마케팅 미디어 믹스 모델(MMM)은 다양한 마케팅 활동과 외부 요인이 성과에 미치는 영향을 통계적으로 분석하여 예산을 최적화하는 핵심 전략입니다. 본문에서는 미디어 믹스의 기본 개념과 마케팅 믹스 4P와의 차이점을 명확히 하고, 개인정보보호가 강화되는 쿠키리스 시대에 MMM이 왜 필수적인지를 설명합니다. 또한, 성공적인 모델 구축을 위한 5단계 로드맵을 제시하여 실질적인 비즈니스 적용을 돕습니다.
목차
- 1. 마케팅 미디어 믹스 모델(MMM)이란 무엇인가?
- 2. 미디어 믹스의 정확한 의미와 구성 요소
- 3. 마케팅 믹스 4P vs 미디어 믹스: 무엇이 다른가?
- 4. 왜 지금 마케팅 미디어 믹스 모델이 중요한가?
- 5. 마케팅 미디어 믹스 모델, 어떻게 구축하고 활용할까?
- 6. 자주 묻는 질문 (FAQ)
서론: 마케팅의 새로운 나침반, 미디어 믹스 모델
‘마케팅 미디어 믹스 모델이란?’이라는 질문은 데이터 기반 마케팅이 필수가 된 지금, 모든 마케터가 던져야 할 핵심적인 질문입니다. TV, 신문과 같은 전통 매체부터 유튜브, 틱톡, 인스타그램 등 수많은 디지털 채널이 공존하는 시대에, 우리는 과연 어떤 채널이 진짜 우리 비즈니스의 성과를 이끌어내는지 정확히 알고 있을까요? 많은 마케터들이 채널별 성과 보고서에 의존하지만, 전체적인 시각에서 각 채널의 진정한 기여도를 파악하는 데는 어려움을 겪습니다.
설상가상으로 Apple의 ATT(앱 추적 투명성) 정책 시행과 구글의 서드파티 쿠키 지원 중단이 본격화되는 쿠키리스(Cookieless) 시대가 도래하면서, 개인 사용자 단위의 행동을 추적하여 성과를 측정하던 기존의 방식은 큰 한계에 부딪혔습니다. 마지막 클릭에 성과를 몰아주는 어트리뷰션 모델만으로는 마케팅 활동의 전체적인 효과를 설명할 수 없게 된 것입니다.
이러한 불확실성의 시대에, 전체 마케팅 성과를 거시적인 관점에서 분석하고 각 채널의 진짜 기여도를 통계적으로 측정하는 마케팅 미디어 믹스 모델(Marketing Mix Modeling, MMM)이 강력한 대안으로 다시 주목받고 있습니다. MMM은 단순히 과거의 성과를 측정하는 도구를 넘어, 데이터를 기반으로 미래의 예산을 가장 효율적으로 배분하고 최적의 채널 조합을 찾아내는 전략적 나침반의 역할을 합니다.
이 글에서는 마케팅 미디어 믹스 모델의 기본 개념부터 실제 비즈니스에 적용하기 위한 구체적인 구축 단계까지, 누구나 이해하기 쉽게 설명해 드리고자 합니다. 본문을 통해 다음 내용들을 명확하게 이해하게 될 것입니다.
- 마케팅 미디어 믹스 모델(MMM)의 정확한 정의와 목적
- 미디어 믹스의 개념과 최신 채널 유형
- 마케팅 믹스 4P와 미디어 믹스의 명확한 차이점
- 쿠키리스 시대에 MMM이 왜 필수 생존 전략인지
- MMM 모델을 구축하고 활용하는 5단계 로드맵

1. 마케팅 미디어 믹스 모델(MMM)이란 무엇인가?
1-1. 개념 정의: 마케팅 활동의 성과를 숫자로 증명하는 법
마케팅 미디어 믹스 모델(Marketing Mix Modeling, MMM)이란, 다양한 마케팅 활동과 가격, 프로모션, 계절성 같은 외부 요인이 특정 기간 동안 비즈니스 성과(KPI)에 미친 영향을 통계적으로 분석하여, 각 요소의 기여도를 측정하는 분석 모델을 의미합니다. 쉽게 말해, 우리가 집행한 TV 광고, 검색 광고, 소셜 미디어 캠페인 등이 매출이나 신규 고객 확보에 각각 얼마나 도움이 되었는지를 숫자로 명확하게 알려주는 방법론입니다.
