중에서도 매우 간단하지만 유용한 편에 속하기 때문입니다.

위의 MCF 예시 화면을 보시면 Top Conversion Paths 위에 Assisted Conversion 이라는 메뉴 혹은 단어를 발견하실 수 있습니다. 그런데 Assisted conversions을 정의하려면 Conversion Goal이라는 직관적인 개념을 우선 이해하셔야 합니다.

Conversion Goal, 전환 목표는 자사의 홈페이지를 운용하는 궁극적인 목표입니다. 예를 들어, 쇼핑몰이라면 상품이나 서비스를 판매하는 것입니다. 물론 다른 운용 목적도 있습니다.

Assisted conversions은 동일한 잠재 고객이 자사의 홈페이지나 쇼핑몰에 여러 번 방문해서 결국 Conversion Goal, 전환 목표를 달성했을 때 이러한 전환 목표가 달성되기 전의 이벤트를 주로 방문 이벤트를 아래와 같이 시간 순서대로 놓고 보겠다는 개념으로 이해하시면 좀 더 직관적입니다.

전환 경로 예시
전환 경로 예시

Conversion Goal을 달성한 A라는 방문자를 관찰하니 마지막 Paid Search 매체를 통해 자사 홈페이지에 방문 후, 자사 홈페이지의 Conversion Goal이 달성되었다면 최소한 이 전환 경로에서는 Paid Search 매체가 “Direct Conversion” 매체로 분류됩니다.

Orgarnic Search와 Social Network 매체는 안타깝게도 전환 직전에는 기여하지 않았지만 만약 이 두 매체가 없었어도 Paid Search 매체를 이용했겠느냐는 질문을 해야 합니다. 그래서 이 두 매체를 Assisted Conversion으로 분류해야 합니다.

Conversion Goal을 달성한 B라는 방문자의 전환 경로에서는 Social Network 매체가 “Direct Conversion” 매체로 분류됩니다.

반면, Orgarnic Search와 Paid Search 매체는 Assisted Conversion으로 분류해야 합니다.

이와 같이 Conversion Goal을 달성한 방문자들의 전환 경로를 모두 집계하면 Paid Search, Orgarnic Search, Social Network의 정량적인 성향이 도출될 가능성이 높습니다. Google Anaytics는 친절하게 아래와 같이 자동으로 계산해 줍니다.

구글애널리틱스 간접전환과 직접전환 계산
구글애널리틱스 간접전환과 직접전환 계산

4. 각 매체의 기여도를 평가하여 기대 수익이 높은 곳으로

예산을 재조정하려면 어떻게 해야 하냐는 최초의 문제 제기로 돌아와야 합니다.

기본적으로 저희가 이번 포스팅에서 설명해 드리는 분석 관점은 수 많은 관점, 그리고 다양한 각도 중 하나라는 점을 항상 유념해 주시길 부탁드립니다.

무엇보다 먼저, 위의 예시 화면에서 우측 상단의 빨간 테두리를 보셔야 합니다.

Assisted / Last Click or Direct Conversions라는 장황한 지표의 의미는 사실 매우 직관적이고 유용합니다.

3항에서 Assisted Conversion과 Direct Conversion을 이미 살펴보셨습니다.

각 유입 매체에 대해서 두 가지 지표를 합산한 결과가 왼쪽 첫번째 붉은 테두리인 Assisted Conversions와 왼쪽 두번째 붉은 테두리인 Last Click or Direct Conversions입니다.

Assisted / Last Click or Direct Conversions라는 지표는 두 합산 수치를 서로 나누었을 뿐입니다. rmfjsep 단순히 두 지표를 나누면 매우 유용한 시사점이 나오기 시작합니다.

분자가 Assisted Conversions 횟수이고
분모가 Direct Conversions 횟수이기 때문에
세 가지 경우의 수가 발생합니다.

1인 매체:

가장 똘똘한 매체라고 보셔도 무방합니다. 전환 과정의 시작과 마지막에 착실히 기여하기 때문에 온라인 브랜딩 예산이 감소하더라도 절대 사수해야 하는 다재다능한 매체이기 때문입니다.

실무적으로도 매우 바쁘다면 이 매체에만 집중하셔서 업무 시간을 줄이고 전환 성과는 높일 수 있는 중요한 카드입니다. 우주의 모든 것이 귀할수록 드물기 때문에 사실, 이런 매체는 좀 처럼 발견하기 어렵습니다.

1보다 작은 매체:

0에 가까울수록 간전 전환보다는 직접 전환에 기여하는 매체입니다. 현실적으로 가장 대표적인 매체가 네이버 브랜드 검색입니다.

