퍼포먼스 마케팅 대상을 만든 ‘광고 인사이트’ 도출 노하우 3가지
2024. 8. 8.
오늘은 팀민트의 PA2 정여원 팀장님을 모시고 <광고 인사이트를 도출하는 노하우>에 대해 다뤄보겠습니다.
팀민트는 컴투스홀딩스의 RPG 장르의 게임 캠페인으로 2023 대한민국광고대상에서 퍼포먼스 마케팅 부문 대상을 수상했는데요. 여원님께서는 해당 프로젝트를 총괄하셨고, 다른 뉴스레터에서도 인터뷰를 진행하기도 했답니다.
이번 인터뷰에서는 대상 수상의 기반이 된 <인사이트를 도출하는 여원님의 노하우>에 대해서 구체적으로 소개 해드리려고 합니다. 🙂
Q. 반갑습니다! 자기소개 부탁드립니다.
광고회사에서 5년 이상의 경력을 쌓아왔고, 현재는 게임, 가상화폐 브랜드를 담당하고 있어요. 특히 톱 티어 게임사들의 RPG 게임과 금융 관련 프로젝트에 주로 참여했습니다. 주로 모바일 앱 마케팅을 진행하고 있습니다.
Q. 이전에 진행하신 인터뷰를 읽었는데, 인사이트 발굴을 잘 하신다고 느꼈어요. 여원님만의 광고 인사이트를 뽑는 노하우가 있을까요?
좋게 봐주셔서 감사드립니다. 저는 크게 3가지를 실천하는 편인데요.
타 업종의 리포트 사례 참고하기
예를 들어 가상화폐 브랜드의 리포트를 작성할 때는 금융권 리포트를 보고 있어요. 경제 상황에 대해 애널리스트가 어떤 관점으로, 어떤 스타일로 분석을 하는지 참고하는 거죠. 그리고 글로벌 캠페인을 담당할 때는 글로벌 컨설팅펌의 리포트를 참고합니다. 글로벌 단위에서 리서치를 어떻게 하는지, 하나의 현상을 증명하기 위해 어떤 논리와 지표를 사용하는지, 어떻게 지표를 교차해서 보는지 참고하고 있어요.
고객사의 관점을 이해하기 위해 노력하기
저는 고객사 내부적으로 주요한 아젠다는 무엇이며 성과에 저희 아웃풋이 기여하고 있는지, 파악하고 신뢰를 얻기 위해 노력해요. 이를테면 요청주시지 않아도 먼저 다양한 관점에서의 아이디어를 제안하거나, 리포트나 시각화 구조 개선을 꾸준히 제안하는 식인데요.
보통 에이전시는 제한된 데이터를 가지고 일하기 때문에 발굴 가능한 인사이트에도 한계가 있어요. 하지만 '이 사람에게 맡기면 더 좋은 결과물을 줄 수 있겠다'는 신뢰를 얻게 되면, 더 깊이 있는 고민과 자료들을 나눠주시기도 하지요. 이를 십분 이해하고 인사이트를 발굴하고 다음 액션을 제안하게 되면 저희도 일하는 사람으로써 한층 더 성장하고, 고객사도 만족할만한 성과를 얻게 되는 것 같습니다.통합 데이터 구축하기
좋은 인사이트를 뽑기 위해서는 최대한 많은 지표를 봐야 한다고 생각해요. 일례로, 가상화폐 브랜드의 광고 캠페인을 운영할 때 코인 커뮤니티의 MAU까지 봤었거든요.
현재 저희 팀에서는 매체, MMP 데이터를 모두 모아 전처리까지 완료된 통합본을 만들고 있습니다. 기본적으로 많이 보는 CPI, ROAS 이외에도 최대한 많은 지표들을 저장하고, 특정 방식으로 전처리 해두면 필요할 때 적재적소에 쓸 수 있습니다. 예를 들어 고객사에서 “이 지표를 확인해달라”는 요청이 왔을 때도 빠르게 답변 드릴 수 있고, 캠페인 성과 개선을 위해 심도 깊은 분석을 할 때도 통합 데이터를 유용하게 쓰고 있습니다.
실제 캠페인 데이터가 아닌, 가상의 통합 데이터 예시입니다.
Q. 대단하네요. 데이터 수집부터 전처리까지 오래 걸리는 작업일텐데 시간은 얼마나 걸리셨고, 몇 명이서 하시나요?
사실 소수의 인원으로 통합 데이터를 만들고 있습니다. 예를 들어 대상을 수상한 캠페인은 저 포함 2명으로 운영을 했었거든요. ‘단 2명으로 운영을 했다’고 하면 주변에서 그게 가능하냐며 놀라워해요. 사람이 직접 데이터 작업을 하면 시간이 굉장히 많이 걸리잖아요. 매체별로 들어가 데이터를 다운로드 받고, 전처리 작업을 하느라 시간을 많이 쓰니까요.
예를 들어 모 게임의 글로벌 캠페인의 경우 4개 권역이라 리포트 분량이 꽤 많았는데요. 권역별로 데일리 리포트를 작성하다보니, 팀원들이 데이터 작업만 하다가 오전이 다 지나간 경우가 종종 있었어요. 또 수기로 작성하면 입력 실수가 있었는지 더블 체크도 해야하니 시간이 더 걸렸죠. 원래는 데이터 수집부터 전처리까지 하는데 오래 걸렸는데, 지금은 데이터 파이프라인 빌더 ReFit (리핏)의 도움을 받아 편하게 하고 있습니다.