이 모델은 개인 식별 정보 없이 집계된 데이터를 활용하는 것이 특징입니다.
리서치 자료에 따르면, MMM은 TV, 검색, SNS 등 다양한 채널 활동이 매출이나 ROAS(광고비 대비 수익률)에 얼마나 기여했는지 분석해 예산 배분과 채널 전략을 최적화하는 데 사용됩니다. 특히 개인 단위의 성과 추적이 어려워진 프라이버시 강화 환경에서, 거시적인 데이터를 활용해 마케팅의 전체적인 그림을 파악하는 핵심 기법으로 다시금 그 중요성을 인정받고 있습니다.
1-2. 분석에 포함되는 데이터 예시
MMM의 정확도는 얼마나 다양하고 정밀한 데이터를 활용하느냐에 따라 결정됩니다. 일반적으로 모델에는 다음과 같은 세 가지 유형의 데이터가 포함됩니다.
- 마케팅 데이터: TV, 라디오, 유튜브 등 채널별 광고비, 노출수, 클릭수, 프로모션 기간 및 할인율 정보 등 마케팅 활동과 관련된 모든 데이터
- 성과 데이터(KPI): 분석의 목표가 되는 핵심 지표로, 주간/월간 매출액, 웹사이트 방문자 수, 신규 고객 수, 앱 설치 수 등이 해당됩니다.
- 외부 요인 데이터: 마케팅 활동 외에 성과에 영향을 줄 수 있는 모든 변수를 포함합니다. 계절성(여름, 겨울), 경쟁사의 주요 캠페인 활동, 경제 지표(GDP, 실업률), 제품 가격 변동, 공휴일 등이 대표적입니다.
1-3. 모델의 핵심 목적: 과거 분석부터 미래 예측까지
기업이 MMM을 도입하는 목적은 명확하며, 크게 세 가지로 요약할 수 있습니다.
- 성과 측정: “지난 분기 매출 성장의 15%는 TV 광고 덕분이었고, 10%는 검색 광고, 5%는 인스타그램 캠페인 덕분이었다”처럼 각 마케팅 활동이 최종 성과에 얼마나 기여했는지 객관적인 수치로 평가합니다.
- 예산 최적화: “TV 광고 예산을 10% 줄이고, 그 비용을 유튜브와 틱톡에 각각 5%씩 투자하면 전체 매출은 약 3% 증가할 것이다”와 같이 다양한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 제한된 예산으로 최대의 효과를 낼 수 있는 최적의 예산 배분안을 찾게 됩니다.
- 미래 예측: 과거 데이터의 패턴을 분석하여, 미래의 마케팅 활동이 가져올 성과를 예측하고 이를 바탕으로 비즈니스 목표를 설정하는 등 전략적인 의사결정을 지원합니다.

2. 미디어 믹스의 정확한 의미와 구성 요소
2-1. 미디어 믹스 정의: 목표 달성을 위한 채널의 조합
마케팅 미디어 믹스 모델을 이해하기 전에, 미디어 믹스(Media Mix) 정의부터 명확히 해야 합니다. 미디어 믹스란, 특정 마케팅 캠페인의 목표를 달성하기 위해 활용하는 다양한 광고 매체들의 ‘조합’ 그 자체를 의미합니다. 즉, ‘어떤 채널들을, 어떤 비율로 활용하여 우리의 메시지를 고객에게 전달할 것인가?’에 대한 구체적인 채널 전략입니다.
예를 들어, 20대 타겟의 신규 음료 브랜드 인지도를 높이는 것이 목표라면, ‘TV 광고(PPL) 30% + 유튜브 인플루언서 협업 40% + 인스타그램 챌린지 20% + 옥외광고 10%’와 같이 미디어 믹스를 구성할 수 있습니다. 이처럼 미디어 믹스는 목표와 타겟에 따라 유연하게 구성됩니다.
