본 내용은 인프런 '그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법' 을 수강하며 정리한 내용입니다.
Attribution 관련 고려해야 할 이슈들
어트리뷰션 툴을 그냥 쓰는것과 이것을 효과적으로 잘 사용하는 것은 완전히 다르다
- UTM과 달리 어트리뷰션은 정답이 없기 때문에 나름의 주관과 철학이 필요하다.
- default 설정이 어떻게 되어 있고, 이것을 그대로 두고 써도 될지 고려
- 룩백윈도우, View-through에 대한 처리 방안, 어트리뷰션 모델 등을 꼼꼼하게 세팅
- 페이스북 광고 관리자와 어트리뷰션 툴 대시보드 결과는 당연히 다른데, 이런 경우 어떤 숫자를 신뢰하고 메인, 보조로 볼 것인지 판단
효과 크기의 판단 : 과연 라스트 클릭 모델이 최선인가?
- 어트리뷰션 툴의 기본 셋팅은 라스트클릭이 경우가 99%
- 심플하고 쉽다는 장점이 있지만, 과연 마지막 클릭이 모든 어트리뷰션을 가져가는 게 맞을까? 에 대해서 생각해볼 것
- e.g.
알바생을 고용해서 전단지를 나눠주고 효과 측정을 하는데, 한 알바생이 가게 바로 앞에서 손님에게 전단지를 나눠주고 있다면? 그 알바생을 통해 들어온 손님은 많겠지만, 과연 그 알바생이 일을 잘 하고 있다고 할 수 있을까. 애초에 들어오겠다는 의도가 명확한 사람들에게만 골라서 전단지를 나눠줬기 때문에 나온 결과일 가능성이 높다. ➡️ 라스트클릭의 한계
Raw data 레벨로 확인하고 분석하는 과정이 꼭 필요하다
- 어트리뷰션 데이터와 + 서비스 내부 데이터를 조합해서 봤을 때 더 많은 인사이트를 얻을 수 있다.
- 앱스플라이어를 비롯한 주요 어트리뷰션 서비스들은 raw data를 굉장히 편하게 볼 수 있도록 되어있다.
- 쌓이는 raw data를 잘 활용하자!
- 대쉬보드에 요약된 데이터만 보고 의사결정을 하면 안된다.
나무를 보지 말고 숲을 봐야한다
- 어트리뷰션 서비스에서 제공하는 대쉬보드가 편리하지만, 그 숫자 이면에 있는 다양한 맥락정보를 읽어낼 수 없다면 굉장히 위험한 의사결정을 하게 된다.
- 본질적으로 완벽하게 측정할 수 없는 분야에 가깝다.
- 그렇기 때문에 숫자 하나하나에 연연하기 보다는 한걸음 물러서서 넓은 시야를 가지고 데이터를 들여다봐야 한다.
📌 Acquisition 정리 : 효과적인 채널 찾기
채널 찾기 ➡️ 최적화 ➡️ Saturate ➡️ 확장
- 사업이 실패하는 이유는 제대로 된 채널 하나를 확보하지 못하기 때문이다.
- 여러 채널보다는 소수의 좋은 채널을 찾아서 그것을 잘 관리하자.
- 초반에는 다양한 채널을 찾기 보다는 어떻게 하면 이 채널을 최적화 할 수 있을까에 대한 고민을 많이 하자.
- 채널은 계속 변화한다. 하나의 채널을 찾아서 최적화 했다고 하더라도 계속 살펴보자.
Unknown을 최대한 줄이자
- Organic은 Unknown의 다른 말일지도 모른다.
- Organic이 많이 들어오는 것이 좋은 게 아니다. 이것은 사실상 Unknown이라고 할 수 있다.
- 우리는 목표는 Unknown을 최대한 줄이는 것이다. 최대한 집요하게 트래킹 하는 것이 필요!
채널의 성과를 어떻게 판단할 것인가? 는 입체적인 문제다
- 어트리뷰션 툴을 구석구석 뜯어서 최대한 잘 활용하자.
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