퍼스트 터치부터 멀티 터치까지: 어트리뷰션 모델 한눈에 이해하기
마케터에게 가장 어려운 질문 중 하나는 이것입니다: “도대체 어떤 채널이 진짜 전환을 만들어냈을까?” 이메일, SNS 광고, 푸시 알림 등 고객과의 접점이 넘쳐나는 오늘날의 B2C CRM 환경에서는, 단순히 클릭 수만으로 성과를 판단하기 어렵습니다. 다양한 채널을 오가며 행동하는 고객의 여정 속에서 진짜 전환 요인을 찾아내는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
이럴 때 필요한 것이 바로 어트리뷰션 모델입니다. 어트리뷰션은 크게 두 가지 방식으로 활용됩니다. 하나는 페이스북, 구글, 인스타그램 등 외부 광고 매체 간 성과를 비교하는 광고 어트리뷰션, 다른 하나는 CRM 채널 내 여러 번 발송된 메시지 중 어떤 콘텐츠가 전환에 실질적으로 기여했는지를 분석하는 CRM 어트리뷰션입니다.
이번 글에서는 퍼스트 터치, 라스트 터치, 멀티 터치 등 실무에서 널리 사용되는 어트리뷰션 모델들을 한눈에 정리하고, 각 모델의 특징과 활용법, 그리고 어떤 상황에서 어떤 모델이 유리한지까지 구체적인 인사이트를 제시해 드리겠습니다.
✅ 퍼스트 터치 어트리뷰션은 최초 유입 첫 번째 매체에 전환 기여도 100%를 부여하는 모델로, 신규 고객을 끌어온 경로의 효과를 파악하는 데 유용합니다.
✅ 라스트 터치 어트리뷰션은 최종 전환 직전의 마지막 단계에만 기여도를 부여하는 가장 흔한 방식으로, 구매 등의 직접적 요인을 중점적으로 분석합니다.
✅ 멀티 터치 어트리뷰션은 여러 매체에 걸쳐 기여도를 분산함으로써 전체 고객 여정의 마케팅 영향력을 종합적으로 평가하는 모델입니다.
어트리뷰션 모델의 개념 정리
마케팅 어트리뷰션 모델이란 쉽게 말해, 전환 (conversion)에 기여한 공을 어떤 매체에 돌릴 것인가에 대한 규칙입니다. 하나의 구매나 가입과 같은 전환이 일어나기까지 보통 고객은 여러 광고와 메시지, 미디어 접점을 거치게 됩니다. 어트리뷰션 모델은 이러한 여러 터치 포인트 중에서 특정 지점에 성과를 귀속는 역할을 합니다.
어트리뷰션 모델은 크게 두 분류로 나눌 수 있습니다:
- 싱글 터치 어트리뷰션 (Single-touch Attribution): 전환 경로에서 단 1개의 매체에만 100% 기여도를 인정하는 방식입니다. 대표적으로 퍼스트 터치 (first-touch) 모델과 라스트 터치 (last-model) 모델이 여기에 속합니다. 처음 또는 마지막 하나의 터치 포인트에만 모든 성과를 귀속하기 때문에 구현과 이해가 비교적 단순하지만, 전환 과정의 다른 영향 요인을 무시한다는 한계가 있습니다.
- 멀티 터치 어트리뷰션 (Multi-touch Attribution): 여러 매체에 나누어 전환 기여도를 배분하는 방식입니다. 고객 여정 상의 모든 주요 터치 포인트에 가중치를 나누어 할당하므로, 전환에 이르는 과정을 입체적으로 분석할 수 있습니다. 선형, U자형, 시간 감가 등 규칙 기반 모델부터, 최근에는 머신 러닝을 활용해 자동으로 가중치를 산정하는 데이터 기반 모델까지 발전하고 있습니다. 특히 Google Analytics 4는 데이터 기반 멀티 터치 어트리뷰션을 기본 모델로 활용할 정도로 멀티 터치 분석을 중시하고 있습니다.
요약하면, 퍼스트 터치와 라스트 터치 같은 단일 모델은 특정 순간의 효과를 극대화해 보는 관점이고, 멀티 터치 모델은 전체 고객 여정에 걸친 모든 상호 작용의 가치를 살펴보는 관점입니다. 그렇다면 이제 각각의 모델이 구체적으로 무엇을 의미하고 언제 활용하면 좋을지 살펴보겠습니다.
퍼스트 터치 어트리뷰션 (First-touch Attribution)이란?
퍼스트 터치 모델은 이러한 방식으로 잠재 고객을 처음 획득한 매체의 성과를 강조합니다.모든 전환 기여를 최초 유입 소스에 귀속함으로써 우리 제품/서비스를 처음 알게 한 마케팅 경로가 무엇인지 파악하는 데 도움을 줍니다.
