MMM 대 MTA: 심층 분석

현재 개인 정보 보호에 대한 업계의 집중적인 노력 덕분에 미디어 믹스 모델링이 매우 뜨겁습니다. Singular 독특하고 효과적인 솔루션을 보유하고 있습니다. 을 위한. 하지만 디지털 마케팅에서 효과적인 멀티 터치 기여에 대한 오랜 희망에 대해 MMM은 무엇을 의미할까요?

마케터로서 당신은 항상 다음을 찾고 있습니다. 캠페인의 영향을 측정하는 가장 좋은 방법. 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 알고 싶으므로 리소스를 어디에 할당할지에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

마케팅 성과를 측정하는 두 가지 널리 사용되는 방법은 MMM(미디어 믹스 모델링)과 MTA(Multi-Touch Attribution)입니다. 우리는 두 모델의 장단점, 마케팅 전략에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 그리고 서로 어떻게 다른지에 대해 자세히 알아볼 것입니다.

MMM의 작동 방식, 핵심 요소 및 구현 방법을 설명하는 것부터 시작하겠습니다. 그런 다음 MTA에 대해 자세히 알아보고 이를 정의한 후 MMM과 비교해 보겠습니다. 마지막으로 예산, 캠페인 목표 및 기술을 기반으로 MMM의 적합성을 검토하는 동시에 MMM과 MTA의 차이점과 브랜드가 각각을 어디에 사용해야 하는지 살펴보겠습니다.

미디어 믹스 모델링(MMM) 이해

MMM부터 시작해 보겠습니다.

미디어 믹스 모델링(MMM)이라고도 알려진 마케팅 믹스 모델링는 광범위한 마케팅 활동을 최적화하는 데 사용되는 강력하지만 복잡한 기술입니다.

MMM은 기록 데이터를 분석하여 다양한 마케팅 전략이 비즈니스 결과에 미치는 영향을 파악하는 데 도움을 줍니다. 이 통계 분석은 투자 수익에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다( ROI) 및 다양한 마케팅 채널의 효율성. MMM을 통해 마케팅 담당자는 Facebook 광고나 IP 파트너십과 같은 주요 마케팅 채널과 동인의 기여도를 파악하고 마케팅 전략에 대해 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

MMM은 역사적으로 브랜드 인지도 및 기본 판매를 향상시키려는 소비재 회사 및 디지털 마케팅 팀에 유용했지만 이제는 모바일 마케팅, 앱 마케팅 및 사용자 확보 캠페인에도 사용할 수 있습니다.

MMM의 개념

미디어 믹스 모델링은 마케팅 입력과 판매 간의 관계를 탐색하는 강력한 분석 기술입니다. 물론 마케팅 입력에는 광고 캠페인과 마케팅 전술이 포함되지만 그 이상입니다.

MMM은 판매에 영향을 미치는 내부 및 외부 요인을 모두 고려함으로써 마케팅 담당자가 다양한 마케팅 채널이 브랜드 성과에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 전체 설치 및 수익에 대한 마케팅 노력의 효과를 측정하고 마케팅 담당자가 마케팅 전략에 대해 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

MMM은 통계적 방법인 회귀분석을 활용하여 마케팅 활동과 매출 간의 인과관계를 찾아냅니다. 이러한 높은 수준의 접근 방식을 통해 마케팅 팀은 캠페인의 ROI를 평가하고 브랜드 인지도 및 기본 판매를 극대화하기 위해 미디어 믹스를 최적화할 수 있습니다.

MMM 작동 방식: 심층 분석

미디어 믹스 모델링은 선형 회귀와 같은 통계 기술을 활용하여 과거 데이터를 분석하고 계절성 또는 장기 추세를 식별합니다. MMM이 잘 작동하기 위해 필요한 한 가지는 변형입니다.. 항상 각 채널에 동일한 예산을 적용하는 안정적인 상태의 마케팅으로 인해 MMM이 전환 및 판매에 인과 관계를 할당하는 것이 더 어려워집니다.

