마케팅 기여도(어트리뷰션) 분석 완벽 가이드: 초보자도 쉽게 이해하는 방법

마케터라면 한 번쯤 “어떤 채널이 진짜 우리 매출을 만들어냈을까?”라는 고민을 해보셨을 거에요. SEO, PPC, 이메일, SNS 광고, 웹사이트, 푸시 알림 등 고객과 만나는 접점이 다양해진 오늘날, 단순 클릭 수만으로는 마케팅 성과를 판단하기 어렵습니다.

쉽게 말해 “구매나 가입 등 최종 액션에 어느 채널이 얼마나 기여했는가?”를 분석하는 것이라 할 수 있죠. 이번 글에서는 마케팅 기여도 분석이 왜 중요한지, 대표적인 기여도 분석 모델(어트리뷰션 모델)들의 종류와 예시, 그리고 실무에서 활용하는 방법까지 예를 들어 알기 쉽게 설명하겠습니다.

마케팅 기여도 분석이란 무엇이며 왜 중요할까?

마케팅 기여도 분석은 하나의 전환이 이루어지기까지 거치는 여러 광고·콘텐츠 채널 중 어떤 채널에 공을 돌릴지 결정하는 규칙과 과정입니다. 고객은 구매에 이르기까지 검색 광고를 클릭하거나 SNS 게시물을 보고, 이메일을 열어보는 등 여러 단계의 터치포인트(touchpoint)를 지나게 됩니다. 기여도 분석은 이 고객 여정에서 각 터치포인트가 차지하는 공헌도를 분석하는 일입니다.

그렇다면 왜 기여도 분석이 중요할까요?

핵심 이유는 마케팅 예산과 효율적인 리소스 배분입니다. 어떤 채널이 전환에 가장 큰 영향을 주는지 알면, 시간과 예산을 어디에 투자해야 할지 명확하게 파악할 수 있기 때문입니다. 예컨대 블로그 포스팅, 검색 광고, 이메일 캠페인 중 어느 것이 리드(잠재고객)나 매출에 기여했는지 알 수 있다면, 해당 채널에 집중하는 전략을 세울 수 있습니다. 결국 마케팅 기여도 분석은 퍼널 전반에서 “무엇이 우리의 고객 전환을 이끌었을까?”라는 질문에 답해주는 데이터 기반 나침반이라고 할 수 있습니다.

마케팅 기여도 분석 모델의 종류

마케팅 기여도를 분석하는 방식에는 싱글 터치 어트리뷰션과 멀티 터치 어트리뷰션의 두 가지 큰 범주가 있습니다.

싱글 터치 모델은 전환 경로에서 단 하나의 채널에만 100% 기여도를 인정하는 방식으로, 주로 퍼스트 터치(First-touch)와 라스트 터치(Last-touch) 모델이 이에 속합니다.

반면 멀티 터치 모델은 여러 채널에 걸쳐 기여도를 나누는 방식으로, 선형, 시간 가중, 포지션 기반 등의 규칙 기반 모델부터 머신러닝으로 자동 계산하는 데이터 기반 모델까지 다양하게 발전해왔습니다 . 요즘은 고객 여정이 복잡해짐에 따라 구글 애널리틱스 (GA4) 에서도 데이터 기반 멀티 터치 어트리뷰션을 기본으로 제공할 정도로 멀티 터치 분석이 중시되고 있습니다.

1. 퍼스트 터치 어트리뷰션 (First-touch 모델)

퍼스트 터치 모델은 고객이 처음으로 접한 마케팅 채널에 전환의 공로 100%를 부여하는 방식입니다.

예를 들어 한 사용자가 인스타그램 광고를 통해 우리 사이트를 첫 방문하고 다음 날 이메일 뉴스레터를 열어본 뒤, 최종적으로 검색 엔진을 통해 재방문하여 구매했다고 가정해봅시다. 이 경우 퍼스트 터치 모델을 적용하면 가장 처음 유입한 인스타그램 광고에 100% 기여도를 인정합니다. 즉 첫 클릭이나 첫 상호작용만을 전환 성공의 공로로 보는 것이죠. 이런 이유로 퍼스트 터치 모델은 브랜드 인지도 향상이나 신규 고객 획득에 초점을 둘 때 유용합니다.

