스냅챗 MMM(마케팅 믹스 모델) 분석, 이렇게 하면 더 정확해집니다
쿠키 폐지, 개인정보 보호 강화, Apple의 ATT 정책 등으로 광고 성과 측정 환경이 급격히 바뀌고 있습니다. 광고 트래킹 신호가 줄어들면서, 이제는 단일 데이터 소스나 어트리뷰션 리포트만으로 광고 효과를 정확히 판단하기 어려운 시대가 되었습니다.
이제 마케터들은 보다 장기적이고 종합적인 관점에서 캠페인의 효과를 평가해야 합니다. 바로 이 지점에서 마케팅 믹스 모델(MMM, Marketing Mix Modeling)이 다시 주목받고 있습니다. MMM은 광고비와 매출 간의 인과관계를 분석해, 각 채널이 실질적으로 어느 정도의 매출 기여를 하고 있는지 정량적으로 파악할 수 있게 해줍니다.
하지만 모델링이 복잡해질수록, “스냅챗 광고가 실제 비즈니스 성과에 어떻게 기여하고 있는가?”를 정확히 반영하기가 쉽지 않습니다. 이에 스냅챗은 Nielsen과 NCS(NCSolutions)와 공동으로 진행한 ‘NCS Sales Lift 기반 MMM 메타 분석’을 통해 더 정교하고 신뢰도 높은 모델링 방안을 제시했습니다.
특히 한국에서는 Aleph가 스냅챗의 공식 독점 파트너로서 이러한 글로벌 인사이트를 현지 시장에 맞게 지원하고 있습니다. Aleph는 스냅챗 광고 솔루션을 국내 광고주와 에이전시가 효율적으로 활용할 수 있도록 돕고 있으며, 글로벌 시장을 목표로 하는 한국 브랜드에게 데이터 기반 마케팅 전략과 성과 측정 체계를 제공합니다.
아래 두 가지 전략은 스냅챗 캠페인의 ROAS(광고 투자 대비 수익) 분석을 한층 정밀하게 개선할 수 있는 핵심 포인트입니다.
1️⃣ 실험 기반 ROAS 데이터를 모델의 베이스라인으로 반영하기
마케팅 믹스 모델을 구축할 때 가장 중요한 요소는 각 채널의 효과를 예측하는 ‘베이스라인(Prior)’ 설정입니다. 대부분의 브랜드는 과거 데이터나 벤더의 경험치를 참고하지만, 이 방식은 현재의 시장 변화나 플랫폼별 트렌드를 제대로 반영하지 못하는 경우가 많습니다.
스냅챗과 NCS의 연구에서는 보다 현실적인 접근법을 제시했습니다. 바로 ‘실험 기반 ROAS 데이터’를 모델의 Prior 값으로 반영하는 방법입니다. 즉, 실제 캠페인에서 세일즈 리프트(Sales Lift, 광고로 인한 매출 상승 효과)를 검증한 데이터를 모델의 출발점으로 삼아 현실적인 광고 성과 예측 모델을 구축하는 것입니다.
연구 결과, 실험 기반 데이터를 반영한 모델은 기존의 통계적 모델보다 훨씬 높은 정확도를 보였습니다. 예측 품질(MAPE, R²)은 기존과 동일하게 유지되었으며, NCS 실험 결과와의 ROAS 오차율은 평균 7% 이내로 감소했습니다. 특히 절반 이상의 브랜드에서 Snap ROAS가 상승했고, 상승 그룹의 평균 ROAS와 광고 효율이 2배 이상 향상, 결과적으로 약 1,710만 달러의 추가 매출을 창출했습니다.
이 접근법은 특히 신규 캠페인이나 데이터가 부족한 소규모 브랜드, 실험 기반 마케팅을 중시하는 팀에서 큰 효과를 보입니다. 실험 데이터를 Prior로 활용하면 모델이 실제 구매 전환과 매출 데이터를 학습해 장기적인 ROI 분석의 정확도와 신뢰도를 모두 강화할 수 있습니다.
