구글애널리틱스 '지원전환' 활용하기
국내 네트워크광고 매체 <모비온> 실집행사례를 통해
#구글애널리틱스 지원전환을 통해 바라본 국내 네트워크광고 매체 <모비온> 활용에 대한 논의
온라인 디스플레이 배너를 주로 집행하는 마케터라면 국내 네트워크 매체인 '모비온(Mobon)'을 들어봤을 것이다. '구글디스플레이네트워크(GDN)'와 같은 방식의 네트워크 광고매체로 모비온과 제휴된 다양한 채널에 디스플레이형 광고를 게재해 고객을 끌어오는, 효율성 높은 광고매체 중 하나이다.
모비온도 GDN과 같이 신규고객유입을 위한 기본적인 네트워크 광고부터 1번이상 웹사이트에 방문한 고객에게 광고를 다시 노출하는 리타기팅(Re-targeting) 광고까지 다양한 광고상품을 제공한다. 이중에서도 나는 모비온의 리타기팅 광고상품에 조금 더 많은 예산을 태워 집행하는데 모비온의 '아이커버'라고 하는 강제노출형 브라우저 광고상품의 성과가 매우 좋은 편이다. 그냥 좋다고만 하면 감이 잘 안 올 수 있으니 숫자로 설명하면 본인이 속한 커머스의 경우 모비온 아이커버 상품을 통한 광고수익률(RoAS)은 일 평균 250%를 기록하고 있다. 참고로 난 판매가와 매출원가가 높지 않은 산업군에 종사하고 있기에 이 정도 수준이면 광고매체 중 준수한 성과를 내고 있다 할 수 있겠다.
하지만 앞서 예로 든 모비온의 RoAS는 전환경로상에 모비온이 나타난 모든 전환 사례(Case)의 매출값을 전부 모비온이 기여했다 가정했을 시의 값이다. 하여, 모비온의 일자별 지원전환수(전환경로상에서 모비온이 나타났으나 전환 직전 마지막 터치포인트가 아닌 경우의 수)가 일자별 직접전환수(전환경로상에서 모비온이 마지막 터치포인트로 기록된 경우의 수) 대비 최대 10배수 이상 높음을 감안하여-아래 참고 이미지를 첨부했다-직접전환성과 기준으로만 모비온의 성과를 다시 계산 시 RoAS 20%-30%란 종전보다 훨씬 낮은 성과를 얻는다.
마케터로서는 뭔가 찜찜한 상황이다.
분명 모비온이 자사 웹사이트에 첫 방문한 잠재고객에게 광고를 다시 노출함으로써 잠재고객의 재방문을 유도하고 매출을 만드는 데 기여한 사실은 분명한데 고객이 구매를 결정하기까지 접한 다양한 광고매체 중 과연 모비온이 기여한 정도를 얼마나 인정해 줘야 할 지 가늠이 참 쉽지 않다. 그저 정말 간단하게 모비온의 성과는 최소 RoAS 30%와 최대 RoAS 250% 사이 어디쯤 위치하지 않을까하는 막연한 추정 정도만 가능한 것이다.
이 문제를 단순화하는 해법 중 하나로 구글애널리틱스 '다채널유입경로' 기능을 활용할 수 있다. 다채널유입경로는 특정기간동안 발생한 모든 구매 전환 사례에 대해 최종목표인 전환까지 고객이 접한 광고매체를 시계열순으로, 단계적으로 나열해 보여준다. 이뿐만 아니라 광고매체별로 지원전환수를 집계해 보여주고 직접전환과 얼마의 차이(배수)를 보이는 지도 자동 계산하여 준다.
해당 기능을 활용하여 살펴 본 모비온의 지원전환수와 직접전환수 데이터는 아래 그림과 같다. '소스/매체'컬럼에서 'Mobion / DA'행을 보면 '마지막 클릭 또는 직접 상호작용 전환수'컬럼값 대비 '지원 전환수'컬럼값이 무려 14배나 많은 것을 볼 수 있다.
