린 AI : 사용자 유치, 그로스 마케팅, 성장 전략 수립에 인공지능 활용하기

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장

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크로스 채널 기여도 분석

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있게 만드는 도구를 찾는 것이 중요하다. 적합한 기여도 모델을 판단하는 것은 모

델 자체가 잘 작동하는지 여부와 함께 투자할 수 있는 자원의 양에 따라 달라질

수 있다. 이는 투자 자원이 당신의 스타트업이 가장 적합한 기여도 모델을 찾기

위해 다양한 기여도 모델을 시도할 수 있느냐를 결정하기 때문이다. 또한 제품의

구매 주기나 디지털 소매 채널, 온라인과 오프라인 복합 채널 등 다양한 요소를

고려해야 한다. 예를 들어 멀티 터치 기여도는 디지털 채널에서 더 잘 작동한다고

여겨지는 반면 마케팅 믹스 모델링은 오프라인 캠페인에 더 강력한 인사이트를

제공한다.

궁극적으로 멀티 채널 기여도 모델의 정교함을 결정하는 것은 관리와 활용을 위

해 어떤 기여도 분석 도구를 사용할 수 있는지 여부다. 이는 모든 접점들이 연결

된 전체 고객 여정에서 서로 다른 접점을 측정하고, 추적할 수 있어야 하기 때문

이다.

마케팅 기여도 분석 도구

신뢰성 높은 인사이트를 얻기 위해 마케터는 온오프라인 캠페인의 적절한 최적화

를 결정하기 위한 다양한 모델을 복합적으로 사용하고, 각 모델에서 도출된 데이

터의 상관관계를 살펴봐야 한다.

이를 위해서는 온라인과 오프라인 마케팅 최적화에 대한 캠페인 내 인사이트를

제공할 수 있는 강력한 분석 플랫폼이 필요하다. 이런 플랫폼을 활용한다면 괄목

할만한 이점을 가지게 된다.

마케팅 기여도 분석 도구나 소프트웨어를 선택할 때 마케터가 평가해야 하는 항

목은 다음과 같다.

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속도

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정확도

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브랜드와 ...