20260128 TIL

아티클 

헌혈의 집 -> 두쫀쿠를 헌혈 기념품으로 증정 -폭발적인 반응을 일으킴 

이번 마케팅으로 20년만에 최저치를 기록한 헌혈자 감소세를 회복하고, 적정 혈액 보유량을 확보하기 위한 혁신적인 시도로 평가 받음

엔하이픈 ( 앨범 - 뱀파이어 서사) 와함께 헌혈 캠페인을 진행함 평소대비 267% 급증 -  특히 생애 첫 헌혈자 수는 전주 대비 19.6배나 늘음 

영화 <휴민트> 가 숏폼 바이럴 대신 오프라인 사진전을 염 -> 디지털 환경의 피로감을 해소하기 위해 '깊이 있는 경험'을 제공하는 방식으로 택함 

<닥터 페퍼 송> 틱톡의 짧은 영상 하나가 글로벌 기업들의 마케팅 판도를 바꿈 

파리바게트가 식사후 자연스럽게 디저트를 즐기는 소비자들의 라이프스타일을 겨냥해 ' 밥 먹고 파바 고?' 캠페인을 시작함  - ( 사실 파바는 뭔가 밥먹고 들리는 곳은 아니라 걍 빵사러 가는 곳인데 이걸 어떻게 할 수있을지 걱정 , 다른 카페들처럼 되어야 할텐데 투썸,스타벅스를 뛰어넘을 수 있을까 ..?) 

 

z세대가 좋아하는 브랜드 

1. 진정성 있는 브랜드 굿 

필터 없는 진실함이야 말로 이들이 브랜드와 유대감을 쌓는 첫 번째 조건 -완벽한 보정 화보보단 일상적인 모습을 보여주는 느낌이 더 중요 

"불안전함" 

2.환경문제 

3. 가성비 - 지불한 가치만큼의성능 

4.광고는 안믿지만, 인플루언서와 커뮤니티에는 마음을 연다- UGC up

5.남들과 똑같긴 싫어 

6. 오프라인 경험 중시 

7. 정서적 안정을 중시 

+한국의 z세대 

세계 최고 수준의 윤리적 잣대 : 윤리적인 기업의 제품이라면 가격이 더 비싸더라도 구매할 용의가 있다고 답함 

소비의 극단적 양극화: 플렉스와 짠테크 -거대 자산 형성이 거의 불가능한 현실 속에서 냉소적 현실주의가 강하기 때문이라는 분석 

고도화된 디지털 기술 활용: 영리한 소비자들이 많음 

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데이터 이해와 AI 기반 성과 분석

1-1 데이터 마케팅의 필요성과 장점 

데이터 기반 마케팅?- 고객 여정 전반에서 생성되는 데이터를 체계적으로 수집 해석하고 이를 근거로 kpi를 개선하는 의사결정 프레임

유입- 가입 - 결제페이지- 매출(전환)- 재방문 -레퍼럴 

수집-저장-분석-실행-피드백 

AAARR- 유입 -활성- 유지 -수익 -추천

지표: 현상을 수치화한 값 

웹과 앱 - 본질은 디바이스 차이가 아니라 플랫폼 생태계의 차이 

웹-앱 크로스 측정방법 - 로그인을 공통기준으로 삼으면 웹과 앱의 트래픽을 동일 사용자로 묶을 수 있음 <-> 정확한 매칭불가, 추정 기반 분석만 가능 

north star : 비즈니스의 지속 성장을 가장 잘 설명하는 단일지표 

-> 고객 가치와 직결 ,매출/성장으로 연결 , 전사가 이해 가능 , 측정 가능하고 자주 확인 가능 

GA4 - 세션(유저의 활동을 알 수 있음 )/ 집계 기반 -웹분석 툴 ( 어느채널로들어오는지) 

