Owned Media 마케팅 ROI

Marketing is the methodology of communicating the value of a product or service to customers, for the purpose of selling that product or service. – From Wikipedia

MARKETING을 정의하는 이 짧은 문장 안에 Product, Communication, Customers, Sales 등이 모두 포함되어 있다. 마케팅이란 단어만큼 현대 사회에서 광범위하게 사용되는 단어가 또 있을까 생각될만큼 우리는 마케팅 홍수의 시대에 살고 있다.

1990년대 후반부터는 모바일/인터넷 기술 환경 변화에 따라 온라인마케팅, 디지털마케팅이란 단어가 유행처럼 번졌고, 최근에는 소셜미디어 마케팅, 인게이지먼트 마케팅, 바이럴 마케팅 등등 수많은 [OOO마케팅]들이 쏟아져 나오고 있다. 

시대와 환경이 바뀜에 따라 마케팅 활동이 세분화/전문화 되는 것과 무관하게, 마케팅 활동에 대한 지표와 성과 관리는 좀처럼 세련되지 못한 상태로 수십년을 버티고 있는 느낌이다.

ATL 시대에는 측정이 쉽지 않았다. 따라서, TV의 경우 시청률, 신문은 구독자 수 등을 Reach로 가정한 매체비가 책정되었고 (물론 조선일보 맨 뒷면 전면광고, MBC 뉴스데스크 전후 광고는 프리미엄이 인정되었다), 광고주들도 측정의 한계를 인정할 수 밖에 없었다.

그래서 투자 대비 성과를 이야기 할 때, 광고 자체에 대한 세간의 화제가 일종의 KPI 였던 셈이고, Creative (광고의 재미, 광고의 시각적 충격)를 잘 만들어 내는 대행사가 실력 있는 대행사로 인정 받던 시대였다.

If you can not measure it, you can not manage it.

마케팅 ROI 측정은 1990년대부터 시작되어 2002년, 2003년 ‘Marketing ROI’ 같은 책들이 출판되면서 관심이 고조되었다. 

ROMI (Return on Marketing Investment)

마케팅 ROI 지표로 ROMI는, 마케팅활동을 통해 발생한 매출을 마케팅 비용으로 나눈 것으로 –

  • Y0=마케팅 활동이 없을 때의 매출 (Baseline Revenue)
  • Y1=X1의 마케팅 비용을 사용했을 때의 매출
  • Y2=X2의 마케팅 비용을 사용했을 때의 매출 이라 할 때,
  • ROMI = [(Y2-Y0)*공헌이익률(%)-X2] / X2로 산정할 수 있다.

모든 마케팅 비용과 매출에 대한 숫자가 명확하다면, ROMI의 산정은 매우 심플해 보인다. 그러나 복수의 채널을 활용했을 때, 채널 별 ROMI 산정은 어렵고, 또 더 중요한 것은 마케팅 비용에 대한 결과를 단일 지표 (매출)로만 해석할 수는 없다는 점이다.

예를 들어 현대자동차가 영국의 현대미술관 ‘테이트 모던(Tate Modern)’과 체결한 후원활동의 경우 이것이 1년 간 현대자동차의 매출증대에 얼마나 기여했는가?를 쉽게 파악할 수 있는 방법은 없다.

따라서 프로모션, 광고, 그리고 세일즈 관련 ROMI는 단기적 성과로 파악을 하고, 브랜드에 대한 소비자 태도, 선호, 로열티 등은 장기적 관점에서 파악하는 것이 현실적 접근방법일 것이다. 이것은 디지털마케팅의 ROMI에서도 동일하게 적용된다.

Digital Marketing 지표

디지털 마케팅의 ROMI 역시, 장기와 단기적 성과로 구분될 것이다. 이 글에서는 장기적 성과에 대해서는 다루지 않는다 (정확히 말하자면 다룰 수가 없다). 대신 디지털마케팅, 특히 그 중에서도 온드미디어 마케팅의 ROMI에 대한 지표를 정리하고 Monetary 밸류를 따져보는 것을 목표로 한다.

