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MMP만으로는 설명되지 않는 마케팅 성과의 ‘원인’. 유저 행동, 전환 맥락, 그로스 마케팅 관점에서 MMP의 한계와 이를 보완하는 분석 방법을 사례로 정리했습니다.
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MMP(Mobile Measurement Partner)를 사용하지 않고 앱 마케팅을 하는 것을 상상해본 적 있으신가요? 앱 설치 추적부터 광고 성과 측정까지, MMP 없이는 마케팅의 성과를 정확히 파악하기 어려운 것이 현실입니다. 하지만 많은 마케터들은 MMP 지표를 기반으로 데이터 분석을 시도할수록, 성과의 ‘결과’는 보이지만 그 결과를 만든 ‘원인’은 설명되지 않는다는 문제를 체감하고 있습니다.
예를 들어, 신규 마케팅 캠페인 집행 이후 ROAS와 전체 매출이 동시에 상승한 경우, 해당 캠페인이 효과적이었다고 판단하기 쉽습니다. 하지만 실제로는 신규 캠페인과 동시에 진행된 상품 상세 페이지 개편, 리뷰 노출 로직 변경, 혹은 결제 단계 축소가 구매 전환율을 끌어올린 영향일 수 있습니다.
MMP 상에서는 해당 캠페인을 통해 유입된 유저의 구매 전환이 증가한 것처럼 보이지만, 그 유저들이 어떤 상품 상세 페이지를 중심으로 탐색했는지, 어느 단계에서 이탈이 줄었는지, 또 어떤 UI 변화가 결제 완료에 결정적인 영향을 미쳤는지까지는 파악하기 어렵습니다. 결과적으로 광고 성과는 측정할 수 있지만, 전환을 만들어낸 실제 요인이 광고인지, 제품 경험의 변화인지는 명확히 구분하기 어려운 상황이 됩니다.
다시 말하자면, MMP는 유입과 전환을 파악하는 데 강점이 있지만, 설치 이후 유저 행동까지 설명해주지는 않습니다.
그로스 마케팅 관점에서는 데이터를 활용해 유저 행동과 비즈니스 성과를 함께 해석할 수 있는 방법론이 필요합니다.
MMP는 마케팅 어트리뷰션 추적과 채널별 성과 측정에 있어 필수적인 툴입니다. 과거에는 MMP만으로도 충분히 마케팅 성과를 만들어낼 수 있었습니다.
하지만 코로나19 이후 시장이 둔화되고, 경쟁이 과열되면서 퍼포먼스 마케팅의 효율은 점점 낮아졌고, 이제는 단순히 "돈을 써서 수익이 나왔다"라는 방식의 접근보다 비용 효율과 수익성을 함께 개선하는 전략이 더 중요해졌습니다.이러한 개선을 위해 감이 아니라 실험과 데이터로, 전환·리텐션·매출을 계속 개선하는 방식을 흔히 그로스 마케팅이라고 부릅니다.
문제는 이 지점에서, MMP 상의 데이터는 더 이상 충분한 답을 주지 못합니다. 그로스 마케팅 관점에서 중요한 몇몇 핵심 지표들은 MMP의 범위 밖에 있기 때문입니다.
다음 5가지의 사례를 통해 어트리뷰션으로 측정하기 어려운 비즈니스 성과 지표를 구체적으로 살펴보겠습니다.
MMP는 ‘설치 후 7일 구매 금액’이나 ‘30일 리텐션율’처럼 결과 중심의 지표를 제공합니다. 하지만 유저가 그 결과에 도달하기까지 어떤 화면을 거쳤고, 어디에서 머물렀으며, 어떤 지점에서 망설였는지와 같은 행동의 흐름까지는 보여주지 않습니다.
예를 들어, A 캠페인으로 유입된 유저의 7일 ROAS가, 일주일 뒤에 집행한 B 캠페인보다 2배 높게 나타났다고 가정해봅시다. MMP 상의 지표만 보면 “A 캠페인이 더 좋은 유저를 데려온다”는 결론에 도달할텐데요.
하지만 유저 여정을 기준으로 데이터를 들여다보면 전혀 다른 그림이 나타날 수 있습니다.
- A 캠페인 유입 유저들은 랜딩 페이지 체류 시간과 스크롤 깊이가 낮게 나타났고, 실제 구매는 TV나 유튜브 등 외부 채널 노출 이후 특정 상품 페이지로 바로 유입되며 발생했습니다.
- B 캠페인 유입 유저들은 초기 전환 수치는 낮았지만, 상품 상세 페이지를 반복적으로 탐색하고, 장바구니에 담은 이후 재방문해 구매 등 고가치 유저와 유사한 행동 흐름을 보였습니다.
