퍼포먼스 마케팅 할 때 꼭 참고해야 할 12가지

스타트업 퍼포먼스 마케터로 일하면서 얻은 인사이트들입니다. 아직도 부족한 점이 많지만 저처럼 제대로 된 사수 없이 고군분투 중인 퍼포먼스 마케터를 위해 업무하며 틈틈히 정리한 내용을 브런치에 옮겨보았습니다. 모든 직군이 그렇듯 퍼포먼스 마케팅 또한 정답이 없기 때문에 방향성을 이해하고 생각할 거리를 갖는 목적으로 읽어주셨으면 좋겠습니다.

 

<본문 12가지 포인트 요약>

1. 마케팅 비용과 매출은 떼려야 뗄 수 없는 관계이다

2. 목표 달성을 위한 지표들을 제대로 이해한다

3. 우리 브랜드에 맞는 마케팅 전략을 고민한다

4. 데이터를 잘 쌓는다

5. 매체 유입 뿐만 아니라 고객 구매 퍼널 전체를 본다

6. 데이터는 나누고 쪼개고 합쳐봐야 유의미한 인사이트가 나온다

7. 데이터 분석에 절대적 기준은 없다

8. 매체 특성을 알고 매체 전략을 짠다

9. 모든 매체나 툴은 분석하는 기준이 다르다

10. Paid를 안하더라도 SEO는 신경 쓴다

11. 적은 데이터로 섣부른 결론을 내리지 말자

12. 개발자가 없어도 추적 환경을 개선할 수 있는 툴을 찾는다

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1. 마케팅 비용과 매출은 떼려야 뗄 수 없는 관계이다

매출을 모르고 마케팅했던 때가 있었다. 지금은 매일 ROAS(광고비 대비 매출액)가 어떻게 변화하는지 보면서 마케팅을 진행하고 있지만, 내가 하는 마케팅 활동이 매출에 얼마큼 기여하는지 아는 마케터와 모르고 하는 마케터의 motivation은 천지차이라고 느낀다. 마케터라면 자신이 집행하고 있는 광고비가 매출에 얼만큼 기여하는지 ROAS(광고비 대비 매출액) 나 CAC(고객획득비용), ROI(투자 대비 이익) 등의 정량적 지표를 기준으로 성과를 개선해나가는 것이 좋다. 예산이 빠듯할수록 더욱!

 

ROAS, CAC, ROI 등의 지표는 광고비를 변수로 삼기 때문에 광고비를 계속 줄이게 되면 지표 자체는 좋아 보일 수 있다. 또한 낮은 CAC를 유지하며 고객들을 잔뜩 데려오더라도 할인만 쏙 빼먹는 체리피커여서 CLTV(고객 생애 가치)가 매우 낮다면 그것 또한 무의미할 수 있다. 때문에 내부적으로 정성적인 요인들에 대해서 합의하고 이 지표들을 참고로만 사용하는 것이 좋다.

 

2. 목표 달성을 위한 지표들을 제대로 이해한다

자주 쓰이는 지표인 KPI(Key Performance Indicator: 핵심 목표 지표) 외에도 북극성 지표(North Star Metric: 중장기적으로 모든 팀원이 목표로 하는 것으로 제품이나 서비스를 성장시키는 고객의 핵심 가치가 반영된 지표), OMTM(One Metric That Matters: 가장 중요한 하나의 지표) 등 지표 관련해 다양한 개념들이 많지만 내가 업무에 적용하고 있는 관점은 이것들이다.

 

* 선행 지표와 후행 지표를 구분한다: 매출이나 이탈률, 전환율 등의 지표는 이미 일어난 결과를 말하는 후행 지표이기 때문에 이것들 목표로 전략을 끌고가는 건 의미가 없다. 특히 매출을 목표로 할 때 세일즈 중심의 마케팅을 펼치게 되는데(는 내 경혐), 문제를 개선하는데 가장 영향을 많이 미치는 선행 지표들을 찾고 그것을 트래킹하는 것이 중요하다. 예를 들어 이탈률이 후행 지표라면 페이지뷰수나 스크롤 뎁스 등이 이탈 전에 선행 지표, 구매 전환율이 후행 지표라면 구매 유인을 만드는 후기 수나 체류 시간 등이 될 수 있다.

선행 지표는 각 사업과 고객을 이해함으로써 발견해내야 한다.

