당신의 마케팅이 효과가 없을지도 모르는 이유
마케팅 증분(Incrementality)이해하기
원래 잘 구매하던 사람들일 수도 있습니다
내가 했던 마케팅이 효과가 없을지도 모른다니, 다들 의아해 하실 수 있을 것 같습니다. 예를들어 회사의 기존 고객을 대상으로 CRM 캠페인을 진행했다고 가정합시다. 1천명에게 발송했는데 1일이내에 50건의 주문이 나왔습니다. 여기서 발생한 50건은 CRM 마케팅의 순수효과라고 할 수 있을까요?CRM 마케팅 활동을 하지 않아도 원래 잘 구매하던 사람들이었을 수도 있지 않을까요?
마케팅 증분 (incrementality)이해하기
위와 같은 문제에서 바로 나온 개념이 마케팅 증분입니다. 마케팅 증분은 Incrementality는 특정 마케팅 활동이 일정 기간 내에 매출을 얼마나 증가시키는지에 대한 인과적 영향을 측정하는 것을 말합니다. 즉 모든 판매가 마케팅 노출 후 증가했다고 해서 이를 증분이라고 보지 않으며, 실제 증가한 매출 중에서 마케팅 노출로 인해 증가한 부분을 측정하기 위한 기법입니다.
아직까지 감이 잘 안오시는 분들을 위해 아래 그림으로 쉽게 설명해드리겠습니다.
예를들어 쿠폰을 지급하는 캠페인을 진행했다고 해볼까요? A,B그룹에게는 각각 1만원 5천원 쿠폰을 지급하였고, 정확한 증분 측정을 위해 아무 마케팅활동을 하지 않는 C대조군을 두었습니다. 여기서 대조군을 통해 나온 구매 건수는 마케팅을 하지 않아도 발생했을 구매입니다. 그리고 A그룹과 B그룹의 구매에서 마케팅을 하지 않아도 발생했을 대조군의 구매건수를 제외하면 마케팅으로 인해 발생한 구매건수가 나오게 됩니다. 이것이 순 증분 구매수 (마케팅으로 인해 추가로 발생한 구매 수)가 됩니다.
증분 계산 공식
마케팅 Incrementality를 계산하는 대표적인 수식은 다음과 같습니다:
Incrementality 기여도(%) = 실험군 구매 전환율 (%) −컨트롤 그룹의 구매전환율 (%) /컨트롤그룹의 구매 전환율(%)
이 수식을 통해 마케팅 활동의 순수한 영향력, 즉 Incrementality를 계산할 수 있습니다.예를 들어, 마케팅 캠페인 실행 시 Treatment Group의 매출이 100이고, Control Group의 매출이 80이라면 Incrementality는 다음과 같이 계산됩니다 이는 마케팅 캠페인으로 인해 매출이 25% 증가했음을 의미합니다.
Incrementality 기여도(%) =(100−80)/80=0.25=25％
마케팅 증분 측정을 위해 실험설계를 하는법
증분 측정을 위해 실험을 설계하는 방법은 크게 두가지로 알려져있습니다. 가장많이 사용하는 방식은 A B테스트이며, AB테스트를 진행하기 어려운 환경일 때 지리적 실험 분할(Geo-Experimental Split) 기법을 사용하기도 합니다. A/B테스트는 이미 다들 많이 아실 것 같아서 지리적 실험 분할에 대해 설명해드리려 합니다.
지리적 실험 분할은 A/B 테스트가 어려운 환경에서 유용합니다. 예를들어 전통적인 광고 매체(TV, 라디오, 옥외광고 등) 같이 A/B테스트가 어려운 상황에서 처치군의 순수 효과를 확인하고자할 때 주로 사용합니다. 유사한 특성을 가진 지역을 선정하여 처리 지역과 대조지역으로 나누어 진행하게 됩니다. .
예를들어 유럽 시장진출을 위해 온라인 인지 캠페인을 진행한다고 가정해봅시다. 독일과 프랑스는 고객군과 구매 트렌드에 있어 유사성이 보인다면, 독일에만 선제적으로 온라인 인지캠페인을 진행하고 프랑스는 아무런 캠페인도 진행하지 않음으로서 두 집단 간의 차이를 확인해보는 것입니다. 이로서 대조군에 대비하는 처치군의 순수 Uplift를 확인할 수 있습니다.