- 또 다른 사례에서는 B 캠페인 유입 유저들이 ‘장바구니 → 결제하기’ 단계까지는 정상적으로 도달했지만, 쿠폰 적용 팝업에서 발생한 오류로 인해 대거 이탈이 발생한 것을 확인할 수 있습니다.
MMP는 전체적인 앱 사용 패턴을 추적하는 데에는 강점이 있지만, 어떤 기능이나 콘텐츠가 실제 전환에 기여했는지까지를 세밀하게 설명해주지는 않습니다.
검색 광고를 통해 이커머스 앱으로 유입된 유저가 구매를 완료했다고 생각해보세요.
MMP 상에서는 해당 유저가 ‘검색 광고 성과’로 집계되겠지만, 실제 구매를 만든 요인은 다음과 같을 수 있습니다.
- 개인화된 상품 추천 알고리즘이 유저의 니즈에 맞는 상품을 정확히 노출했거나
- 리뷰 시스템의 평점과 후기 콘텐츠가 구매 결정을 뒷받침했거나
- 문의 기능을 통해 구매 전 마지막 고민이 해소되었을 수도 있습니다
이처럼 기능별 기여도를 구분하지 못하면, 전환을 만들어내는 핵심 트리거를 모르는 상황이 발생합니다. 그 결과, 유입은 증가하지만 전환율은 정체되는 비효율이 반복될 수 있습니다.
MMP는 ‘1월 설치 유저의 30일 리텐션’과 같은 정적인 코호트 분석은 가능하지만, 시간에 따라 빠르게 변하는 유저 행동의 흐름을 실시간으로 포착할 수 없습니다.
이커머스 환경에서는 외부 요인이나 내부 변화에 따라 기존 유저의 행동이 단기간에 크게 달라지는 경우가 많습니다.
- 시즌 기획전이나 할인 프로모션 이후, 한동안 비활성 상태였던 기존 유저들의 방문과 구매가 일시적으로 급증했지만, MMP 상에서는 이를 ‘신규 유입 성과’로만 해석하는 경우
- 경쟁사의 대규모 광고 집행이나 버그 등의 이슈로 인해 기존 유저들의 앱 방문 빈도가 일시적으로 감소했지만, 이를 단순한 자연 이탈로 판단해 별도의 대응을 하지 못하거나 대응이 늦은 경우
- 특정 카테고리 개편이나 추천 로직 변경 이후, 일부 코호트의 탐색 행동과 구매 전환 속도가 눈에 띄게 변화했지만, 인과관계에 대해서 제대로 인지하지 못하는 경우
이런 사례들은 특정 요인에 따른 코호트의 행동 변화를 시점별로 추적하지 못한 결과로, 향후 리타겟팅이나 CRM 캠페인의 최적 타이밍을 놓치기 쉽습니다. 결국 ‘지금 이 유저들이 어떤 상태에 있고, 언제 어떤 메시지를 보내야 하는가’라는 핵심 질문에 답하기 어려워지고, 예산과 기회의 손실로 이어질 수 있습니다.
MMP는 플랫폼별 어트리뷰션과 크로스 채널 성과 추적이 가능하지만, 동일한 유저가 여러 플랫폼과 접점을 오가며 만들어내는 통합된 사용자 여정을 하나의 흐름으로 이해하기에는 한계가 있습니다.
실제 고객의 구매 여정에서 유저는 하나의 채널이나 디바이스에 머무르지 않습니다. 예를 들어 모바일 앱에서 상품을 발견해 위시리스트에 담은 뒤, PC 웹에서 상세 정보를 다시 확인하고 결제를 진행하거나, 인스타그램 광고를 통해 브랜드를 인지한 후 유튜브 리뷰 영상을 시청하고 앱 내 검색을 거쳐 구매로 이어지기도 합니다. 푸시 메시지로 재방문한 유저가 카카오톡 채널을 거쳐 구매로 전환되는 경우 역시 흔합니다.
이러한 상황에서 MMP는 마지막 터치포인트나 설정된 어트리뷰션 모델을 기준으로 성과를 연관시키지만, 실제 구매는 여러 접점이 단계적으로 작용한 결과입니다. 그럼에도 이 여정을 하나의 흐름으로 연결해 해석하지 못하면, 일부 채널은 과대평가되고 다른 채널은 과소평가되는 왜곡이 발생할 수 있습니다.
결과적으로 앱, 웹, 오프라인, CRM 채널을 함께 운영하는 옴니채널 브랜드에게 이는 구조적인 한계점으로 작용할 수 있습니다.