 

* 실질 지표와 허영 지표를 구분한다: 허영 지표는 실질적으로 서비스에 도움되지 않더라도 늘릴 수 있는 지표들로 우상향할 수 밖에 없는 누적 지표들이나 회원가입자수, 페이지뷰수, 공유수 등 이벤트를 통해 증가시킬 수 있는 지표를 말한다 (페이지뷰를 기준으로 광고비를 받는 서비스 업종은 의미 있을 수 있다). 그에 반해 실질 지표는 잔존율, 재구매 비율, 전환당 비용 등 실제 성과와 연관된 지표들을 말한다. 

 

* 지표들의 상관 관계를 본다: 지표를 개별적으로 나눠서 보는 것보다 관계성을 찾는 것이 위기 상황에 미리 대처할 수 있고, 문제 해결도 빠르게 할 수 있다. 예를 들어 매출이 올랐다면 객단가가 올라서인지, 제품 판매수 자체가 늘어서인지 / 제품 판매수가 늘었다면 구매자수가 늘었는지 구매자당 제품 구매수가 늘었는지 / 구매자수가 늘었다면 신규 구매자수가 늘었는지 기존 구매자가 늘었는지 등. 이렇게 지표의 연관 관계를 이어가다 보면 '신규 구매자의 구매 전환율이 높다' 와 같은 결론에 이르게 되고, 그에 맞는 전략적 목표를 셋팅할 수 있게 되는 것이다. 물론 이 지표들 모두 시기별로 변화할 수 있다는 걸 인지하여야 한다.

(이 부분은 좀 더 공부하여 자세히 다뤄볼 생각이다)

 

3. 우리 브랜드에 맞는 마케팅 전략을 고민한다

다른 회사 마케터가 카카오 비즈배너가 효율이 좋다고 한다. 우리도 그럴까? 상품에 따라 다르다. 전환이 목적인 캠페인을 진행할 때, 프로모션 중인 저관여 제품이나 존재 자체만으로 구매할 유인이 있는 & 세상에 없던 제품(지금은 흔해졌지만 젤네일 스티커 같은 제품이 처음 등장했을 때 그랬겠다) 이라면 목적을 달성할 확률이 높다. 하지만 직관적으로 설명하기 어렵거나 설득이 많이 필요한 고관여 상품의 경우 배너로 유입을 시키더라도 전환까지 기대하는 것은 어려울 수 있다.

 

마케팅은

- 각 사업 phase가 어느 단계인지 (영업 손실이 얼만큼 가능한지)

- 시장이나 경쟁사 상황이 어떠한지 (시장 점유율 확보가 빠르게 필요한지)

- 우리 브랜드 인지도가 어떠한지 (유입 시키는 게 우선인지, 전환이 우선인지)

- 제품의 관여도나 구매 유인은 어떠한지, 고객 니즈가 어떠한지 등을

 

종합적으로 판단하여 그에 맞는 미디어믹스 전략을 펼쳐야 한다.

 

4. 데이터를 잘 쌓는다

제대로 된 퍼포먼스 마케팅은 데이터 환경을 잘 구축하는 것에서부터 시작한다. 원하는 데이터를 가공하느라 시간 낭비하는 건 둘째치고, 쌓아두고 못 쓰게 되는 일이 없도록 초기에 데이터를 잘 구축해야 한다.

가장 우선은 데이터 층위를 잘 분류하고(ex. 제품 카테고리 > 상품 > 상품 색깔) 레이블 이름을 동일하게 쓰는 것이다. 띄어쓰기조차도 같아야 피벗 테이블이나 파워 쿼리, SQL 등을 활용하여 레이블을 엮을 때 정리하기 용이하다.

 

Google Analytics(GA) 데이터를 쌓을 때도 마찬가지다. 예를 들면 이런 것들이다.

1) 내부 IP 제외하기: 직원이 많은 회사일 경우 특히 내부 직원들이 쓰는 IP를 제외해야 고객 행동에 대해 애먼 판단을 내리지 않을 수 있다.

 

2) 채널 그룹핑: 구글 애널리틱스에서 제공하는 default channel group 외에 우리 서비스에 유입된 매체 legacy를 잘 분석하여 채널 그룹핑을 해야 한다. 특히 같은 채널이 여러 이름으로 그룹핑되면 나중에 여러 세션에 걸쳐 목표 달성 경로를 확인할 수 있는 '다채널 유입경로' 기능을 사용하는 게 번거로워질 수 있다(는 건 내 경험).

