에이달 주식회사 개인정보 처리방침
[1. 개인정보의 처리 목적]

에이달 주식회사(이하 ‘회사’)는 다음의 목적을 위하여 개인정보를 처리하고 있으며, 다음의 목적 이외의 용도로는 이용하지 않습니다.
– 고객에 대한 상담 서비스 제공에 따른 본인 식별・인증, 물품 또는 서비스 공급에 따른 금액 결제, 서비스의 공급 등

[2. 개인정보의 처리]

회사는 정보주체로부터 개인정보를 수집할 때 동의 받은 개인정보 보유・이용기간 또는 법령에 따른 개인정보 보유・이용기간 내에서 개인정보를 처리・보유합니다.


[3. 정보주체와 법정대리인의 권리·의무 및 그 행사방법 이용자는 개인정보주체로써 다음과 같은 권리를 행사할 수 있습니다.]

정보주체는 회사에 대해 언제든지 다음 각 호의 개인정보 보호 관련 권리를 행사할 수 있습니다.

1. 개인정보 열람요구
2. 오류 등이 있을 경우 정정 요구
3. 삭제요구
4. 처리정지 요구


[4. 처리하는 개인정보의 항목 및 보유 기간]

회사는 다음의 개인정보 항목을 처리하고 있습니다.
홈페이지(https://adall.co.kr) 사용 시 제공 동의를 해주시는 개인정보 수집 항목입니다.

■ 페이지 문의 시
– 필수항목 : 직장명, 이름, 연락처(전화번호), 이메일
– 수집목적 : 고객문의 및 상담요청에 대한 회신, 상담을 위한 서비스 이용기록 조회
– 보유기간 : 문의 접수 후 2년 간 보관 (단, 관계 법령이 정한 시점까지 보존)

■ 입사지원 시
– 필수항목 : 이름, 연락처(전화번호), 이메일
– 수집목적 : 입사지원 요청에 대한 회신, 상담을 위한 서비스 이용기록 조회
– 보유기간 : 지원 접수 후 2년 간 보관 (단, 관계 법령이 정한 시점까지 보존)

■ 뉴스레터 신청 시
– 필수항목 : 이메일
– 수집목적 : 뉴스레터 발송 요청에 대한 회신, 정기 발송을 위한 서비스 이용기록 조회
– 보유기간 : 구독 해지 후 2년 간 보관 (단, 관계 법령이 정한 시점까지 보존)


[5. 개인정보의 파기]

회사는 원칙적으로 개인정보 처리목적이 달성된 경우에는 해당 개인정보를 파기합니다.
파기의 절차, 기한 및 방법은 다음과 같습니다.‍

-파기절차
이용자가 입력한 정보는 목적 달성 후 내부 방침 및 기타 관련 법령에 따라 일정기간 저장된 후 혹은 즉시 파기됩니다. 이 때, 개인정보는 법률에 의한 경우가 아니고서는 다른 목적으로 이용되지 않습니다.

-파기기한
이용자의 개인정보는 개인정보의 보유기간이 경과된 경우에는 보유기간의 종료일로부터 5일 이내에, 해당 서비스의 폐지, 사업의 종료 등 그 개인정보가 불필요하게 되었을 때에는 개인정보의 처리가 불필요한 것으로 인정되는 날로부터 5일 이내에 그 개인정보를 파기합니다.


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[7. 개인정보 보호책임자]

① 회사는 개인정보 처리에 관한 업무를 총괄해서 책임지고, 개인정보 처리와 관련한 정보주체의 불만처리 및 피해구제 등을 위하여 아래와 같이 개인정보 보호책임자를 지정하고 있습니다.

▶ 개인정보 보호책임자
성명 : 김지완
직위 : 대표
연락처 : 02-2664-8631
이메일 : master@adall.co.kr

▶ 개인정보 보호담당자
성명 : 곽재형
직위 : 이사
연락처 : 02-2664-8631
이메일 : jh.gwak@adall.co.kr

② 회사의 서비스(또는 사업)을 이용하시면서 발생한 모든 개인정보 보호 관련 문의, 불만처리, 피해구제 등에 관한 사항을 개인정보 보호책임자 및 담당부서로 문의하실 수 있습니다.회사는 정보주체의 문의에 대해 지체 없이 답변 및 처리해드릴 것입니다.


