마케팅 믹스 모델링 및 증분성 테스트를 통한 전략적 우위 확보
패션 브랜드는 다음과 같은 고급 측정 기술을 활용하여 전략적 의사 결정을 크게 향상시킬 수 있습니다. 마케팅 믹스 모델링(MMM) 그리고 증분성 테스트이러한 방법은 전통적인 귀속 방식만 사용하는 것보다 마케팅 성과에 대한 더욱 포괄적이고 정확한 이해를 제공하며, 특히 쿠키 없는 추적이나 크로스채널 및 오프라인 효과 측정의 어려움과 같은 과제를 해결하는 데 효과적입니다.
패션 브랜드가 이러한 기술을 활용할 수 있는 방법
- 마케팅 믹스 모델링(MMM)을 통한 전체적인 예산 배분
- MMM은 디지털 및 기존 마케팅 활동이 온라인 및 오프라인 판매와 같은 주요 결과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 통합된 보기를 제공하여 패션 브랜드가 채널 간 투자를 균형 있게 조정하고 전반적인 개선을 돕습니다. 패션 디지털 마케팅 전략 변화하는 소비자 행동에 부응하기 위해.
- MMM은 과거 데이터를 분석하여 브랜드가 과거 예산 할당을 재평가하고 측정하기 어려운 채널을 포함하여 미래 투자를 더 잘 계획할 수 있도록 지원합니다. 인쇄 그리고 옥외 광고.
- MMM은 브랜드 인지도와 성과 마케팅의 결합된 효과를 강조함으로써 두 마케팅 전략 간의 투자 균형을 지원합니다. 이러한 개념을 실제 캠페인에 적용하는 데 관심이 있는 사람들에게는 시장 믹스 모델링 온라인 과정이 유용한 출발점이 될 수 있습니다.
- 증분성 테스트를 통한 채널 효과 검증
- 증분성 테스트 기법은 다음과 같습니다. 변환 리프트 그리고 지오 리프트 연구 특정 채널이나 캠페인의 실제 증분적 효과를 분리합니다.
- 이 테스트는 기존 브랜드 수요와 캠페인 기반 결과를 구분하여 상위 퍼널 이니셔티브와 브랜드 검색 활동의 가치를 명확히 합니다. 이러한 초기 단계의 터치포인트는 참여 지표에 따라 달라지는 경우가 많으므로, 참여율이 가시성에 미치는 영향을 이해하면 프레임워크를 통해 상위 퍼널 전략을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기 제품 발견에 관하여.
- 브랜드는 마케팅 믹스 모델링과 함께 증분성 모델링을 사용하여 증분성 테스트를 위한 유망한 채널을 파악하고, 채널 전략을 개선하기 위한 피드백 루프를 만들 수 있습니다.
- 새로운 측정 과제 해결
- 현대 마케터들은 쿠키 없는 추적, 플랫폼 간 불일치한 어트리뷰션, 그리고 개인정보 보호에 기반한 데이터 파편화라는 심각한 과제에 직면합니다. 사용자 단위 추적이 아닌 집계된 데이터에 의존하는 마케팅 믹스 모델링은 이러한 한계에 자연스럽게 적응합니다.
- MMM은 디지털 데이터와 비디지털 데이터를 모두 통합하여 분산된 환경에서 마케팅 효과에 대한 더욱 포괄적인 그림을 제공합니다.
- 장기적 성장을 위한 전략적 통찰력
- MMM을 활용하면 브랜드는 패션쇼나 협업 등 브랜드 구축 노력의 장기적인 영향을 측정할 수 있으며, 이는 기존 방식으로는 파악하기 어렵습니다.
- 이러한 통찰력은 지속 가능한 성장을 위한 브랜드 투자, 고객 확보, 그리고 시장 확장에 대한 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다. 패션 분야에서 데이터 기반 의사 결정이 어떻게 적용되는지 실제적으로 살펴보려면, 저희의 시장 믹스 모델링 온라인 강좌를 살펴보시거나 이 자료를 확인해 보세요. 필리포 키아리의 패션 분석 강의.
