mkt-data-lab 버려지는 광고비, 데이터로 잡습니다. USC 마케팅 데이터 분석·현 SK그룹 계열사 마케팅 데이터 분석가 https://brunch.co.kr/@@bGQp 2021-01-01T18:31:22Z https://brunch.co.kr/@@bGQp/65 2026-10-10T08:48:51Z 2026-10-10T08:48:51Z

일 예산 10만 원. 광고가 조금씩 성과를 내기 시작한다. 예산을 더 늘려볼까 싶다. 그런데 문득 고민이 된다. 한 번에 15만 원으로 올려도 될까. 아니면 조금씩 나눠서 올려야 할까. 메타 광고에는 학습 단계가 있다 메타는 광고를 집행한다고 해서 처음부터 성과가 좋은 사람을 정확하게 찾아내는 것은 아니다. 광고를 보여주고, 반응을 확인하고, 어떤 사람

https://brunch.co.kr/@@bGQp/64 2026-09-09T13:32:16Z 2026-09-09T13:32:16Z

서비스를 팔면서 “사지 마세요”로 시작하는 글을 쓰려고 합니다. 조금 이상하게 들릴 수도 있습니다. 하지만 맞지 않는 회사에 서비스를 팔면 결과가 나오지 않습니다. 결과가 나오지 않으면 소개도 나오지 않습니다. 혼자 운영하는 서비스에서 결국 가장 중요한 건 한 번의 매출보다 한 번의 좋은 결과라고 생각합니다. 그래서 어떤 회사에는 MMM이 아직 이른지 기

https://brunch.co.kr/@@bGQp/63 2026-08-17T11:25:53Z 2026-08-17T11:25:53Z

먼저 한 가지는 분명히 해두고 싶습니다. 리포트가 현실을 대변하지 않는다고 해서 대행사가 잘못한 것은 아닙니다. 대행사는 대부분 그 숫자를 받아서 전달할 뿐입니다. 그러니 필요한 건 의심이 아니라 검증입니다. 오히려 제가 만나본 좋은 대행사들은 이런 질문을 반깁니다. 숫자를 함께 들여다보는 과정에서 광고주와 대행사가 같은 기준을 갖게 되기 때문입니다. 다음

https://brunch.co.kr/@@bGQp/62 2026-08-17T11:11:38Z 2026-08-10T11:50:17Z

이상한 일이 하나 있었습니다. 광고를 팔아서 돈을 버는 회사가, 자기 광고의 성과를 광고주가 직접 검증할 수 있는 도구를 무료로 공개한 겁니다. 2025년, 구글은 마케팅 믹스 모델링(MMM) 프레임워크 ‘메리디안(Meridian)’을 오픈소스로 풀었습니다. 그것도 전 세계 수백 개 브랜드와 테스트를 거친 뒤에 말이죠. 지난 십수 년, 성과 측정의 중심

https://brunch.co.kr/@@bGQp/61 2026-08-02T10:42:28Z 2026-08-02T10:42:28Z

실험 하나 해보겠습니다. 다음 달 1일부터 모든 광고를 끕니다. 네이버도, 메타도, 구글도, 카카오도 전부. 그때, 매출은 0이 될까요. 아마 그렇지 않을 겁니다. 우리는 이미 알고 있습니다.광고가 없어도 매출은 완전히 사라지지 않는다는 사실을. 다시 구매하는 단골이 있고, 습관처럼 즐겨찾기를 누르는 사람이 있고, 추천을 따라 브랜드명을 검색해 들어오는

https://brunch.co.kr/@@bGQp/59 2026-07-26T12:47:14Z 2026-07-26T12:47:14Z

월말이 되면 숫자들을 한 번씩 바라보게 된다. 네이버 2.4억,메타 2.1억,구글 1.8억,카카오 0.9억. 이번 달엔 더해보면 7.2억이다. 통장에 찍힌 숫자는 5억인데, 리포트 속 세상에서는 7.2억이 팔렸다. 처음 이 장면을 마주했을 때, 처음에는 계산기를 의심한다. 하지만 대부분의 경우, 계산은 틀리지 않는다. 틀린 건 숫자가 아니라 숫자를

https://brunch.co.kr/@@bGQp/60 2026-07-23T11:11:58Z 2026-07-23T11:11:58Z

ROAS 800%. 성과는 만족스럽고, 대행사도 고개를 끄덕인다. 그런데 이상하다. 광고비를 늘려도 월 매출은 크게 달라지지 않는다. 숫자는 분명히 좋아지고 있는데, 통장은 조용하다. 이미 우리 제품을 사려고 마음먹은 사람이 브랜드명을 검색한다. 그리고 화면 맨 위에 있는 광고를 클릭한다. ROAS는 자연스럽게 높아진다. 한 번쯤은 질문을 던져볼 필