AB180이 앰플리튜드와 브레이즈 총판에 이어 자체 개발 어트리뷰션 솔루션 '에어브릿지'를 통해 글로벌 출사표를 던졌다. 회사는 파편화된 정보 시대에서 차세대 측정 방법으로 떠오른 미디어믹스모델링(MMM) 또한 빠르게 이식 중이다. 
 

▲ (사진=AB180)
▲ (사진=AB180)

마케팅 솔루션 및 컨설팅 회사 AB180은 문제 진단부터 마케팅 솔루션 및 디지털트랜스포메이션(DT) 전략을 제안하고 있다. 특히 자체 기술력으로 개발한 에어브릿지는 모바일 앱과 웹의 지면에서 발생한 모든 광고 성과를 하나의 대시보드에서 통합해 분석할 수 있는 솔루션이다. 

타 MMP(모바일측정파트너)는 전환 수나 광고비 규모 등에 기반해 가격을 책정하는 반면, 에어브릿지는 월활성사용자수(MAU)를 기반으로 가격을 책정하는 것이 특징이다. 이에 따라 앱 서비스의 성장에 따른 MMP 사용비 변화를 예측하기가 수월하고, 마케팅 예산 수립이 용이하다. 

또한 △광고 사기 방지 및 탐지 기능 △미가공 데이터(로데이터) 추출 기능 △오디언스 매니저 기능 △서드파티(제3자) 툴 연동 등을 추가 비용 없이 하나의 패키지 안에서 제공해 합리적이라는 평가다.
 

앰플리튜드가 인정한 전문가…고객데이터플랫폼 역할까지

회사는 제품 분석 툴인 '앰플리튜드'와 마케팅 자동화 솔루션 '브레이즈'의 국내 총판으로 잘 알려져있다. 현재 에어브릿지에는 고객사를 지원하는 '고객 성공 매니저(CSM)'가 20명 이상 상주하고 있는데, 모두 앰플리튜드와 브레이즈에서 공인한 마케팅 전문가라는 설명이다. 이들 솔루션을 이용하는 기업이 MMP로 에어브릿지를 이용할 경우, 한 명의 전담 CSM에게 편리하고 연속적인 지원을 받을 수 있다.

특히 앰플리튜드와의 연동 지원을 통해 최근 떠오르는 고객데이터플랫폼(CDP)으로써의 역할도 가능하다. CDP는 다양한 채널에서 수집되는 고객 관련 데이터를 한곳에서 통합 관리·분석할 수 있는 중앙 저장소이자 플랫폼을 말한다. 단일 고객에 대한 모든 데이터를 결합해 하나의 완성된 고객 프로필을 생성하는 형태로 개인화 마케팅에 활용할 수 있다. 

AB180 측에 따르면 타 MMP와 앰플리튜드를 연동 시 유저 식별에 광고 ID만 활용할 수 있는 반면, 에어브릿지와 앰플리튜드를 연동 시 광고 ID와 더불어 △유저ID △앰플리튜드 디바이스 ID 등 여러 가지 식별자를 활용할 수 있다. 관련 업계에 따르면 애플의 앱 추적 투명성(ATT) 정책 도입 후 전 세계 iOS 유저 중 '옵트아웃(개인정보 활용 비동의)' 유저의 비율이 여전히 70% 수준으로 높다. 이런 상황에서 에어브릿지와 앰플리튜드 연동을 통해 광고ID를 보완할 수 있는 정보를 이용할 수 있는 것이다.

보다 다양한 이벤트 데이터도 앰플리튜드로 전송해 분석에 활용할 수 있다. 타 MMP에서는 설치와 딥링크 오픈(Deeplink Open) 등 두 가지 이벤트에 대한 데이터만 앰플리튜드로 전송할 수 있다면, 에어브릿지에서는 삭제 및 CTA 버튼(행동유도배너) 클릭 등의 전환 이벤트 데이터도 전송할 수 있다. 
 

확인 가능한 '머신러닝', 광고 효과 분석 돕는다

어트리뷰션(기여도 측정) 업계에 닥친 문제는 유저 정보가 파편화됐다는 점이다. 이에 마지막 고객 접점(터치포인트)가 모든 기여도를 가져가는 기존의 라스트터치어트리뷰션(LTA)으로만은 마케팅 채널별 기여를 정확하게 측정하기 어려워졌다. 

이를 극복하기 위해 에어브릿지는 MMM을 빠르게 도입했다. 기성 MMM 서비스 대비 최대한 부담없이 쉽고 빠르게 사용할 수 있는 기능을 제공하는 것을 목표로 빈도주의적 추론(Frequentist approach)에 기초한 독자적인 머신러닝(ML) 엔진을 이용했다는 것이 회사 측 설명이다.
 

▲ (사진=AB180)
▲ (사진=AB180)

이는 주요한 마케팅 변수와 성과 사이의 상관관계를 기반으로 개별 변수의 실질적인 영향력을 평가하는 통계 분석 방법이다. 가령 급격히 추워진 날씨, 혹은 월드컵이나 올림픽 같은 큰 행사가 있다면 광고의 성과가 커질 수 있다. 이렇게 마케팅 성과와 유의미한 상관관계가 있는 외부 변수를 적절히 선별하는 것이 모델의 정확도를 높일 수 있는 것이다. 

마케팅이 아닌 외부 변수들로만 인해 발생한 기여도는 '광고 없이도 발생했을 기여도', 즉 오가닉(organic) 기여분으로 봐야 한다. 반대로 말하면 마케팅 변수 데이터로 광고 조회나 클릭 건수와 같은 디지털 정보를 필요로 하지 않아, 그간 수집이 어려웟던 TV나 라디오, 잡지 등과 같은 기성 매체들에 대한 기여도 측정도 가능하다.

특히 MMM 모델이 의도대로 작동하고 있는지 직접 확인할 수 있는 것이 장점이다. 에어브릿지는 현재 베타 서비스 단계에 있는 '모델 매니저' 대시보드를 통해 사용한 분석 방식, 설정값, 변수, 데이터 등 모델에 대한 주요 정보를 제공하고 있다. 해당 대시보드에서는 각 모델의 최근 학습 시간도 확인할 수 있다. 이는 곧 얼마나 최신의 정보를 기반으로 모델이 작동하고 있는지 보여준다.

실제 에이블리 블랙이 서비스하는 브랜드 패션 가격 비교 앱 '멜리즈'를 통한 케이스 스터디에서 에어브릿지는 동일한 예산으로 앱 설치를 5% 추가 증가시킬 수 있는 결과를 확인했다. 이 경우 데이터 수집 후 초기 결과를 제공하기까지 2주의 짧은 적응(온보딩) 기간이 소요됐고, 초기 모델 설정을 위해 최소 3개월의 과거 데이터만 요구됐다.

AB180 관계자는 "LTA는 노출 등 상위 유입 퍼널 활동에 대한 기여도를 과소평가하는 경향이 있는 반면, MMM은 채널과 이벤트 사이의 상관 관계에 초점을 맞추고 있기 때문에 각 채널에 공정하게 기여도를 배분할 수 있다"며 "멜리즈 사례에서도 디스플레이 광고 채널의 기여도가 39% 더 높게 측정됐다"고 설명했다.

아울러 그는 "AB180은 직선, 즉 두 점 A와 B 사이를 잇는 가장 짧은 경로라는 것에서 착안한 이름"이라며 "고객사가 시작점에서 목표점까지 가장 빠르고 효율적으로 도달해 성장을 이뤄낼 수 있도록 돕는 글로벌 회사로 거듭날 것"이라고 포부를 밝혔다.

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