멀티 터치 포인트 분석을 통한 마케팅 ROI 계산법

서론 : 단일 클릭의 시대는 끝났다, 여정을 읽어야 ROI가 보인다

과거에는 마지막 클릭(Last Click)만으로 마케팅 성과를 평가하는 것이 일반적이었다.
사용자가 광고를 클릭하고 바로 구매하면, 해당 광고가 전환을 만든 것으로 계산했다.
하지만 이제 사용자 여정은 복잡하고 다층적이다.
광고 클릭 → 블로그 방문 → 뉴스레터 구독 → 다시 SNS 광고 노출 → 최종 구매
이처럼 다양한 터치 포인트를 거쳐야 전환이 발생한다.

따라서 단일 클릭 기반의 ROI 계산은
진짜로 효과적인 채널과 캠페인을 왜곡할 위험이 있다.
진짜 중요한 것은
모든 터치 포인트를 추적하고, 각 기여도를 분석하여,
정확한 투자 대비 수익(Return on Investment, ROI)을 계산하는 것이다.

이 글에서는 멀티 터치 포인트 분석이 왜 필요한지,
어떻게 해야 실질적인 ROI를 계산할 수 있는지,
구체적 방법과 실전 적용 전략을 제시한다.

 

1. 멀티 터치 포인트 분석의 개념과 필요성

멀티 터치 포인트 분석(Multi-Touch Attribution)은
고객이 구매나 전환에 이르기까지 거치는
모든 마케팅 접점을 추적하고,
각 접점의 기여도를 평가하는 분석 방법이다.

기존의 단일 터치 분석(First Click 또는 Last Click)에서는
초기 노출이나 최종 전환 포인트만을 평가했다.
하지만 실제로는 다양한 채널과 메시지가
함께 작용하여 전환을 이끌어낸다.

멀티 터치 분석이 필요한 이유는 다음과 같다:

정확한 성과 분석 : 어떤 채널이 실제로 구매 결정에 영향을 미쳤는지를 명확히 파악

예산 최적화 : 기여도가 낮은 채널은 줄이고, 높은 채널은 강화

콘텐츠 전략 개선 : 여정 중 이탈이 많은 포인트를 찾아내어 보완

특히 디지털 광고 비용이 계속 상승하는 상황에서
ROI를 정밀하게 계산하지 않으면,
'효율 좋은 캠페인'이 아니라 '운 좋은 캠페인'에 예산을 낭비하는 결과를 초래할 수 있다.

2. 대표적인 멀티 터치 어트리뷰션(Attribution) 모델 소개

멀티 터치 포인트 분석을 하기 위해서는
어떤 방식으로 기여도를 나눌 것인가를 결정해야 한다.
이를 '어트리뷰션 모델(Attribution Model)'이라고 한다.

대표적인 모델은 다음과 같다:

균등 분배 모델(Equal Weight)
모든 터치 포인트에 동일한 가중치를 부여.
(초기 분석용으로 간편하지만, 현실 반영은 부족)

선형 모델(Linear Attribution)
터치 포인트별 기여를 시간 순서에 따라 균등 분배.
(초기 → 중간 → 최종 모두 동일 가중치)

타임 디케이 모델(Time Decay Attribution)
최종 전환에 가까운 터치 포인트일수록 더 높은 가중치를 부여.
(구매 직전의 영향을 중시하는 경우 적합)

U-자형 모델(U-Shaped Attribution)
초기 터치와 최종 터치에 높은 가중치를 주고,
중간 터치는 낮은 가중치로 설정.
(리드 생성 중심 B2B 마케팅에 적합)

데이터 기반 모델(Data-Driven Attribution)
머신러닝 기반으로 실제 전환 데이터를 분석해
각 터치 포인트의 기여도를 자동 계산.
(구글 애널리틱스 4, 어도비 애널리틱스 등에서 지원)

어떤 모델을 선택하느냐에 따라
ROI 계산 결과가 완전히 달라진다.
브랜드의 제품 특성, 고객 여정 복잡성, 캠페인 목표에 따라
가장 적합한 어트리뷰션 모델을 선택해야 한다.