예시: 한 사용자가 인스타그램 광고를 통해 우리 웹사이트를 처음 방문했고, 다음 날 이메일 뉴스레터를 열어보았으며, 최종적으로 검색 엔진을 통해 재방문하여 구매까지 이어졌다고 가정해봅시다. 퍼스트 터치 어트리뷰션을 적용하면, 최초 매체인 인스타그램 광고에 100% 기여도를 부여하게 됩니다. 즉, 첫 클릭이나 첫 상호 작용만을 전환 성공의 공로로 인정하는 것입니다.
이 모델이 유용한 상황은 브랜드 인지와 신규 고객 확보에 초점을 둘 때입니다. 퍼스트 터치 모델을 활용하면 가장 많은 신규 방문자를 불러온 유입 경로를 쉽게 식별할 수 있습니다. 실제로 “앱 설치나 구매를 위해서는 우선 우리 서비스를 알고 있어야 하므로 첫 인지가 중요하다”는 점에서, 퍼스트 터치 모델은 잠재 고객 도달에 효과적인 매체를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 상단 퍼널 (TOFU: Top of Funnel) 단계의 마케팅에 집중하는 기업이라면 초기 광고 채널별 성과를 이 모델로 비교해 볼 수 있습니다. 첫 번째 터치 포인트만 보면 되기 때문에 분석과 추적이 상대적으로 간단하여 이해 관계자에게 설명하기에도 수월합니다.
그러나 퍼스트 터치에만 모든 공을 돌리는 접근의 한계도 분명합니다. 전환에 이르기까지 거친 전체 여정의 후반부를 고려하지 않으므로, 초기 광고 노출 이후의 리타겟팅이나 CRM 캠페인 영향은 무시됩니다. 위 예시에서 퍼스트 터치 모델만 사용하면, 이후 진행된 이메일 캠페인이나 검색 재방문의 가치는 평가되지 않습니다. 따라서 초반 홍보에만 지나치게 집중하게 되어, 정작 전환을 완성하는데 중요한 후반 단계를 간과할 위험이 있습니다. 게다가 고객 여정이 길어지면 (예: 자동차와 같은 고관여 제품 등) 미리 설정한 어트리뷰션 룩백 기간을 넘어서는 바람에 첫 번째 터치 데이터가 유실되어 버릴 수도 있습니다.
이러한 이유로 퍼스트 터치 모델은 신규 리드 발굴 관점에서 유용하나, 전체 마케팅 효과를 판단하기에는 부족함이 있다는 점을 염두에 두어야 합니다.
라스트 터치 어트리뷰션 (Last-touch Attribution)이란?
라스트 터치 모델에서는 최종 전환 직전에 일어난 상호작용만을 전환의 결정적 요인으로 간주합니다. 즉, 구매나 가입 등 액션을 바로 이끌어낸 마지막 마케팅 매체에만 크레딧을 주는 것이죠.
예시: 앞선 시나리오에서 라스트 터치 어트리뷰션을 적용하면, 최종 구매 전에 사용자가 마지막으로 접한 매체인 검색 엔진에 전환의 공로 100%를 인정하게 됩니다. 인스타그램 광고나 이메일의 기여도는 0%가 되며, 마지막 클릭만이 전환 기여 채널로 기록됩니다. 많은 웹 분석 툴의 기본 설정이 이러한 라스트 클릭 (터치) 모델이며, Google Analytics의 기본 마지막 간접 클릭 모델 역시 한 종류의 라스트 터치 어트리뷰션이라고 볼 수 있습니다.
라스트 터치 모델은 가장 널리 활용되는 어트리뷰션 모델입니다. 이미 우리 브랜드를 어느 정도 인지하고 있는 고객들이 최종 행동 (전환)을 일으키는 직전 순간에 주목하기 때문에, 실제 매출로 연결된 매체를 찾는 데 효과적입니다. 브랜드 인지도는 충분하고 이제 구매 전환을 늘리는 것이 과제인 경우에 주로 쓰이며, 또는 판매 사이클이 길거나 멀티 터치 분석이 어려워서 단순화가 필요할 때 현실적인 대안이 되기도 합니다. 모델 구조가 단순하다 보니 분석 및 운영 리소스가 적게 들고, 여러 매체를 한 번에 추적하기 힘든 상황에서도 비교적 합리적인 성과 측정을 할 수 있습니다. 또한 광고 매체와의 성과 정산 시에도 마지막 클릭 기준으로 정산하는 경우가 많아, 라스트 터치 모델만 써도 매체 별 성과 비교와 예산 배분에 일정 수준 도움을 얻을 수 있습니다.
