데이터 분석으로 광고 성과 개선하는 방법

데이터 분석으로 광고 성과 개선하는 방법

데이터 분석으로 광고
성과 개선하는 방법

데이터 엔지니어링 팀의 노력
데이터 엔지니어링 팀의 노력
데이터 엔지니어링 팀의 노력

문제를 아는 것에서 분석이 시작됩니다.

오렌지를 한 번도 본 적이 사람이 오렌지를 이해하려면 많은 노력이 필요합니다. 시큼한 맛, 톡톡 터지는 식감, 노란 색감 과 같은 구체적인 설명이 필요합니다. 우리는 비슷한 방법으로 프로젝트를 이해하기 위해 노력합니다. 프로젝트의 현황을 가장 잘 아는 마케터의 설명과 누적된 데이터들을 바탕으로 배경지식을 쌓습니다.

그러나 실제로 문제를 느껴보지 않으면, 문제를 발견하는 일은 매우 어렵습니다. 오렌지를 먹어보지 않고 맛을 설명한다면 어딘가 두루뭉술하고 설득력이 떨어지는 느낌이 아닐까요? 제대로된 인력을 갖추고도, 협업이 잘 안되는 많은 팀들은 이러한 "소통 비용(Communication Cost)"를 제대로 통제하지 못하고 있을 것입니다.

데이터 엔지니어링팀은 이를 극복하기 위해 긴밀하게 마케터들과 협업합니다. 단순히 "문제"에 대한 해결을 요청받는 것이 아니라, 스스로 문제를 발견하기 위해 노력하는 것입니다. 진정한 분석은 문제를 제대로 아는 것으로부터 시작됩니다.

처음부터 문제를 해결할 수는 없습니다.

그럼에도 불구하고, 문제를 본질을 제대로 아는 것은 쉽지 않습니다. 마침내 문제를 발견해도 원인이 무엇인지 파악하는 것은 매우 어렵습니다. 물론 대부분의 문제는 쉽게 해결할 수 있지만, 그랬다면 저희가 굳이 나서지 않아도 해결할 수 있는 일일 것입니다. 밥 아저씨처럼 "참 쉽죠?" 라는 말은 하지 않겠습니다. 대신에 우리가 어떻게 데이터에 집중하는지 구체적인 사례를 보여드리겠습니다.

프로젝트 정보

목표

리드 수집

리드 수집

광고구분

검색광고

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운영

2021.11~

2021.11~

이 프로젝트는 2021년부터 근 3년간 별다른 이슈없이 운영되고 있었습니다만, 2023년 3분기부터 점차적으로 성과가 하락하고 있었습니다. 무엇이 문제인지 발견하는데에 조금 시간이 걸렸는데요. 요일별 데이터를 뜯어본 결과 특정 요일의 실적감소가 유난히 큰 것을 발견했습니다.

이제부터는 꼬리에 꼬리를 무는 질문이 시작됩니다. 왜 해당 요일만 실적이 감소하는 것일까요? 이제부터 원인분석이 시작됩니다. 다행히 우리의 DMP 'AEer'에는 2년이 넘는 운영 데이터가 적재되어 있으니, 방향성만 잘 잡으면 될 것 같습니다.

본격적인 데이터 분석은 1,000만 행 내외의 데이터를 전처리 하는 것으로부터 시작됩니다. 방향성을 잘 잡아야 하는 이유입니다. 우리가 보고 싶은 것은 연도, 요일, 시간별 비용 투입 대비 KPI 달성 효율이였습니다.

운이 나쁘다면, 엉뚱한 문제의 분석과 전처리로 시간을 낭비할 수도 있지만, 그럼에도 불구하고 계속하다보면 반드시 답을 찾을 수 있습니다. 이번 사례는 다행이 빠르게 좋은 결과를 얻었는데요. 집고 넘어갈만한 요소들이 몇 가지 발견 되었습니다.

(1) 다른 요일이 문제다.

다른 요일(B)의 비용이 서서히 줄어든 것이 (A)의 실적 감소에 큰 영향을 주었습니다.

(2) 효율은 늘었다.

작년대비 효율은 오히려 상승했습니다. 실적이 적어보이는 것은 투입비용이 많이 줄었기 때문이었습니다.

(1) 우선 원래 파악하고자 했던 원인의 윤곽이 드러났습니다. 특정 요일의 효율이 감소한 데에 다른 요일의 비용감소가 많은 영향을 주고 있었던 것입니다. 비용 투입 시점과 반응의 갭이 있다면, 아마도 리드수집 완료를 위한 여정에서 문제가 발생했을 것이라는 가설을 세웠습니다. 그러니 단계별 이탈율을 혼합한 분석을 추가로 해봐야겠습니다.

(2) 분석과정에서 발견한 또 다른 문제는 흥미롭습니다. 비용대비 효율로 따졌을 때, 프로젝트는 전년보다 잘 운영되고 있었기 떄문입니다. 오히려 비용이 크게 감소한게 실적감소도 영향을 준 것으로 드러났습니다. 여기서 또 하나의 특이한 점을 발견했는데요. 전년대비 유일하게 효율이 낮은 "월"을 발견한 것 입니다. 프로젝트 운영 히스토리를 보니, 마침 이 시기에 새로운 리드수집 상품이 출시했더군요. 이제 이 상품이 프로젝트에 전체적으로 어떤 영향을 주었는지 또 분석해야합니다.

이렇게 몇 번의 시행착오를 거쳐 특정 요일에 대한 문제는 원인은 얼추 파악되었습니다만, 단계별 이탈율 분석, 신상품의 영향력 파악 등의 새로운 숙제가 생겼네요. 괜찮습니다. 파악한 원인을 소거해서 테스트해보면 되고, 새로운 숙제는 또 한 번 분석해보면 됩니다.

우리는 '특정 요일 실적 감소' 문제의 해결방안을 다른 요일의 비용 증액으로 상정했고, 구체적인 증액 수치 가이드라인을 잡기 위한 분석을 수행했습니다. 광고주 커뮤니케이션 등 일주일정도의 의견조율을 거쳐 실험이 시작되었습니다.

BAT의 'Data care'를 경험하세요.

실험은 성공적이었습니다. 특정 키워드에 집중된 증액안을 세웠고, 결과적으로 전반적인 비용효율은 증가했습니다. (CPA 11%개선) 특히 문제가 많았았던 해당 요일은 CPA가 14% 까지 개선되었습니다. 여전히 진행중인 프로젝트로 구체적인 분석과정과 결과물을 보여드리긴 어렵습니다만, 강조하고 싶은 것은 BAT가 성과 개선을 위해 "이렇게 까지 해?"할 정도로 집착을 한 다는 것입니다. 정말 성과를 개선하지 않으면 데이터 분석이 의미가 없다는 각오로요. (실제로 의미없는건 아니지만요.)

분석은 언제나 그렇습니다. 끝나고도 끝이 아닙니다. 숙제가 남기도 하고, 문제를 해결하더라도 동일한 문제가 다시 발생하지 않도록 자구책을 마련해야 합니다. 영향을 주는 특정 지표를 미리 파악할 수 있도록 가시화 시켜두면, "선제적 대응" 차원의 모니터링이 가능합니다. 우리는 이것을 리포트 고도화 라고 부릅니다. 데이터에 대한 집착과 개선경험을 바탕으로 프로젝트에 꼭 맞는 리포트가 탄생하게 되는 것입니다. 구체적인 사례들은 앞으로 포스트를 통해 계속 소개해보겠습니다. 데이터를 활용해 성과를 개선한 BAT의 더 많은 사례를 만나보세요!

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