MMM(Marketing Mix Modeling)이 뭐야? 단 1분만에 파헤쳐보기!

안녕하세요 저는 현재 키즈 교육 플랫폼에서 퍼포먼스 마케터로써 일하고 있습니다. 아마 온라인 광고를 집행하시거나 성과를 체크해야하는 포지션에 속한 분들이시라면, 요즘 마케팅 성과를 파악하는데 어려움이 있다는 것은 어렴풋이 알고 계실겁니다. 

 

애플의 ios 업데이트로 개인정보 제한이라든지, 웹상에서 더이상 쿠키를 쓸 수 없다든지 등 시간이 지날수록 점점 확인할 수 있는 데이터의 양이 줄어들고 있기 때문입니다. 그래서 기존 Last touch Attribution 방식(유저의 마지막 광고를 클릭한 매체가 성과의 100%로 체크하는 방식) 에서 벗어나 MMM(Marketing Mix Modeling) 방식이 떠오르고 있습니다. 

 

그렇다면 이게 왜 주목을 받고 있고 어떤 것인지 한번 알아볼까요?

MMM을 알아봅시다

 

MMM이 주목 이유

앞서 말했듯이 기존은 LTA(Last Touch Attribution) 방식이었습니다. 해당 방식은 최종 touch point만 광고의 성과로 인정하고 있다는 한계 + 개인정보 보호로 인해 정확한 광고 성과를 파악하기가 어려워지고 있습니다. 

 

하지만 MMM방식은 여러 touch point에 대하여 실제 영향을 미친정도를 체크할 수 있고 유저레벨 데이터를 활용하지 않고도 광고의 기여도를 측정할 수 있다는 점에서 주목을 받고 있습니다. 

 

 

그래서 MMM이 정확히 뭐죠?

MMM은 마케팅 변수와 성과 사이의 상관관계를 기반으로 영향도를 평가하는 통계기법입니다. 그래서 이 기법은 사실 최근에 나온 이론이 아니라, 옛날에도 존재했었던 기법입니다. 통계에 기반하여 나온 것이라 이전에도 충분히 활용할 수 있는 기법이었죠. 

 

하지만 말씀드렸듯이 요즘 데이터의 제약, 그리고 머신러닝의 등장 등으로 인해 최근들어 더욱 집중하는 분석기법이지 않나 싶습니다. 그래서 이 방법은 통계에 기반하여 일정 기간의 데이터가 필요하고 학습기간이 필요합니다. 

 

또한 MMM에서 고려하는 마케팅 변수에는 외부 변수라는 것도 존재합니다. 어떤 외부 변수를 활용 하냐면, 연휴, 검색량, 코로나 확진자 수, 앱스토어 순위 등 다양한 여러가지 외부 변수를 고려해야 제대로 MMM을 활용할 수 있게 됩니다. 예를 들면, 더운 날에는 에어컨 광고의 효율이 좋아질 수 밖에 없듯이 이러한 요소들을 MMM 외부 변수로써 사용할 수가 있게 됩니다. 

 

MMM의 장,단점

장점

- touch point를 알 수 없는 매체도 기여도를 측정할 수 있게 됩니다. 예를 들면, 잡지 or 신문 or 라디오를 통해 광고를 했을 때에도 마케팅 성과로써 파악할 수 있게 됩니다.

- 통계기법에 의하여 성과를 측정하기 때문에, 우리는 변수를 가정하면 미래의 성과를 예측할 수 있게 됩니다.

 

단점

- 마케팅 변수에 제약조건이 존재합니다. 변수의 수가 너무 많아서도 안되고, 광고의 touch point 적정 수, 적정 광고 비용이 필요합니다. 혹은 touch point 중 하나의 매체가 너무 많은 비중을 차지해도 MMM을 판단하기 힘듭니다.

- 마케팅 변수와 성과 사이의 상관관계로 판단하다 보니, 인과관계는 아니라는 점입니다. 따라서 이를 해결하기 위해서 실제 참값을 모델에 입력해 기준점을 세울 수 있는 작업이 필요하다고 합니다. 이 과정을 Calibration이라 합니다. 

 

정리
- MMM은 기존의 Last touch attribution 방식에서 벗어나 여러가지 매체의 영향을 종합적으로 파악하는 방식이다.
- 하지만 통계 기반으로 성과를 파악하기 때문에 제약사항이나 실제 값과 비교해줘야 하는 상황이 필요하긴 하다.

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)