3-2. 마케팅 전략과 소비자 이해 / 3-3. 마케팅 실무 역량 정리

💡 학습 목표

• 디지털 마케팅에서 자주 사용하는 핵심 용어와 지표를 이해한다.
• 마케팅 퍼널과 KPI의 연관성을 학습한다.
• 데이터 기반 마케팅의 기본 원리를 익히고, 실습을 통해 단계별 퍼널 기획을 수행한다.
• 마케팅 직무별 커리어맵을 이해한다.
• 마케터로서 성장하기 위한 핵심 역량을 인식한다.

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" 마케팅 용어 정리 "

 

- CPM

: 1,000회 노출 당 광고비

: CPM = (광고비/노출수) X 1000

 

 

- CAC (Costomer Acquisition Cost)

: 신규 고객 1명을 확보하기 위해 투입된 총 마케팅 비용

: CAC = 총 마케팅 비용 / 신규 고객 수

 

 

- 오픈율

: 발송된 이메일, 메시지 중 실제로 열람된 비율

: 메시지 제목, 타이밍, 발송 타겟이 얼마나 적절했는지 보여줌

: Open Rate = (열람한 수신자 수 / 발송된 메시지 수) x 100

 

 

- Retention Rate (유지율)

: 특정 기간 동안 앱 또는 서비스에 재방문한 사용자 비율

: 사용자의 충성도와 서비스 만족도를 보여주는 핵심 지표

: retention rate = (특정기간 이후 남아있는 사용자 수 / 해당 시점의 전체 사용자 수) x 100

 

 

- 재구매율

: 일정 기간 동안 2회 이상 구매한 고객 비율

: 브랜드에 대한 신뢰와 만족도가 높을수록 상승하는 지표

: 재구매율 = (재구매 고객 수 / 전체 고객 구매수) x 100

 

 

- LTV (Costomer lifetime value)

: 고객 한 명이 브랜드와의 관계 기간 동안 만들어 내는 총 수익

: 고객의 장기적 가치를 수치화한 자료로 CAC와 함께 수익성 판단 기준이 됨

: 평균 구매금액 X 구매 빈도 X 고객 유지 기간

 

 

- ARPU (Average Revenue Per User)

: 특정 기간 동안 사용자 1인당 발생한 평균 매출

: 고객이 얼마나 수익에 기여하는지를 보야주는 단기 효율 지표

 

 

- Stickiness (사용자 충성도 지표)

: 특정 서비스가 사용자에게 얼마나 자주 이용되는지를 나타내는 지표

: 일간 활성 사용자 (DAU)와 월간 활성 사용자(MAU)간의 비율로 계산되며, 사용자가 서비스를 얼마나 자주 방문하고 습관적으로 사용하는지를 측정

: Stickiness가 높을수록 서비스 중독성이 강하고 retention 관리가 잘 되고 있다는 의미

: Stickiness = (DAU/MAU) X 100

 

 

- KPI (Key Performance Indicator)

: 마케팅 활동이 목표를 얼마나 달성하고 있는지를 보여주는 핵심 성과지표

: KPI는 퍼널의 각 단계마다 다르게 설정되며 조직의 전략 목표를 수치로 표현한 언어

 

 

- OKR (Objectives & Key Result)

: 기업이나 팀의 목표와 그 달성 지표를 명확히 구조화하는 관리 프레임워크

: 무엇을 달성할 것인가와 어떻게 측정할 것인가를 연결하는 시스템으로 KPI보다 상위개념

 

 

✔️ OKR은 방향, KPI는 측정, ROAS/ROI는 결과

-> 무엇을 위해 (OKR) -> 어떻게 측정할지 (KPI) -> 성과는 얼마인가 (ROAS / ROI)

 

✔️ LTV와 CAC 균형은 퍼포먼스 마케터의 핵심 판단 기준

-> LTV/CAC 비율이 3 이상이면 건강한 캠페인 구조

 

✔️ ROAS와 ROI의 차이

-> ROAS는 광고 효율, ROI는 전체 투자 효율 (더 넓은 개념)

 

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" 데이터 기반 마케팅 "

🔍 Collect -> Analyze -> Act -> Evaluate -> Optimize

 

 

1. Collect: 데이터 수집

 

목적

: 고객 행동과 마케팅 퍼포먼스를 정량적으로 측정하기 위한 데이터 기반 만들기

 

주요 데이터 소스

- 광고 플랫폼 데이터: meta ads, google ads, naver ads (CTR, CPC, CVR 등)

- 웹/앱 분석 데이터: google analytics, firebase, appsflyer (세션, 이벤트, 페이지 이동 경로 등)

- CRM 데이터, 소셜데이터, 설문 및 고객 피드백

 

실무 팁

: 의미있게 구조화하는 것이 핵심

: UTM파라미터 설정, 이벤트 트래킹 코드로 각 채널별 트래킹 필요

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2. Analyze: 데이터 분석

 

✔️ 목적

: 지표 간 상관관계를 통해 무엇이 성과를 이끄는가를 찾는 단계

 

✔️ 주요 분석 유형

: 기술적 분석, 진단적 분석, 예측적 분석, 처방적 분석 등

 

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3. ACT: 전략 실행

 

✔️ 목적

: 분석 결과를 바탕으로 실제 마케팅 캠페인, 크리에이티브, 채널 전략을 데이터 기반으로 개선하는 단계

 

✔️ 주요 실행 전략

: A/B 테스트, 세그먼트 리타게팅, 퍼스널라이제이션, 채널 믹스 최적화

 

✔️ 실무 예시

- CTR 낮으면 광고소재 (A/B 테스트) 교체

- CVR 낮으면 UX 개선 및 프로모션 메세지 변경

- ROAS가 높은 채널에는 예산 20% 추가 배분

 

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4. Evaluate: 성과 검증

 

✔️ 목적

: 실행된 전략이 실제로 KPI로 이어졌는지 검증하고 학습하는 단계

 

✔️ 분석 관점

- 캠페인 전 후 KPI 변화 확인

- 유입 시점별 고객 행동 추적

- 전환 기여도 분석

 

✔️ 도구 예시

: GA4, AppFlyer, CRM 대시보드, Adjust, Mixpanel 등

 

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5. Optimize: 지속 개선

 

✔️ 목적

: 성과 검증 결과를 다음 캠페인 설계에 반영해 지속적으로 ROI를 높이는 루프를 만드는 것

 

✔️ 적용 사례

- CTR 상위 10% 소재만 유지하고 유사 크리에이티브 확장

 

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