MMM은 단순히 데이터를 분석하는 것 이상으로, 고객 여정 데이터를 통합하여 판매를 특정 마케팅 접점에 귀속시킬 수도 있습니다.

이를 통해 마케팅 담당자는 향후 마케팅 캠페인의 영향을 예측하고 다양한 채널에 걸쳐 마케팅 예산을 최적으로 할당하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. MMM을 통해 마케팅 팀은 데이터 기반 결정을 내려 ROI를 극대화하고 브랜드 인지도를 높일 수 있습니다.

미디어 믹스 모델링 구현: ROI 분석

미디어 믹스 모델링을 구현하려면 관련 데이터를 신중하게 고려하고 분석해야 합니다.

정확하고 포괄적인 데이터를 수집하는 것은 미디어 믹스 모델링의 성공에 매우 중요하며 가장 어려운 부분 중 하나이기도 합니다. (좋은 소식은 Singular MMM을 사용하면 해당 단계가 이미 완료되었다는 것입니다. 완전히 완료되었으며 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다.)

일반적으로 데이터가 수집되면 모델링을 위해 정리, 변환 및 준비가 필요합니다. Singular MMM으로 여러분을 위해 완성된 또 다른 단계.

MMM에는 전체 앱 설치 또는 구독과 같은 종속 변수를 선택하고 가격, 채널, 마케팅 캠페인과 같은 독립 변수를 식별하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 다중 선형 회귀와 같은 통계 기술을 사용하여 다양한 마케팅 채널의 효율성에 대한 통찰력을 제공하고 마케팅 예산 할당을 최적화하는 데 도움이 되는 MMM 모델을 구축합니다.

미디어 믹스 모델링을 위한 데이터 분석

미디어 믹스 모델링을 위한 데이터 분석에는 데이터의 패턴과 관계를 식별하기 위한 통계 분석 수행이 포함됩니다.

Singular 마케팅 활동이 매출에 미치는 영향을 파악하기 위해 회귀 분석을 적용하고, 데이터에서 인사이트를 찾아내기 위해 고급 분석 기술을 적용합니다. 이러한 방법을 사용하여 데이터를 분석함으로써 마케팅 팀은 미디어 믹스의 효과에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내려 전략을 최적화할 수 있습니다.

MMM으로 측정되는 핵심 요소

판매 및 가격 책정은 전통적인 미디어 믹스 모델링에서 중요한 역할을 하며 여전히 모바일 사용자 확보 집중하는 마케터.

MMM은 배포 시스템과 채널을 고려하여 미디어 마케팅 및 광고가 설치, 판매, 등록 또는 중요한 모든 지표에 미치는 영향을 분석합니다. 이는 다양한 마케팅 채널의 효율성을 측정하고 결과를 도출하는 데 있어 채널 및 파트너 변경의 역할을 이해하는 데 도움이 됩니다. MMM은 이러한 핵심 요소를 평가함으로써 다양한 요소가 전체 판매 성과에 어떻게 기여하는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 정보는 마케팅 팀이 데이터 기반 결정을 내리고 ROI를 극대화하기 위해 미디어 믹스 전략을 최적화하는 데 매우 중요합니다.

판매 수익 및 마케팅 파트너

수익과 마케팅 파트너 간의 관계를 분석하는 것은 모바일 앱용 MMM의 핵심 측면입니다.

MMM은 조정 사항을 분석하고 조정 사항이 광고 결과에 미치는 영향을 이해함으로써 게시자가 판매를 극대화하는 최적의 채널과 파트너를 식별하는 데 도움을 줍니다. 또한 MMM은 특히 소매 또는 구독 앱의 경우 가격과 수요 간의 관계에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 마케팅 팀이 가격에 대해 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

시장 혼합 모델 내에서 수익과 파트너에 대한 이러한 높은 수준의 분석은 마케팅 결정을 안내하고 궁극적으로 투자 수익을 향상시킬 수 있습니다. 브랜드는 MMM을 활용하여 브랜드 인지도를 높이고 가격을 최적화하며 판매를 촉진할 수 있습니다.

