미디어 믹스 모델링 · MMM
Media Mix Modeling / Marketing Mix Modeling
미디어 믹스 모델링이란?
- 집계 데이터로 채널별 매출 기여도를 추정
- 개인 추적 없이도 작동해 쿠키리스에 강함
- 상관 기반 추정이라 실험 검증이 필요
MMM을 도입하면 예산 회의에서 오가는 질문의 단위부터 바뀝니다. '이 리드가 어느 광고에서 왔는가'를 따지던 자리가 '지난 분기 매출 가운데 광고가 만든 몫은 얼마인가'로 옮겨갑니다. 채널마다 대시보드가 각자 전환을 잡아 합계가 실제 계약 건수의 두세 배로 부풀던 문제도 집계된 시계열 하나로 정산되면서 정리됩니다. 대신 채널 담당자별 성과표가 아니라 전사 매출 한 줄을 놓고 배분을 다투는 구조가 되므로, 영업과 마케팅이 이 숫자를 공동의 기준으로 받아들일 준비가 먼저 필요합니다.
모델을 세울 때 핵심은 두 가지 변환입니다. 하나는 애드스톡으로, 이번 주 집행한 광고의 효과가 이후 몇 주까지 남는지를 감쇠율로 잡습니다. 다른 하나는 포화 곡선으로, 같은 채널에 돈을 더 부을수록 1원당 효과가 줄어드는 구간을 곡선으로 표현합니다. 데이터는 주간 단위 104주 이상을 기본선으로 보고, 채널을 여덟 개 넘게 넣으려면 3년치가 안전합니다. 개인 경로를 쫓는 어트리뷰션과는 쓰임이 다릅니다. MMM은 예산 총량과 채널 간 배분을, 어트리뷰션은 캠페인 단위 운영을 답하는 도구라 둘을 대체재로 놓으면 양쪽 다 신뢰를 잃습니다. B2B는 계약까지 6~9개월이 걸리니 종속변수를 매출 대신 파이프라인 생성액으로 두는 편이 시차를 다루기 쉽습니다.
현장에서 가장 흔한 오해는 기여도 비율을 그대로 ROI로 읽는 것입니다. '검색광고 기여 32%'라는 출력은 지금까지 집행해 온 금액 구간에서의 추정이지, 예산을 두 배로 올려도 같은 비율이 유지된다는 뜻이 아닙니다. 관측하지 않은 구간은 모델도 모릅니다. 또 하나는 집행 패턴이 해마다 비슷한 경우입니다. 매달 같은 비율로 나눠 쓰면 채널 간 계수가 서로를 잡아먹어 값이 널뛰는데, 이 상태에서 '전시회 기여도 0'을 믿고 예산을 끊었다가 두 분기 뒤 신규 파이프라인이 급감하는 사고가 실제로 납니다. 분기마다 일부 지역을 의도적으로 끄고 켜서, 모델 바깥의 검증을 붙여 두어야 합니다.
1960년대 계량경제학의 회귀 분석 기법을 마케팅 예산 배분에 적용하면서 시작됐고, 대형 소비재 기업들이 TV·인쇄 광고의 효과를 나누기 위해 오랫동안 사용해 왔습니다. 2020년대 들어 개인정보 규제와 쿠키 제한으로 다시 주목받고 있습니다.
임직원 210명 규모의 산업용 센서 제조사 A사는 연 매출 480억 원에 마케팅 예산 24억 원을 씁니다. 검색광고·전시회·업계 매체·온라인 세미나에 나눠 쓰는데, 각 채널 대시보드가 보고한 전환 건수를 더하면 실제 신규 계약 건수의 세 배가 나왔습니다. 내년 예산 편성을 앞두고 CMO가 '이 숫자로는 어디를 줄일지 판단할 수가 없다'고 문제를 제기했습니다. (가상 예시)
- 마케팅기획팀 김 차장이 최근 3년, 156주치 데이터를 한 표로 붙였습니다. CRM의 주간 파이프라인 생성액에 채널별 집행액, 전시회 일정, 원자재 가격 지수까지 넣었습니다.
- 외부 분석가와 모델을 돌리자 전시회 효과는 집행 4주 뒤에 정점을 찍었고, 검색광고는 월 6천만 원을 넘는 순간 추가 1원의 효과가 절반으로 꺾이는 구간이 드러났습니다.
- '전시회 기여가 8%밖에 안 되면 내년엔 빼자'는 영업본부장 말에, 김 차장은 계약까지 걸리는 7개월 시차 때문에 과소 추정된 것이라며 시차 항을 넣어 재추정하자고 요청했습니다.
- 검증을 위해 영남권 3개 영업권역에서 8주간 검색광고를 완전히 끄고 수도권은 그대로 뒀습니다. 실제 문의 감소폭이 모델 예측치와 11% 오차 안에 들어와 추정을 받아들였습니다.
- 예산 24억 원 중 4억 원을 검색광고에서 전시회와 업계 매체로 옮긴 결과, 이듬해 신규 파이프라인 생성액이 18% 늘고 리드당 비용은 34만 원에서 27만 원으로 내려갔습니다.