구글애널리틱스 다채널유입경로 화면이말인 즉, 앞서 언급한 것처럼 "총 30번의 전환 중 전환경로상에 모비온이 28번 등장한 것은 맞지만 마지막 전환단계에서 웹사이트로 고객을 보내준 건 2번에 지나지 않는다"란 뜻이다. 유명 농구만화인 '슬램덩크'에 비유하면 북산이 기록한 총 30번의 득점 중 강백호(모비온)가 수비 리바운드를 28번 잡아 그것을 송태섭에 건네고 최종적으로 서태웅이 득점으로 연결시켰지만 강백호 자신이 슬랭덩크로 림을 직접 흔들은 횟수는 2번에 지나지 않는다는 뜻이다.
앞선 그림상에서 모비온이 아닌 타 광고매체 직접전환수는 지원전환수보다 월등히 높다.
'naver / Brandsearch'나 'naver / organic' 혹은 'm.faceboook.com / referral'의 경우 모비온과는 반대로 지원전환수가 직접전환수보다 절반 가량 적다. 이러한 경향에서 모비온은 바로 앞서 언급된 여타 광고매체처럼 직접 퍼포먼스(매출)를 발생시키는 역할보단, 퍼포먼스 발생을 옆에서 도와주는 어시스트 역할 비중이 높은 매체로 바라볼 수 있겠다.
그렇다면 모비온이 직접적으로 기여한 매출의 규모를 어떻게 산정해야 할까라는 문제에도 당착하는데 이는 또 구글애널리틱스의 '모델비교도구'에서 그에 대한 근삿값을 추정해볼 수 있겠다. 구글어낼리틱스의 모델비교도구는 다양한 매체에서 온라인 광고를 집행할 때 각 광고매체가 광고주가 세운 목표(예: 판매)달성에 얼만큼의 기여를 했는 지 총 7개 성과측정모델을 통해 정량적으로 분석할 수 있는 편의기능을 제공해준다.
성과측정모델에 대한 설명은 아래 블로그 글을 참고하면 이해하는 데 많은 도움이 된다.
위의 블로그를 통해 성과측정모델에 대한 이해를 얻고 '시간가치하락(구매가 발생한 시점과 가까운 터치포인트일수록 더 높은 점수가중치를 부여하는 방식)' 모델을 사용해 모비온이 기록한 기여 매출을 평가해보면 아래와 같은 결과치를 얻을 수 있다. 시간가치하락 모델을 적용하여 보니 앞서 살펴 본 모비온 지원전환매출액(752,900원)에 훨씬 못 미치는 194,452원이 모비온으로부터 발생됐다는 결과를 얻었다. 일자별로 20만 원의 광고비를 집행한다고 가정하면 모비온에 대한 수익률 평가는 RoAS 350%에서 RoAS 95%로 평가절하 될 수도 있는 것이다.
시간가치하락 모델을 적용하면 모비온의 전환값은 19만 원 밖에 되질 않는다이러한 연유로 모비온의 일자별 RoAS(지원전환수를 더한 총전환매출 기준) 지표는 타 매체의 그것보다 더욱 보수적으로 평가하며 관리해야 한다. 앞서 보았듯 직접 매출전환을 발생시키기보단 매출을 발생시키는 과정선상에서 소비자에게 브랜드를 상기시키는 도움 역할에 더 최적화된 것으로 보이기 때문이다.
그렇기에 거듭 강조하면, 일자별로 매체 대시보드에 리포팅되는 보고서상 모비온 RoAS지표가 300%, 400%씩 찍히고 있더라도 당장 낙관해선 안 된다. 어쩌면 그 아름다운 지표는 모비온 외에도 마케터가 집행하는 다양한 온라인 광고의 시너지로 인한 결과물일지도 모르기 때문이다.
다음에 비슷한 주제로 포스팅을 작성한다면 보다 자세히 모비온과 같은 어시스트 미디어의 광고예산집행은 어떤 방식으로 조율해나가는가를 써보겠다. 아울러 구글애널리틱스에서 제공하는 기본(디폴트) 성과측정모델을 보다 실무 실정에 가깝게 커스터마이징하는 노하우도 고민해 작성해보겠다.
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