Q. 통합 데이터를 만들 때 리핏이 어떤 점에서 유용했나요?
‘여유 시간’을 많이 확보하게 됐습니다. 리포트 작성에 필요한 데이터 수집, 전처리를 리핏이 자동화 해주니까 시간 절약이 많이 됩니다. 사람의 데이터 입력 실수도 없으니까 안심이 되구요. 바쁜 오전에 2시간을 더 확보할 수 있게 돼서 인사이트 발굴에 집중하는데 많은 도움이 됐습니다.
실제 캠페인 데이터가 아닌, 가상의 예시입니다.
또 ‘분석 시도를 더 자유롭게’ 할 수 있게 됐어요. 사실 보고 싶은 지표가 있어도 데이터 작업을 또 해야해서 시도하기 부담스럽잖아요. 리핏에서는 추가로 보고 싶은 지표가 있다면 손쉽게 뽑아볼 수 있어 다양한 관점에서 자유롭게 분석을 해볼 수 있게 됐습니다.
메타 예시 : 모든 지표를 수집 해놓은 후, 원하는 지표만 선택해서 쉽게 볼 수 있습니다
그리고 리핏은 ‘매체, GA, MMP 지표가 모두 있다’는 점에서 좋아요. 매체마다 전환 기여 방식이 달라서 전환을 더 정확하게 보기 위해 GA 또는 MMP를 같이 보고 있는데요. 현재 집행 중인 매체와 트래커들은 리핏에서 자동 수집을 지원하고 있어 편하게 쓰고 있습니다.
좌측 - 리핏에서 API를 연동해 자동 수집을 지원하는 목록 (24.07 기준)
우측 - 그 외 매체는 CSV로 업로드할 수 있습니다
Q. 통합 데이터에서 주로 어떤 지표를 보시고, 어떤 인사이트를 발굴하시나요?
먼저 '게임 캠페인'을 예시로 설명 드릴게요. 게임은 주로 코호트 지표와 수익 지표를 많이 확인하는 편입니다. 코호트 지표의 경우 ‘게임이 돈을 벌거나, 인앱 지표의 건전성을 챙겨야 하는 것이 중요해지는 시기’에 특히 중요하게 보려고 해요. 보통 기간별로 유입된 타겟의 D+0부터 D+30까지 구간별로 나누어 성과 흐름을 보는 편이실텐데요. 저는 Paid 지표와 함께 Organic+Paid를 합친 전체 지표도 함께 확인하는 편입니다.
예를 들어 Paid Only는 ROAS로, 전체 지표는 eROAS (effective ROAS)로 간주합니다. 그리고 D+30으로 갈수록 ROAS는 점점 좋아지지만, eROAS가 좋지 않다면 광고 의존도가 상대적으로 높아 장기적으로는 수익을 낼 수 없다고 판단하는 거죠. 이렇게 데이터로 도출한 인사이트를 기반으로, 고객사에 캠페인 전체 관점에서 더 좋은 제안을 하는 편입니다. 당장 효율이 좋지 않더라도 장기적인 관점에서 더 수익을 낼 수 있는 캠페인 운영안을 제안하는 거죠.
수익 지표의 경우 ‘글로벌 캠페인’에서 더 상세하게 보고 있습니다. 글로벌 캠페인의 경우 국가 개수가 많다보니 봐야할 지표들도 많아서 리포트 길이도 정말 길어요. 저는 여기서 ARPPU(결제 유저당 평균 매출)를 중심적으로 보는 편인데, 먼저 국가별로 확인한 뒤 더 깊게 들어가서 해당 국가의 캠페인별로도 지표를 확인하는 편이에요.
리핏으로 만든 통합 데이터 덕분에 인사이트를 발굴하고, 발빠르게 대응할 수 있었다고 생각합니다.
Q. 리핏을 어떤 마케터에게 추천하시나요?
더 좋은 결과물을 내는 데 관심 있는 모든 마케터에게 유용해요. 저는 리핏을 통해 여유 시간을 얻고, 통합 데이터도 탄탄하게 구축할 수 있어 더 많은 인사이트를 도출할 수 있었어요. 덕분에 고객사로부터 높은 만족도를 얻을 수 있었고, 집행 경험이 없었던 브랜딩 캠페인까지 맡을 수 있게 됐습니다. 따라서 시간만 있다면 더 좋은 결과를 낼 수 있다고 느끼는 마케터들에게 강력히 추천합니다. 특히 매체를 2개 이상 사용하는 프로젝트나, 4개 이상의 권역이 포함된 글로벌 캠페인에서 유용하게 쓸 수 있습니다.
Q. 마지막으로, 인사이트를 잘 뽑고 싶은 사람들에게 한 마디 부탁드립니다!
저는 리포트를 “브랜드를 바라보는 하나의 창” 이라고 생각해요. 구체적으로 말하자면 ‘데이터의 크기’를 곧 창의 크기라고 봅니다. 사실 누구나 창의 크기를 키워서 보고 싶은데, 타이트한 일상 때문에 현실적으로는 힘들다고 생각하죠. 이런 어려움을 겪고 계신 분이라면, 리핏과 같은 데이터 파이프라인 빌더를 적극 활용해서 창을 크게 키워보시면 인사이트 발굴에 도움이 될 거라고 생각합니다 🙂
Outro. 리핏 더 알아보기
여원님께서 인사이트 발굴 노하우 중 하나로 리핏을 말씀해주셨는데요. 실제로 리핏은 대용량 데이터를 다룰 때도 유용하게 쓸 수 있습니다.
✅ 대용량 데이터를 빠르게 불러와요.
작년과 올해를 비교해 연도별 인사이트를 뽑고 싶은데 엑셀 파일의 용량이 너무 커서 로딩하는 데만 오래 걸린 적이 있으실 거예요. 리핏에서는 장기간의 대용량 데이터를 빠르게 조회할 수 있습니다.
실제 캠페인 데이터가 아닌, 가상의 데이터 예시입니다.
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