이것은 가설이 아닙니다.
지금은 화요일 아침입니다. 주간 성과 검토가 20분 후에 시작됩니다. 당신은 세 개의 탭을 엽니다.
Google Analytics: 1,000건의 전환 (conversions).
Salesforce: 850건의 클로징된 기회 (closed opportunities).
Meta Ads Manager: 1,200건의 전환 주장.
동일한 캠페인. 동일한 날짜 범위. 동일한 비즈니스.
세 개의 숫자. 합의점은 제로.
당신은 결정을 내리는 대신 다음 두 시간을 보냅니다. CMO에게 어떤 숫자를 보고해야 할지 파악하느라 시간을 보냅니다. 그리고 솔직히 말하자면, 당신은 실제로 어떤 것이 맞는지 알지 못합니다.
이것은 데이터 문제가 아닙니다. 이것은 아키텍처 (architecture) 문제입니다.

왜 세 개의 플랫폼이 세 개의 서로 다른 숫자를 생성하는가
각 플랫폼은 서로 다르게 집계합니다. 그리고 그중 어느 것도 틀리지 않았습니다. 단지 불완전할 뿐입니다.
Google Analytics는 세션 (sessions)과 이벤트 (events)를 집계합니다.

사용자가 감사 페이지 (thank-you page)에 접속하면, GA는 전환 이벤트 (conversion event)를 발생시킵니다. GA는 가치의 순간이 아니라 의도의 순간을 집계합니다. 그 사람이 결제를 했는지 여부는 알지 못합니다. 판매가 나중에 취소되었는지 여부도 알지 못합니다.
당신의 CRM은 클로징된 매출 (closed revenue)을 집계합니다.

Salesforce는 영업 팀이 클로징 성공 (closed-won)으로 표시한 것을 집계합니다. 자격 검증 (qualification) 이후에 말이죠. 계약이 체결된 이후에 말입니다. 또한 CRM은 세션 ID (session ID)가 아닌 계정 ID (account ID)로 고객을 식별합니다. GA에서 두 번 나타나는 동일한 고객이 Salesforce에서는 하나의 계정이기 때문에 하나의 딜 (deal)로 표시될 수 있습니다.
당신의 광고 플랫폼은 기여 창 (attribution windows)을 집계합니다.

Meta는 클릭, 조회, 또는 스크롤 등 어떠한 상호작용이든 발생한 후, 자신의 기여 창 내에 있는 모든 전환에 대해 공로를 주장합니다. 이는 기기 간 (across devices)으로 집계됩니다. 동일한 창 내에서 다른 채널이 해당 고객에게 접촉했는지 여부와 관계없이 집계합니다.
동일한 단어에 대한 세 가지 서로 다른 정의. 동일한 회의에서 사용됨. 마치 그것들이 같은 의미인 것처럼 말이죠.

이것이 실제로 당신에게 입히는 손실
이것은 보고상의 불편함이 아닙니다. 그 결과는 직접적이고 측정 가능합니다.
예산이 잘못된 채널로 흘러갑니다.

Meta가 1,200건의 전환 (conversions)을 주장하고 당신의 CRM이 850건을 보여줄 때, 당신이 Meta의 숫자를 신뢰한다면 당신은 Meta에 대한 지출을 늘리게 됩니다. 당신은 CRM이 마감된 매출 (closed revenue)로 절대 간주하지 않을 조회 기여 (view-through attributions) 및 룩백 윈도우 (lookback windows)를 기반으로 규모를 확장하고 있는 것입니다. 실제 돈이 잘못된 신호에 투입되고 있습니다.
기여 (Attribution)는 정치적인 논쟁이 됩니다.

유료 검색 (paid search) 팀은 라스트 클릭 (last-click)을 사용합니다. 이메일 팀은 퍼스트 터치 (first-touch)를 사용합니다. 소셜 팀은 조회 기여 (view-through)를 사용합니다. 모든 팀은 각자의 모델에 따라 기술적으로는 옳습니다. 하지만 모든 팀은 무엇이 실제로 판매를 유도했는지에 대해서는 틀렸습니다. 예산은 데이터가 보여주는 것이 아니라, 회의에서 가장 자신 있게 주장하는 사람에게 흘러갑니다.
당신은 실체를 볼 수 없습니다.

Forrester 보고서에 따르면, 전체 기업 데이터의 60%에서 73% 사이가 분석을 위해 전혀 사용되지 않는다고 합니다. 당신의 세 가지 전환 숫자를 일치시킬 수 있는 데이터는 거의 확실히 지금 당신의 스택 (stack) 어딘가에 존재합니다. 단지 연결되지 않았고, 조화되지 않았으며, 실행에 옮길 만큼 충분히 신뢰받지 못하고 있을 뿐입니다. Medium
그리고 그 토대는 이미 흔들리고 있습니다.

조직의 90%가 CRM 데이터를 운영의 초석으로 인식하고 있지만, 76%는 CRM 데이터의 절반 미만이 정확하고 완전하다고 말합니다. 부정확한 데이터 위에 쌓이는 모든 결정은 오류를 가중시킵니다. Yahoo Finance

새로운 도구를 추가하는 것이 해결책이 되지 않는 이유
대부분의 팀은 무언가를 추가함으로써 이 문제를 해결하려 합니다. 새로운 기여 (attribution) 플랫폼, 데이터 웨어하우스 (data warehouse), 또는 세 가지 소스 모두에서 데이터를 가져오는 BI 대시보드 같은 것들 말입니다.
각 도구는 단일 진실 공급원 (single source of truth)이 되겠다고 약속합니다. 하지만 각 도구는 또 다른 탭에 있는 또 다른 숫자가 될 뿐입니다.
문제가 지속되는 이유는 도구가 부족해서가 아닙니다. 그 도구들 아래에 있는 데이터 아키텍처 (data architecture)가 망가져 있기 때문입니다.
실제로 망가지고 있는 부분은 다음과 같습니다:
서로 다른 식별 모델 (identity models).