먼저 디지털 마케팅의 지표(단기적이며 산출 가능한)들을 앞에서 정리한 마케팅 대분류와 연관지어 정리하면 아래와 같다.

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위 디지털 마케팅 지표들은 구글애널리틱스, 구글애드워즈, 페이스북, 트위터, 유튜브 등에서 손쉽게 구할 수 있기 때문에 하나씩 설명을 하진 않겠다. 대신 조금 생소해 보이는 항목들에 대해서는 부연설명을 하겠다.

Share of Search :

ATL에서 Share of Voice는 경쟁사 비교 광고물량, 매체비용을 의미한다. Share of Search는 실제 사용자들이 검색어로서 입력한 볼륨량의 비교로 상대적 브랜드 인지도 지표로써 신뢰할만하다. 구글애드워즈 키워드 플래너에서 자사 경쟁사 키워드를 넣고 월간 평균 검색량을 비교하면 된다.

  • 아이폰 : 14,800
  • 갤럭시 : 5,400
  • 옵티머스 : 1,600
  • 베가레이서 : 1,000

이렇게 나왔을 때, 옵티머스의 Share of Search는 1,600/22,800 = 0.07이다. 1위인 아이폰과의 Relative Share of Search는 1,600/14,800 = 0.1 밖에 되지 않는다.

DVR (Direct Visit Rate) :

Direct Visit(직접방문)이란 사용자가 브라우저에 직접 URL을 넣거나, 북마크된 것을 클릭하여 방문한 세션의 비율이다. 온국민이 다 알고 있는 브랜드 (상호)가 아닌 이상, 최초에는 직접방문보다 검색엔진을 통한 방문비율이 높다.

그러나 마케팅 노력의 결과로서 직접방문의 비율이 점차 올라간다. DVR을 보려면, 구글애널리틱스 > 획득 > 전체 > 소스/매체에서 확인할 수 있다. DVR의 경우 일반적으로 듀레이션이 높고 Bounce Rate이 떨어지며, 컨버전 전환률이 다른 소스/매체에 비해 높다. 따라서 DVR이 높으면 높을수록 좋은 성과로 연결된다.

BKR (Brand Keyword Rate) :

전체 키워드 유입 중 브랜드 키워드를 입력해서 들어온 비율. 이것 역시 DVR과 마찬가지로 브랜드 인지 지표로 활용할 수 있다. BKR을 확인하려면 애널리틱스 > 자연검색트래픽에서 ‘새 세그먼트’를 클릭해서 아래와 같이 브랜드 (제품명) 키워드를 입력하고, 아래 고급 조건에서 소스/매체에 organic을 지정하면 자연검색 전체 유입 중 해당 키워드 유입의 비율이 나온다.

같은 방식으로 Negative Keywords Rate도 파악할 수 있다. 네거티브 키워드의 경우 연관 검색어들과 함께 복수의 키워드들을 하나의 세그먼트로 설정하면 된다.

컨버전과 목표값 (Goal Value) :

컨버전은 한글 애널리틱스에서는 ‘전환’으로 표시되며 정해 놓은 목표에 도달한 세션 1이 컨버전 1이 된다. 온드미디어 채널에서의 목표를 얻는 형태는 방문자가 폼을 입력하고 전송하는 것이 일반적이다.

만약 B2B 소프트웨어를 판매하는 사이트 (온드 채널)라면 Trial 버전을 신청받는 것이 목표가 될 것이고, 교육 사이트라면 수강신청을 받는 것이 목표일 것이다. 목표에는 목표값 (Goal Value)이 할당되어야 한다. 예를 들어 수강신청 1건 당 월 120,000원 매출이 발생한다고 가정하고, 전체교육과정은 12개월, Retention Rate은 80%라 가정하면, 목표값은 1,152,000원이 된다.

목표값을 정하는 것은 비즈니스 경험이 필요하다. 그러니까 세일즈 퍼넬에서의 단계별 %를 경험적으로 알고 있을수록 목표값은 보다 정확해진다. 위 B2B 소프트웨어 판매업자의 경우 Trial은 무료일 것이다. 그런데 Trial (잠재고객) 고객 중 실제 세일즈컨버전 (구매로 전환되는 고객) 확률이 25%라면, 목표값은 판매가격의 25% 금액을 넣으면 된다.