실제로 우리 제품/서비스를 처음 알게 한 경로를 파악할 수 있어 어떤 채널이 신규 방문자를 많이 끌어오는지 쉽게 식별할 수 있습니다. 다만 모든 공을 첫 접점에만 돌리기 때문에 이후 등장하는 리타겟팅 광고나 이메일 팔로업 등 후반 단계의 기여는 무시된다는 한계가 있습니다. 즉 초반 인지 단계에만 치중하게 되어 정작 구매를 완성하는 후반 단계를 간과할 위험이 있죠 .

2. 라스트 터치 어트리뷰션 (Last-touch 모델)

라스트 터치 모델은 최종 전환 직전에 일어난 마지막 채널에만 100% 기여도를 인정하는 가장 단순한 방식입니다.

위 예시의 시나리오에서 라스트 터치를 적용하면, 최종 구매 직전에 사용자가 마지막으로 접한 매체인 검색 엔진에 전환의 공로 100%를 부여하게 됩니다. 인스타그램 광고나 이메일의 기여도는 모두 0이 되고, 마지막 클릭한 채널만이 전환 기여 채널로 기록되는 것이지요. 라스트 터치 모델은 가장 널리 사용되는 어트리뷰션 모델로서, 최종 액션을 일으킨 채널을 찾는 데 효과적이며 많은 웹 분석 툴의 기본값으로 쓰이기도 합니다.

이미 어느 정도 브랜드 인지도가 형성되어 있고, 구매 전환 극대화가 과제인 상황에서 주로 활용되며, 모델이 단순하다 보니 분석과 운영이 쉽고 매체별 성과 비교에도 바로 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 오직 마지막 순간에만 집중하다 보니 그 이전의 모든 노력이 평가에서 제외된다는 단점이 있습니다.

예를 들어 이미 구매 의사가 거의 결정된 고객이 마지막에 누른 광고에만 과도한 공로가 돌아가고, 상단 퍼널의 기여를 과소평가하는 왜곡이 생길 수 있습니다. 따라서 라스트 터치 모델만 사용할 경우, 초기 콘텐츠 마케팅이나 브랜드 인지 활동의 가치를 놓칠 위험이 있다는 점을 염두에 두어야 합니다.

3. 선형 어트리뷰션 (Linear 모델)

선형 모델은 말 그대로 전환 경로에 관여한 모든 접점에 동일한 가중치를 부여하는 방식입니다. 고객이 첫 클릭부터 마지막 전환까지 4개의 채널을 거쳤다면 각각 25%씩 동일한 기여도를 나눠갖는 식입니다. 이 모델은 모든 경로를 고르게 평가하기 때문에 균형 잡힌 시각을 제공하고, 여러 채널이 유기적으로 기여하는 마케팅 전략을 세우는 데 도움을 줍니다.

다만 모든 채널의 영향력이 똑같을 것이라고 가정하기 때문에 현실을 충분히 반영하지 못할 수 있습니다. 어떤 접점은 실제로 더 큰 역할을 했을 수 있는데, 선형 모델에서는 가장 효과적인 채널이 드러나지 않게 되는 한계가 있습니다. 즉 기여도가 과소평가되는 채널과 과대평가되는 채널이 동시에 발생할 수 있다는 뜻입니다 .

4. 시간 가중치 어트리뷰션 (Time-decay 모델)

시간 가중치(Time Decay) 모델은 전환 시점에 가까운 접점일수록 높은 기여도를 부여하는 방식입니다 . 쉽게 말해 시간이 흐를수록 채널의 공헌도가 감가되는 개념입니다. 예를 들어 마지막 터치포인트에 50%, 그 직전 채널에 30%, 그 이전엔 15%, 맨 처음 접점에는 5%처럼 뒤로 갈수록 가중치가 커지도록 설정합니다. 이는 구매 결정에 임박한 커뮤니케이션일수록 영향력이 크다는 합리적인 가정에 기반한 모델입니다.

