우리가 매일 사용하는 디바이스의 수가 계속 증가함에 따라 빅데이터는 계속 커지고 있으며, 마케팅 투자 수익률(ROI)을 가장 정확하게 측정하고자 하는 마케터들은 혼란스러워하고 있습니다. 하지만 단일 측정 방식이 아닌 다중 모델 접근 방식이 마케팅 효과의 전체 영향을 측정할 수 있는 가장 좋은 방법일 수 있습니다.

닐슨의 글로벌 MROI 솔루션 부문 사장인 로스 링크는 최근 Re!Think 2016에서 디지털 미디어 컨소시엄(DMC) II의 연구 결과를 공유하며 이러한 접근 방식이 오늘날 빅 데이터에 내재된 격차를 메우는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 설명했습니다. 하지만 이 전략은 모든 마케팅 담당자가 사용할 수 있는 데이터의 세분성과 범위가 어떤 방법론을 사용해야 하는지에 따라 달라질 수 있습니다.

닐슨은 최근 빅데이터의 확산으로 인해 마케팅 ROI 측정 기법이 급격히 변화함에 따라 DMC를 설립했습니다. DMC II의 목표는 디지털 미디어 효과를 정확하게 측정하는 업계 관행을 개선하는 것이었습니다. 특히 세분화된 가구 단위 데이터를 사용하여 마케팅 믹스 모델링(MMM), 멀티터치 어트리뷰션(MTA), 매칭 패널 분석(MPA) 등 서로 다른 데이터 제한을 가진 일반적인 통계 방법론이 어떻게 마케터에게 가장 정확한 ROI를 제공할 수 있는지 알아보는 것이었습니다.

"우리는 하나의 모델링 방법론이 우위를 차지할 것이라고 생각했지만, 각 접근 방식은 여전히 현대 마케터의 툴킷에 포함될 가치가 있는 것으로 나타났습니다. 마케터가 사용할 수 있는 데이터의 유형과 궁극적으로 측정하고자 하는 목표에 따라 MMM, MTA 또는 MPA를 사용할 시기가 달라집니다."라고 Link는 말합니다. "예를 들어, 모든 마케팅의 영향을 특정 개인(즉, 단일 소스 데이터)에 연결할 수 있는 경우 이상적인 솔루션은 가구 수준 회귀(MTA)입니다. 이는 디지털 전략에만 투자하는 마케터에게는 지금 당장 가능할 수 있지만, 현재 오프라인 마케팅 수단을 활용하는 대다수 브랜드의 경우 단일 소스 데이터는 미국에서는 적어도 몇 년, 개발도상국 시장에서는 앞으로 수십 년 동안 제공되지 않을 가능성이 높습니다."

링크는 이어서 단일 소스 데이터가 현실화될 때까지 마케터는 특히 온라인과 오프라인을 포함한 모든 비즈니스 동인에 걸쳐 총체적으로 ROI를 최적화하고자 할 때 매장 수준의 MMM을 활용해야 한다고 밝혔습니다. 반면, 디스플레이 및 비디오와 같은 디지털 전용 미디어 투자에 대한 ROI 측정에만 집중하는 것이 목표라면 마케터는 가구 수준의 MPA를 활용해야 합니다.

DMC I는 소셜 미디어(유료, 소유 및 획득 디지털 미디어 포함)의 ROI를 정확하게 측정하는 획기적인 인사이트를 확인하기 위해 닐슨, 구글, 페이스북 및 7개 주요 광고주 간의 파트너십을 통해 진행되었습니다. 이 연구는 15억 건의 Facebook 노출, 6억 건의 Google 검색 노출 및 20억 달러의 매출 분석을 기반으로 이루어졌습니다.

DMC II는 현재 이용 가능한 데이터를 바탕으로 업계의 어트리뷰션 분석 과제를 해결하기 위해 설립되었습니다. DMC II는 매출 300억 달러, 디지털 디스플레이 노출 수 36억 회, 디지털 동영상 노출 수 3억 회, 광고 캠페인 4,000개를 아우르는 9개 카테고리의 11개 소비재(CPG) 브랜드를 분석했습니다.