Conversion Rate:

한글 애널리틱스에서는 ‘목표 전환율’로 표기되는데, 이것은 전체 세션 중 컨버전이 달성된 세션의 비율이다. 당연히 목표전환율이 높으면 높을수록 온드미디어채널이 마케팅채널로서 그 역할을 다하고 있다고 판단할 수 있다. 일반적으로 B2B 소프트웨어의 경우 목표전환율은 2% 내외로 발표되고 있다(미국의 경우).

페이지값 :

페이지밸류는 사이트 내 Conversion Path에 기여된 개별 페이지의 밸류다. 즉 목표값이 지정되어 있는 상태에서 컨버전까지 이르는 페이지 경로 중 페이지 A가 개입되어 있을 때 A 페이지가 기여한 가치를 산정하는 것이다. 애널리틱스에서 페이지값은 자동적으로 산정되는데 페이지값 산정 방식은 아래와 같다.

Page Value = Total goal value / Total Unique Pageviews for the page

세션이 유입된 후, 페이지1 > 페이지2 > 페이지1 > 페이지3 > 컨버전 (목표값은 100원) 이라 할 때, 페이지 1의 유니크페이지뷰는 2이므로 페이지 1의 페이지값은 100/2 = 50이다.

그러나 페이지값 자체를 ‘컨텐츠 퍼포먼스’의 ROI라 보긴 무리가 있다. 따라서 페이지값을 정렬하고 페이지값이 높은 페이지들을 우선적으로 옵티마이즈 하는 정도로 활용하는 것이 좋다고 생각한다. 실제로 컨버전에 그다지 중요하다고 여겨지지 않았던 페이지들 중 페이지값이 매우 높게 나오는 페이지들이 발견된다.

지원 전환 :

‘페이지값’은 사이트 내 개별 페이지들의 가치이고 ‘지원 전환 가치’란 채널들이 컨버전에 기여한 가치다. 고객이 있다고 하자. 이 고객이 구글에서 검색을 해서, 당신의 키워드 광고를 클릭하고 유입된 후 바로 구매 (컨버전) 했다고 가정하자. 이 경우 키워드광고의 컨버전 기여도(지원)는 100%다.

그러나, 위와 같은 패턴이 얼마나 되겠는가?

지원 전환은 현실적 Conversion Path를 반영한 것으로 만약 컨버전 패스가 아래와 같다고 가정해보자.

1일 : 검색해서 어떤 블로그에서 바르셀로나 여행 리뷰를 읽었다.

5일 : 검색에서 ‘바르셀로나 10일 여행’ 키워드광고를 클릭하고 사이트 방문, 페이스북 좋아요를 클릭하고 나갔다.

10일 : 페이스북에서 ‘바르셀로나 10일 여행 – 특가패키지’ 피드를 보고 재방문한 후 나갔다.

15일 : 직접 방문 후 여행패키지를 구매했다.

이런 흐름이었다고 볼 때, 여기에 기여한 매체는 블로그, 키워드광고, 페이스북, 직접방문(Direct)들이다. 이 경우 각 채널들이 얼마나 컨버전에 기여했는가를 판단하는 것이 지원전환이다.

애널리틱스에서 전환 > 다채널유입경로 > 지원전환을 보면, 애널리틱스가 기본적으로 생성해 둔 MFC 채널그룹 (자연 검색, 직접, 추천, 소셜네트워크) 별 지원전환수, 지원전환가치가 표시된다. 위 예에서 보면 추천(블로그), 애드워즈광고, 소셜네트워크(페이스북), 직접방문(Direct)이 모두 지원전환에 포함된다.

지원전환에서의 가중치를 산정하는 방식은 크게 5가지가 있는데, 첫번째 상호작용 (First Interaction), 마지막 상호작용(Last Interaction), 선형 (Linear), 시간가치하락 (Time Decay), 그리고 위치 기반(Position based)이 있다.