실제로 구매 주기가 긴 고관여 제품(예: 자동차)이나 리드 타임이 긴 B2B 세일즈 등에서는, 오랜 기간에 걸친 여러 접점 중 마무리 단계의 영향력을 크게 보는 것이 맞을 수 있습니다. 다만 이 방법 역시 전환 직전 채널에 치중하는 탓에 앞쪽 초기 접점들의 중요도가 지나치게 낮아질 수 있다는 아쉬움이 있습니다. 만약 전환 경로의 초반에 위치한 채널이 가장 많은 신규 고객을 끌어오는 역할을 한다면, 시간 가중 모델만 사용 시 그 채널의 가치를 간과하여 잠재 고객 확보 기회를 놓칠 우려도 있습니다. 결국 시간 가중 모델은 “마지막 단계가 가장 중요하다”는 관점에서 유용하지만, 상단 유입 채널의 기여도를 함께 고려할 보완이 필요합니다.

5. 데이터 기반 어트리뷰션 (Data-driven 모델)

데이터 기반 어트리뷰션 모델은 사람이 정한 고정 규칙 대신, 실제 데이터와 알고리즘을 활용하여 각 채널의 기여도를 산정하는 방식입니다. 머신러닝 등 고급 통계 기법을 통해 수많은 전환 경로 패턴을 학습하고, 각 터치포인트가 전환률 상승에 얼마나 기여했는지를 계산해냅니다.

예를 들어 구글의 데이터 기반 모델은 샤플리 값(Shapley Value)이나 마르코프 체인 같은 기법으로 각 채널이 없을 때와 있을 때의 전환 확률 변화를 비교해 각 채널의 공헌도를 추정합니다. 이렇게 실제 사용자 데이터에 기반하여 기여도를 측정하므로, 기존의 단순 규칙 기반 모델들이 놓치는 미세한 영향력까지 포착할 수 있다는 장점이 있습니다 . 충분한 데이터와 분석 역량이 뒷받침된다면 가장 정교하고 신뢰도 높은 모델로 평가받지만, 설정이 복잡하고 많은 데이터가 필요하다는 진입 장벽도 있습니다. GA4 가 데이터 기반 모델을 기본 어트리뷰션으로 채택할 만큼, 최근 업계에서는 이런 AI 기반 분석이 각광받고 있습니다 .

예시:

한 스타트업의 실제 사례를 살펴보겠습니다. 고객 A는 페이스북 광고를 보고 브랜드를 처음 인지했습니다. 며칠 뒤 검색엔진에서 해당 브랜드를 찾아 웹사이트에 방문했고, 이후 이메일 뉴스레터를 통해 상품 정보를 얻었습니다. 최종적으로 A는 친구의 추천 링크를 클릭해 회원가입 및 구매를 완료했습니다.

이 한 명의 고객 여정을 두고도 어트리뷰션 모델에 따라 성과 해석이 완전히 달라질 수 있습니다. 퍼스트 터치 모델을 적용하면 페이스북 광고에 100% 기여도가 부여되어 “신규 고객을 데려온 페이스북이 승자”라는 결론이 나옵니다.

라스트 터치 모델에서는 추천 링크(친구 추천)에만 성과를 귀속하므로 “마지막에 구매를 성사시킨 추천 채널이 가장 중요하다”고 해석되겠지요.

선형 모델을 쓰면 페이스북, 검색, 이메일, 추천 링크 네 가지 채널이 25%씩 균등한 기여를 한 것으로 계산됩니다.

시간 가중 모델을 적용하면 후반부 채널인 이메일과 추천 링크에 더 높은 비중이 실리게 되고, 초반 페이스북에는 가장 적은 비중이 할당될 것입니다.

한편 데이터 기반 모델은 실제로 이뤄진 수많은 전환 데이터를 학습하여 “이 경우 구매에 가장 큰 영향을 준 것은 검색단계에서 웹사이트에 방문해본 경험”과 같은 맞춤형 인사이트를 도출해낼 수도 있습니다.