AMPLITUDE-사용자까지 알 수있음 이벤트/ 로그 기반 

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1-2 목표와 kpi 설정 

kpi - 목표 달성 여부를 판단하는 핵심 측정 값  3-5개 정도 잡음 

좋은 kpi 3가지 조건 - 측정가능, 실행가능 ,목표 연결 

매출(전환)을 NSM (north star metric)으로 잡지 않는 이유 - 조직의 방향을 정렬, 매출은 원인이 아님 결과임 , 매출을 중심으로 목표를 잡게 되면 일시적 성과, 사용자 경험 훼손 -> 사용자가 이탈을 함 

CAC - 고객 획득 비용  ( 총 마케팅 비용 / 신규 고객수 ) 

LTV-고객 생애 가치 (고객이 총 지불하는 결제 금액 )

전환율 (전환완료수/ 시도수 x100 )

 DAU- 하루 동안 서비스 사용한  고유 사용자 수 

MAU -한달동안 서비스 사용한  고유 사용자 수  

stickiness(끈끈함) - 사용자들의 서비스 반복 이용 정도를 측정하는 핵심 지표 (DAU/MAU *100)

D7 /D30 리텐션 - 특정 날짜 가입자가 n일 후 돌아오는 비율

->DN 리텐션= n 일후 재방문자 / 가입자 *100

리텐션은 CRM에 영향을 크게 받음

ARPU- 유저 한명이 평균 얼마의 매출을 내는지 (총매출 /전체 사용자 수 ) 

ARPPU-(총매출 /유료사용자 수 ) 

객단가 총매출/ 주문건수 

[미션]

1인당 DM 발송 횟수 

가입 후 프로필 및 사진 등록 완료율- 25%

프로필 완료 사용자 중 첫 DM 발송 비율- 15%

신규 사용자 1인당 평균 매칭 수-1.5회

만약 매칭 이후 무엇을 보내야 할지 명확히 안내하는 UX를 개선하면,
프로필 완료 사용자 중 첫 DM 발송 비율과 1인당 DM 발송 횟수가 향상될 것이다.

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1-3 데이터 수집과 처리 과정

로그 - 사용자의 행동을 기록한 데이터 

 [실습]

가입 완료	커리큘럼 페이지 체류	가입 후 24시간 내 커리큘럼 페이지 10초 이상 체류 여부
강의 클릭	첫 강의 시청 n% 이상	첫 강의 시청 20% 이상 도달 여부
구매	구매 후 1주 내 시청 강의 수	구매 후 7일 내 시청 강의 수 ≥ 1
수강 완료	마지막 강의 도달 여부	전체 커리큘럼 중 마지막 강의 재생 여부
재구매	완강 후 n일 내 재구매	완강 후 14일 내 추가 강의 구매 여부

행동 1:1회 이상 주문 경험이 있는 사용자 
행동 2: 주문 후에 리뷰를 남겼다 
행동 3: 주소 또는 결제수단을 저장했다 

 

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1-4 데이터 분석 툴과 대시보드 이해 

웹- 쿠키 기반 식별 

앱:광고 ID (ADID/IDFA)기반 식별 

utm- 마케팅 유입 경로를 추적하기 위한 파라미터 

utm_source :  유입소스 (예: 구글 ,네이버 )

utm_medium: 유입 매체 ( 예: cpc, 이메일, 소셜 )

utm_campaign: 캠페인명 

utm_content: 세부구분 

한글 사용금지 ,소문자만 가능 

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1-5 미디어 믹스와 데이터 마케팅 전략 

미디어 믹스 - 여러 광고 채널을 조합해서 최고의 성과를 내는 전략 

검색광고 -구매 의도 높음, 전환율 높음 

소셜 미디어: 타겟팅 정교 , 시각적 ,가장 많은 트래픽 

동영상 : 브랜딩 인지도 

ROAS-  광고비를 사용해서 얼마나 팔았나 매출/ 광고비*100

ROI- 순이익으로 얼마나 남았나 (수익/비용) /비용 *100

광고효율 -ROAS , 비즈니스 최종 판단 -ROI 

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2-1 고객 세그먼트 분석 기초 

세그먼트- 비슷한 특징을 가진 고객 그룹 

인구통계/ 행동기반 / 가치기반(RFM) 