MMP는 마케팅 활동과 구매 전환 사이의 연결고리를 보여주는 데에는 강점이 있지만, 장기적인 비즈니스 임팩트와의 인과관계를 분석하기에는 어려움이 있습니다.
특히 브랜드 마케팅이나 인지도를 목적으로 집행한 캠페인은 즉각적인 설치나 구매로 이어지지 않더라도, 중장기적으로 중요한 영향을 미치는 경우가 많습니다. 예를 들어 브랜드 인지도 캠페인 이후 단기적인 전환 지표에는 큰 변화가 없었지만, 시간이 지남에 따라 오가닉 비중이 점진적으로 증가하거나, 고객 만족도 조사를 위한 광고 집행 이후 기존 고객의 LTV가 상승하고 레퍼럴을 통한 신규 유입이 확대되는 경우가 이에 해당합니다. 또한 콘텐츠 마케팅을 통해 즉각적인 전환은 발생하지 않았지만, 브랜드 검색 키워드 볼륨이 증가하고 전체 캠페인의 CPC가 하락하는 효과가 나타날 수도 있습니다.
그러나 MMP는 이러한 간접적이고 지연된 효과를 충분히 추적하지 못하기 때문에, 단기 성과 지표에만 의존할 경우 장기적인 브랜드 가치 창출 활동이 과소평가될 가능성이 큽니다.
그 결과 ‘당장 전환되는 퍼포먼스 마케팅’에만 예산과 리소스가 집중되고, 브랜드 자산 구축이나 고객 경험 개선과 같은 근본적인 성장 동력을 놓칠 위험이 발생합니다.
앞서 살펴본 것처럼, MMP만으로는 유저의 실제 행동 맥락과 비즈니스 임팩트까지 충분히 이해하기 어렵습니다. 심층적인 그로스 마케팅을 위해선 단순한 어트리뷰션 추적을 넘어 유저의 라이프사이클과 비즈니스 성과를 함께 바라볼 수 있는 진짜 '그로스 분석'을 할 수 있는 환경을 만들어야 합니다.
즉, “어디서 유입됐는가”가 아니라 “유입된 이후 어떤 경험을 거치며 어떤 가치를 만들어냈는가”를 연결해 볼 수 있어야 합니다.
유입된 유저의 앱이나 웹에서 수행하는 클릭, 스크롤, 체류 시간, 세션 이동과 같은 모든 행동을 실시간으로 수집하고, 이를 마케팅 채널 데이터와 병치하여 분석할 수 있어야 합니다. 이를 통해 '전환'이라는 결과 이전에 유저의 어떤 경험이 영향을 미쳤는지까지 파악해야 합니다.
모바일 앱, 웹, 오프라인 매장 등 서로 다른 터치포인트에서 발생한 유저 행동을 하나의 고객 ID로 연결함으로써, 단절된 채널이 아닌 하나의 연속된 여정으로 유저를 이해할 수 있어야 합니다. 이것이 진정한 옴니채널 분석의 출발점입니다.
설치 시점이나 유입 채널 기준의 정적인 코호트를 넘어, 실제 행동 패턴과 관심 목록, LTV에 따라 유저 세그먼트를 유연하게 생성하고 실시간으로 추적할 수 있어야 합니다. 유저는 고정된 집단이 아니라, 계속 변화하기 때문입니다.
전환 수나 ROAS 같은 단기 지표를 넘어서 LTV, CAC, 고객 만족도, 브랜드 지표 등 핵심 비즈니스 메트릭과 행동 데이터를 함께 연결해야합니다. 그래야 마케팅 활동이 단기적인 퍼포먼스를 넘어 어떤 장기적 가치를 만들어내는지까지 판단할 수 있습니다. 이러한 데이터 드리븐 분석이 가능해질 때, 비로소 “어떤 마케팅 활동이 실제로 비즈니스 성장을 만들어내고 있는가?” 라는 근본적인 질문에 답할 수 있습니다.
이제 마케팅에서는 “어디서 전환이 발생했는가”만으로는 충분하지 않습니다. 앞서 살펴본 것처럼, 전환은 하나의 채널이나 이벤트로 만들어지지 않습니다. 유저의 행동, 제품 경험, 콘텐츠, 브랜드 인게이지먼트가 복합적으로 작용한 결과입니다. 이 맥락을 해석하지 못하면, 성과는 숫자로 남지만 인사이트로 이어지지 않습니다.
그래서 성과 측정의 기준도 바뀌어야 합니다. MMP에서 확인된 유저 행동과 비즈니스 임팩트를 연결해 해석할 수 있는 분석 체계가 필요합니다. ‘전환을 추적하는 마케팅’에서 ‘성장을 이해하는 마케팅’으로의 전환이 필요한 시점입니다.
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