20260114 TIL

성과측정 방법론 

성과 측정의 필요성 

광고 성과 측정은 단순 리포팅이 아닌 ' 전략의 검증 과정'

"광고 kpi는 마케팅 목표와 직접 연결되어야함 "

광고->데이터 수집->분석->인사이트 도출->개선 -> 재집행 

kpi 프레임워크 프로세스 

input :광고 예산 및 타겟 -> 프로셋: 노출 ,클릭,전환/구매 등 ->아웃핏 : 매출, ROAS ,ROI ->아웃컴:브랜드 가치, 재구매율 

데이터수집-> 데이터 정체-> 데이터 탐색-> 데이터 변환-> (ai 기반 ) 모델링 -> 모니터링 및 유지보수 -> 제적용 및 검증 

 

마케팅 사이클 5단계 구조 

기획-> 실행->측정->분석->최적화 

데이터 수집- >리포트화-> 인사이트-> 실행

연결성 부족 , 정의 불명확 ,조직 내 분리 

실습타임

실패 원인 분석: 전환, 성과 측정 실패 (CVR 미수집, ROAS 계산 불가 ), 광고비 비중이 가장  큰 구글에서 UTM 누락,kpi  설정 오류 ,ctr 그근거로 예산 재배분 실패 

개선 :전환 트래킹 체계복구 , 퍼널기반 KPI 재정의,ROAS 중심 예산 운영 전략 

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태깅: 고객의 이동에 대한 히스토리를 알려주는 것 -사용자의 행동을 식별 

( 이벤트 발생, 데이터 발송 ,데이터 집계 및 리포팅) 

클릭 -> 사이트 인입 -> 이벤트/ 구매(결제,전환) 

UTM_source  유입 채널 - 어떤 플랫폼에서 들어왔는가 구글 ,메타 ,네이버 

medium 매체 유형 -유입 방식 구분 

campaign 캠페인 명 - 어떤 캠페인으로 유입되었늑 

content  소재구분 - 어떤 광고소재 였는가 

term 키워드 - 검색광고시 키워드 구분 

UTM -누가 어디서 왔는가 

이벤트- 무엇을 했는가 - 행동발생, 데이터 전송 ,리포트 반영 

방문-> 제품 상세페이지 보기 -> 장바구니 -> 결제 -> 구매완료 

 

UTM 파라미터 - 구글 애널리틱스에서 고객이 어떤경로를 통해 유입했는지를 추적하는 용도로 사용 

UTM은 누구나 읽고 ,누구나 분석 할수 있어야한다 -> 일관성, 가독성, 분석용이성 

일관성- 소문자 필수 ,공백대신 언더바 (대문자,약어 혼용시-> 분석 시 필터 분리됨)

분석용이성- 팀내 공유시 혼동없이 

실시간 보고서 -> 획득 보고서 (사용자 획득-신규만 , 트래픽 획득-모든사용자  )-> 탐색 보고서

 

실습타임 

htttps://shop.gainzzangmerchandise.com?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=winter_sale_2025&utm_term=wintersale&utm_content=bannerA

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마케팅> paid 광고에서의 A/B테스트 -서로 다른 이미지, 텍스트 또는 설정( 노출 위치, 예산,타겟)을 사용하여 가장 성과가 좋은 캠페인을 확인하고 광고 성과를 개선하는데 주로 활용 

변수는 하나, 실험기간 충분히 ,데이터가모자르면 판단보류

 

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cpm - 광고가 1000회 노출될때마다 부과되는 비용 (총광고비/총 노출수)x1000 -대규모 노출이 목적 

CPC-광고가1회 클릭될때마다 부과되는 비용 총광고비/ 총클릭수 

CTR- 광고 노출 횟수 대비 클릭 횟수의 비율 (총클릭수/총 노출수)x100(%)-광고 소재의 매력도 및 타겟 적합성을 측정하는 지표 

cpa- 광고를 통해 유입된 사용자가 광고주가 의도한 특정행동 즉 전환을 1회 달성하는데 소요된 비용 

cvr -광고를 클릭하고 웹사이트등에 방문한 사용자 중 실제로 전환을 달성한 비율 (총전환수/ 총클릭수 또는 방문수)X100%

ROAS -광고 지출액 대비 발생한 매출액의 비율 (광고 수익률 

ROI- 총비용(광고비+제작비+기타비용 등)과 순이익을 기준으로 사업 전체의 수익성을 평가하는 지표 (총 매출액-총 비용/총 비용)x100(%)

Impression  노출수 - 광고가 사용자에게 노출된 횟수 

reach 도달수 - 광고에 노출된 고유한 사용자의수 중복제외 몇명에게 도달했는지 카운트 

frequency 빈도 - 한명의 사용자에게 광고가 평균적으로 노출된 횟수 ( 총노출수/도달수)

 

cpm/노출 -인지 -> ctr/cpc -반응 /관심 -> CPA/CVR -효율 /잔환 ->ROI/ROAS - 결과 수익 

ctr이 높다고 해서 반드시 ROAS가 높지않음 

 

실습타임 

광고비= 50000

노출수=25000

클릭수=600 

cpm=50000/25000x1000=2000

cpc=50000/600= 83

ctr=600/25000x100=2.4%

문제점:클릭이후성과불분명 ,클릭 품질 검증 부족 

개선제안 -퍼널 분리 운영 / 에이비 테스트 방향전환 /랜딩 최적화 

이 캠페인은 낮은 비용으로관심은 충분히 끌어냈지만, 전환으로 이어지는 구조가 없어 '성과 확장 직전 단계에 머물러 있다 소재 타겟 적합성은 검증 됐으므로, 다음 과제는 클릭 이후 행동을 설계하는 것 

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입찰가 예측,예산 배분 예측, 타겟팅 예측,소재 반응 예측 

데이터 입력-> 학습->예측

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멀티채널- 고객은 바로 사지않음 .

인지->고려->전환 

하나의 고객 여정에는 3개 이상의 채널 접점이 존재/작동 -> 기여도 분석 

last click - 마지막 접점에 100% 기여도 부여 : 간단하지만 초반 채널 과소평가

first click - 첫 접점에 100% 부여 : 인지도 분석에 유용 

linear - 모든 채널에 동일 비율 부여 :전체 여정 가시성 확보 

time decay - 전환에 가까울수록 높은 가중치 :현실적 모델 

postion based (U-Shaped)- 

linear (균등분배)-모든 접점에 동일 가중치 - 전환까지의 전체 여정 파악 

TIME decay (시간가중)-전환에 가까운 접점일수록 높은 가중치 - 리타게팅/이메일 중심 퍼포먼스 

U-Shaped -첫& 마지막 접점에 중점 -브랜드+ 퍼포먼스 병행 캠페인 

DATA driven -실제 데이터 기반 가중치 학습 - 대규모 광고계정에서 자동분석 

1.예산 배분의 근거 

2. 소비자 심리의 현실 방여 - 고객은 반복 노출을 통해 신뢰를 형성 여러 접점이 브랜드 기억에 기여함 

3.데이터 해석의 균형감 -클릭률이 낮다고 비효율적이라 단정짓지 말것 숨겨진/보이지 않는 기여 ( 브랜드 인식,고려 증대)는 존재함 

 

그로스 마케팅으로서의 본질 - 성과 지표를 정확히 읽고 지속적인 실험을 하는것 -> 어트리뷰션 모델은 그 해석의 기본적인 시작 

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