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by 김건우 Aug 20. 2020

4. 광고비 100만원에서의 현실적인 목표 및 분석방법

적은 광고 예산에서 데이터 분석, 그로스 해킹은 사치다!

광고 예산, 광고 채널 선택이 끝나면 이제 목표 설정이 중요합니다. 원래라면 ROI, ROAS, KPI  등이라고 해야겠지만, 이런 용어보다는 복잡하지 않게  간단히 그냥 마케팅 목표라고 하겠습니다. 일반적인 회사에서 마케팅을 하면서 목표는 크게 3가지입니다. 매출, 회원가입, 다운로드 이렇게 3가지라고 봐야 할 것 같습니다.


브랜딩 광고는 나중에 광고 예산이 넘쳐날 때 하기로 하고, 초반 적은 광고비로는 당장 숫자로 결과가 나오는 게 중요합니다. 만약 작더라도 눈에 보이는 결과가 안 나온다면, 이 글을 보는 5년 차 미만 마케터들한테는 다음 기회가 안 올 겁니다. 예산이 적은 회사라면 광고비 손해를 감당하지 못해 마케팅을 포기하는 경우도 생기게 됩니다.  


매출 : 무조건적인 최고 우선 목표! 모든 회사 마케팅의 최우선 목표!

 

회원가입 : 넷플릭스 같은 구독 서비스나 당장 매출보다는 장기적으로 볼 때 회원가입이 중요한 서비스인 경우의 목표, 단 회원가입이 차후 매출로 연결이 되어야 함!

 

다운로드 : 스타트업 어플이나 게임회사의 경우, 일단 다운로드가 가장 우선적인 목표


그러면 광고비 100만 원으로 설정할 수 있는 현실적인 목표는 어떻게 될까요? 여기서 너무 꿈을 꾸지 않는 게 중요합니다. 너무 큰 목표 설정은 도리어 방해가 됩니다. 각 회사마다 난이도는 다르지만 아마도 대략적으로 아래 정도 수치가 가장 현실적인 목표 수치입니다.


매출 :  매출 100~200만 원 사이

회원가입 : 회원가입 30~50명 사이

다운로드 : 다운로드  200~400명 사이


위 수치가 너무 적다고 볼 수 있습니다. 광고비 100만 원인데 매출 100만 원이면 손해인데! 회원가입 50명이면 너무 적은데! 다운로드가 200명이면 한 명당 5천 원인데!라고 생각할 수 있습니다. 그렇지만 초반에 이 정도 수치가 나오는 것도 어찌 보면 확률상 50% 안 되는 게 현실이라는 걸 빨리 깨달아야 합니다.


구글 광고로 ROAS 2000%! SNS 광고로 대박이 터져서 회원가입이 하루에 1000명! 어플이 배너광고로 입소문이 나서 하루에 다운로드 1만 명! 이런 경우를 가끔 볼 수는 있지만, 이건 성공사례이고, 몇천 개 업체 중에서 선택받은 업체들만 나올 수 있는 수치입니다.


처음 광고비 100만 원 목표는 솔직하게, “ 광고비 100만 원을 손해만 보지 않으면 좋겠다! “ 로 설정하는 것도  좋습니다. 손해만 보지 않아도, 다음 광고를 또 진행할 수 있기 때문입니다.


만약 이런 식으로 작지만 명확한 목표가 없다면, 마케팅을 진행한 후 성공과 실패를 판단하기가 어렵고, 다음 마케팅을 왜 진행해야 하는지, 이유가 없어지게 됩니다. 돈을 써야 하는 이유가 없는데 광고비를 쓰는 회사는 없습니다.  


