안녕하세요. まさきん입니다.
광고 업계에는 예전부터 잘 알려진 말이 있습니다. 백화점 경영자 존 워너메이커의 말로 전해지는 “Half the money I spend on advertising is wasted”라는 문구입니다. 광고비의 절반은 낭비되고 있지만, 어느 쪽 절반이 낭비인지는 알 수 없다는 뜻입니다.
이 말을 뒤집으려는 시도 중 하나가 마케팅 믹스 모델링(MMM)이라는 기법입니다. 최근 다시 주목받고 있다고 느껴져서 정리해보려고 합니다.
최근에는 원래 온라인만으로 완결되던 서비스가 다시 TV 광고 같은 오프라인 광고에 예산을 투입하는 움직임도 눈에 띄게 되었습니다. 디지털에서 출발한 기업이 매스 광고로 ‘역류’해 가면, 당연히 효과 측정도 온라인 지표만으로는 해결되지 않습니다. 오프라인과 온라인을 넘나드는 시책의 효과를 한꺼번에 평가할 수 있는 기법에 대한 수요가 높아지고 있는 것은 이런 배경도 있다고 생각합니다.
마케팅 믹스 모델링이란
광고 게재나 판촉 시책, 경쟁사의 움직임, 계절 요인 같은 다양한 마케팅 요인이 매출에 어떤 영향을 미치는지를 통계적으로 모델화하는 기법입니다.
클릭이나 전환처럼 명확히 숫자로 추적할 수 있는 지표뿐 아니라, TV 광고나 매장 시책처럼 직접 측정하기 어려운 요인까지 함께 다룰 수 있는 것이 특징입니다. 추적하기 쉬운 지표만으로 좋고 나쁨을 판단해버리는 위험성에 대해서는 CRM의 본질을 생각했을 때도 비슷한 이야기를 쓴 적이 있습니다.
예전에는 일부 기업만의 것이었다
제가 처음 이 개념을 알았을 때는 실천의 진입장벽이 꽤 높은 기법이라는 인상이었습니다.
클릭이나 전환처럼 깔끔하게 숫자가 나오는 것뿐 아니라 명확하지 않은・수치화하기 어려운 요인까지 모아와야 합니다. 게다가 매체나 지면별 비용 배분 개념도 복잡해서, 솔직히 꽤 수고스러운 작업이었습니다.
도입이 진행된 것도 일부 앞선 기업에 한정되어 있던 인상이 있습니다. 매스 광고 예산이 특히 큰 기업이나 사내에 광고대리점 출신자가 있는 기업에서 이런 움직임이 먼저 시작되었던 것 같습니다. 광고주가 모델링에 밝아질수록 상품이 팔기 어려워진다는 광고 업계 특유의 사정도 있어서, 대리점 쪽에서 이 기법을 적극적으로 알리려는 움직임은 그리 많지 않았습니다.
저 자신도 비슷한 부분이 있습니다. 회사의 광고 예산도, 가정의 고정비도 어쩐지 감으로 정하기 쉽습니다. 휴대폰 요금제도 비교하지 않고 계약한 그대로인 경우가 있습니다. 숫자로 다시 살펴보는 습관은 의외로 양쪽 모두에 효과가 있을지 모릅니다.
2026년 지금, 다시 주목받는 이유
최근 몇 년 사이 상황이 바뀌었다고 느낍니다. 다만 그 이유를 ‘쿠키 규제로 클릭 측정이 어려워졌기 때문’이라고만 말하는 것은 조금 부정확하다고 최근 생각을 바꾸었습니다.
실제로는 구글이 크롬에서의 서드파티 쿠키 폐지 계획을 일단 철회했고, 2025년 10월에는 계획의 핵심이었던 Privacy Sandbox 관련 API의 대부분을 종료했습니다. CHIPS나 FedCM, Private State Tokens 등 일부만 남는 형태입니다. 즉 크롬 쪽 규제 강화라는 이야기는 처음 예상했던 만큼 진행되지 않았습니다.