1. 라스트 인터랙션 모델 : 100% 기여를 컨버전 직전에 둔다. 애널리틱스에서는 이것이 디폴트.

2. 퍼스트 인터랙션 모델 : 100%를 최초 인터랙션에.

3. 시간 가치하락 모델 : 시간적으로 컨버전과 가까운 것들에 비중을 높게 둔다.

4. 선형 : 모두 균등하게

5. 포지션 기반 모델 : 최초 마지막에 40% 씩 할당하고 나머지 20%를 중간에 둔다.

실제로 ASCENT가 비즈니스 중인 기업용 모바일 소프트웨어 (Mobile Device Management)의 일정 기간 동안의 기여 데이터는 아래와 같다.

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첫번째 – 선형 – 마지막 상호작용 모델에 따라서 전환 수와 전환 가치도 다르게 산정된다. 필자의 비즈니스에 있어서 가장 퍼포먼스가 높은 유입은 자연검색이다. 자연검색이 첫번째 마케팅 상호작용 채널로서 컨버전까지 완료된 전환 수는 전체 컨버전의 67%에 해당되며, 전환가치 (목표값)는 51,010,000이다. 

직접방문이 마지막 상호작용에서 전환 수가 가장 높은 것은 놀랄 일이 아니다. 검색, 추천, 소셜네트워크, 혹은 검색광고를 통해 유입된 최초 고객이 리비지터가 되고, 컨버전 시점에서는 직접 방문하여 컨버전하는 유형이 자연스럽기 때문이다.

한편 소셜네트워크는 우리 비즈니스에서는 그다지 영향력이 없는 마케팅 채널이다. 첫번째 – 마지막 상호작용에서는 전혀 기여된 바가 없고, 중간 어디즈음에서 약간의 기여를 했을 뿐이다.

Owned Media Marketing 성과 분석

이제 주제이자 목표가 되는 온드미디어 마케팅 ROI로 들어가 보자. 목표값이 분명하고 마케팅 활동의 ROI를 오직 목표값(Conversion Value) 1개 지표로만 정한다면 온드미디어마케팅 ROI는 아래와 같을 것이다.

Owned Media ROMI (해당 기간의) = 목표값 (Goal Value) – 마케팅 비용 / 마케팅 비용

마케팅 투자비용은 어떠한 마케팅 활동을 했는가에 따라 다르겠지만, 온드미디어의 경우 SEO, 웹사이트 운영, 블로그 운영, 소셜미디어 운영, 컨텐츠 제작비용 등일 것이다. (에이전시를 활용한다면 에이전시에 지불되는 비용일 것이다).

만약 월 마케팅 비용이 1,500만원이고 목표값(Conversion Value)이 월 2,500만원이라면, ROMI = 2,500 – 1,500 / 1,500 = 0.66이 된다.  그리고 웹사이트 내의 페이지값(Page Value)은 물론, 자연검색, 블로그, 소셜네트워크 등 각 채널들의 기여도 파악할 수 있다.

그런데, 이것은 위 디지털 마케팅 지표들 중에서 오직 Conversion Value만 성과로 인정한 것이고, 다른 지표들은 마케팅 성과로서 의미가 없다는 뜻이다. 그런데 정말 의미가 없는 것일까?

예를 들어 상품의 차별화 요소를 크리에이티브하게 표현한 동영상 컨텐츠를 만들었는데 그것이 10만 시청을 기록했다고 하자. 이 컨텐츠의 Monetary Value는 과연 0일까?

또 한가지 문제는 목표값이 구체적이지 못한 마케팅 활동도 많다는 것이다. 예를 들어 새로운 제품을 런칭하면서 ‘디지털 상에서 500,000 리치의 확보’가 목표일 수도 있다. 또는 단순히 ‘디지털 상에서 브랜드 인지도를 높이자’도 마케팅 목표일 수 있다.

500,000 리치를 목표값으로 치환한다면 얼마로 산정하여야 하나? 디지털 채널 상에서 브랜드 인지도 변화를 어떻게 파악해야 하며 그것을 목표값으로 치환할 수 있는가? 하는 문제들에 봉착하게 된다.