- 데이터 인프라 및 지속적인 반복
- 효과적인 MMM(마케팅 모델) 및 증분성 테스트를 위해서는 디지털 및 오프라인 소스를 통합하는 통합 데이터 시스템이 필수적입니다. 럭셔리 브랜드의 경우, 해당 데이터를 영향력이 큰 KPI와 연계하면 집중력을 높이고 더 나은 성과를 달성할 수 있습니다. 럭셔리 패션 전자상거래 KPI에 대한 가이드.
- 이러한 기술은 모델링과 같은 지속적인 반복을 통해 발전합니다. 테스트, 개선, 그리고 적응을 통해 브랜드는 단순한 기여 분석에서 벗어나 마케팅 측정에 대한 더욱 포괄적이고 전략적인 접근 방식을 채택할 수 있습니다.
MMM과 증분성 테스트를 도입함으로써 패션 브랜드는 기존 귀속 방식의 한계를 극복하여 더욱 스마트한 예산 배분, 최적화된 채널 전략, 더욱 강력한 사업 성장을 이룰 수 있습니다.
마케팅 믹스 모델링(MMM)과 귀속의 주요 차이점
마케팅 믹스 모델링(MMM) 과거 데이터를 모델링하기 위해 집계되고 전체적인 통계적 접근 방식을 취하고 모든 마케팅 활동(디지털 및 전통적)이 매출(온라인 및 오프라인)과 같은 전반적인 비즈니스 결과에 미치는 영향을 이해합니다.
- 이를 통해 브랜드가 예산을 어떻게 사용했는지 되돌아보고 향후 캠페인과 제품 출시에 대해 더 현명한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
- MMM을 사용하면 인지도 구축(수요 창출)과 전환 촉진(수요 수집) 간의 적절한 균형을 쉽게 찾을 수 있습니다.
- MMM은 디지털 및 전통적인 마케팅 활동을 통합하므로 일반적으로 추적하기 어려운 인쇄 광고나 매장 내 프로모션과 같은 항목을 측정하는 데 적합합니다.
- 패션쇼와 같은 브랜드 구축 활동의 영향을 브랜드가 이해하는 데에도 도움이 됩니다. 협업.
- 마케팅 믹스 모델링을 제대로 작동시키려면 잘 정리되고 통합된 데이터 설정이 필요합니다.
- MMM은 캠페인을 실시간으로 조정하는 것이 아니라 더 큰 전략적 그림을 제공하는 것이라는 점을 명심하세요.
증분성 테스트전환율 향상 연구 및 지리적 향상 테스트와 같은 방법을 사용하여 특정 채널이나 캠페인의 실제 증분적 영향을 측정합니다.
- 이는 마케팅과 판매 또는 전환 간의 실제적인 인과 관계를 보여줍니다.
- 특히 상위 퍼널 브랜드 캠페인이 온라인과 오프라인 채널 모두에서 판매에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 데 유용합니다.
- MMM은 유망해 보이는 채널과 증분성 테스트를 알려줄 수 있습니다. 그러면 그들이 실제로 변화를 만들어내고 있는지 확인할 수 있습니다.
- 이 유형의 테스트는 또한 다음 질문에 답할 수 있습니다. 브랜드 키워드에 대한 입찰을 중단하면 어떻게 될까와 같은 "만약"에 대한 질문입니다.
- MMM은 광범위한 개요를 제공하는 반면, 증분성 테스트는 더 정확하고 채널별 통찰력을 제공합니다.
결합할 때 음엠엠 그리고 증분성 테스트, 전체적인 그림과 세부적인 측정이라는 두 가지 장점을 모두 누릴 수 있습니다. 이를 통해 패션 브랜드는 예산을 어디에 투자하고 어떤 채널을 우선시할지에 대해 더욱 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 두 기술 모두 강력한 데이터 인프라와 지속적이고 반복적인 프로세스를 필요로 합니다. Pinko의 Yako Laganga가 강조했듯이, MMM은 실질적인 인사이트를 얻기 위해 지속적인 증분성 테스트를 통해 검증하고 개선해야 하는 시작점입니다. Funnel의 Tim은 이러한 결합된 접근 방식이 각 방법의 한계를 개별적으로 인정하면서 마케팅 효과의 "진실"을 삼각 측량하는 데 도움이 된다고 강조했습니다.