 

3) UTM: 매체 정보(Source/Medium) 외에 세부 광고에 대한 성과를 위해서는 UTM을 활용해야 하는데, 채널 구조와 분석 시 용이하게 구조를 짜야 한다. 또 대소문자 구분은 필수다.

 

4) 목표 셋팅: GA에서는 전환을 직접 셋팅해야만 쌓이기 때문에 특정 페이지에서 목표로 삼는 행동 이벤트값이나 구매를 우선 셋팅하는 것이 중요하다. 이 때 구매에 무통장입금이나 환불을 포함하고 있는지, 우리 회사가 회계 상 매출을 인식하는 기준에 따라 유실된 부분은 없는지도 잘 체크해야 한다.

 

5. 매체 유입 뿐 아니라 고객 구매 퍼널 전체를 본다

퍼포먼스 마케팅 할 때 가장 많이 하는 실수는 매체 유입에만 집중하느라 다른 퍼널을 보지 않는 것이다. 광고비는 많이 쓰는데 구매가 일어나지 않는다면, 매체 확장에만 집중할 것이 아니라(=유입만 더 늘리는 것이 아니라) 고객의 구매 경로 중 구멍난 곳은 없는지 확인해 보아야 한다.

 

1) 우리 상품에 맞는 타겟을 제대로 유입시키고 있는지? 

- 고객들을 저렴한 비용에 유입시켰다고 하더라도 우리 타겟에 맞는 고객을 끌어오지 않으면 어차피 이탈한다. 이탈율, 세션당 페이지수, 전환율 등의 지표를 매체별/캠페인별/광고 콘텐츠별로 세그먼트 해보면 적합한 타겟에 대한 기준 지표를 알 수 있다.

 

2) 상품 페이지에 유입된 고객들을 잘 설득시키고 있는지?

- 구매 니즈가 있을 만한 고객을 잘 데려왔는데 짧은 시간 내에 전환 없이 이탈한다면, 로딩 시간이 너무 오래 걸려 이탈해버리거나(의외로 이런 경우도 많다) 상품 페이지 내 설득력이 부족해서 그만큼의 가격 지불 의향이 없을 수도 있다. 또는 광고 메세지에서 기대하는 바를 상품 페이지에서 못 얻었을 수도 있다 (광고에서 너무 후킹성 멘트를 쓰는 경우)

 

3) 구매 단계에서 불편함은 없는지?

- 상품을 장바구니까지 담았다가 이탈했을 때도 여러 가능성을 생각해볼 수 있다. 결제 전 회원 가입 단계에서 너무 많은 정보를 요한다거나 간편 결제가 없거나 지불 수단이 한정되어 있는 등 결제 단계에서 여러 불편함이 있을 수도 있다.

 

광고 노출부터 구매 페이지까지의 경로를 잘 살펴보면, 고객이 구매 전에 어떤 고민들을 하는지 알 수 있다. 고관여 상품의 경우 구매 전에 후기를 찾거나 경쟁사 상품을 비교해보기 때문에 구매 전에 고객들을 설득할 만한 블로그 후기를 모아두거나, 상품 페이지 내에 고객 후기를 넣는 것이 좋다. 또한 경쟁사 키워드로 검색하더라도 우리 브랜드 상품이 노출되는지 살펴본다.

 

*GA에는 '다채널 유입경로' 라는 기능이 있는데, 직접 전환에 기여한 매체와 상호 작용을 통해 지원 전환에 기여한 매체를 나눠서 볼 수 있다 (페이스북 광고를 보고 들어온 유저가 바로 전환될 수도 있지만, 페이스북 이후에 유튜브 광고를 보고 네이버 배너를 본 다음 전환될 수 있다. 이 때 지원 전환에 기여한 매체는 유튜브와 네이버다). 이를 통해 각 매체별 역할을 확인하고 매체 비용을 어떻게 쓸 것인지 할당할 수 있다.

