구매 직전 클릭한 광고가 진짜 범인일까?

※ 본 글은 학습을 목적으로 작성된 게시물로, 특정 브랜드·제품·서비스명이 언급될 수 있습니다. 이는 순수한 예시일 뿐이며, 상업적 목적은 전혀 없음을 밝힙니다.

 

왜 썼는지

오늘은 멀티채널 고객 여정과 Attribution, 즉 기여도 분석에 대해 배웠어요.

처음에는 “고객이 마지막에 클릭한 채널이 구매를 만든 것 아닌가?”라고 생각했어요. 하지만 실제 고객은 검색, SNS 광고, 이메일, 랜딩페이지 등 여러 접점을 지나가며 구매를 결정한다는 점이 중요했어요.

결국 이번 학습의 핵심은 이것이었어요. 구매라는 결과가 나왔을 때, 어떤 채널이 얼마나 영향을 줬는지 나눠서 보는 것이에요.

 

본문

 

멀티채널은 고객이 하나의 길로만 구매하지 않는다는 뜻이에요.

예를 들어 고객이 먼저 검색으로 제품을 알게 되고, 이후 페이스북 광고를 보고 관심이 생긴 뒤, 마지막으로 이메일을 클릭해 구매했다고 해볼게요.

이때 이메일만 100% 잘했다고 볼 수 있을까요? 사실 검색은 처음 인지를 만들었고, 페이스북 광고는 긍정적인 태도를 만드는 데 도움을 줬을 수 있어요.

구매는 마지막 클릭 하나로 만들어지는 것이 아니라, 여러 접점이 쌓여 만들어지는 결과일 수 있어요.

쉬운 비유로 보면, Attribution은 축구 경기의 도움 기록과 비슷해요.

골을 넣은 선수만 중요한 것이 아니라, 그 전에 좋은 패스를 한 선수, 공간을 만든 선수, 수비를 끌어낸 선수도 골에 기여했을 수 있어요. 마케팅에서도 구매 직전 채널만 보는 것이 아니라, 이전 접점의 역할까지 함께 봐야 해요.

 

모델	개념	장점	주의할 점
Last Click	구매 직전 마지막 클릭에 기여도 100%를 주는 방식	이해하기 쉽고 측정이 단순해요	초기 인지나 중간 설득 채널의 역할을 놓칠 수 있어요
U-Shape	처음 접점과 마지막 접점에 높은 기여도를 주는 방식	처음 알게 만든 채널과 구매를 유도한 채널을 함께 볼 수 있어요	중간 과정의 역할이 상대적으로 작게 평가될 수 있어요
Time Decay	구매 시점에 가까울수록 더 높은 기여도를 주는 방식	최근 접점의 영향력을 반영하기 좋아요	초반에 강한 인상을 준 채널이 낮게 평가될 수 있어요
Data-Driven	실제 고객 행동 데이터를 바탕으로 채널별 기여도를 계산하는 방식	고객의 실제 전환 패턴을 반영할 수 있어요	충분한 데이터가 필요하고, 계산 과정이 직관적으로 보이지 않을 수 있어요

 

 

느낀점

오늘 배운 내용에서 가장 크게 느낀 점은 광고 성과를 볼 때 “마지막 결과”만 보면 위험하다는 것이었어요.

구매 직전에 클릭한 채널도 중요하지만, 그 전에 고객의 관심을 만들고 신뢰를 쌓은 채널도 함께 봐야 했어요.

특히 초보 마케터 입장에서는 Last Click처럼 쉬운 모델부터 이해한 뒤, U-Shape, Time Decay, Data-Driven으로 확장해 가면 좋겠다고 느꼈어요.

결국 Attribution은 “누가 골을 넣었나”만 보는 것이 아니라, “골이 만들어지기까지 누가 어떤 역할을 했나”를 보는 분석이라고 정리할 수 있을 것 같아요.

 

3줄 요약

• 멀티채널 고객 여정은 고객이 검색, 광고, 이메일 등 여러 접점을 거쳐 구매하는 과정이에요.
• Attribution은 구매라는 결과에 각 채널이 얼마나 기여했는지 나누어 보는 분석이에요.
• Last Click만 보면 단순하지만, 실제 고객 여정 전체를 이해하려면 U-Shape, Time Decay, Data-Driven 모델도 함께 이해해야 해요.