[내배캠 D+48] 광고 캠페인 최적화 & 데이터 리터러시 실습 회고

 

내배캠 48일차!

 

오늘은 튜터님께서 데이터 리터러시를 주제로 라이브 세션을 진행해주셨다. 강의에서 배운 내용을 실제로 적용해볼 수 있는 시간이라 유용했다.

(점심시간이 살짝 지나서 끝났지만, 평소에 관심 있던 주제라 시간이 빨리 지나갔다... 👀)

 

그래서 오늘은 광고 캠페인의 이해 주차를 마무리하며, 광고 캠페인 최적화와 라이브 세션에서 진행한 실습을 함께 정리해보려고 한다.

 

그럼 바로 질문으로 시작!

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광고 캠페인 최적화란?

 

 

데이터 분석을 통해 예산 효율을 높이고 성과를 개선해 나가는 과정이다 ✅

 

 

광고 성과라는 아웃풋은 결국 예산이라는 인풋이 있기에 가능한 결과라고 생각한다. 그렇기 때문에 마케터의 입장에서는 목표, 타겟, 예산 규모 등을 지속적으로 분석하며 광고비를 효율적으로 사용하는 것, 즉 투자 대비 성과를 만들어내는 것이라고 느꼈다.

 

 

 

그렇다면 성과는 어떻게 판단할까?

 

정답은 바로 KPI(핵심성과지표)✅

 

 

KPI를 통해 광고 목표 달성 여부를 확인하고, 이를 바탕으로 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출한다. 그리고 그 인사이트를 기반으로 새로운 가설을 세우며, 다음 개선 방향을 정해 나간다.

 

KPI는 많을수록 좋은 게 아니라,

• 핵심 KPI 1~2개
• 보조 지표 1~3개 정도가 적당하다고 하셨다.

 

 

또 하나의 중요 포인트☝️

광고 목표는 퍼널 단계(인지, 관심, 고려, 구매, 재구매)중 특정 단계 하나에만  한정되지 않는다.  

 

오늘 튜터님이 한 말을 빌리자면,

“마케팅에 정답은 없다.”

 

즉, 회사와 캠페인의 목적에 따라 퍼널 단계도, KPI도 달라질 수 있다.

 

 

 

🧠 직접 생각해보기: A/B 테스트 실습

오늘 라이브세션에서 소재의 문제를 정의하고 개선해보는 실습을 진행했다.

(튜터님 자료라 데이터는 간단히 요약!)

• POINT1: 소재 1은 구매자 중 재구매 고객 비중이 첫 구매 고객보다 높다
• POINT2: 소재 1의 구매 소요 시간은 소재 2보다 짧다
• POINT3: 소재 1 구매자는 2번째 방문에서 전환이 많고, 소재 2 구매자는 1번째 방문에서 전환이 많음
• POINT4: 랜딩페이지 방문자의 대다수가 첫 화면에서 이탈

 

💡 내가 새운 가설
소재 1의 문제는 신규 사용자 비중이 낮고, 재구매 고객 중심이라는 점이다. 소재 1의 빠른 구매 결정은 고민 없이 구매한 재구매 고객의 영향으로 보인다. 랜딩페이지에서 첫 구매 혜택 중심으로 메시지를 개선하면 CVR이 개선될 것이다. 왜냐하면 첫 화면(히어로 영역)에서 이탈률이 높기 때문이다.

 

 

🔍 그렇게 생각한 이유

• POINT1을 통해 재구매 고객 비중이 높아 신규 유입이 부족하다고 판단
• POINT2를 통해 구매 소요 시간이 짧은 점 역시 재구매 고객의 특성이라 해석
• POINT4를 통해 랜딩페이지가 이탈의 주요 원인이라 결론

 

🔄 튜터님의 피드백

튜터님은 내 가설과는 반대 관점을 제시해주셨다.

 

신규 사용자가 적고 재구매 고객이 많은 점을 “문제”보다 “기회”로 삼아보라는 것이었다. 오히려 신규 고객 확보보다 재구매 고객을 더 강하게 활용하는 방향을 추천하셨다. 생각해보면 장기적으로는 신규 유입 확대보다 고객 유지가 더 중요해지고 있는 흐름이기도 하다.

 

개선된 가설 방향: 

"랜딩페이지에서 재구매 혜택 중심으로 메시지를 개선하면 CVR이 개선될 것이다."

 

오늘 이 피드백을 통해 더 넓은 시야로 마케팅을 바라봐야 겠다는 생각이 들었다.

 

원인은 신규 고객 확보가 아니라 재구매 고객일 수도 있다. 혹은 랜딩페이지에 혜택 중심 정보가 충분하지 않았기 때문일 수도 있다. 또한 활용하지 않은 POINT3의 데이터도 존재한다는 점에서, 더 다양한 관점으로 원인을 살펴볼 필요가 있다고 느꼈다. 이렇게 여러 가능성을 나열하고 하나씩 원인을 좁혀가다 보면, 구매의 맥락을 이해하고 진짜 원인에 가까워질 수 있지 않을까 생각한다.

 

 

 

💭  오늘의 회고 

지금 다시 가설을 돌아보니 튜터님의 피드백 외에도 개선점이 보인다.

 

예를 들어, POINT2에서 구매 소요 시간이 짧다 = 재구매 고객 때문이다라는 판단은 명확한 데이터가 아니라 추정에 가까웠던 해석 이었다. 앞으로는 추측이 아닌, 확실한 데이터에 집중해서 더 근거 있는 가설을 세워야겠다고 느꼈다. 데이터 분석 관련한 아티클을 보며 다양한 예제들을 통해 데이터를 바라보는 시각을 키우는 것도 필요해 보인다.

 

다음에는 오늘보다 더 나은 가설을 세울 수 있기를 바라며...

 

 

오늘의 TIL 끝!