따라서 온드미디어 ROMI를 산출하기 위해서는 아래와 같이 크게 3개로 구분하여 생각해 보아야 한다. 1) 과 2)는 금액으로($) 산출, 3)은 인덱스 (지표)로 산출하는 것이 현실적이라 판단된다.

  1. Revenue : 온드 채널을 통해 발생된 매출
  2. 유입 환산 가치 : 자연검색, 소셜채널을 통해 유입된 가치 (Paid 채널에 집행되어야 하는 투자비 환산)
  3. 비 Monetary 지표(예 : Share of Search 등)의 전-후 비교

2)번의 간단한 예로써 [검색엔진 키워드 광고 vs. SERP 상에서 1위인 컨텐츠]를 생각해 볼 수 있겠다. 예를 들어 여행사가 있고 ’일본 료칸 여행’이 중요한 키워드고 검색엔진 키워드 광고를 집행할 때 클릭 당 1,000원의 비용이 발생된다.

1개월 간 광고 클릭을 통해 유입된 세션이 100이라면 비용은 10만원이 소요된다. 한편 검색 시 온드 채널의 ‘일본 료칸 28곳 리뷰’라는 컨텐츠가 매월 평균 100의 유입을 만들고 있고 컨텐츠 제작비로 50만원이 소요되었다. 5개월이 되면 동일한 투자비가 사용된 것이고, 6개월째부터는 온드 채널의 컨텐츠가 비용효율적이 된다.  이 경우, ‘SERP 상에서 1위 랭크된 일본 료칸 28곳 리뷰’의 가치는 월 10만원의 가치를 갖는다고 말할 수 있을까?

즉, ‘온드채널을 통한 리치 및 CPA’를 ‘Paid 채널에서 동일량 유입을 위해 지불해야할 비용’과 1:1로 보아야 하는 것인가?, 온드-채널 유입(획득)은 Paid 채널 유입(획득) 비용보다 디스카운트 되어야 하는가? 하는 문제다.

이것은 비즈니스 케이스에 따라 달라진다. 필자의 비즈니스 경우 키워드 광고 유입보다 자연검색 유입이 더 가치가 높다. 그러니까 위 예로 말하자면 ‘일본 료칸 여행’ 키워드 클릭으로 유입된 잠재고객 (혹은 방문객) 보다 자연검색을 통해 ‘일본 료칸 28곳 리뷰’ 페이지로 유입된 방문객의 Conversion Rate(여행상품 구매율)이 더 높다. 

반대로 온드채널에 투자하는 노력을 줄이고 Paid Media에 더 많은 투자를 통해 목표를 달성하는 케이스도 있을 것이다. (여기서의 목표는 ‘판매’일 수도 있고 ‘팜플렛 다운로드’ 일 수도 있고, ‘매장 방문’일 수도 있다).

온드미디어 마케팅 지표

위 디지털 마케팅 지표들 중 온드미디어를 중심으로 한 관련 지표들을 컨텐츠, 세일즈포스, 브랜드 관련 지표로 분류하면 아래와 같다.

* ($)는 Monetary 지표, (#)는 수량 지표, (%)는 증감 혹은 백분률, (i)는 인덱스 지표임.

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온드 채널 유입 가치 ($ 환산가치):

온드 채널 유입을 카운트 함에 있어 중요한 것이 있는데, 자연검색이나 소셜미디어를 통해 들어온 유입의 대부분이 자신의 마케팅 목표에 부합되지 않는 유입이라면 이것은 아무리 많더라도 마케팅 지표로 볼 수 없다. 

따라서, 자연검색 유입 – 유입을 받는 페이지의 가치 산정을 위해서는 마케팅 목표에 맞는 키워드의 고려가 선행되고 검색결과의 표시가 명확해야 하며, 평균게재위치가 높아야 함(검색 결과 3위 이내)은 물론이다.

