AI 시대의 마케팅 성과 측정 지도: 놓치지 말아야 할 4가지 핵심 전략

디지털 마케팅의 세계는 매일매일 놀라운 속도로 진화하고 있습니다. 새로운 기술, 새로운 솔루션, 그리고 끊임없이 변화하는 소비자 행동에 맞춰 마케터들은 늘 도전 과제에 직면하고 있죠. 이러한 거대한 흐름 속에서 길을 잃지 않고 마케팅의 목표를 달성하기 위해서는 정확한 '지도'가 필요합니다.

'플래닝의 미래는 플랫폼에 있다'는 최신 리서치 결과는 바로 이 지도의 중요성을 강조합니다. 소비자 여정이 비선형적으로 변화하고 있는 지금, Google과 같은 플랫폼들은 AI 기반 솔루션을 발전시키며 마케터에게 새로운 길을 제시하고 있습니다.

특히 오늘날의 복잡한 소비자 여정에서는 더 나은 ROI를 위한 마케팅 예산 배분, 그리고 마케팅을 단순한 비용이 아닌, 지속적인 성장을 위한 ‘자산’으로 만들기 위한 정교한 측정 프레임워크가 필수입니다.

이번 아티클에서는 이렇게 빠르게 변화하는 AI 시대에서 마케팅 성과를 극대화할 수 있는 네 가지 핵심 측정 전략을 소개해 드립니다.

1. 측정 데이터 기반: 견고한 성장 기반 다지기

마케팅의 첫걸음은 정확한 데이터 측정에서 시작됩니다. 여러분의 퍼스트 파티(1P) 데이터를 효과적으로 통합하고 활용하는 것이 측정 데이터 기반의 핵심인데요.

앱 데이터 활용의 기반인 ODM(On-Device Conversion Measurement), ICM(Integrated Conversion Measurement)과 더불어 동의 모드, 향상된 전환, OCI(Offline Conversion Import)와 같은 솔루션은 여러분의 1P 데이터를 단순한 정보가 아닌, 더 나은 성과를 창출하는 기반으로 만들어 줍니다.

또한, 새롭게 업그레이드된 Google 데이터 매니저는 1P 데이터 활용도를 높이기 위한 맞춤형 가이드를 제공하며, Google 태그 게이트웨이는 단 한 번의 클릭만으로 추가적인 11%의 신호를 강화해 줍니다. 이는 암호화 기술을 기반으로 전환 성과와 사용자 프라이버시 보호를 동시에 해결하는 혁신적인 방법이죠.

1P 데이터를 바탕으로 한 견고한 측정기반은 여러분이 궁극적으로 지속가능한 비즈니스 성장을 이끌어내는 데 반드시 필요한 요소입니다.

2. 데이터 기반 성과 최적화: ROI를 높이는 과학적 접근

효율적인 예산 배분은 마케팅 성공의 열쇠입니다. Google은 데이터 기반 기여 모델과 새로운 AI 기반 증분 A/B 테스트 기능을 통해 이 과정을 과학의 영역으로 끌어올렸습니다.

여기에는 데이터 기반 기여 모델과 새로운 증분 A/B 테스트가 핵심인데요. 아래에서 조금 더 자세히 설명드려보겠습니다.

• 데이터 기반 기여 모델: 마지막 클릭에만 성과를 몰아주는 기존 방식과 달리, 고객의 최종 전환까지의 모든 상호 작용에 기여도를 배분하여 진정한 ROI를 파악할 수 있게 돕습니다. 국내 광고주 44%가 이미 이 모델을 활용하고 있는 만큼, 이제는 여러분의 Google Ads와 Google 애널리틱스 기여 모델을 업그레이드할 때입니다.
• 증분 A/B 테스트: AI 기반의 이 테스트는 과거보다 훨씬 적은 예산과 시간으로도 마케팅 활동의 증분 효과를 정확하게 확인할 수 있게 합니다. 이제 소규모 캠페인으로도 의미 있는 테스트를 진행할 수 있습니다.

이와 같은 데이터 기반의 성과 최적화는 더욱 정확한 진단을 통해 더 나은 마케팅 의사결정을 할 수 있도록 합니다.

3. 교차 채널 측정: 전체적인 ROI 파악

복잡해진 소비자 여정을 이해하기 위해서는 여러 채널을 통합적으로 측정하는 것이 중요합니다. Google은 이러한 마케터들의 요구에 부응하기 위해 올해 2월, 오픈소스 기반의 마케팅 믹스 모델링(MMM, Marketing Mix Modeling) 솔루션인 Meridian을 출시했는데요.

Meridian은 과거 전통적인 MMM의 한계를 넘어선 혁신적인 솔루션입니다. 오픈소스를 기반으로 하며, 한 번 구축한 모델을 재사용할 수 있어 비용과 시간을 획기적으로 절약해줍니다. 또한, 개발자 플랫폼인 깃허브에서 1,100개 이상의 '좋아요'(stars)와 180회 이상의 ‘프로젝트 복사’(forks)을 기록하며 지속적으로 발전하고 있는데요.¹

이 모델은 보정 기능을 통해 정확도를 높이고, 구글 검색량, 도달 및 빈도 데이터를 분석하여 미디어 임팩트 및 비디오 측정의 정확도를 향상시킵니다.

Google 애널리틱스 또한 Google 및 타 플랫폼의 마케팅 ROI를 통합적으로 파악할 수 있는 교차 채널 측정 솔루션을 제공하는데요. 새로운 교차 채널 예산 책정 툴은 미디어 플래너 역할을 수행하며, 캠페인의 예산 소진 속도와 실적을 모니터링하여 목표 달성을 위한 최적의 미디어 전략을 수립하고 조정하도록 돕습니다.

이러한 교차 채널 측정은 마케팅 성과를 더 정밀하게 측정하고 분석하는 데 필수입니다.

4. 측정을 성장으로 이끄는 동력: '러닝 아젠다'

이 모든 측정 프레임워크를 성공적으로 움직이는 최종 동력은 바로 '러닝 아젠다(Learning Agenda)'입니다. 러닝 아젠다는 단순히 과거의 성과를 측정하는 것을 넘어, 성장을 위해 해결해야 할 문제를 찾고 그 답을 찾아 나가는 조직의 문화이자 시스템을 뜻하는데요.

예를 들어, “1P 데이터를 활용하면 정말 캠페인 성과가 좋아질까?’, ‘AI 솔루션을 활용하면 전환 수나 가치가 더 많아질까?’ 와 같은 질문을 지속적으로 던지고, 답을 찾아가는 과정이 바로 러닝 아젠다입니다.

러닝 아젠다를 수립하면 데이터를 단순한 정보가 아닌 ‘지혜’로 바꾸고, 지속적인 성장을 위한 시스템을 구축할 수 있습니다.

오늘 소개해 드린 내용을 어떻게 도입할지 고민하시는 마케터 분들을 위해 측정 성숙도 스코어카드를 공유드립니다.

지금까지 소개해 드린 ROI 향상을 위한 측정 프레임워크와 스코어카드를 바탕으로 여러분의 조직이 어디에 위치해 있는지 진단하고, 다음 단계로 나아가기 위한 논의를 시작해 보시길 바랍니다.

AI 시대에 필요한 데이터 및 측정 역량을 갖추고 한 단계 더 나아갈 수 있도록, Google이 함께하겠습니다.