2-2. 미디어 믹스를 구성하는 최신 채널 유형
2026년 현재, 마케터가 활용할 수 있는 미디어 채널은 그 어느 때보다 다양해졌습니다. 효과적인 미디어 믹스를 위해서는 각 채널의 특성을 정확히 이해하는 것이 중요합니다.
| 채널 유형 | 대표 매체 | 주요 특징 및 역할 |
|---|---|---|
| 전통 미디어 | TV, 라디오, 신문, 잡지 | 넓은 도달 범위(Reach) 확보, 브랜드 신뢰도 구축에 효과적 |
| 디지털 미디어 | 검색 광고(SEM), 소셜 미디어(인스타그램, 틱톡), 디스플레이 광고, 동영상 광고(유튜브) | 정밀한 타겟팅, 실시간 성과 측정 및 최적화, 고객 참여 유도에 강점 |
| Owned Media | 자사 웹사이트, 블로그, 뉴스레터, 앱 푸시 | 직접 통제 가능, 충성 고객과의 관계 형성 및 유지(CRM)에 핵심적 |
| Earned Media | 언론 보도, 온라인 커뮤니티 후기, 인플루언서의 자발적 언급 | 제3자를 통한 정보 전달로 높은 신뢰도 형성, 바이럴 마케팅의 기반 |
| OOH (옥외 광고) | 지하철 광고, 버스 쉘터, 빌딩 전광판 | 특정 지역 및 생활 반경 내 잠재고객에게 반복적으로 노출, 오프라인 접점 강화 |
2-3. 효과적인 미디어 믹스 고려사항
성공적인 미디어 믹스는 단순히 여러 채널을 나열하는 것이 아니라, 다음 세 가지 요소를 전략적으로 고려하여 설계되어야 합니다.
- 타겟 고객: 우리의 핵심 고객은 누구이며, 주로 어떤 미디어 채널에서 정보를 얻고 시간을 보내는가? (e.g., 10대는 틱톡, 3040 직장인은 링크드인)
- 마케팅 목표: 지금 우리에게 가장 중요한 목표는 무엇인가? 즉각적인 매출 증대라면 검색 광고 비중을, 장기적인 브랜드 인지도 향상이라면 동영상 광고나 TV 광고 비중을 높여야 합니다.
- 예산: 각 채널의 광고 단가(CPM, CPC)와 예상 효율성을 면밀히 검토하여, 주어진 예산 안에서 최적의 조합을 찾아야 합니다.

3. 마케팅 믹스 4P vs 미디어 믹스: 무엇이 다른가?
많은 이들이 ‘마케팅 믹스’와 ‘미디어 믹스’를 혼동하곤 합니다. 두 개념은 서로 밀접하게 관련되어 있지만, 범위와 초점에서 명확한 차이가 있습니다. 마케팅 믹스 4P vs 미디어 믹스 차이점을 이해하는 것은 전체 마케팅 전략을 구조적으로 파악하는 데 매우 중요합니다.
3-1. 마케팅 믹스 4P 개념 복습
마케팅 믹스 4P는 마케팅 전략을 수립하고 실행하기 위한 4가지 핵심 구성요소를 말하는 고전적인 프레임워크입니다.
- Product (제품): 고객에게 제공하는 제품이나 서비스의 본질. 품질, 디자인, 기능, 브랜드 등이 포함됩니다.
- Price (가격): 제품의 가치를 화폐로 표현한 것. 가격 정책, 할인, 할부 조건 등이 여기에 속합니다.
- Place (유통): 고객이 제품을 구매할 수 있는 경로. 온라인 쇼핑몰, 오프라인 매장, 백화점 등 판매 채널을 의미합니다.
- Promotion (촉진): 제품이나 서비스를 고객에게 알리고 구매를 유도하는 모든 활동. 광고, 홍보, 인적 판매, 이벤트 등이 포함됩니다.
3-2. 핵심적인 차이점 명확화
두 개념의 가장 큰 차이는 ‘범위’에 있습니다. 마케팅 믹스 4P가 비즈니스 전략 전체를 아우르는 ‘숲’이라면, 미디어 믹스는 그 숲을 이루는 나무 중 ‘촉진(Promotion)’ 활동에 속하는 구체적인 ‘가지’라고 할 수 있습니다.
| 구분 | 마케팅 믹스 4P | 미디어 믹스 |
|---|---|---|
| 초점 | 비즈니스 전략 전체 (제품, 가격, 유통, 촉진) | ‘촉진(Promotion)’ 활동 내의 광고 채널 조합 |
| 범위 | 마케팅 전략의 ‘전체 숲’ | 숲을 이루는 ‘나무’ 중 광고/홍보 영역 |
| 질문 | “무엇을, 얼마에, 어디서, 어떻게 팔 것인가?” | “어떤 매체를 통해, 어떻게 알릴 것인가?” |
3-3. 두 개념의 상호작용
미디어 믹스는 마케팅 믹스 4P 전략의 네 번째 요소인 ‘Promotion(촉진)’을 실행하기 위한 매우 구체적인 수단입니다. 아무리 뛰어난 제품(Product)을 합리적인 가격(Price)에 출시하고, 좋은 유통 채널(Place)을 확보했더라도, 효과적인 미디어 믹스를 통한 촉진(Promotion) 활동이 없다면 고객은 그 제품의 존재조차 알 수 없습니다.