💡 실무 적용 방법
스냅챗 캠페인에서 NCS 등 제3자 파트너와 함께 세일즈 리프트 실험(A/B 테스트)을 진행
실험 결과로 얻은 실제 ROAS 수치를 MMM의 Prior 값으로 반영
이렇게 하면 모델이 실제 매출 기여도에 기반한 예측을 수행해 예산 효율성을 극대화할 수 있음
2️⃣ 광고 포맷별 세분화로 더 깊은 인사이트 확보
많은 브랜드가 MMM 분석에서 스냅챗을 단일 채널로 묶어 평가하지만, 이렇게 하면 포맷별 성과 차이를 반영하지 못해 핵심 인사이트가 왜곡될 수 있습니다.
실제 스냅챗 광고 포맷별 성과를 살펴보면, AR(증강현실) 광고의 ROAS는 전체 평균 대비 1.3배, 1,000회 노출당 매출(DPM)은 1.5배에 달합니다. Nielsen의 분석에서도 Story Ads와 AR 렌즈(필터)가 ROI를 견인하는 주요 포맷으로 확인되었습니다.
이는 스냅챗의 강점이 ‘참여형·체험형 콘텐츠’에 있다는 점을 잘 보여줍니다. AR 렌즈는 단순한 노출이 아니라 사용자가 직접 체험하는 구조이기 때문에, 브랜드 신뢰도와 구매 의사 형성에 결정적인 역할을 합니다.
MMM을 설계할 때 스냅챗을 “하나의 채널”로 단순화하지 말고, AR, Story Ads, Collection Ads 등 포맷별 데이터를 세분화해 모델링하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 각 포맷이 전체 매출에 어떻게 기여하고 있는지를 명확히 파악할 수 있으며, ROI와 효율성 간의 트레이드오프를 전략적으로 조정할 수 있습니다.
💡 실무 적용 방법
MMM 입력 데이터 단계에서 포맷 단위(AR, Story Ads, Collection Ads 등)로 분리
AR 광고 성과를 별도로 분석해 전환율·참여도·브랜드 인지도 상승 간의 상관관계를 파악
포맷별 ROI를 기반으로 예산 재분배 및 효율화 전략 수립
🎯 결론: 3E 접근법으로 광고 효과 측정을 고도화하기
스냅챗은 빠르게 변화하는 측정 환경 속에서 Execution(실행)–Experimentation(실험)–Evaluation(평가)의 ‘3E 프레임워크’를 제시하고 있습니다.
Execution: 캠페인을 일 단위로 모니터링하며 성과를 최적화
Experimentation: 월별 또는 분기별 테스트를 설계해 효율을 검증
Evaluation: 분기별 종합 분석으로 장기적인 광고 효과를 평가
이 3E 접근법을 기반으로 실험 데이터를 모델에 통합하면, MMM은 단순한 통계 툴을 넘어 데이터 기반 의사결정(Data-driven Decision Making)의 중심 도구로 발전합니다. 이를 통해 스냅챗 광고의 실제 매출 기여도를 명확히 파악하고, 효율적인 예산 배분 전략을 수립할 수 있습니다.
한국 시장에서는 Aleph가 스냅챗의 공식 독점 파트너로서 이러한 글로벌 측정 프레임워크를 현지 광고주에게 직접 지원하고 있습니다. Aleph는 브랜드의 목표와 산업 특성에 맞는 스냅챗 광고 전략, 퍼포먼스 모델링, 세일즈 리프트 분석 등 데이터 기반 마케팅 솔루션을 함께 설계하며, 광고주가 글로벌 수준의 인사이트를 얻을 수 있도록 돕고 있습니다.
출처
Snapchat, Nielsen, NCSolutions (2025) “Meta Analysis: NCS Sales Lift Based Priors in MMM”
10개 Nielsen MMM 사례 데이터를 기반으로, NCS 실험 결과를 Prior 값으로 대체하여 분석한 메타 연구 결과.
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