그래도 사파리나 파이어폭스, 브레이브 같은 브라우저는 원래부터 서드파티 쿠키를 기본으로 차단하고 있습니다. 이것들을 합친 트래픽 비율은 대략 20% 가까이 된다고 하며, 전체적으로 봐도 15~35% 정도의 트래픽이 실질적으로 쿠키리스 상태에 있다는 추산도 있습니다. 마지막 클릭만으로 ‘어느 광고가 효과가 있었는지’를 전부 설명할 수 없는 상황은 크롬의 방침 전환 이후에도 변함없이 남아 있는 것입니다.
그리고 하나 더, MMM에 대한 주목을 뒷받침하는 구체적인 움직임이 있습니다. 구글 자신이 2024년 3월에 오픈소스 MMM 도구 「Meridian」을 공개했습니다. 기존의 Lightweight MMM의 후속에 해당하는 것으로, 엔지니어나 데이터 사이언티스트를 위해 도달범위&빈도 개념이나 ROI 파라미터에 도메인 지식을 반영하는 것까지 대응하고 있습니다. 쿠키 규제 운운보다 이 ‘측정 플랫폼 자신이 MMM에 투자하고 있다’는 사실 쪽이 훨씬 설득력 있는 증거라고 느낍니다.
예전보다 다루기 쉬운 분석 도구나 데이터가 늘어난 것도 순풍이 되고 있다고 생각합니다. 난이도가 낮아졌다고까지는 말할 수 없지만, 예전보다는 손이 닿기 쉬워진 것이 아닐까요. 비슷하게 ‘예전보다 진입장벽이 낮아졌다’는 변화는 개인화의 3요소를 정리했을 때도 느낀 적이 있습니다. 실무로 광고를 다루는 사람들을 위해 닐슨이 모델링 개념과 실전적인 체크리스트를 무료로 공개하고 있으니, 먼저 전체상을 파악하고 싶은 사람에게는 참고가 될 것입니다.
도입이 진행되는 기업에는 몇 가지 공통된 특징이 있는 것 같습니다. 매스 광고 게재액이 원래부터 크고 모델링에 드는 비용을 회수하기 쉬운 기업. 그리고 사내에 대리점 출신자나 데이터 사이언티스트가 있어서 외부의 블랙박스에 전적으로 의존하지 않고 스스로 모델의 타당성을 검증할 수 있는 체제를 갖춘 기업입니다. 반대로 말하면 광고 예산 규모가 아직 작은 회사라면, 무리하게 본격 도입을 서두르기보다 먼저 닐슨 같은 체크리스트로 자사의 광고 데이터가 어디까지 갖춰져 있는지 점검하는 것부터 시작하는 것이 현실적일지 모릅니다.
그래도 남는 어려움
그렇다고 해도 오프라인 효과나 브랜딩 효과를 숫자로 환산하는 어려움은 지금도 크게 변하지 않았습니다.
수치화할 수 없는 요인을 억지로 수치화하려고 하면 모델의 설득력이 오히려 떨어지는 경우도 있습니다. 실제로 모델을 만들어가는 작업은 컨설턴트나 데이터 사이언티스트와 오래 함께하게 되는, 진득하게 앉아서 해야 하는 일이 되기 쉽습니다. 게다가 게재하고 있는 매체나 대리점, 사내 관련 부서까지 이해시킬 필요가 있어서, 이 합의 형성 부분은 데이터 수집이나 모델 구축과 같거나 그 이상으로 난이도가 높은 작업이라고 느낍니다. 이 부분의 균형감은 도구가 진화해도 결국은 사람의 경험이 중요한 부분이라고 느낍니다.
정리
감과 경험에만 의존하는 것도, 클릭 수만 좇는 것도 아닌. 그 중간을 취하는 기법으로서 마케팅 믹스 모델링의 중요도는 앞으로도 계속 커질 것이라고 생각합니다.
회사의 예산 배분도, 가정의 고정비도 가끔은 숫자로 다시 살펴보고 싶은 법입니다. 휴대폰 요금제도 그중 하나가 아닐까요.
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