 [실습]

완료 가입 후 미시청 고객 (Free Idle)

고객:
무료 가입만 하고 강의를 한 번도 시청하지 않은 고객 (가입 후 48시간 이내 이탈)

전략:
첫 시청 허들을 낮춰 ‘시작 경험’을 빠르게 만들어 학습 진입 유도

액션:

• 가입 직후 3분 이내로 끝나는 “시작용 강의 1개” 자동 노출
• 강의 선택 없이 바로 재생되는 온보딩 영상 제공
• “이 강의 하나만 보면 다음 단계가 보입니다” 메시지 푸시/이메일 발송

예상 효과:

• 첫 강의 시청률 증가
• 무료 회원의 플랫폼 체류 시간 증가
• 유료 전환 후보군 풀 확대

유료 구매 후 초반 이탈 고객 (Early Drop)

고객:
유료 결제는 했지만 강의 20% 미만 시청 후 중단한 고객

전략:
완강 부담을 줄이고 학습 지속 동기 재설계

액션:

• 강의를 5~10분 단위 ‘미션형 콘텐츠’로 재구성
• “오늘 여기까지만” 구간별 완료 알림 제공
• 중단 지점 기준으로 개인화 리마인드 메시지 발송

예상 효과:

• 평균 완강률 상승
• 학습 포기율 감소
• 구독 유지율 개선

완강은 했지만 재구매 없는 고객 (One-time Learner)

고객:
강의는 완강했으나 이후 추가 구매나 구독 연장이 없는 고객

전략:
완강 이후 다음 학습 단계 제시로 재구매 연결

액션:

• 완강 직후 “다음 추천 강의” 자동 제안
• 학습 결과 요약 리포트 + 연계 강의 큐레이션 제공
• “이 강의를 들은 사람의 다음 선택” 콘텐츠 노출

예상 효과:

• 재구매율 증가
• 고객 생애가치(LTV) 상승
• 단발성 구매 고객 감소

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아티클 스터디 

https://gogumafarm.kr/1n%eb%85%84%ec%b0%a8-%eb%a7%88%ec%bc%80%ed%84%b0%ec%9d%98-%eb%b3%b4%ea%b3%a0-%ec%8a%a4%ed%82%ac-%ec%b4%9d%ec%a0%95%eb%a6%ac-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%eb%a1%9c-%ec%84%a4%eb%93%9d%ed%95%98%ea%b3%a0/

1N년차 마케터의 보고 스킬 총정리! 데이터로 설득하고 성과로 어필하는 법 | 고구마팜

비즈니스적으로 표현 

캠페인으로 인해 브랜드에 더해지는 이점+ 사업체에 더해질 경영 성과 (after)를 명확하게 드러내야함 

이 캠페인으로 인해 변화될 수 있는 모든 after를 폭 넓게 생각하기 - 네이버 플러스 스토어는 알림 받기 고객에 한 해 월 1회의 무료 메시지 발송 기능이 있는다 

데이터 내세우기 

데이터로 IP의 타깃과 검색량을 보고 - 판단의 근거를 만들어줘야함 

랭킹을 제공하는 채널에서 순위를 확인 

제3자 끌어오기 - 영업채널에 먼저 브리핑

요약:

• 보고의 목적은 공유가 아니라 ‘결정(결재)’ 이다
• 상사는 아이디어(Before) 가 아니라 결과(After) 를 보고 판단한다
• “좋아 보인다 / 트렌디하다”는 설득력이 없고
  → 매출·유입·전환 등 비즈니스 지표로 말해야 한다
• 감이 아닌 데이터 기반 근거가 있을수록
  → 상사의 판단 부담이 줄어들고 승인 확률이 올라간다
• 내부 주장만으로 부족하므로
  → 채널 랭킹, 외부 데이터, 광고 라이브러리 등 제3자 지표를 활용한다
• 가능하다면 영업 채널 사전 논의 결과까지 포함해
  → “실행 가능성 있는 안”임을 보여주는 것이 중요하다