하지만 라스트 터치 모델의 단점은, 오직 마지막 순간에만 집중하기 때문에 그 이전의 모든 노력들을 반영하지 못한다는 것입니다. 고객이 구매를 결심하기까지는 초기 검색이나 광고 노출, 중간 단계의 정보 탐색, 장바구니 담기 등의 여러 사전 상호작용이 있었을 수 있지만, 라스트 터치 모델에서는 그런 부분의 영향력을 평가할 방법이 없습니다. 특히 브랜드 인지도 효과나 초기 콘텐츠 마케팅의 공헌 등은 마지막 클릭 이전에 형성된 것이므로 분석에서 제외되어 버립니다.
예를 들어 유저가 이미 구매 의사가 거의 결정된 상태에서 마지막으로 클릭한 유료 광고가 있다면, 사실상 거의 자동적인 전환이었음에도 불구하고 라스트 터치 모델에서는 그 마지막 광고에 100% 기여도를 부여해버리는 왜곡이 발생할 수 있습니다. 이 때문에 퍼포먼스 마케팅 (예: 리타겟팅 광고)에 과도한 공로를 돌리고 상단 매체를 과소평가하는 오류가 생기기도 합니다. 요컨대 라스트 터치는 현실적으로 자주 쓰이지만, 전환에 이르는 앞단계 과정을 간과한다는 점에서 반드시 보완책과 함께 활용해야 합니다.
멀티 터치 어트리뷰션 (Multi-touch Attribution)
멀티 터치 어트리뷰션은 전환에 이르기까지 거친 여러 터치 포인트 각각에 일정한 가치 (weight)를 부여하는 모델입니다. 퍼스트 터치나 라스트 터치처럼 하나의 매체에만 성과를 몰아주는 것이 아니라, 최종 결과에 영향을 준 모든 매체에 나름의 기여도를 인정하는 것입니다.
현대의 고객 여정은 웹, 앱, 오프라인을 넘나들고 SNS부터 검색, 이메일까지 다양하고 복잡하게 얽혀있습니다. 실제 한 고객이 “처음에는 블로그 리뷰를 보고, 나중에 페이스북 광고를 클릭하고, 결국 친구 추천 링크를 통해 가입한다”와 같은 복합 경로를 밟는 일은 드물지 않습니다. 이러한 상황에서 마케터는 어느 매체가 얼마나 영향을 미쳤는지를 다각도로 분석해야 마케팅 예산을 최적 분배할 수 있습니다. 이때 필요한 것이 바로 멀티 터치 어트리뷰션 모델입니다.
멀티 터치 어트리뷰션은 광고 채널 간 비교 뿐 아니라, 동일 채널 내에서의 메시지 기여도 분석에도 유용하게 활용됩니다. 예를 들어 한 사용자가 일주일 동안 세 번의 푸시 알림을 받은 뒤 앱 내에서 구매 전환을 했다면, 단일 메시지에만 전환 공을 돌리는 방식으로는 어떤 알림이 실제로 영향을 주었는지를 파악하기 어렵습니다.
이런 경우, 멀티 터치 모델을 적용하면 첫 번째 알림으로 앱을 다시 열게 된 영향, 두 번째 메시지에서 상품을 찜한 행동, 마지막 알림에서의 할인 메시지로 인해 최종 결제를 결정한 흐름을 단계별로 분석할 수 있습니다. 이렇게 동일 매체 내 반복 메시지 간의 상대적 기여도를 구분함으로써, 단순한 클릭 수를 넘어 전환 유도에 실질적으로 기여한 콘텐츠나 메시지 유형을 정교하게 평가할 수 있는 것이죠.
CRM 환경에서 이처럼 메시지 단위의 기여도를 파악하는 것은 특히 캠페인 A/B 테스트, 리텐션 전략 수립, 리마인드 메시지의 적정 빈도 설정 등 여러 전략적 의사 결정에 도움이 됩니다.
- 선형 모델 (Linear Attribution): 전환 경로에 관여한 모든 매체에 동일한 기여도를 부여하는 가장 단순한 방식입니다. 매체 수와 관계없이 각 터치 포인트에 똑같은 가중치를 주기 때문에 이해하기 쉽습니다. 예컨대 4개의 매체가 있었다면 각각 25%씩 성과를 나누는 식입니다. 다만 모든 매체의 영향력이 완벽히 동일할 것이라고 가정하기 때문에 현실을 충분히 반영하지 못할 수 있습니다. 어떤 경로는 특정 채널의 역할이 매우 클 수도 있는데 선형 모델은 이를 구분하지 않기 때문입니다.
- 시간 가중 모델 (Time-decay Attribution): 전환 시점에 가까운 매체일수록 높은 기여도를 부여하는 방식입니다. 가령 마지막 매체에 50%, 그 이전 매체에 30%, 그 이전에 15%, 맨 처음 매체에 5% 등으로, 시간 순서에 따라 점진적으로 가중치가 커집니다. 구매 결정에 임박한 커뮤니케이션일수록 영향력이 크다고 보는 합리적인 가정에 기반한 모델입니다.