예를 들어, 필자가 사업 중인 모바일 디바이스 관리 솔루션의 약자는 MDM인데, Master Data Management 솔루션들도 MDM을 약자로 사용하기 때문에, 검색 결과 상에서 이것이 Mobile Device Management 솔루션임을 분명하게 보여주어야 한다. 아래는 구글(일본)에서 MDM을 검색했을 때 필자가 운영하는 사이트의 검색결과다.

MDM ‘모바일 단말 관리 “서비스 – MDM MoDeM
www.ascentnet.co.jp/MDM-modem/

MDM(모바일 디바이스 관리)서비스 MoDeM은 500사 이상의 도입 실적을 가진 ‘MAM-MCM-MDM 통합 솔루션’입니다. 단말 관리는 물론 엔터프라이즈 모빌리티를 완벽하게 지원합니다.

이 검색결과를 클릭하고 유입된 세션들은 완벽하게 마케팅 목표에 부합되는 유입이라 볼 수 있다. 구글애드워즈에서 MDM 광고 단가는 클릭 당 약 3,000원 (2015년 초 일본 구글 단가 기준)이다. MDM 키워드로 A라는 컨텐츠(페이지)로 유입되는 세션 수가 월 평균 500개라면 해당 컨텐츠가 내는 밸류는 500*3,000 = 1,500,000원/월로 환산할 수 있다.

다시 한번, 여기서 예를 든 A라는 컨텐츠(페이지)의 1개 유입 당 3,000원의 가치 판단은 마케팅 목표에 부합하는 검색광고를 동시에 시행해 보면서, 자연검색 – 키워드광고 퍼포먼스를 비교하는 것이 필요하다. (필자의 경우, 키워드광고보다 자연검색 쪽이 더 Conversion Rate이 높다).

해당 키워드로부터의 유입 수를 확인하려면, 애널리틱스 > 획득 > 채널 > Organic Search에서 확인할 수 있다. 같은 방식으로 소셜미디어로부터의 유입도 산정할 수 있다. 페이스북의 경우, 페이지를 개설한 기업/사용자라면 ‘웹사이트 방문 수 높이기’ 캠페인을 집행할 수 있다. 트위터의 경우, WEBSITE CLICKS 캠페인이 이에 해당된다. 유입 1개당 평균단가를 뽑아서, 소셜미디어에 게재된 컨텐츠로부터 온드채널 유입 수를 곱하면 된다. 

다운로드 수 (#) :

이북이나 화이트페이퍼 등을 유료로 판매하지 않는 이상, Number of 다운로드 수를 지표로 보는 것이 맞다. 공들여 작성해야 하는 이런 유형의 컨텐츠는 구매결정 과정 흐름에서 Pre-Purchase 단계에 해당하는 내용을 담는 것이 좋은데, 예를 들면 ‘경쟁사들과의 성능비교표’ 같은 컨텐츠다. 물론 이 다운로드 수가 마케팅 목표에 부합되는 것일 때만 이것을 지표로 보는 것이 맞다.

동영상 컨텐츠 :

유튜브 조회보고서를 통해 업로드 된 동영상의 조회수 및 평균 조회율을 확인할 수 있다. 평균 조회율이란 동영상 전체 길이 중 사용자가 본 길이를 백분률로 환산한 것으로, 30초짜리 동영상을 20초 동안 보면 동영상 조회율이 66.66으로 표시된다. 조회수와 함께 평균 조회율을 함께 보아야 동영상 컨텐츠의 퍼포먼스를 판단할 수 있다. 만약 평균 조회율이 90% 이상을 넘어간다면 CPV (Cost per View) 단가 * 조회 수로 환산해도 무방할 것이다.

따라서, 1) 매출과 2) 유입 환산 가치로 온드채널의 ROMI를 따져보면 아래와 같다.

(매출 + 컨텐츠 유입환산가치의 합) – 마케팅비용 / 마케팅비용

3) 비 Monetary 지표의 경우, 마케팅 시행 전과 시행 후를 각각 비교해 보면 유용한 지표로 사용될 수 있으리라 생각하며 긴 글을 마친다.

아, 그리고…마지막으로, 디지털 마케팅의 GOAL을 먼저 잡아야 한다. GOAL이 명확해야 나머지가 따라온다.

2015.03.30, David.

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