[8. 개인정보 처리방침 변경]

이 개인정보처리방침은 시행일로부터 적용되며, 법령 및 방침에 따른 변경내용의 추가, 삭제 및 정정이 있는 경우에는 변경사항의 시행 7일 전부터 공지사항을 통하여 고지할 것입니다.


[9. 개인정보의 안전성 확보 조치]

회사는 개인정보보호법 제29조에 따라 다음과 같이 안전성 확보에 필요한 조치를 하고 있습니다.

① 개인정보 취급 직원의 최소화 및 교육
개인정보를 취급하는 직원을 지정하고 담당자에 한정시켜 최소화 하여 개인정보를 관리하는 대책을 시행하고 있습니다.

② 개인정보에 대한 접근 제한
개인정보를 처리하는 시스템에 대한 접근권한의 부여,변경,말소를 통하여 개인정보에 대한 접근통제를 위하여 필요한 조치를 하고 있습니다.


[10. 정보주체의 권익침해에 대한 구제방법]

아래의 기관은 회사와는 별개의 기관으로서, 페이지의 자체적인 개인정보 불만처리, 피해구제 결과에 만족하지 못하시거나 보다 자세한 도움이 필요하시면 문의하여 주시기 바랍니다.

▶ 개인정보 침해신고센터 (한국인터넷진흥원 운영)
– 소관업무 : 개인정보 침해사실 신고, 상담 신청
– 홈페이지 : privacy.kisa.or.kr
– 전화 : (국번없이) 118
– 주소 : (58324) 전남 나주시 진흥길 9(빛가람동 301-2) 3층 개인정보침해신고센터

▶ 개인정보 분쟁조정위원회
– 소관업무 : 개인정보 분쟁조정신청, 집단분쟁조정 (민사적 해결)
– 홈페이지 : www.kopico.go.kr
– 전화 : (국번없이) 1833-6972
– 주소 : (03171)서울특별시 종로구 세종대로 209 정부서울청사 4층

▶ 대검찰청 사이버범죄수사단 : 02-3480-3573 (www.spo.go.kr)

▶ 경찰청 사이버안전국 : 182 (http://cyberbureau.police.go.kr)
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> 블로그 > 마케팅 어트리뷰션 모델링 실무 적용법: 투자 대비 성과를 정확히 측정하는 방법

마케팅 어트리뷰션 모델링 실무 적용법: 투자 대비 성과를 정확히 측정하는 방법

마케팅 어트리뷰션 모델링 실무 적용법: 투자 대비 성과를 정확히 측정하는 방법

안녕하세요, 마케터 여러분! 오늘은 많은 분들이 어려워하시는 마케팅 어트리뷰션 모델링에 대해 실무 경험을 바탕으로 쉽게 풀어보려고 합니다.

"우리 광고 캠페인이 실제로 매출에 얼마나 기여했을까?" 이 질문에 명확하게 답하지 못한다면, 이 글을 끝까지 읽어보시길 권합니다.


어트리뷰션 모델링이 왜 중요한가?

제가 처음 마케팅을 시작했을 때, 한 클라이언트가 이런 질문을 했습니다. "페이스북 광고에 1,000만원, 네이버 광고에 800만원을 썼는데, 어디가 더 효과적이었나요?" 단순해 보이는 이 질문에 제대로 답하기 위해서는 어트리뷰션 모델링이 필수입니다.

💡 어트리뷰션 모델링은 고객이 구매까지 이르는 여정에서 각 마케팅 채널이 기여한 정도를 측정하고 평가하는 방법론입니다.


주요 어트리뷰션 모델 비교와 선택 기준

1. 라스트 클릭 모델 (Last Click)

  • 특징: 마지막 터치포인트에 100% 기여도 부여
  • 적합한 경우: 즉각적인 구매 결정이 이뤄지는 제품 (예: 일용품, 저관여 제품)
  • 한계: 브랜드 인지나 고려 단계의 채널 가치를 무시

2. 퍼스트 클릭 모델 (First Click)

  • 특징: 첫 번째 터치포인트에 100% 기여도 부여
  • 적합한 경우: 신규 고객 획득이 중요한 초기 스타트업
  • 한계: 구매 전환에 직접적인 영향을 준 채널 평가 부족

3. 선형 모델 (Linear)

  • 특징: 모든 터치포인트에 동일한 기여도 배분
  • 적합한 경우: 고객 여정이 길고 복잡한 B2B 제품
  • 실무 팁: 제가 B2B SaaS 마케팅을 할 때 가장 유용했던 모델입니다