주요 포인트:

보고의 핵심 목적

• 단순 아이디어 전달이 아니라 상사가 ‘결재를 하고 싶게 만드는 설득’이 목표.
• 이를 위해 아이디어 자체보다 비즈니스 성과 관점(After)에서 보고해야 승률이 올라감.

비즈니스 중심으로 표현하기

• 트렌드를 설명할 때 “재미있다/멋있다”보다
  브랜드 성장, 매출 증진, 고객 확대 같은 사업적 관점 → 기대 효과 (After)로 설명한다.
• 보고서 제일 중요한 메시지는 After (성과 결과).

데이터로 설득하기

• 감이 아닌 지표 기반으로 설명하면 상사 결정이 쉬워지고 상사도 보고를 올리기 수월해짐.
• 예: IP 콜라보 시 단순 인지도보다 관련 매출/검색량/팬덤 지표 중심 설명.

랭킹·외부 툴 활용

• 채널 랭킹(올리브영·무신사 등)을 통해 성과 규모를 유추하고,
• 유튜브 광고 라이브러리 등 데이터 도구로 경쟁사/시장 지표를 수집하는 것도 설득력 강화에 도움.

외부 채널 & 제3자 리소스 활용

• 영업 채널(네이버·카카오·무신사 등)과 사전 브리핑 →
  무상 광고 구좌/기획전 지원 가능성 언급 → 상사의 반려 가능성 감소.

새롭게 알게 된 점과 추가 조사할 내용:

새롭게 알게 된 점

1. 보고서의 첫 메시지는 아이디어가 아니라 After(성과) 여야 한다는 것.
2. 상사는 스트레스 관점에서 결정한다 (가장 덜 골치 아픈 선택)— 그래서 데이터가 객관성 증명에 매우 중요함.
3. 채널 랭킹/유튜브 광고 라이브러리 등 외부 데이터를 실제 보고에 활용할 수 있음.

추가로 조사/확장하면 좋을 내용

유튜브 광고 라이브러리나 광고 추적 도구 — 사용법 & API 정리
Top 메타데이터/채널 랭킹 플랫폼 (예: 올리브영·무신사)에서 실제 랭킹 → 매출 추정 방식
보고 템플릿 & 사례 샘플 — Before/After 첨부 사례 비교
데이터 시각화 도구 (예: Tableau/Google Data Studio) 활용법

핵심 개념ㅣ:

개념                                              정의

After	아이디어가 실행됐을 때 예상되는 비즈니스 성과/결과
지표 기반 설득	감성적 설명이 아닌 데이터/숫자 중심 근거로 설득하기
External Validation	외부 지표(채널 랭킹/업계 자료/3rd party 데이터)로 신뢰성 강화
영업 채널 사전 브리핑	아이디어가 실제로 영업 채널 지원/기획전 가능성을 줄 수 있음을 보고에 포함

용어 정리:

용어                                                     의미

After	캠페인 이후 기대되는 구체적 성과 (매출/고객/비용 절감)
IP 콜라보	특정 캐릭터/브랜드와의 지적재산 콜라보 활동
랭킹 기반 추정	온라인 채널 랭킹을 통해 매출/성과 규모를 추정하는 방식
데이터 툴(유광기 등)	광고/트렌드 데이터를 분석하는 서드파티 도구

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※ 본 글은 학습을 목적으로 작성된 게시물로, 특정 브랜드·제품·서비스명이 언급될 수 있습니다. 이는 순수한 예시일 뿐이며, 상업적 목적은 전혀 없음을 밝힙니다.