궁극적으로 마케팅 미디어 믹스 모델(MMM)은 이 모든 요소를 종합적으로 분석하는 강력한 도구입니다. MMM은 단순히 미디어 믹스, 즉 광고 채널의 효과만을 분석하는 것을 넘어, 가격 변동(Price)이나 유통 채널의 변화(Place)가 전체 성과에 어떤 영향을 미쳤는지까지 통합적으로 분석하여 마케팅 전략 전체를 최적화할 수 있는 인사이트를 제공합니다.

4. 왜 지금 마케팅 미디어 믹스 모델이 중요한가?
과거 대기업의 전유물로 여겨졌던 마케팅 미디어 믹스 모델이란 개념이 최근 모든 규모의 기업에 걸쳐 다시금 주목받는 이유는 무엇일까요? 그 배경에는 변화하는 시장 환경과 데이터 기술의 발전이 있습니다.
4-1. 정확한 성과 측정과 예산 효율화
마케팅 예산은 항상 제한적입니다. 따라서 한정된 자원으로 최대의 효과를 내기 위해서는 어떤 활동에 돈을 써야 하는지 데이터에 기반하여 결정해야 합니다. 하지만 단순히 채널별 ROAS만 보는 것은 위험합니다. TV 광고가 브랜드 검색량을 늘리고, 이것이 다시 검색 광고 효율을 높이는 것과 같은 채널 간 ‘시너지 효과’나, 광고 노출 후 시간이 지나서 발생하는 ‘지연 효과’는 단일 채널 성과 지표만으로는 파악할 수 없습니다.
MMM은 이러한 간접 효과와 시너지까지 종합적으로 측정하여, 마케팅 투자의 전체적인 그림을 보여줍니다. 이를 통해 마케터는 특정 채널의 성과가 나쁘다고 섣불리 예산을 삭감하는 실수를 피하고, 전체적인 관점에서 가장 효율적인 자원 배분 전략을 수립할 수 있습니다.
4-2. 쿠키리스 시대의 필수 생존 전략
개인정보보호 강화는 거스를 수 없는 시대적 흐름입니다. 구글, 애플 등 빅테크 기업들이 서드파티 쿠키나 광고 식별자(IDFA) 활용을 제한하면서, 개인의 온라인 행동을 파편적으로 추적해 성과를 측정하던 방식은 점차 효력을 잃고 있습니다. 이러한 쿠키리스 환경은 마케터에게 성과 측정의 위기를 가져왔지만, 동시에 새로운 기회를 열어주었습니다.
MMM은 개인 식별 정보가 아닌, 주간 채널별 광고비나 월간 매출액 같은 집계된 데이터(Aggregated Data)를 사용합니다.
리서치 자료에서 강조하듯, 쿠키 규제와 프라이버시 강화로 개인 단위 트래킹이 어려워진 환경에서, 거시 데이터를 활용해 전체 마케팅 성과를 측정하는 핵심 기법으로 다시 주목받고 있습니다. 이는 프라이버시 규제로부터 자유로우면서도 안정적으로 마케팅 성과를 분석할 수 있는 강력한 대안임을 의미합니다.
4-3. 전략적 의사결정 지원
비즈니스는 단기적인 성과와 장기적인 성장 사이에서 항상 균형을 잡아야 합니다. MMM은 즉각적인 매출을 일으키는 퍼포먼스 마케팅 활동과, 당장의 매출 기여는 낮지만 미래의 고객을 만드는 브랜딩 활동의 효과를 모두 수치화하여 보여줍니다.
또한, TV 광고나 옥외광고(OOH)처럼 온라인으로 직접적인 성과 측정이 어려웠던 오프라인 광고의 기여도까지 통합적으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 리더들은 단편적인 채널 성과에 매몰되지 않고, 온·오프라인을 아우르는 전사적 마케팅 포트폴리오를 설계하고, 장기적인 브랜드 자산을 구축하기 위한 전략적 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다. 실제 CJ올리브영과 같은 기업들은 메타(Meta)와 협력하여 MMM을 도입, 협력업체의 마케팅 예산 효율을 크게 개선한 사례도 있습니다.

