데이터 분석을 통한 캠페인 운영의 이해

안녕하세요! 센니입니다~! :)

마지막 조로 돌아왔습니다..!! 드디어 마지막 프로젝트를 위한 조가 편성이 되었어요. (저희가 직접 짜진 않았고, 팀스파르타에서 짜주셨습니다.)

라이브 세션이 길었어서, 오늘도 간단하게만 정리하도록 하겠습니다! 데이터 분석을 한 것이 어떻게 실제 광고 운영에서 활용될까요?

총 4단계로 나뉩니다. 캠페인 운영을 하고, 문제를 진단합니다. 그 후 개선 실험을 통해 승자/패자를 결정해서 다음 액션을 정의해서 이 과정을 반복합니다.

즉, 캠페인 운영 → 문제 진단 → 개선 실험 → 반복으로 나타낼 수 있습니다.

1) 캠페인 운영

캠페인 운영에서는 분석할 수 있는 '데이터 환경'을 만드는 과정입니다. 그래서, 퍼널별 목적 정의와 KPI를 설정하고 데이터를 통합적으로 수집합니다. 초기 운영에서는 알고리즘이 최적화될 수 있게끔 학습 기간을 보장해야 해요.

2) 문제 진단

이 문제 진단 단계에서는 현상을 문제 정의하고, 원인을 분석하고 가설을 설정하는 구조적 사고를 적용해야 하는데요. 숫자가 말하는 문제를 정확하게 정의를 해야 해요. 그렇게 문제가 무엇인지 파악이 되면 퍼포먼스 구조 분석, 세그먼트 분석, 변화점 분석, 퍼널 분석 등을 통해서 원인을 좁혀가야 합니다.

3) 개선 실험

그렇게 문제 정의가 되고 원인이 식별되면, 그에 대한 가설→ 실험 → 검증의 구조로 개선 실험을 하는 것입니다. 그래서 실행 가능한 해결 방안은 '원인'에 적용합니다. 예를 들어서 CVR이 낮아요. 근데 원인을 찾아보니까 랜딩 첫 스크롤 도달률이 낮은 거예요. 그렇다면, 히어로 영역 정보를 개선하거나, UI 수정을 하거나, CTA를 재배치하는 거죠. 그리고 A/B 테스트를 활용해요. 또한, AI와 머신러닝을 활용해서 패턴이나 이상 징후, 예측 모델 등 여러 역할을 수행하는 거죠.

4) 반복

이 실험이 끝나면 결과를 해석하고 다음 행동을 정의하는 거예요. 승자 전략이라면 예산을 더 늘리고, 패자 전략이라면 폐기하거나 후속 실험을 설계해야겠죠. 그래서 결론을 도출하는 겁니다. (이 과정을 계속 반복하면 됩니다!)

즉, 운영하고, 측정하고, 실험하며, 반복을 통해서 가장 성공 확률이 높은 다음 방향을 찾는다!라고 생각하시면 될 것 같아요.

오늘의 TIL은 여기까지입니다!! 오늘 들었던 데이터 실습반 라이브 세션을 복습하러 가야 할 것 같아요!! 다음 게시물에서 봐요!

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