 

6. 데이터는 나누고 쪼개고 합쳐봐야 유의미한 인사이트가 나온다

1) 드릴다운(drilldown): 가장 상위 계층에서 가장 하위 계층으로 나눈다

- 전체 ROAS가 200%에서 400%까지 올랐다고 해보자. 효율이 개선된 이유를 찾고 싶다면 ROAS를 더 나눠봐야 한다. 페이스북, 구글 모두 ROAS가 200% 였는데, 페이스북 ROAS가 800%, 구글의 ROAS가 100%로 변화했을 수도 있고, 페이스북 ROAS, 구글 ROAS 모두 400% 올랐을 수도 있다. 전자의 경우 구글 매체에서 집행하는 캠페인들을 또 나눠보면 유튜브 캠페인 ROAS는 400%, 디스플레이 캠페인이 5%로 캠페인별 성과가 편향되어 있을 수도 있다. 이 경우 (목적에 따라 다르겠지만) 페이스북보다 구글을, 유튜브 캠페인보다 디스플레이 캠페인을 먼저 개선시킴으로써 전체 ROAS를 효율적으로 개선할 수 있다.

 

2) 세그먼트(segment): 하나의 항목 기준으로 그룹핑한다

- 다양한 관점에서 그룹핑해보면 새로운 인사이트가 보일 수 있다. 주단위로 봤을 때 안보이는 경향성이 요일 별로 봤을 때 보일 수도 있고, 구매 주기별로 안보이던 경향성이 제품 카테고리별로 봤을 때 보일 수도 있다. 신규 방문자와 재방문자, PC 사용자와 모바일 사용자, 프로모션 기간 전후 유입자의 행동 패턴이 어떻게 다른지,  유입 매체/구매 주기/제품 카테고리/구매 횟수 등 자신의 상품 특성과 연관된 다양한 관점에서 세그먼트해보자.

 

3) 코호트(cohort): 특정 기간 특정한 경험을 공유하는 사람들로 묶는다

- 기간 별로 고객들의 재방문 패턴이 어떤지, 해당 기간에 들어와서 얼마나 남아있는지 등을 측정해보면 리마케팅 고객을 파악할 수 있다. 보통 리텐션이 중요한 커머스에서 많이 사용하는 분석 방법이다.

 

7. 데이터 분석에 절대적 기준은 없다

1) 셋팅 환경에 따라 다르게 봐야 하는 지표

다른 요소는 모두 같다고 전제하고 셋팅 환경에 영향을 미치는 아래 예시를 살펴보자.

 

- 타겟 (전체 타겟 vs 리타겟팅): 광고를 보여주기 위한 모든 타겟(대한민국 18-65+, 모든 성별)인 전체 타겟보다 우리 페이지에 방문했던 유저(리타겟팅)를 찾는 것이 훨씬 어렵기 때문에 전체 타겟보다 리타겟팅 세트의 CPM(1,000명 도달당 비용)이 높을 수 있다.

 

- 게재지면: 유튜브 광고에서 피드 메인 지면은 노출 경쟁이 세기 때문에 영상에서 노출되는 인스트림보다 디스커버리의 CPV(시청 당 비용)가 더 높을 수 있다. 

 

- 전환 목표(장바구니 담기 vs 구매): 구매 최종 퍼널에 가까운 유저 모수가 더 적기 때문에 구매 셋트의 CPM(1,000명 도달당 비용)이 더 높을 수 있다.

 

2) 우리 고객 기준에 따라 다르게 봐야하는 지표

상품에 따라 고객들의 구매 행동 양상도 다르다. 1만원도 안되는 빵처럼 가격 허들이 낮은 상품의 경우는 1번만 노출되도 바로 클릭하여 구매 결정을 할 수 있지만, 50만원에 달하는 매트리스는 4번 넘게 노출되도 구매를 망설일 수 있다.

페이스북이나 구글 등의 매체는 광고를 클릭하거나 본 후 중요한 목표 행동(전환)을 완료하는 데 걸리는 소요 기간을 선택하여 최적화할 수 있는데, 광고 전환 기간은 우리 고객 구매 여정에 따라 광고 노출에서부터 구매까지 걸리는 기간 기준으로 보는 것이 좋다. 그렇게 되면 빵은 1일 내 조회/1일 내 클릭을 목표로 최적화하고, 매트리스는 1주일 이상의 구매 결정 기간이 걸리기 때문에 더 긴 기간을 잡아야 한다.