5. 마케팅 미디어 믹스 모델, 어떻게 구축하고 활용할까?
그렇다면 실제로 마케팅 미디어 믹스 모델이란 것을 우리 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있을까요? 모델 구축은 복잡한 통계 지식을 요구하지만, 전체적인 프로세스를 이해하는 것은 마케터에게 매우 중요합니다.
5-1. 모델 구축 5단계 로드맵
MMM 구축은 일반적으로 다음과 같은 5단계 과정을 거칩니다.
- 1단계: 목표 설정 (Defining Objective)
분석을 통해 무엇을 알고 싶은지 명확히 정의하는 단계입니다. ‘매출 극대화’, ‘신규 가입자 수 증대’, ‘ROAS 개선’ 등 구체적인 목표(KPI)를 설정해야 합니다. 이 목표가 분석의 방향을 결정합니다. - 2단계: 데이터 수집 및 정제 (Data Collection & Cleansing)
모델의 성패를 좌우하는 가장 중요한 단계입니다. 최소 1~2년 치의 마케팅 데이터(채널별 비용, 노출 등), 성과 데이터(매출, 가입자 수 등), 외부 요인 데이터(공휴일, 경쟁사 활동 등)를 주간 또는 월간 단위로 수집합니다. 데이터의 일관성과 정확성을 확보하는 데 많은 노력이 필요합니다. - 3단계: 모델링 (Modeling)
데이터 사이언티스트나 통계 전문가가 수집된 데이터를 바탕으로 통계 모델을 구축하는 단계입니다. 주로 다중 회귀 분석(Multiple Regression Analysis) 기법이 사용되며, 이때 광고의 누적 효과(Adstock)나 광고비 증가에 따른 효율 감소(Saturation) 같은 복잡한 효과들을 모델에 반영합니다.- Adstock (광고 잔존 효과): 광고에 한 번 노출된 소비자가 시간이 지나도 그 광고를 기억하는 효과. 마치 여운처럼 광고 효과가 일정 기간 지속되는 것을 의미합니다.
- Saturation (포화 효과): 광고비를 무한정 늘린다고 성과가 계속 비례하여 증가하지 않고, 어느 시점부터 효율이 떨어지는 현상. 물을 너무 많이 마시면 더 이상 갈증이 해소되지 않는 것과 같습니다.
- 4단계: 결과 분석 및 검증 (Analysis & Validation)
구축된 모델을 통해 도출된 채널별 기여도와 ROI를 분석합니다. 또한, 모델이 과거의 실제 데이터를 얼마나 정확하게 설명하고 미래를 예측하는지 통계적으로 검증하여 모델의 신뢰도를 확보합니다. - 5단계: 최적화 및 시뮬레이션 (Optimization & Simulation)
검증된 모델을 활용하여 다양한 예산 배분 시나리오를 시뮬레이션합니다. ‘A 채널 예산을 줄이고 B 채널에 투자하면 KPI가 어떻게 변할까?’를 예측하고, 가장 효율적인 미디어 믹스 전략을 도출하여 실제 마케팅 활동에 적용합니다.
5-2. 분석 도구와 지표
과거에는 고가의 통계 소프트웨어가 필요했지만, 지금은 다양한 도구를 활용할 수 있습니다.
- 활용 도구: 데이터 분석가들은 통계 프로그래밍 언어인 Python이나 R을 주로 사용합니다. 최근에는 Meta(페이스북)가 오픈소스로 공개한 ‘Robyn’이나 Google의 ‘Meridian’과 같은 MMM 전용 도구들이 등장하여 더 많은 기업이 쉽게 MMM에 접근할 수 있게 되었습니다.
- 핵심 지표: MMM 분석을 통해 얻는 주요 지표는 다음과 같습니다.
- 채널별 기여도(Contribution %): 전체 성과에서 각 채널이 차지하는 비중
- ROI (Return on Investment): 각 채널에 투자된 비용 대비 수익률
- 한계 ROI (Marginal ROI): 특정 채널에 1원의 예산을 추가로 투입했을 때 얻을 수 있는 추가 수익. 예산 증액/삭감 결정의 중요한 기준이 됩니다.