미디어 마케팅 및 광고의 영향

MMM은 미디어 마케팅 및 광고 캠페인의 효과를 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.

인앱 등 다양한 미디어 채널의 기여도를 측정하여 CTV, 기존 TV, 소셜 미디어 및 인플루언서 광고를 통해 MMM은 마케팅 팀이 가장 영향력 있는 전술에 예산을 할당하는 데 도움을 줍니다. 또한 마케팅 메시지의 도달 범위와 빈도를 분석하여 브랜드 인지도 및 고객 참여 최적화에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

또한 MMM은 미디어 마케팅이 전체 판매에 미치는 긍정적인 영향을 밝혀 브랜드가 더 높은 투자 수익을 달성하도록 돕습니다. 다양한 마케팅 채널의 성과를 평가할 수 있는 능력을 갖춘 MMM은 소비재 산업의 높은 수준의 의사 결정에 필수적인 것으로 입증되었습니다.

유통 시스템

전통적으로 유통 시스템은 판매 촉진에 중요한 역할을 했습니다.

모바일 앱 사용자 확보 캠페인을 위한 MMM은 CPG와 다르지만, MMM은 여전히 Google이나 Apple의 추천, App Store의 상위 순위 등의 이벤트에 미치는 영향과 요인을 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다.

MMM은 유통 시스템을 분석함으로써 가장 많은 것을 식별할 수 있습니다. 효과적인 유통채널 마케팅 의사결정을 안내합니다. 이는 마케팅 팀이 가장 영향력 있는 전술에 예산을 할당하는 데 도움이 됩니다. 유통 데이터를 MMM에 통합하면 브랜드는 유통 변화가 전체 판매 및 투자 수익에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해할 수 있습니다.

미디어 믹스 모델링이 귀하의 브랜드에 적합한 선택입니까?

미디어 믹스 모델링을 통해 마케팅 활동의 효과를 분석하면 예산, 캠페인 목표 및 기술 세트와 일치하는지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 정보에 입각한 결정을 내리면 데이터 기반 의사 결정을 내리고 미디어 믹스 모델링이 브랜드에 적합한 선택인지 확인할 수 있습니다.

앱 퍼블리셔와 마케팅 담당자는 MMM 통찰력과 보다 전술적이고 전통적인 방식의 병치를 찾는 경우가 많습니다. MMP 통찰력은 매우 통찰력이 있으며, 조합은 각각의 것보다 더 많은 것을 제공합니다.

예산, 캠페인 목표, 스킬셋을 기반으로 MMM의 적합성 평가

미디어 믹스 모델링의 적합성을 평가하려면 다양한 요소를 고려해야 합니다.

첫째, 예산이 MMM 구현과 관련된 비용을 감당할 수 있는지 평가하는 것이 중요합니다. 앱 성장 캠페인에 월 10,000달러 미만을 지출하면 충분한 데이터를 제공하지 못할 수 있습니다. 또는 1~2명의 파트너만 사용하는 경우 MMM이 최선의 선택이 아닐 수도 있습니다.

또한 캠페인 목표를 MMM에 맞추면 이것이 적합한 옵션인지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일반적으로 MMM에는 데이터 분석 및 통계 모델링에 대한 전문 지식이 필요하므로 팀의 기술을 평가하는 것도 필수적입니다. 하지만 Singular 의 솔루션은 마케팅 팀의 복잡성을 크게 줄였습니다.

이러한 측면을 평가함으로써 MMM이 브랜드 요구 사항에 적합한지 여부에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 MMM 구현이 가져올 수 있는 투자 수익 향상, 브랜드 인지도 향상 등의 잠재적인 이점을 탐색하는 것도 중요합니다.

좋습니다. MTA, 즉 멀티터치 속성을 살펴보겠습니다.