신생 브랜드라면 잠재 고객이 자사의 브랜드 명칭을 검색 엔진에 정확히 입력하게 하는 것이 매우 중요한 전환 과정일 수 있습니다.

신생브랜드의 네이버브랜드검색 화면
신생브랜드의 네이버 브랜드 검색 화면

이런 직접 혹은 최종 전환 매체는 예산이 부족한 경우에는 예산 할당을 줄일 수 있을까요?

상당히 애매한 문제라는 점을 쉽게 공감하실 것입니다.

심사숙고한 잠재 고객이 네이버에서 해당 브랜드명을 입력했지만 확실하고 친절한 브랜드 정체성이 표시되지 않고 경쟁 제품의 키워드 광고만 표시되면 전환 목표 달성에 긍정적일리가 없습니다.

다만, 열 손가락 깨물어서 안 아픈 손가락은 없지만 덜 불편한 손가락을 결정해야 할 수도 있습니다.

운영하고 싶은 매체는 많은데 예산이 부족한 상황에서는 이 지표가 1일 수록 다재다능하다는 기본 원리를 기억하시고

1에 가까울 수록 포기하지 마시고 0에 가까울 수록 포기하시는 정책을 고려해 보시면 좋을 것 같습니다.

1보다 큰 매체:

1보다 커질수록 이 매체는 결코 전환 목표 달성 과정을 완료시키지 않는다는 의미입니다.

이런 매체 만큼은 예산이 부족하면 망설임없이 OFF 시킬 수 있고 예산이 풍부한 경우에도 비용 투입을 가장 망설이셔야 하는 경우가 많습니다.

왜냐하면 이런 매체는 2항에서 언급한

“비용을 증가시키고 싶어도 현실적인 실행 방안이 마땅치 않은 매체”

다시 말해, Organic Search의 역할이어야 하기 때문입니다. Organic의 의미가 자연 발생이라는 점을 한번 더 떠올리시면 더 직관적으로 이해하실 수 있습니다.

5. 매체의 절대 지표도 반드시 고려하셔야 합니다.

Assisted / Last Click or Direct Conversions는 수학적으로 표준화시킨 지표의 속성이 강합니다.

계속 예시하는 아래의 도표에서 Assisted / Last Click or Direct Conversions 만 기준으로 보면 8번 매체가 2번 매체보다 더 우수해서 집행 예산이 부족하면 2번 매체를 포기하고 8번 매체를 선택해야 한다는 안타까운 결론에 도달할 수 있습니다.

안타까운 이유는 Assisted Conversion이라는 절대 값을 보시면 쉽게 공감하실 수 있습니다.

2번 매체 간접 전환수의 절대값이 8번 매체 간접 전환수의 5배에 달하기 때문입니다.

구글애널리틱스 간접전환과 직접전환 계산
구글애널리틱스 간접전환과 직접전환 계산

6. 다양한 유료 매체를 운영할 수록

개별 매체사가 집계하여 해당 매체의 대행사가 어필하는 간접 전환수와 금액은 무시하셔야 합니다.

저희는 예외없이 Google Analytics의 아래 보고서에서 집계된 개별 소스/매체의 직접 전환 금액만으로 각 소스 매체의 재무적 가치를 평가합니다.

구글애널리틱스 소스매체 성과 보고서
구글애널리틱스 소스매체 성과 보고서

사실, 냉정한 재무적 평가 기준은 아닙니다.

개별 매체가 간접적으로 기여하는 정도를 무시하는 것이 결코 가장 현명한 선택일 리는 없기 때문입니다. 하지만 가장 덜 어리석은 선택이라는 점도 분명합니다.

그 이유는 크게 세 가지입니다.

첫째,

개별 매체사가 제각각 측정하는 간접 전환액을 합산하면 자사몰에서 실제로 발생한 매출 총액보다 커지기 때문입니다.

둘째,

Google Anlaytics의 개별 소스 매체 보고서에서 집계한 직접 전환 금액의 총합은 자사몰의 매출 총액보다 왠만하면 작을 수 밖에 없습니다.

이 차액은 모든 임직원의 공로라고 분류하는 것이 가장 합리적인 경우가 많습니다. 그 이유는 본 포스팅의 2항부터 설명해 드린 내용으로 이미 공감하셨을 것 같습니다.

셋째,

본 포스팅의 2항부터 설명해 드린 내용을 염두에 두시면서 개별 소스/매체의 직접 전환 금액을 평가하시면 자연스럽게 각 소스/매체의 간접 전환 기여를 고려할 수 있습니다.

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