3. 실전 멀티 터치 분석 데이터 수집 방법

멀티 터치 포인트 분석을 제대로 하려면
정확하고 일관된 데이터 수집이 필수다.

기본적인 데이터 수집 포인트는 다음과 같다:

UTM 파라미터 설정
광고, 이메일, SNS, 블로그 등 모든 링크에
캠페인 출처, 매체, 콘텐츠, 키워드 정보를 담은 UTM 파라미터를 삽입한다.
(예: utm_source, utm_medium, utm_campaign)

CRM/고객 데이터 플랫폼 연동
최초 접점부터 구매까지 고객 행동을 하나의 프로필로 통합 추적한다.

구글 애널리틱스 4(GA4) 활용
GA4는 기본적으로 멀티 터치 분석 구조를 지원하며,
사용자 경로(User Path) 분석을 통해
터치 포인트별 기여 흐름을 시각화할 수 있다.

퍼널 분석 툴 사용
Amplitude, Mixpanel 등 퍼널 분석 전문 툴을 통해
이탈 구간, 전환 경로별 분석을 심층적으로 수행한다.

데이터 수집 단계부터 일관성을 갖추지 않으면
잘못된 ROI 계산으로 연결될 수 있으므로,
초기 세팅부터 모든 채널에 동일 기준 적용이 중요하다.

4. 멀티 터치 기반 마케팅 ROI 계산 공식과 적용 예시

멀티 터치 분석을 통해 각 터치 포인트의 기여도를 구했다면,
이제 본격적으로 ROI(Return on Investment)를 계산할 수 있다.

기본 ROI 공식은 다음과 같다:

ROI (%) = [(전환으로 발생한 수익 - 마케팅 비용) ÷ 마케팅 비용] × 100
멀티 터치 분석에서는
각 터치 포인트별 기여 수익을 산정해 ROI를 계산한다.

예시 :

A 광고 → 기여도 40%

B 뉴스레터 → 기여도 30%

C 블로그 포스트 → 기여도 30%

총 수익: 1,000만 원

각 채널별 투자: A(100만 원), B(50만 원), C(20만 원)

그럼 A 채널 ROI는:

A 채널 수익 기여 = 1,000만 원 × 40% = 400만 원
A 채널 ROI = [(400만 원 - 100만 원) ÷ 100만 원] × 100 = 300%
이렇게 계산하면
단순 마지막 클릭 기반 ROI보다 훨씬 정확한 성과 평가가 가능하다.

이 방식은 캠페인 최적화, 예산 재분배, 투자 우선순위 설정에 결정적 역할을 한다.

결론 : 멀티 터치 분석은 마케팅 전략의 ‘진짜 지도’를 제공한다

디지털 마케팅은 단일 클릭이나 한 번의 노출로 성과를 판단할 수 없는 시대에 들어섰다.
사용자는 복잡한 여정을 거치며,
브랜드와 여러 번 접촉한 후에야 구매를 결심한다.

멀티 터치 포인트 분석은
이 복잡한 여정 안에서
어떤 접점이 진짜로 의미 있는 영향을 미쳤는지를 밝혀내고,
정확하게 ROI를 계산하는 방법이다.

단순히 데이터 수집만 하는 것이 아니라,
심리적 흐름을 읽고, 터치 포인트 기여를 분석하고,
성과를 최적화하는 전략적 의사결정 도구로 활용해야 한다.

이제 마케팅은
‘잘 팔리는 채널’이 아니라
‘잘 기여하는 채널’을 찾아내고 키워가는 게임이다.
멀티 터치 분석을 마스터하는 순간,
브랜드의 마케팅 투자 효율은 한 차원 높아진다.