MTA(Multi-Touch Attribution) 개요

MTA(멀티 터치 속성) 마케팅 담당자는 고객 여정에 따른 다양한 마케팅 채널과 터치포인트를 추적하고 기여도를 부여함으로써 고객 여정을 이해할 수 있습니다.

MTA를 구현함으로써 브랜드는 마케팅 활동에 대한 포괄적인 시각을 확보하고 각 접점의 효과를 측정할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 마케팅 예산을 최적화하고 투자 수익을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. MTA는 미디어 믹스 모델링과 같은 다른 모델을 보완하여 Facebook과 같은 디지털 마케팅 플랫폼을 비롯한 다양한 채널의 다양한 접점에 대한 높은 수준의 이해를 제공합니다.

일부 분야의 마케팅 팀에 MTA를 구현하면 브랜드 인지도를 높이고 더 나은 캠페인 성과와 결과를 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

오늘날 모바일 앱 마케팅 생태계에서 MTA가 직면한 과제는 개인정보 보호입니다. 개인 정보 보호 규정 및 기술로 인해 일반적으로 각 개별 터치포인트, 광고 조회 또는 전환을 추적하는 것은 더 이상 불가능합니다. 이는 현재 iOS에서 특히 그렇습니다. Google이 Google 광고 ID 또는 GAID.

MTA 정의

멀티터치 기여는 고객 여정의 다양한 터치포인트에 기여도를 부여하는 마케팅의 중요한 개념입니다. 각 터치포인트가 소비자 행동 및 전환율에 미치는 영향을 분석하여 마케팅 효과를 측정하는 데 중요한 역할을 합니다.

다양한 기여 모델 선형 속성, 시간 가치 감소, 위치 기반 속성과 같은 MTA에 사용됩니다. 마케팅 담당자는 이러한 모델을 이해함으로써 마케팅 활동의 효율성에 대한 통찰력을 얻고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. MTA 구현은 의사 결정에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 마케팅 팀은 전략을 최적화하고 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다.

그러나 핵심 개념은 간단합니다. 즉, 각 터치포인트를 캡처하고 추적하여

앱용 MTA는 어떻게 작동하나요?

멀티터치 기여의 메커니즘을 자세히 살펴보면 이것이 마케팅 노력을 분석하고 기여하는 방법에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.

통계 분석은 MTA에서 중요한 역할을 하며 클릭, 광고 조회, 설치 등 고객 여정 전반에 걸쳐 다양한 터치 포인트를 추적하고 인정할 수 있도록 해줍니다. 그러나 MTA를 구현하는 데는 어려움과 한계가 따릅니다. 핵심은 개별 사람의 각 터치가 추가 터치포인트에 연결된다는 점입니다. 이는 적어도 현재 iOS에서는 불가능하지는 않지만 더 어려운 일이며 향후 Android에서는 잠재적으로 더 어렵습니다. 년도.

그럼에도 불구하고 멀티 터치 기여의 미래는 일부 영역에서 유망할 수 있으며 마케팅 팀에 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. MTA의 작동 방식을 탐색함으로써 브랜드는 마케팅 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내리고 투자 수익을 최적화할 수 있습니다.

미디어 믹스 모델링과 멀티터치 기여도 비교

마케팅 노력의 영향을 효과적으로 분석하려면 미디어 믹스 모델링과 멀티 터치 속성 간의 연관성을 이해하는 것이 필수적입니다.

두 모델 모두 마케팅 효과를 측정하는 것을 목표로 하지만 방법론과 접근 방식이 다릅니다. 미디어 믹스 모델링은 통계 기법을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 마케팅 리소스의 최적 할당을 결정하는 높은 수준의 접근 방식을 취합니다. 반면, 멀티 터치 기여는 브랜드 인지도, 소비자 행동과 같은 요소를 고려하여 고객 여정의 다양한 터치포인트에 기여도를 할당하는 데 중점을 둡니다.