 

3) 콘텐츠에 따라 다르게 봐야하는 지표

CTR(클릭률)은 타겟팅이나 전환 목표, 게재지면 뿐 아니라 광고 소재 영향을 크게 받는 편이다. 아기와 미인, 고양이를 광고 이미지에 넣어(광고에서는 3B - Baby, Beauty, Beast 모델 전략이라는 용어가 있다) CTR을 높이더라도 우리 상품과 연관성이 없다면 상품페이지에서 바로 이탈할 지도 모른다. 반대로 CTR이 낮아 유입 퍼널 깔데기가 매우 좁아지더라도 우리 상품에 fit한 고객들을 잘 유입시키면 구매 유인(구매 전환율: CVR)이 더 높을 수도 있다. 또 특정 그룹 유저들의 세션당 페이지뷰가 많을 때 우리 페이지에 볼 게 많아서일 수 도 있지만, 네비게이션이 잘 안되어 있어 여러 페이지를 돌아다니며 헤매고 있다고 볼 수도 있다. 이탈율도 구매 유인이 적은 상품페이지가 높으면 안좋겠지만, UI가 잘 되어있고 상품 설명이 명쾌하여 FAQ 페이지처럼 고객 가이드 페이지의 이탈률이 높아도 좋을 수도 있다.

 

지표는 항상 맥락 속에서 이해해야 한다. 같은 툴이나 매체 내에서도 어떤 기준으로 데이터를 보느냐에 따라 성과가 달라질 수 있고, 셋팅 환경, 타겟 특성, 콘텐츠에 따라 다르다.

 

8. 매체 특성을 알고 매체 전략을 짠다.

1) 과금 방식

과금 방식을 잘 활용하면 비용 효율적으로 목적을 달성할 수 있다. 페이스북은 노출 당 비용(cpm)으로 과금되는 데 반해 구글 디스플레이 네트워크(GDN)는 클릭당 비용(cpc)으로 과금되는데, GDN은 게재 지면이 매우 넓은 데다(전 세계 인터넷 유저의 90%에게 웹사이트, 동영상, 앱 등으로 도달된다고) 클릭하지 않으면 노출되더라도 비용이 과금되지 않기 때문에 페이스북보다 비용 효율적으로 인지도를 확보할 수 있다.

 

또 유튜브 캠페인 중 트루뷰 인스트림은 5초가 지난 후에야 고객들이 스킵할 수 있는 방식인데, 광고를 클릭하거나 30초 이상 시청하는 고객에게만 광고비가 지출되기 때문에 5초 내에서 우리 상품에 대한 정보를 충분히 넣는다면 관심 있는 고객에게만 광고비를 효율적으로 지출할 수 있다.

 

2) 타겟팅

구글은 페이스북에 비해 매우 정교한 타게팅이 가능하여 모수가 쌓이면 리타겟팅으로도 효과적이다. 우리 페이지에 방문한 고객들 뿐 아니라 고객이 방문할 것으로 예상되는 웹사이트 주소(URL)나 앱으로 만든 잠재 고객, 우리 유튜브 채널을 구독하거나 특정 영상에 반응한 고객들, GA에 셋팅된 맞춤 목표들을 완수한 고객들 등 다양한 타겟팅 형식을 활용할 수 있다. 특히 구글 애널리틱스에 있는 세그먼트를 끌어올 수 있어 4페이지 이상 본 유저, 5분 이상 체류한 유저들 등 세부 타겟팅이 가능한 것이 페이스북과 다른 엄청난 메리트.

 

3) 기여 기간

기여 기간(attribution window)이란 '광고를 조회하거나 클릭한 후 행동이 발생할 때까지의 기간'을 말한다. 기여 기간은 매체별로 직접 셋팅할 수 있는데(페이스북은 계정 단위로, 구글은 전환 단위로 기여 분석 모델을 다르게 셋팅할 수 있다) 동일하게 셋팅하더라도 매체 특성 상 페이스북 캠페인이 구글 디스플레이 캠페인보다 기여 기간(attribution window)이 짧다. 쉽게 말해 페이스북은 구글보다 광고를 보고 유입된 고객들이 짧은 시일 내에 상품을 구매할 확률이 높다는 것인데, 페이스북은 유저가 게재한 게시물과 광고 게시물의 게재 지면이 동일하지만 구글 디스플레이 지면은 눈에 띄지 않고 우연히 마주할 수 있기 때문에 바로 행동이 일어나기 쉽지 않기 때문이다.

