답변
네, 있습니다. 마케팅 믹스 모델링(MMM)이 이 상관관계를 통계적으로 증명하는 표준 방법입니다. MMM은 마케팅 비용과 매출을 인과관계로 놓고, 회귀분석을 통해 각 마케팅 활동이 매출에 기여한 정도를 통계적으로 추정하는 기법입니다. GA4처럼 유저 단위 클릭·전환을 추적하는 방식이 아니라, 채널별·기간별 집계 데이터(광고비, 매출, 외부 요인)를 입력값으로 쓴다는 점이 핵심 차이입니다. MMM이 특히 이 질문에 적합한 이유는 브랜드 캠페인과 전환 캠페인의 역할을 분리해 시너지를 정량화할 수 있기 때문입니다. 브랜드 인지도에 기여한 캠페인은 클릭·전환 기준으로만 보면 성과가 낮게 잡히는 경우가 많은데, MMM은 그 인지도 채널의 직접 ROI가 낮더라도 다른 전환 채널의 효율을 함께 끌어올리는 간접 효과(시너지)를 분리해서 보여줄 수 있습니다. 즉 '인지도 캠페인 집행 이후 퍼포먼스 캠페인의 CPA가 낮아졌다'는 상관관계를 회귀모형의 계수로 통계적으로 제시할 수 있는 겁니다. 최근에는 이 방식이 더 주목받는 배경도 있습니다. MMM은 개인 단위 쿠키·기기 식별자에 의존하지 않는 집계 데이터 기반 모형이라, iOS 14+·쿠키리스 환경으로 유저 단위 어트리뷰션이 어려워진 지금 대안적 성과 측정 도구로 부상하고 있습니다. 다만 신제품 런칭 캠페인 단독으로 접근할 때는 현실적인 제약을 감안하셔야 합니다. MMM 회귀모형이 통계적으로 유의미한 결과를 내려면 매체비·매출이 충분히 변동하는 장기간의 시계열 데이터(통상 주간 단위로 최소 1~2년 이상)가 필요합니다. 신제품은 데이터 축적 기간이 짧을 수밖에 없으므로, 같은 브랜드의 과거 유사 카테고리 런칭 데이터를 함께 학습시키거나, 결과 해석 시 신뢰구간을 넓게 잡아 '단정적 증명'이 아니라 '방향성 있는 근거'로 활용하는 것이 현실적입니다.