5-3. 실무 적용을 위한 팁
- 작게 시작하기: 처음부터 모든 채널과 변수를 분석하려 하기보다, 예산 비중이 큰 2~3개의 핵심 채널을 중심으로 모델링을 시작하고 점진적으로 확장하는 것이 현실적입니다.
- 부서 간 협업: MMM 프로젝트는 마케팅팀 혼자서 할 수 없습니다. 데이터 추출을 위한 데이터팀, 매출 데이터를 관리하는 재무팀과의 긴밀한 협업이 프로젝트 성공의 필수 조건입니다.
- 일회성 분석이 아닌 지속적 개선: 시장 상황, 경쟁 환경, 소비자 행동은 계속해서 변합니다. 따라서 분기 또는 반기별로 모델을 정기적으로 업데이트하여, 변화하는 상황에 맞게 마케팅 전략을 지속적으로 최적화해야 합니다.

결론: 데이터를 당신의 가장 강력한 마케팅 전략가로
마케팅 미디어 믹스 모델이란, 단순히 과거 데이터를 분석하는 리포트를 넘어, 미래의 마케팅 예산을 최적화하고 불확실한 시장 환경 속에서 전략의 방향을 제시하는 ‘현명한 나침반’입니다. 미디어 믹스 정의가 ‘어떤 채널을 쓸 것인가’에 대한 전략이라면, MMM은 그 전략이 마케팅 믹스 4P의 다른 요소들과 어떻게 상호작용하여 최종 성과를 만들어내는지를 종합적으로 증명하는 최종 분석 도구입니다.
쿠키리스 시대의 도래는 모든 마케터에게 위기이자 기회입니다. 더 이상 단편적인 성과 지표에 의존할 수 없게 된 지금, MMM은 우리에게 마케팅의 전체 숲을 볼 수 있는 시야를 제공합니다. 거대 기업만의 전유물이 아니라, Meta의 ‘Robyn’이나 Google의 ‘Meridian’ 같은 오픈소스 솔루션을 통해 이제 더 많은 기업이 데이터 기반 의사결정의 힘을 경험할 수 있게 되었습니다.
지금 당장 여러분의 마케팅 활동 데이터를 돌아보고, 작은 규모라도 성과를 통합적으로 측정하고 최적화하려는 시도를 시작해 보시길 바랍니다. ‘MMM vs MTA(Multi-touch Attribution)’, ‘마케팅 믹스 모델링 사례’ 등의 키워드로 더 깊이 탐색하며, 데이터를 여러분의 가장 강력한 마케팅 전략가로 만들어 보십시오.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: 마케팅 미디어 믹스 모델(MMM)과 마케팅 믹스 4P의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?
A: 가장 큰 차이는 ‘범위’에 있습니다. 마케팅 믹스 4P는 제품, 가격, 유통, 촉진을 아우르는 전체 비즈니스 전략의 ‘숲’이라면, 미디어 믹스는 4P 중 ‘촉진(Promotion)’을 실행하기 위한 광고 채널 조합이라는 구체적인 ‘가지’에 해당합니다. MMM은 이 모든 요소가 성과에 미치는 영향을 종합적으로 분석하는 도구입니다.
Q: 쿠키리스 시대에 왜 MMM이 중요한가요?
A: 쿠키리스 시대에는 개인 단위의 온라인 행동 추적이 어려워져 기존의 성과 측정 방식이 한계에 부딪혔습니다. MMM은 개인 식별 정보가 아닌, 채널별 광고비나 전체 매출 같은 ‘집계된 데이터’를 사용하기 때문에 개인정보보호 규제로부터 자유롭습니다. 따라서 프라이버시가 강화된 환경에서도 안정적으로 마케팅의 전체적인 성과를 측정하고 최적화할 수 있는 강력한 대안이 됩니다.
Q: MMM을 구축하려면 반드시 데이터 과학자가 필요한가요?
A: 복잡하고 정교한 모델을 구축하려면 통계적 지식을 갖춘 데이터 전문가의 도움이 필수적입니다. 하지만 최근에는 Meta의 ‘Robyn’이나 Google의 ‘Meridian’과 같은 오픈소스 도구들이 등장하여 전문가가 아니더라도 MMM에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 중요한 것은 작게라도 시작하여 데이터 기반 의사결정 문화를 만들어가는 것입니다.