4. 시간 감쇠 모델 (Time Decay)

  • 특징: 구매 시점에 가까울수록 높은 기여도
  • 적합한 경우: 프로모션이나 시즌 상품 마케팅
  • 활용 예시: 블랙프라이데이 캠페인 분석 시 효과적

5. 데이터 기반 모델 (Data-Driven)

  • 특징: 머신러닝으로 실제 전환 데이터 기반 기여도 계산
  • 적합한 경우: 충분한 데이터(월 1,000건 이상 전환)가 있는 경우
  • 구현 방법: Google Analytics 4의 DDA 모델 활용

실무에서 어트리뷰션 모델 적용하기

Step 1: 비즈니스 목표와 고객 여정 매핑

먼저 여러분의 비즈니스 특성을 파악해야 합니다: - 평균 구매 결정 기간: 충동구매 vs 신중한 검토 - 주요 터치포인트 수: 단순 vs 복잡한 여정 - 채널별 역할: 인지, 고려, 전환 단계별 채널 구분

Step 2: 측정 인프라 구축

필수 설정 체크리스트: - ✅ UTM 파라미터 일관성 있게 적용 - ✅ 크로스 디바이스 추적 설정 - ✅ 오프라인 전환 데이터 연동 (CRM 연계) - ✅ 서버사이드 추적 구현 (iOS 14.5+ 대응)

Step 3: 모델 테스트와 검증

제가 실제로 사용하는 A/B 테스트 방법론:

1. 동일 기간 내 두 가지 모델로 분석
2. 채널별 ROAS 차이 비교
3. 실제 예산 배분 시뮬레이션
4. 3개월 후 실제 성과와 대조

실전 케이스: 이커머스 기업의 어트리뷰션 최적화

작년에 컨설팅했던 패션 이커머스 A사의 사례를 공유합니다:

문제 상황: - 라스트 클릭 모델만 사용 중 - 네이버 쇼핑 광고에 예산 80% 집중 - 신규 고객 비율 정체 (15%)

해결 과정: 1. 데이터 수집: 3개월간 전체 고객 여정 데이터 수집 2. 분석 결과: 인스타그램이 첫 방문의 45% 차지 3. 모델 변경: 시간 감쇠 모델 적용 4. 예산 재배분: 인스타그램 30%, 네이버 50%, 기타 20%

성과: - 신규 고객 비율 15% → 28% 증가 - 전체 ROAS 3.2 → 4.1 개선 - 고객 획득 비용 23% 감소


어트리뷰션 모델링의 함정과 해결책

⚠️ 주의해야 할 함정들

  1. 완벽한 모델은 없다: 모든 모델은 현실의 단순화
  2. 데이터 사일로: 채널별 데이터가 분리되어 있으면 정확도 하락
  3. 오프라인 연계 부족: O2O 비즈니스에서 자주 발생
  4. 과도한 복잡성: 이해하기 어려운 모델은 실행력 저하

💪 실무자를 위한 해결책

  • 증분 테스트 병행: 지역별 광고 on/off 테스트로 실제 영향력 측정
  • 믹스드 모델 활용: 단일 모델이 아닌 복수 모델 참고
  • 정기적인 리뷰: 분기별로 모델 적합성 재검토
  • 팀 교육 투자: 모든 팀원이 어트리뷰션 개념 이해하도록

마무리: 시작하기 위한 액션 플랜

어트리뷰션 모델링이 복잡해 보이시나요? 걱정 마세요. 작게 시작하되 꾸준히 개선하는 것이 핵심입니다.

지금 당장 시작할 수 있는 3가지: 1. GA4에서 모델 비교 리포트 확인하기 2. 주요 전환 경로 Top 10 분석하기 3. UTM 태깅 가이드라인 문서화하기

📌 기억하세요: 어트리뷰션 모델링의 목적은 완벽한 측정이 아니라, 더 나은 의사결정을 위한 인사이트 확보입니다.

여러분의 비즈니스에 맞는 어트리뷰션 모델을 찾아 적용해보시고, 궁금한 점이 있다면 언제든 댓글로 남겨주세요. 실무에서 겪은 경험을 바탕으로 도움드리겠습니다! 🚀

#마케팅 #디지털마케팅 #비즈니스