 

이런 특성을 고려한다면 즉각적인 메세지 테스트를 위해서는 페이스북을 사용하는 것이 구글보다 좋을 수 있다. 또한 구글 디스플레이 캠페인의 경우 효과는 후속 행동으로 나타나는 것을 고려하면 성과를 측정할 때 브랜드검색이나 SA(Search AD) 성과까지 고려하여 ROI를 계산하는 것이 좋다.

 

4) 매체/게재지면에 맞는 콘텐츠

하나의 소재를 여러 채널에 활용하는 것은 리소스 상 효율적일지 몰라도 광고 효율은 좋지 못할 수 있다. 메세지를 효율적으로 딜리버리할 매체/게재지면에 대한 고민이 필요하다. 예를 들어 인스타그램에 최적화되려면 직사각형보다 정사각형 소재를 활용하는 것이 더 좋고, 구글 유튜브 범퍼 광고는 스킵할 수 없는 광고 형태로 6초라는 짧은 시간 내에 직관적인 메세지를 강력하게 풀어야 한다.

 

9. 모든 매체나 툴은 분석하는 기준이 다르다

페이스북, 구글, 구글애널리틱스, 파이어베이스, 앱스플라이어 등 플랫폼마다 기여 기간 뿐만 아니라 기여 방식 및 데이터 트래킹 환경이 다르다.

 

예를 들어 페이스북의 경우 로그인 기반으로(user-based tracking) 성과 지표가 측정되어 디바이스가 다른 것도 알 수 있는데 반해, 구글 애널리틱스의 경우 브라우저마다 생성되는 쿠키값 기반(cookie-based)인 데다 노출 트래킹(view-through tracking)이 전혀 안된다. 또한 페이스북은 광고 성과가 광고에 반응한 날 기준으로 인정되는데(21일 광고를 클릭하고 28일 전환되면 21일에 성과가 잡힌다) 구글 애널리틱스의 경우 전환 날을 기준으로 반영된다. 또한 구글 애널리틱스는 모든 채널 경로를 트래킹하여 채널 중복값이 제거되고, 마지막 클릭 쿠키 파라미터 값으로 잡기 때문에 페이스북의 일부 기여가 다른 매체로 잡히기도 한다.

 

이렇게 서로 다른 기준과 추적 방식 때문에 성과 지표가 다를 수 밖에 없고, 데이터 추적에 있어 정확도 100%는 존재하지 않기 때문에 데이터 간의 정합성을 무리하게 따지기 보다는 최대한 지표 기준이 서로 다른 툴 간의 싱크를 맞추고, 사용자를 이해함으로써 불확실성을 줄이는 것이 가장 중요하다 (특히 앱의 경우는 툴 하나만 써서는 full funnel 분석이 불가능하다. GA 외에도 목적과 니즈에 따라 여러 툴을 병행해서 사용하면 좋다)

 

10. Paid를 안하더라도 SEO는 신경 쓴다

SEO(Search Engine Optimization)는 우리 홈페이지가 검색 포털 사이트에 잘 노출되게 최적화시키는 작업이다. 우리는 무한정 광고비를 쏟아부으며 고객을 유입시킬 수는 없기 때문에 비싼 광고비를 지불하지 않고도 우리 상품을 구매 단계에 노출시킬 수 있는 SEO가 필요하다. 각 포털 사이트 봇이 우리 사이트를 잘 파악할 수 있도록 구글 서치 콘솔이나 네이버 서치 어드바이저 같은 진단 서비스에 사이트맵(웹사이트 내 모든 페이지의 목록을 나열한 파일로 책의 목차와 같은 역할)을 올리면 노출이 최적화 되는 구조다.

 

키워드를 검색해서 들어온 유저는 목적성을 가지고 왔기 때문에 광고로 유입된 유저보다 체류 시간이 길고 전환율도 높다. SEO가 잘되어있으면 광고 전략과도 시너지를 얻을 수 있는데, 광고를 본 고객이 우리 브랜드나 상품 이름을 정확히 인지하지 못했더라도, meta discription(검색 포털 상에서 보여지는 웹사이트 타이틀과 설명)을 잘 구현해두면 유입 가능성을 높일 수 있다. SEO는 최적화 되기까지 오래 걸리는 만큼 한번 노출되면 오래 가기 때문에 웹사이트 구축 시 번거롭더라도 title 태그에 사이트 제목을 넣고, 이미지마다 alt속성을 붙이는 등의 태그 작업과 모바일 최적화, 속도 최적화 등을 작업해보자.