복잡한 마케팅 측정 환경 탐색
마케터는 쿠키 제한으로 인해 점점 더 복잡해지는 상황에 직면해 있습니다. 지능형 추적 방지(ITP), 그리고 일관되지 않은 귀속 모델 다양한 디지털 플랫폼에서 사용됩니다. 그 결과, 많은 브랜드가 여전히 Google 애널리틱스와 같은 도구에 크게 의존하고 있습니다. 이러한 도구는 하위 퍼널 활동 추적에는 효과적이지만, 상위 퍼널 활동의 진정한 영향력을 간과하는 경우가 많아 예산 결정에 왜곡을 초래합니다.
이러한 상황을 헤쳐나가기 위해 마케터는 마케팅 믹스 모델링과 증분 모델링을 통합하는 더욱 발전된 측정 접근 방식이 필요합니다. 두 가지 핵심 개념이 그 방향을 제시합니다.
- 광고 스톡 효과: 팀 캠프의 설명에 따르면, TV 광고와 같은 마케팅 활동은 노출 순간에만 소비자에게 영향을 미치는 것이 아니라, 그 효과는 며칠 또는 몇 주 동안 지속됩니다. 기존의 기여 모델은 이러한 장기적인 영향을 포착하지 못하는 경우가 많습니다.
- 더 나은 통찰력을 위한 삼각 측량: 어떤 단일 측정 방법도 완벽할 수는 없습니다. 가장 신뢰할 수 있는 결과는 다양한 접근 방식을 결합했을 때 얻을 수 있습니다.
- 마케팅 믹스 모델링(MMM): 전략적 투자 결정을 내리기 위해 온라인과 오프라인의 모든 채널에서 과거 데이터를 살펴봅니다.
- 증분성 테스트(예: 전환율 향상 연구): 증분성 모델링은 노출 그룹과 통제 그룹을 비교하여 특정 캠페인의 실제 영향을 분리합니다.
- 귀속 모델(예: Google Analytics): 특히 하위 퍼널 활동에 대해 유용하지만 부분적인 뷰를 제공합니다.
MMM, 증분 모델링, 귀속을 포함한 다양한 방법에서 얻은 통찰력을 삼각 측량함으로써 마케터는 실제 마케팅 효과에 대한 더욱 완전하고 정확한 그림을 그릴 수 있습니다.
효과적인 측정: 강한 데이터 인프라 이 작업을 수행하는 데 중요한 것은 다음과 같습니다.
- 데이터는 모든 플랫폼에서 정리되고, 통합되고, 통합되어야 합니다.
- 최근 Atria를 인수한 Funnel과 같은 도구는 마케팅 플랫폼 간 연결을 간소화하고, 데이터를 정리하고, 고급 측정을 더 빠르고 실행 가능하게 만들어 브랜드에 도움을 주고 있습니다.
마케팅 측정 테스트: 마지막으로 Yakobo Laganga가 강조했듯이 측정은 다음과 같아야 합니다. 지속적이고 반복적인 프로세스:
- 온라인과 오프라인 활동 전반에 걸쳐 영향력이 큰 채널을 파악하기 위해 마케팅 믹스 모델부터 시작하세요.
- 그런 다음 증분성 모델링 기술을 적용하여 통찰력을 검증하고 개선합니다.
- 새로운 데이터와 조사 결과를 토대로 지속적으로 업데이트하고 조정합니다.
MMM과 증분성에 기반한 이러한 모델링, 테스트, 개선의 순환은 보다 스마트한 예산 배분, 보다 정확한 예측, 궁극적으로 더 강력한 마케팅 성과로 이어집니다.
