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by SHIN Mar 13. 2024

마케팅 솔루션의 대시보드가 정확하지 않은 이유

대시보드를 믿고 데이터 기반으로 캠페인 성과를 개선하고 싶다면

자동화를 통한 리소스 절감, 템플릿을 활용한 간편한 캠페인 등 다양한 이유로 마케터들은 마케팅 자동화 솔루션을 사용합니다. 그리고 이러한 솔루션들은 필연적으로 성과 지표 대시보드를 제공합니다. 대시보드의 목적은 고객사로 하여금 캠페인의 성과 데이터를 기반으로 더 나은 캠페인을 기획하도록 돕기 위함입니다. 그러나 원래 취지와는 무색하게도, 마케팅 솔루션의 성과 대시보드에 표시된 숫자를 곧이곧대로 믿기는 어렵습니다. 본 글에서는 현재 사용되고 있는 마케팅 솔루션의 성과 지표에 관련된 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하기 위한 Blux 솔루션의 접근 방식을 소개합니다.


대시보드가 부정확한 이유와 이로 인한 문제점

Braze와 같은 CRM 마케팅 솔루션들은 대시보드를 통해 다양한 성과 지표를 제공합니다. 하지만 이러한 지표들은 종종 솔루션의 기여도를 과대평가하는 방식으로 설계되어 있어, 실제 마케팅 캠페인의 효과를 정확하게 반영하지 못합니다. 일례로 Braze가 기본적으로 제공하는 구매 전환 성과지표인 'Primary Conversion'의 경우, '푸쉬 알림을 받은 유저가 3일 내로 발생시킨 구매 건수'를 의미합니다. 어디가 문제인지 바로 보이시나요?


크게 2가지 문제점이 있어 보입니다.

1) 알림 수신과 구매 전환은 너무 멀리 떨어져 있음: 푸쉬 알림을 받았다고 해서 모두가 열어보는 것은 아닙니다. 오히려 열어보지 않는 유저가 평균적으로 95~99% 가량입니다. 푸쉬 알림 캠페인을 수신했지만 열어보지 않은 유저가 앱에서 무언가를 샀다고 해서, 그 캠페인이 기여했다고 보기는 어렵습니다. 따라서 기여도를 측정하기 위해서는 적어도 캠페인을 오픈한 유저 중 구매한 유저를 보아야 합니다.

2) 유저가 구매한 물건과 알림 간의 관계가 불분명함: 그러나 캠페인을 오픈했다고 해서 반드시 구매에 기여했다고 볼 수 없습니다. 가령 나이키 신발과 관련한 프로모션 캠페인을 수신 후 오픈한 유저가 몇시간 뒤 폴로 셔츠를 구매했다고 가정해 봅시다. 이 경우 해당 캠페인이 폴로 셔츠를 구매하는데 기여했다고 볼 수 있을까요? 캠페인을 오픈하면서 앱에 접속하도록 만든 것이 기여라면 기여랄수도 있을 것 같지만, 너무 간접적이라는 생각이 듭니다.  


Blux가 그동안 지켜본 결과, 이러한 성과 측정의 부정확성 문제에 대한 고객사들의 반응은 2가지로 나뉩니다.

1. 성과 측정을 포기함: 솔루션을 발송 자동화 목적으로만 사용합니다. '개발자 안쓰고 보내는게 어디야' 정도로 요약할 수 있을 것 같습니다. 그러나 그렇다면 한달에만 수백~수천만원을 솔루션사에 지불할 이유가 있을까요?

2. 성과 측정을 포기하지 못함: 솔루션의 성과 데이터를 신뢰하지 못하므로, 내부 데이터를 결합하여 정확성을 검증하는 등 추가적인 개발 리소스를 투입합니다. 예를 들면 솔루션에서 캠페인의 유저별 캠페인 오픈 여부/시점 데이터를 받아오고, 내부의 거래 내역 DB에서 오픈 시점 이후 2시간 이내에 특정 상품들을 구매한 경우에만 구매로 인정하는 등입니다. 해당 로직을 구현하는 데는 개발자 1~2명이 붙어서 작업해야 하는 것이 일반적이라고 합니다.



고객을 위한 성과 측정 대시보드를 제공합니다

Blux는 성과 측정과 관련한 기존 마케팅 솔루션들의 문제점을 인식하고, 고객에게 보다 정확한 캠페인별, 기간별 성과 데이터를 제공하고자 합니다.

Blux의 접근 방식은 고객의 전환 퍼널을 더 세부적으로 나누고, 캠페인 오픈부터 딥링크 클릭, 지정된 상품 클릭, 구매 및 발생 거래액까지 모든 단계를 측정하여 제공하는 것입니다. 이를 통해 캠페인의 기여도를 가능한 엄밀하게 측정할 수 있습니다. 이를 통해 고객사는 캠페인의 성과 지표를 보다 신뢰할 수 있게 되고, 추가적인 리소스 투입 없이 효과적인 데이터 기반 의사결정을 할 수 있게 됩니다.


Blux CRM 솔루션에 대해 더 자세한 정보가 궁금하시다면 아래 링크를 확인해주세요:

제품 서비스소개서_v2.pdf                    

                    





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