 

11. 적은 데이터로 섣부른 결론을 내리지 말자

구글에서 20명 유입되서 2명이 전환됐고, 페이스북에서는 1,000명이 유입되서 100명이 전환됐다고 해보자. 전환율이 모두 10%라고 하더라도 같은 선 상에서 효율을 비교하기는 어렵다. 2명이 돌연변이 전환일 지도 모른다. 극단적인 숫자로 예시를 들었지만 데이터를 유형화시켜 분석하다보면 이런 실수를 저지르기 쉽다(는 것도 내 얘기). 이런 경우에는 데이터가 충분히 쌓일 때까지 기다렸다가 분석하거나 더 유의미한 결과가 나올 수 있는 후속 가설을 세워보자.

 

매체를 집행하다 보면 관습적으로 기존에 효율 좋았던 방식들을 그대로 하게 될 때가 많은데(도 내 얘기), 목적에 맞게 가설을 세우고 집행하는 것이 좋다.

 

12. 개발자가 없어도 추적 환경을 개선할 수 있는 툴을 찾는다

프론트엔드 개발자가 있다면 추적 환경을 고도화시킬 수 있겠지만 없더라도 괜찮다. 개발자 없이 활용하기 쉬운 좋은 툴들이 많다. 구글 태그매니저(Google Tag Manager)라는 툴을 활용하면 직접 소스 코드를 만지지 않아도 여러 매체 전환을 심을 수 있을 뿐 아니라, 유입된 고객들이 스크롤을 얼만큼 내리는지, 파일 다운로드는 얼마나 클릭하는지, 상세페이지에 업로드된 영상을 몇 퍼센트 조회하는지 등을 모두 추적할 수 있다. 또 구글 옵티마이저(Google Optimizer)툴을 활용하면 상세페이지 내에 코드를 변경하지 않더라도 쉽게 a/b 테스트를 할 수 있다. 툴 사용에 매몰되어서는 안되겠지만 인사이트는 분석할 수 있는 영역 만큼 보인다고 생각한다. 적극적으로 좋은 툴을 찾고 활용해보자.

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*퍼포먼스 마케터에게 중요한 소프트 스킬

1) 커뮤니케이션 능력

데이터 공감대가 높은 회사라면 모르겠지만, 보통은 퍼포먼스 마케터가 쓰는 여러 개념과 지표들을 다른 직무 팀원들이 알기 어려울 것이다. 퍼포먼스 마케터는 다른 직무 팀원들의 업무 목표나 방향성을 명확히 인지하고, 그들의 언어로 커뮤니케이션 하는 것이 중요하다 (CTR이 높아요 > 광고 이미지 매력도가 좋아요)

 

2) 겸손함

퍼포먼스 마케팅 직무에서 '겸손함'은 자신이 도출한 결과에 대해 쉽게 확신하지 않는 것이다. 데이터를 기반한 의사결정을 하다보면 명확한 결론을 내리려고 할 때가 많은데, 내가 도출한 결론 외에 또다른 가능성이 있는지 다각도에서 고민해보는 것이 필요하다. 그렇게 하다보면 처음과 다른 결론이 나올지도 모른다.

 

3) 상상력

콘텐츠 마케팅이든, 퍼포먼스 마케팅이든 결국 '소비자들의 마음을 잘 이해하는 일' 이다. 숫자를 다루는 것이 객관성을 담보한다고 생각할 수도 있지만 참고 수단일 뿐 절대 지표가 아니다. 보이는 것은 한계가 있기 때문에 숫자 이면의 정성적인 인사이트도 읽을 수 있어야 한다.

 

4) 집요함

실제 업무를 하다보면 성과가 무자르듯 명쾌하게 나오지 않을 때가 많다. 그럴 때마다 포기하지 않고 어떤 점에서 가설대로 결과가 나오지 않았는지, 후속 가설은 어떻게 세우는 것이 좋은지 집요하게 고민해야 한다.

 

5) 고객 중심 마인드

매체 알고리즘을 이해하는 것도 중요하지만 고객들이 우리 제품에 대해 어떤 생각을 하고 있는지 이해하고 좋은 질문을 할 수 있다면, 퍼포먼스 마케터로서 매체 전략을 짜거나 분석할 때도 더 나은 접근을 할 수 있다.

 

 

 

 

 

(출처: brunch.co.kr/@emily-j/86)