언제 어떤 모델을 사용할지 또는 전혀 사용할지 여부를 평가하는 것은 마케팅 팀이 내려야 하는 결정입니다. 고려해야 할 요소는 어떤 모델이 브랜드 요구 사항에 부합하는지입니다. 그리고 예산, 캠페인 목표, 마케팅 팀의 기술 등의 요소를 고려해야 합니다.

두 모델 모두 서로 다른 시나리오에 대한 장단점과 사용 사례가 있습니다.

미디어 믹스 모델링은 시장 믹스와 그것이 판매에 미치는 영향에 대한 개요를 제공하는 반면, 멀티 터치 속성은 개별 터치포인트의 효율성에 대한 통찰력을 제공합니다. 궁극적으로 투자 수익을 극대화하고 효과적인 마케팅 전략을 수립하려면 미디어 믹스 모델링과 멀티 터치 속성 간의 올바른 균형을 찾는 것이 중요합니다.

또한 모바일 앱 성장 시나리오에서 MTA가 까다롭거나 단순하기는 하지만 집계된 개인 정보 보호의 설치 및 수익과 같은 선호하는 출력에만 연결할 수 있더라도 추적할 주요 터치를 선택하는 것이 실제로 유용하다는 것을 알 수 있습니다. 안전한 방법.

MMM과 MTA의 연결

MMM과 MTA는 결과를 최적화하기 위해 서로 다른 기술을 사용하는 서로 다른 마케팅 측정 방법이지만 MMM을 구동하는 데이터는 MTA 분석을 위한 귀중한 입력을 제공할 수 있습니다.

MMM의 하향식 통계 분석과 세분화된 상향식 통계 분석을 대조하여 기여분석 MTA를 통해 마케팅 담당자는 마케팅 노력의 효과에 대한 포괄적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. MMM과 MTA 간의 이러한 관계를 통해 마케팅 팀은 다양한 채널이 소비자 행동에 미치는 영향을 이해하고, 미디어 믹스를 최적화하고, 데이터 기반 결정을 내려 투자 수익을 극대화할 수 있습니다.

두 모델을 모두 활용하면 마케팅 성과를 보다 전체적으로 이해할 수 있습니다.

MMM과 MTA의 주요 차이점

미디어 믹스 모델링과 멀티 터치 기여는 마케팅 효과를 측정하는 두 가지 서로 다른 접근 방식입니다.

MMM은 다양한 마케팅 채널이 전체 판매 및 투자 수익에 미치는 영향을 이해하는 데 중점을 둡니다. 과거 데이터를 분석하고 TV, 인쇄, 디지털 마케팅, 소셜 미디어 등 각 채널이 판매 및 브랜드 인지도를 높이는 데 미치는 기여도를 계산합니다. 반면 MTA는 여정 전반에 걸쳐 개별 고객 접점을 추적하여 마케팅 담당자가 특정 상호 작용에 대한 공로를 인정하고 향후 광고 활동을 최적화할 수 있도록 합니다.

두 모델 모두 장점과 한계가 있습니다.

MMM은 마케팅 성과에 대한 전체적인 보기를 제공하며 장기 계획 및 예산 할당에 유용합니다. 그러나 단기적으로 성과를 향상시킬 수 있는 디지털 마케팅 활동의 전술적 변화에 대한 통찰력을 제공하는 데에는 적합하지 않습니다. 반면 MTA는 개별 터치포인트의 효율성에 대한 자세한 통찰력을 제공하고 실시간으로 캠페인을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있는 동시에 디지털 영역에서 포착되지 않는 외부 요인을 설명하는 데 어려움을 겪습니다.

MMM과 MTA를 평가할 때 브랜드의 고유한 요구 사항과 목표를 고려하는 것이 중요합니다. MMM은 마케팅 믹스의 전반적인 영향을 이해하고 다양한 채널의 ROI를 평가하려는 경우 유용합니다. 반면 MTA는 디지털 광고 노력을 최적화하려는 디지털 우선 브랜드에 이상적입니다.

