Overview
이 케이스는 광고 매체별 성과 데이터를 비교하고, 어떤 채널과 캠페인을 유지·축소·확장할지 판단하기 위한 분석 사례입니다.
핵심은 클릭과 노출 중심의 보고가 아니라, 실제 문의와 진성 리드, 미팅 전환으로 이어지는 흐름을 함께 보는 것입니다.
Problem
광고 성과를 판단할 때 매체 대시보드의 클릭, 노출, CTR, CPC만 보면 실제 비즈니스 성과를 알기 어렵습니다.
특히 B2B 리드형 마케팅에서는 다음과 같은 문제가 발생합니다.
- CTR은 높지만 문의 전환이 낮은 캠페인
- CPA는 낮지만 진성문의율이 낮은 캠페인
- 클릭 수는 적지만 미팅 전환율이 높은 키워드
- 매체별 전환 기준이 달라 직접 비교가 어려운 구조
따라서 단순히 “광고 성과가 좋다/나쁘다”가 아니라, 어떤 기준으로 성과를 판단할 것인가를 먼저 정리해야 했습니다.
My Role
- 채널별 광고 성과 데이터 정리 (매체 어드민 + GA4)
- CPA, CVR, ROAS, 리드 품질 기준 비교
- 날짜·매체·캠페인 기준 통합 Raw 데이터 구조 설계
- 매체별 성과를 하나의 표로 통합
- 예산 유지·축소·확장 후보 도출
- Looker Studio·Sheets 기반 리포트 구조 정리
Data & Metrics
월 약 ₩3,800만~₩4,500만 규모(익명화 범위)의 광고 데이터를 채널별로 통합 비교했습니다.
| Channel | Spend | CVR | CPA | Lead Quality | Meeting Rate | 판단 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Meta | ₩32.5M | 3.9% | ₩68K | 42% | 30% | 고품질 리드 캠페인 분리·유지 |
| Naver | ₩14.2M | 5.0% | ₩52K | 35% | 40% | 전환 키워드 확장 후보 |
| ₩0.7M | 1.4% | ₩142K | 21% | 25% | 예산 제한 | |
| TikTok | ₩3.0M | 1.9% | ₩120K | 18% | 15% | 인지/실험 목적 |
| 구분 | 본 지표 | 판단 질문 |
|---|---|---|
| 광고비 | Spend | 예산이 어느 채널에 집중되어 있는가? |
| 반응 | CTR, CPC | 소재와 타겟은 반응을 만들고 있는가? |
| 전환 | CVR, CPA | 클릭이 문의로 이어지고 있는가? |
| 품질 | Qualified Lead Rate | 문의가 실제 상담 가능성이 있는가? |
| 후속 | Meeting Rate, Revenue | 매출 가능성으로 이어지는가? |
Analysis
분석의 핵심은 CPA 하나만 보지 않는 것이었습니다.
예를 들어 CPA가 낮아도 진성문의율이 낮으면 실제 성과가 좋은 캠페인이라고 보기 어렵습니다. 반대로 CPA가 다소 높더라도 미팅 전환율이 높고 매출 가능성이 높다면 유지하거나 개선 실험을 진행할 수 있습니다.
단순 CPA가 낮은 캠페인보다, 진성문의율과 미팅 전환율을 함께 봐야 실제 성과 판단이 가능했습니다.
Decision Framework
| 캠페인 상태 | 판단 | 액션 |
|---|---|---|
| CTR 높음 + CVR 낮음 | 소재 반응은 있으나 랜딩/타겟 문제 가능성 | 랜딩 메시지와 CTA 개선 |
| CPA 낮음 + 리드 품질 낮음 | 표면 성과는 좋지만 실제 성과 약함 | 예산 확대 보류 |
| CPA 중간 + 미팅 전환 높음 | 품질 좋은 리드 가능성 | 예산 유지/확장 후보 |
| 클릭 낮음 + 전환 높음 | 소규모 고의도 세그먼트 가능성 | 키워드/타겟 확장 실험 |
Action
- 캠페인별 성과를 CPA 단일 기준이 아니라 리드 품질 기준으로 재분류
- 예산 유지, 축소, 확장 후보를 분리
- 고성과 소재와 타겟 조합을 별도 실험군으로 관리
- 성과가 낮은 채널은 예산을 제한하고 리마케팅/테스트 용도로 재정의
- 리드 상태값과 미팅 전환 데이터를 연결하는 후속 구조 제안
Result / Expected Impact
이 분석을 통해 단순 광고 보고가 아니라, 다음과 같은 의사결정이 가능해졌습니다.
- 어떤 캠페인을 줄여야 하는지
- 어떤 소재/타겟을 유지해야 하는지
- 어떤 채널은 실험용으로만 써야 하는지
- 어떤 채널은 리드 품질 기준으로 확장 가능한지
Limitation
당시에는 오프라인 미팅과 매출 데이터가 광고 캠페인 단위로 완전히 연결되지 않아 CAC까지 정밀하게 계산하는 데 한계가 있었습니다.
Next Step
다음 단계에서는 CRM 또는 Sheet 기반 리드 상태값을 연결해 다음 구조로 확장해야 합니다.
Campaign → Lead → Qualified Lead → Meeting → Revenue → CAC / LTV이 구조가 만들어지면 단순 광고 효율이 아니라, 실제 매출 기여 기준의 예산 판단이 가능해집니다.