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3월 11일, 2024
Meta의 오픈소스 Robyn을 활용한 BAT의 비용 효율화 달성
BAT는 성공적인 브랜드 경험을 구축하는 ‘브랜드 빌딩 컴퍼니’입니다. 브랜드 전략과 브랜드 캠페인을 포함해 디지털, 콘텐츠, 퍼포먼스 마케팅을 통합 운영하며 브랜드의 시작과 성장을 모두 책임집니다.
당면 과제
서드파티 쿠키 정책 변경 등으로 새로운 측정 도구가 절실해진 광고 산업 환경의 변화, 그리고 광고 지면 경쟁 증가에 대응하기 위해서 브랜드와 브랜드 에이전시는 다양한 매체를 운영하며 성과 향상 방안을 찾아왔습니다. 이 과정에서 BAT는 마케터의 직감이나 관성에 의존하는 대신, 데이터를 기반으로 한 과학적인 광고 운영 및 성과 효율화 전략을 제안하고자 했습니다.
솔루션
BAT는 매체 간 상호 관계 및 매체별 예산 크기에 따른 성과 변화와 외부 맥락 변수까지 고려해 성과 측정 및 예산 분배를 최적화하는 ‘마케팅 믹스 모델링(MMM)’을 활용하기로 했습니다. 이를 위해 Meta의 오픈소스 라이브러리인 Robyn을 사용했으며, Meta 마케팅 사이언스 팀의 지원을 통해 성공적으로 구현했습니다.
BAT는 다음과 같은 두 개 브랜드의 비즈니스 문제를 해결하기 위해 MMM 솔루션 구현 후 브랜드 계정별 변수 설정과 같은 상세 맞춤화를 진행했고, 담당 마케터와 소통을 통해 최종 진행 방향을 결정하고 실제 광고 예산을 집행했습니다.
- CJ 더마켓: 식음료 업종 내 경쟁이 심화함에 따라 신규 회원 확보가 중요해졌고 이를 위한 최적화된 예산 분배가 필요했습니다. 프로모션별로 미디어 믹스를 따로 작성하는 광고주의 특성상 프로모션 단위로 모델링을 수행했으며 모델 예측 정확도가 우수했던 2개의 프로모션에 MMM을 적용했습니다.
- 카카오페이지: 브랜드 프로모션 시기에 맞춰 공격적인 유저 유입 캠페인을 진행했고, MMM을 통해 유저 유입을 극대화할 수 있는 미디어 믹스를 도출했습니다.
영향
Robyn 기반의 마케팅 믹스 모델링(MMM)을 활용해 두 브랜드의 예산 최적화를 진행한 결과, BAT는 두 브랜드 모두에서 비용 효율화를 달성할 수 있었습니다.
- CJ 더마켓: 지난달 대비 첫 구매 전환 당 비용 41% 감소 (지난달보다 11% 축소된 예산 투입 환경)
- 카카오페이지: 지난달 대비 유저 활성화 전환 당 비용 20% 감소 (지난달보다 2% 증액된 예산 투입 환경)
주요 시사점
마케터와의 긴밀한 협업을 통한 시너지 효과
모델링 결과와 실제 마케터가 체감하는 현실 간의 괴리, 클라이언트 내부 사정이나 산업의 특수한 맥락 등 모델링에 미처 반영되지 못하는 변수는 항상 존재할 수 있습니다.
BAT는 모델링 및 결과 도출 후, 해당 결과의 타당성에 대해 실제 캠페인을 운영 중인 마케터와 논의 및 조율하는 과정을 거친 후 실제 캠페인에 이를 반영했습니다.
그 결과 모델링 시 도출되었던 예상치보다 최대 약 10%p 더 높은 수준의 성과 효율화를 달성할 수 있었습니다. 이처럼 실제 캠페인의 다양한 요소를 반영할 수 있는 긴밀한 소통 과정은 필수적이며, 데이터 분석가와 마케터의 협업을 기반으로 할 때 비로소 최적의 결과가 나올 수 있음을 확인했습니다.
대시보드 툴과의 접목을 통한 MMM의 활용성 극대화
BAT는 MMM의 효용성을 확인한 후, 이것을 사내 대시보드 툴인 ‘AEer'에 탑재하고자 했습니다. 스크립트 기반 프로그램과 비교해 접근성에서 강점이 있는 사내 대시보드를 통해 MMM을 구현함으로써 데이터 분석가뿐만 아니라 마케터들까지 MMM을 폭넓게 이해하고 적극적으로 활용하는 것을 권장하기 위해서입니다.
그 결과 마케터가 기존보다 MMM에 쉽게 접근할 수 있어 이해도가 높아졌고, 유관 팀과의 협업 시 더욱 원활한 프로젝트 수행이 가능해졌습니다.
마케팅 모델링 믹스를 탑재한 BAT 자체 분석 도구 ‘AEer’ 활용 사례 보러가기
“Robyn은 오픈소스라는 접근용이성, 높은 수준의 커스텀 가능성, 그리고 각 매체의 예산 수준에 따른 성과 효율 변화 및 매체 간 상호 영향도까지 반영해 최적의 예산 분배를 가능하게 해 준 솔루션입니다. 단순히 매체 각각의 성과만 보고 마케터의 직감으로 진행을 결정하는 대신, 매체 간의 영향도는 물론이고 금리 변화와 같은 거시적인 외부 변수까지 손쉽게 반영할 수 있다는 점을 Robyn의 특장점으로 꼽고 싶습니다. 앞으로 BAT는 Robyn을 기반으로 한 마케팅 믹스 모델링(MMM)을 통해 더욱 최적화된 예산 분배를 진행해 마케터의 성과 달성을 지원할 예정입니다.”
임현수, BAT 데이터 분석 책임자