그렇다면 광고 효율 분석은 어떻게 해야 할까요? 최근에는 그로스 해킹, 데이터 분석 등 정말 다양한 광고 분석 기법들이 나오고 있습니다. 이탈률, 체류시간, 전환율, 시간에 따른 활성 사용자, 세션 분석, 인구통계 등등 아주 복잡하게 세부적으로 분석이 가능합니다. 이 분석법이 고도화되면서 광고를 진행함에 있어 큰 도움이 됩니다. 그런데 이런 데이터  분석의 단점은 “너무 어렵고! 분석 방식에 따라 마케터마다 해석이 틀릴 수 있다!”입니다. 간단한 예로 페이스북 광고로 1000명이 클릭이 발생했는데, GA에서는 950명으로 나오는 경우가 많습니다. 이유는 다양하지만 이런 식으로 숫자가 조금씩 차이가 발생하는 경우는 너무나 많습니다. 숫자가 조금씩 틀리는데 어느 숫자를 믿어야 할지 흔들리는 경우가 생기게 됩니다.


그리고 냉정하게 광고비 100~1000만 원을 쓰면서, 그로스 해킹, 데이터 분석은 사치입니다. 이런 고도화된 분석은 광고비를 몇억씩 쓰고, 다양한 광고 채널을 동시 집행하고, 하루 방문자가 1만 명 이상인  경우에 가치가 있습니다. 적은 광고비일 때는 광고 분석을 단순화시키는 게 중요합니다.


경험상 가장 좋은 광고 효율 분석은 “ 절대 틀리지 않는 숫자만 믿어라! “입니다. 예를 들어 이탈률, 체류시간은 100% 정확하다고 볼 수 있을까요? 세션은? 인구통계는? 클릭수는 정말 정확할까요? 이 숫자가 틀릴 수 있다는 가정을 해야 합니다. 이 숫자들은 실제로 틀리는 경우가 많습니다.  그런데 절대 틀리지 않는 숫자가 몇 개 있습니다. “광고비/실제 매출 내부 숫자/ 실제 회원가입 내부 숫자 ” 이 숫자들은 절대 틀리지 않습니다. 광고비를 내가 쓴 건 정확하고, 그 광고비를 써서 매출이 추가로 100만 원이 나왔는지, 본인 회사 회원가입이 실제 몇 명이 늘었는지! 이런 틀리지 않는 숫자를 구분하는 게 중요합니다. 예를 들어 만약 매출이 0원인 회사가 광고를 하고 나서 매출이 100만 원 증가했다면? 회원가입이 0명이던 회사가 회원가입이 10명이 늘었다면! 이런 숫자가 중요하지 분석은 그다음입니다.


광고 효율 분석은 광고를 진행하고 나서 1일 차부터 가능합니다. 하루에 100명 이상이 광고로 유입이 되면서부터, 실제로 광고 운영하기 전과 비교해서, 매출이 몇 % 증가하는지. 회원가입이 몇 명 증가하였는지! 이 분석을 위해서는, 광고 테스트 전  최소한 2주 이상의 일별 데이터를 갖고 있어야 합니다.


예를 들어 광고 1일 차 월요일 테스트 후, 다음날 바로 1주 전 월요일, 2주 전 월요일 대비 회원가입 변동 폭, 매출 변동 폭, 다운로드 변동 폭을 정확하게 비교한다면 확실하게 분석이 가능합니다. 이 숫자들은 분석방법이 마케터마다 다르다고 해도, 절대로 틀리지 않는 숫자이기 때문에, 그 중간에 어떤 숫자가 나오든 흔들리지 않게 분석이 가능합니다..


결과가 안 좋은데 분석을 좋다고 하면 의미가 없습니다. 광고 효율 분석은 어찌 보면 원인을 찾는 과정이지, 결과를 내주는 과정은 아닌 것 같습니다.


“방문자들의 체류시간이 증가하였고, 세션수가 증가하였고, 리텐션이 좋았고, 전환 수도 좋았습니다! 소재별 CTR도 증가하였습니다….. 단 결과만 안 좋았습니다! “  결과가 안 좋을 때 여러 가지 분석을 통해, 유의미한 해석을 낼 수 있겠지만, 이건 전부 핑계입니다. 결국 모든 마케팅에서 최종 분석은 결과가 좋았는가? 가 되어야 합니다.


“ 마케팅에서 가장 중요한 분석은 틀리지 않는 숫자를 찾는 것! 그리고 결과! 광고 분석은 그다음..”


다음 글은 드디어 실제 광고 운영 후 실패사례입니다.


https://brunch.co.kr/@99101204/5




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