어도비 애널리틱스 실전: B2B 마케팅 분석의 해법, 온오프라인 통합 데이터 분석

디지털 마케팅

 

필자인 윤성희 이사는 한국의 웹사이트 분석 시장이 태동하던 시기에 글로벌 솔루션기업인 웹트랜즈의 세일즈 엔지니어로 커리어를 시작하였다. 이후 어도비 애널리틱스의 전신인 옴니추어에서 컨설팅을 시작한 뒤 현재 어도비 코리아에서 시니어 멀티솔루션 아키텍트로서 일하고 있으며,어도비 익스피어리언스 클라우드 고객사의 디지털 경험 관리를 돕고 있다.

 

하이테크 분야의 B2B 기업 웹사이트는 보통 커머스 기능을 가지고 있지 않기 때문에 사이트의 주요 목표 중의 하나는 구매를 위한 리드(Lead)를 생성하는 것입니다. 지금까지 여러 조사 기관의 조사에 따르면  B2B 구매자들은 실제 구매를 하기 전에 웹사이트에서 대부분의 정보를 얻고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 리드를 늘리기 위한 온라인 광고 캠페인을 진행하고 방문자들을 사이트로 이끈 뒤 사이트 내에서 방문자들에게 자사 제품에 대한 충분한 정보를 제공한 다음 최종적으로 구매로 이끄는 것이 마케팅 퍼널(Marketing funnel) 상에서 B2B 사이트의 주 목적입니다.

대부분의 B2B 회사의 경우 제품 판매는 오프라인에서 일어납니다. 하지만, 리드 생성(Lead Generation, 잠재고객 확보)을 웹사이트 핵심 성과 지표(KPI) 로 사용할 경우 이 데이터는 어떤 리드가 새로운 고객으로 바뀌고 또 실제 매출과 연관이 있는지 까지 제공하지는 못합니다. 또한, 디지털 마케팅을 통해서 유입된 리드들은 실제 구매로 이어 지지 않는 수 많은 검증되지 않은 리드들을 포함하고 있기 때문에 어떤 마케팅 채널이 효과적인지 판단하기 어렵습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 어도비 애널리틱스는 트랜잭션 아이디(Transaction ID) 라는 기능을 사용하여 온라인 데이터와 오프라인 데이터를 연결하는 개념을 웹분석에서 처음으로 도입하였습니다. 트랜잭션 아이디를 사용하면 사이트에서 방문자가 구매 양식을 제출하거나 온라인 구매가 가능한 리테일러 웹사이트로 이동할 때 이 고유 식별자인 트랜잭션 아이디를 할당하고 이전까지 수집된 모든 온라인 데이터를 해당 식별자와 연결할 수 있습니다. 다음 오프라인에서 일어난 주문 및 수익과 같은 오프라인 지표들을 동일한 고유 식별자에 연결함으로써 이전에 온라인에서 수집된 모든 데이터와 함께 어도비 애널리틱스에서 한번에 분석 할 수 있습니다.

(그림 1) Transaction ID 를 이용한 온/오프라인 데이터 연결 흐름

예를 들어 볼까요. 한 전자 제품 회사가 에어컨 온라인 광고 캠페인을 진행한다고 가정해 보겠습니다. 담당자는 어떤 광고 캠페인이 실제 에어컨 설치로 이어졌는지 알고 싶습니다. 그러나, 현재 웹분석 으로는 광고별 방문수, 체류시간, 온라인 양식 작성 수 등은 알 수 있지만 양식 작성 후 고객이 주문을 취소를 했는지 아니면 실제 설치까지 완료하였는지는 알 수 없기 때문에 이를 분석 하기 위해 양식 작성 완료 시 트랜젝션 아이디를 생성하여 이를 설치 신청 DB 로 전달 합니다.

그리고, 일별로 이 트랜젝션 아이디를 기준으로 실제 제품이 설치가 되었는지 혹은 취소되었는지를 아래와 같은 양식의 파일로 생성 하여 이를 어도비 애널리틱스로 전달합니다.