이처럼 동일한 상황에서도 선택한 모델에 따라 “어떤 채널이 효자 역할을 했는가?”에 대한 해석이 달라지므로, 여러 관점을 비교하여 종합적으로 판단하는 것이 중요합니다.

기여도 분석 활용: 어떻게 시작할까?

이제 우리 마케팅 캠페인에 기여도 분석을 적용해보고 싶다면, 다음의 단계별 가이드를 참고해보세요!

1. 전환 목표 정의

   : 무엇을 전환으로 볼지 명확히 정하세요. 온라인 쇼핑몰이라면 구매 완료, B2B 서비스라면 문의 양식 제출이나 회원가입이 전환이 될 수 있습니다. 팀 내에서 합의된 전환 지표를 설정하는 것이 첫걸음입니다.

2. 데이터 추적 설정

   : 모든 주요 채널에 대한 트래킹 체계를 갖추세요. 웹사이트에는 구글 애널리틱스(GA4) 같은 웹분석 툴을 설치하고, UTM 파라미터로 각각의 캠페인을 구분합니다. 또한 CRM이나 광고 플랫폼 내에도 전환 픽셀을 심어두어 광고 클릭 → 사이트 방문 → 구매까지 여정을 데이터를 통해 따라갈 수 있게 만듭니다.

3. 어트리뷰션 도구 활용

   : 사용 중인 분석 툴이나 마케팅 자동화 도구의 기여도 분석(Attribution) 리포트 기능을 활용해봅니다. 예를 들어 GA4에서는 기본 라스트 터치 외에도 선형, 시간 가중, 포지션 기반, 데이터 기반 등 다양한 모델로 전환 경로를 분석할 수 있습니다. HubSpot과 같은 마케팅 허브 툴에서도 어트리뷰션 보고서를 제공하니 활용해 보세요 . 여러 모델을 선택해 보면 각기 다른 각도에서 우리 캠페인의 성과 해석을 얻을 수 있습니다.

   INFORMS 를 통해서도 리드의 최초 유입 경로와 고객 여정을 한 눈에 확인할 수 있습니다.

4. 비즈니스에 맞는 모델 선택

   : 우리 사업 목표에 가장 부합하는 기여도 모델을 우선 적용해 봅니다. 신규 고객 확보가 최우선이라면 퍼스트 터치 모델을 참고하여 브랜드 인지 채널에 집중해볼 수 있습니다. 반대로 매출 극대화가 목표라면 라스트 터치 모델로 광고 채널 효율을 관리하는 편이 빠를 수 있습니다. 고객 여정이 길고 복잡하다면 멀티 터치 모델이 더 현실적인 통찰을 줄 수 있겠지요. 중요한 것은 어떤 모델을 쓰든지 맹신하지 말고 궁극적으로는 고객의 전체 여정을 이해하려는 노력으로 이어가는 것입니다 .

5. 인사이트 기반 최적화

   : 기여도 분석 결과, 특히 성과가 높은 채널과 낮은 채널이 드러났다면 마케팅 믹스를 재조정합니다. 예를 들어 분석을 통해 검색 광고가 생각보다 높은 기여를 하는 반면 SNS 채널은 기여도가 낮다는 사실을 알게 됐다면, 광고비 배분을 조정하거나 콘텐츠 전략을 수정해볼 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 의사결정으로 불필요한 비용을 줄이고, ROI를 극대화하세요. 작은 테스트라도 좋으니 끊임없이 실험하며 어떤 채널과 메시지가 정말 효과적인지 배우는 과정이 중요합니다.

마케팅 기여도 분석은 처음엔 다소 복잡해 보일 수 있지만, 개념만 잡으면 매우 유용한 마케팅 나침반이 되어줍니다. 😊 고객 여정의 맥락을 이해하는 눈을 갖추게 되면, 어떤 캠페인이 정말 효과적인지 감이 잡히고 데이터에 기반해 자신 있게 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다. 작은 것부터 차근차근 시도해 보세요. 기여도 분석을 통해 여러분의 다음 마케팅 캠페인이 더 현명한 투자와 높은 성과로 이어지기를 바랍니다!