MMM 구현의 이점

미디어 믹스 모델링을 구현하면 ROI를 극대화하려는 모바일 게시자에게 다양한 이점을 제공합니다. 마케팅 팀은 MMM 분석의 데이터 기반 통찰력을 사용하여 채널 혼합 및 마케팅 지출을 최적화하고 다양한 마케팅 전략이 ROI에 미치는 영향을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

또한 MMM을 통해 마케팅 담당자는 타겟 고객의 선호도에 맞춰 노력을 조정하여 브랜드 인지도를 높이고 추진력을 높일 수 있습니다. 소비자 참여. 또한 MMM을 통해 기업은 계절성 패턴을 이해하고 활용할 수 있으므로 가격 변경 및 신제품 출시와 관련하여 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다.

미디어 믹스 모델링의 한계

미디어 믹스 모델링은 마케팅 전략을 최적화하는 데 유용한 도구이지만 한계도 있습니다.

MMM의 주요 단점 중 하나는 과거 데이터에 의존한다는 점입니다. 이는 현재 시장 상황이나 소비자 행동 변화를 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다. (특히 게임 분야에서 코로나19 이전 데이터가 코로나19 기간 동안 마케팅 결정을 내리는 데 사용되었다고 생각해 보세요.)

또한 MMM은 개별 사용자 행동이나 특정 마케팅 채널이 개별 전환에 미치는 영향을 고려하지 않습니다. 기존 MMM은 상대적으로 정적인 모델이므로 시장이나 마케팅 전략의 변화에 빠르게 적응하지 못할 수 있습니다.

Singular 고객에게 좋은 소식은 MMM에 대한 주요 반대 중 하나인 MMM을 구현하고 유지하려면 상당한 양의 데이터와 리소스가 필요하다는 사실이 더 이상 사실이 아니라는 것입니다. 이를 통해 소규모 기업과 앱 게시자가 MMM에 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.

이러한 제한에도 불구하고 MMM은 여전히 마케팅 활동의 효과에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

브랜드는 어떻게 MMM과 MTA 사이의 균형을 찾을 수 있나요?

브랜드는 개인 수준 데이터를 활용하고 예측 기술을 활용하여 MMM과 MTA 간의 균형을 유지할 수 있습니다.

이 조합을 사용하면 장기적인 추세와 향후 캠페인을 모두 고려하여 데이터 기반 의사 결정이 가능합니다. MTA는 고객 여정에 대한 통찰력을 제공하고 MMM은 마케팅 활동에 대한 전체적인 관점을 제공합니다. 이러한 접근 방식을 통합하면 브랜드가 디지털 채널을 효과적으로 평가하는 데 도움이 됩니다.

결론적으로 미디어 믹스 모델링과 멀티터치 기여는 모두 마케팅 전략의 효과에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. MMM은 다양한 미디어 채널이 판매량, 가격, 유통 시스템에 미치는 영향에 대한 전체적인 시각을 제공합니다. 반면 MTA는 전환에 대한 기여도를 이해하기 위해 고객 여정에 따른 개별 터치포인트를 분석하는 데 중점을 둡니다.

어떤 접근 방식을 사용할지 고려할 때 예산, 캠페인 목표, 사용 가능한 기술 등의 요소를 평가하는 것이 중요합니다. MMM과 MTA는 모두 장점과 한계가 있으며, 둘 사이의 균형을 찾는 것은 마케팅 효과에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공할 수 있습니다.

궁극적으로 MMM과 MTA 사이의 선택은 브랜드의 구체적인 요구 사항과 목표에 따라 달라집니다. 이러한 방법론을 통해 제공되는 통찰력을 활용하면 마케팅 전략을 최적화하고 더 나은 비즈니스 결과를 얻을 수 있습니다.

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미디어 믹스 모델링(MMM)과 멀티 터치 어트리뷰션(MTA): 심층 분석