GA는 쿠키 기반의 클라이언트 ID (client ID)로 사용자를 식별합니다. Salesforce는 계정 ID (account ID) 또는 연락처 레코드 (contact record)로 식별합니다. Meta는 픽셀 이벤트 (pixel event) 또는 해시된 이메일 (hashed email)로 식별합니다. 이 세 가지 모델은 동일한 인물로 깔끔하게 매핑되는 경우가 거의 없습니다. 동일한 고객이 5일 동안 두 개의 기기를 사용하여 세 개의 채널을 통해 브랜드에 접촉하더라도, 세 개의 플랫폼에서는 세 개의 서로 다른 파편으로 나타납니다. 그 중 어느 것도 고객의 전체 모습을 보지 못합니다.

서로 다른 전환 정의 (conversion definitions).

GA는 전환을 웹사이트에서의 목표 달성 (goal completion)으로 정의합니다. Salesforce는 이를 파이프라인 단계 변경 (pipeline stage change)으로 정의합니다. Meta는 이를 기여 기간 (attribution window) 내의 액션으로 정의합니다. 조직 내에서 모든 플랫폼에 걸쳐 일관되게 적용되는 하나의 정형화된 정의 (canonical definition)에 합의하기 전까지는, 모든 보고서가 서로 다른 수치를 생성할 것입니다.

서로 다른 타이밍 모델 (timing models).

GA는 거의 실시간 (near real time)으로 기록합니다. 귀하의 CRM은 영업 담당자가 계약을 체결할 때 업데이트되며, 이는 아마도 3일 뒤일 수 있습니다. 귀하의 광고 플랫폼은 7일에서 28일 전까지 소급하는 조회 기간 (lookback window)을 기반으로 실적을 인정합니다. 지난주에 대한 보고서를 추출할 때, 각 플랫폼은 동일한 이벤트에 대해 서로 다른 시간대를 계산하고 있는 것입니다.

해결책이 실제로 요구하는 것

세 가지 숫자가 나타나는 문제를 해결한다는 것은 보고 도구(reporting tools)를 교체하는 것이 아니라, 그 아래의 계층을 수정하는 것을 의미합니다.

먼저 식별자(identity)를 통합하십시오. GA의 클라이언트 ID(client ID)를 Salesforce의 연락처 ID(contact ID)와 Meta의 해시된 이메일(hashed email)에 연결하는 고객 식별 계층(customer identity layer)을 구축하거나 구현하십시오. 이것 없이는 항상 파편화된 정보만을 비교하게 됩니다. 이것이 있다면 모든 플랫폼에 걸쳐 한 명의 고객을 추적할 수 있습니다.

전환(conversion)을 단 한 번만 정의하십시오. 비즈니스가 합의한 단 하나의 정의를 선택하십시오. 일반적으로 실제 매출을 반영하는 CRM 기록 결과가 그 대상이 됩니다. 다른 모든 플랫폼이 해당 정의에 따라 보고하도록 설정하거나, 해당 플랫폼의 측정 방식이 정의와 어떻게 다른지 명확하게 라벨을 붙이십시오.

목적에 따라 측정을 분리하십시오. 트래픽과 행동 분석에는 분석 플랫폼(analytics platform)을 사용하십시오. 파이프라인(pipeline)과 매출에는 CRM을 사용하십시오. 도달 범위(reach)와 빈도(frequency)에는 광고 플랫폼(ad platform)을 사용하십시오. 세 플랫폼 모두에서 데이터를 가져오되, 각 숫자가 무엇을 의미하는지, 그리고 어떤 의사결정에 참고해야 하는지를 명확한 라벨과 함께 보여주는 하나의 통합 대시보드(unified dashboard)를 구축하십시오.

이것이 바로 목적에 맞게 설계된 디지털 분석 아키텍처(digital analytics architecture)가 기초 단계에서 다루는 구조적 문제이며, 상충하는 데이터 모델을 팀 전체가 신뢰할 수 있는 단일 운영 뷰(operational view)로 조정하는 조화 계층(harmonization layer)을 생성하는 것입니다.

모든 것을 드러내는 단 하나의 질문

지난 화요일에 몇 명의 고객이 전환되었습니까?

단 하나의 숫자. 모든 채널에 걸쳐. 중복이 제거된(Deduplicated). 매출이 검증된(Revenue-verified).

만약 현재의 스택(stack)이 5분 이내에 이 질문에 답할 수 없다면, 문제는 보고 도구가 아닙니다. 평균적으로 기업들은 데이터의 60~73%를 분석에 활용하지 못하고 있습니다. 그 답을 줄 수 있는 데이터는 이미 조직 내부에 존재합니다.

격차는 수집(collection)의 문제가 아닙니다. 격차는 연결(connection)의 문제입니다.

아키텍처를 수정하십시오. 그러면 숫자는 따라올 것입니다.