- 포지션 기반 모델 (Position-based Attribution): 흔히 U자형 모델로 불리며, 첫 번째와 마지막 터치 포인트에 가장 큰 비중을 두고 중간 매체에도 일부 기여도를 할당하는 절충형 모델입니다. 예를 들어 처음과 마지막 매체에 각각 40%씩, 나머지 20%를 중간 매체에 나눠주는 식입니다. 처음 고객을 불러온 매체와 최종 전환 매체를 모두 중시하면서, 사이의 여정도 무시하지 않는 균형 잡힌 방법입니다.
이 외에도 여러 변형 모델이 존재하지만, 기본 개념은 여러 매체에 기여도를 나누어준다는 점에서 동일합니다. 멀티 터치 모델의 강점은 당연히 분석의 정밀도입니다. 어떤 광고는 인지 단계에서, 어떤 채널은 고려 단계에서, 또 어떤 메시지는 구매 직전에 큰 역할을 했을 텐데요. 멀티 터치 어트리뷰션을 적용하면 이렇게 전환에 이르는 모든 여정의 공헌도를 측정하여 진짜 효과 있는 마케팅 조합을 찾아낼 수 있습니다. 이를 기반으로 마케팅 예산을 더욱 효율적으로 배분할 수 있게 됩니다. 실제 업계 보고에 따르면, 멀티 터치 어트리뷰션을 도입한 마케팅 조직은 캠페인 투자 대비 수익을 더욱 정확히 파악하여 성과를 높이는 경향이 있다고 합니다.
물론 멀티 터치 모델도 단점이 있습니다. 구현과 운영이 복잡하며, 모든 채널의 데이터를 정교하게 수집하고 연결해야 하므로 데이터 역량이 뒷받침되어야 합니다. 매체 간 경로를 추적하는 과정에서 기술적 어려움이나 데이터 손실이 있을 수도 있고, 경우에 따라서는 멀티 터치 분석 자체가 과도하게 비용이 들 수 있습니다. 또한 멀티 터치라도 모델에 따라 가정이나 알고리즘이 개입되므로 100% 완벽한 객관성을 담보하긴 어렵습니다.
그럼에도 불구하고, 고객 여정이 복잡해질수록 멀티 터치 모델의 필요성은 커지고 있는 추세입니다. GA4에서 크로스 채널 데이터 기반 어트리뷰션을 기본 제공하기 시작한 것이 그 방증이며, 점차 많은 마케터들이 단순 퍼널 지표보다는 여러 매체의 기여도를 함께 고려하는 분석으로 이동하고 있습니다.
끝맺으며
지금까지 퍼스트 터치, 라스트 터치, 멀티 터치 어트리뷰션 모델의 차이와 특징을 살펴보았습니다. 그렇다면 우리 비즈니스에는 어떤 모델이 가장 잘 맞을까요? 신규 고객 확보가 최우선인 팀은 퍼스트 터치 모델을 우선 참고하면서 브랜드 인지 매체에 집중할 수 있을 것입니다. 반면 매출 전환 극대화가 목표라면 라스트 터치 모델로 광고 매체 효율을 관리하는 것이 빠른 길일 수 있습니다.
중요한 것은, 어떤 모델을 선택하든지 궁극적으로는 고객의 전체 여정을 이해하려는 노력으로 이어져야 한다는 점입니다. 예를 들어 기본 지표로는 라스트 터치를 보더라도, 정기적으로 퍼스트 터치 리포트를 병행 분석하면 상단 유입 퍼널의 최적화를 놓치지 않을 수 있습니다. 여기에 가능하면 멀티 터치 관점까지 도입해 캠페인 믹스의 빈틈을 찾아낸다면 이상적일 것입니다.
플레어레인 (FlareLane)은 고객 여정을 중심으로 한 CRM 마케팅 솔루션으로, 국내 기업이 필요로 하는 효율성과 확장성을 모두 갖춘 점이 강점입니다. 다양한 매체에서 개인화된 메시지를 발송할 수 있어 고객의 관심을 효과적으로 유도하며, 특히 코드 한 줄로 간단히 연동할 수 있는 기술적 편의성과 발송 빈도 제한 같은 세심한 기능은 고객 경험을 극대화하고, 유저의 피로도를 줄이는 데 도움을 줍니다.
어떤 CRM 솔루션이 적합한지 스스로 판별하기 어려울 경우에는 1:1 상담을 통해 전문가의 조언을 구하는 것을 추천합니다. 이는 마케팅 자동화에 대한 최신 동향과 기술에 대한 인사이트를 얻으며 여러분의 비즈니스가 나아가야 할 방향을 확실하게 도울 수 있습니다.
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