(그림 2) 오프라인 데이터 업로드 양식

이렇게 오프라인 데이터가 어도비 애널리틱스로 업로드되면 이 데이터는 트랜젝션 아이디가 생성된 시점의 방문 횟수, 캠페인 정보, 브라우저 정보 등 방문자의 모든 온라인 행동 정보와 연결됩니다. 가령, 제품별로 온라인에서의 제품 보기 수(Product View) 및 설치 신청 양식 작성 수 (Form Submit)에 더해 이 제품을 설치 취소(Cancel)했는지 아니면 설치 완료(Install)까지 이어져 매출(Revenue)을 얼마나 일으켰는지를 아래와 같이 한 눈에 볼 수 있게 됩니다.

(그림 3) 제품별 온/오프라인 통합 리포트

그리고, 이렇게 업로드 된 오프라인 지표들은 기존 온라인 지표와 함께 사용하여 새로운 계산 지표를 만들어 낼 수 도 있습니다.

예를 들면, 마케터들은 캠페인별로 지출한 광고 비용이 실제 제품 구매 후 설치까지 얼마나 이어지고 있는지 파악하여 효과가 있는 캠페인에 더욱 집중하고 싶을 것입니다. 이 때 필요한 지표가 캠페인 방문(Visits) 대비 제품 설치 (Install)건 수입니다. 이제 이를 Campaign Acquisition 이라는 지표로 지정해, 캠페인별 효과를 측정해 보겠습니다. 계산 지표 생성 기능을 통해 아래와 같이 온/오프라인 지표를 사용하여 Campaign Acquisition을 생성하고 이를 캠페인별 리포트에 추가하여 분석합니다.

(그림 4) Campaign Acquisition 계산 지표 생성

그러면 아래 그림(5)와 같이 각 캠페인 별 효과를 Campaign Acquisition 이라는 지표를 통해 캠페인으로 웹사이트 유입 후 에어컨 설치 신청서를 작성하고 실제 설치까지 얼마나 이어졌는지를 측정할 수 있으므로 캠페인 별 매출 기여도를 분석할 수 있습니다.

(그림 5)를 보면 일단 이메일이 가장 효과가 좋은 채널로 나타나고 있음을 알 수 있습니다. 만약 캠페인 비용 대비 효과도 이메일이 가장 효과적인 것으로 확인되면 다른 캠페인 비용을 줄이고 이메일 캠페인에 좀 더 비용을 집중함으로써 ROI를 극대화 할 수 있을 것입니다.

(그림 5) 캠페인별 Campaign Acquisition 분석

온라인 및 오프라인 데이터 연결의 핵심은 어도비 애널리틱스의 트랜잭션 아이디 기능입니다. 이 기능은 온/오프라인 데이터의 연계를 통해 실질적으로 매출로 이어지는 온라인 활동을 알고 싶어하는 B2B 회사들의 필요에 의해서 만들어졌습니다. 그리고 이 기능은 회사마다 가지고 있는 여러 오프라인 데이터를 활용하여 좀 더 다양한 인사이트를 도출해 낼 수 있습니다.

예를 들어, 온라인 판매를 하지 않는 기업들은 온라인 리테일 사이트로 리드를 연결해 주고 리테일 사이트로부터 실제 구매까지 이어진 제품에 대해서 트랜잭션 아이디와 함께 데이터를 전달받아 기존에 웹사이트 분석에서 방문자의 행태 분석과 연결 지을 수 없었던 매출 전환 분석을 할 수 있습니다. 또, 카드 회사의 경우 온라인을 통해 카드 신청을 하고 심사를 거쳐 실제 카드가 발급되기까지의 전고객 여정의 통찰을 얻을 수 있는 리포트를 만들 수 있습니다.

이제 여러분도 트랜잭션 아이디 기능을 이용하여 온/오프라인 데이터를 아우름으로써 좀 더 창의적으로 마케팅에 유용한 인사이트를 얻어보시기 바랍니다.

 

 


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Posted on 11-20-2019


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