박졔의 마케팅 배움 일기

개인 과제 정리

※ 본 글은 학습을 목적으로 작성된 게시물로, 특정 브랜드·제품·서비스명이 언급될 수 있습니다. 이는 순수한 예시일 뿐이며, 상업적 목적은 전혀 없음을 밝힙니다.

오늘의 아티클 최초의 ETF형 광고?! 장원영과 9개의 브랜드가 만난 짐빔의 콜라보 광고 전격 분석 | 고구마팜최초의 ETF형 광고?! 장원영과 9개의 브랜드가 만난 짐빔의 콜라보 광고 전격 분석 | 고구마팜gogumafarm.kr요약 :이 아티클은 장원영을 중심으로 9개의 브랜드가 함께 등장하는 ‘ETF형 광고’ 캠페인을 소개하고, 이 광고가 단순 협업이 아니라 화제성과 확산을 전략적으로 설계한 사례라는 점을 설명합니다.특히 각 브랜드가 개별적으로 노출되면서도 하나의 스토리 안에서 연결되고, 이를 통해 소비자에게는 ‘재미있는 콘텐츠’로 인식되면서 자연스럽게 브랜드 인지까지 이어지도록 만든 구조가 핵심입니다.결과적으로 이 캠페인은 광고 같지 않은 콘텐츠로 소비되며 높은 주목도를 얻고, 여러 브랜드가 동시..

1. 멀티채널 고객 여정 이해1) 고객 A씨의 예시 여정- Google 검색 -> IG 광고(리타겟팅) -> 이메일 열람 -> 검색 후 구매: 광고의 성공은 ‘마지막 클릭’이 아닌, 결국엔 모든 여정의 합으로 이루어질 수 있습니다 2) 고객 여정의 구조3단계 퍼널목표예시인지 단계브랜드를 볼 수 있도록 만들기브랜드 검색, 디스플레이 광고 노출고려 단계관심을 유지하게 만들기제품 비교, 리뷰 콘텐츠, 리타게팅 광고구매 단계행동(구매)로 연결하기이메일 리타게팅, 검색 재방문, 결제 완료 3) 단일 채널 vs 멀티 채널 비교- 고객의 전환은 협업의 결과에서 비롯됩니다. 기여도를 알아야, (그로스및퍼포먼스에서의) 효율적인 예산을 설계할 수 있습니다구분단일 채널(Last Click)멀티 채널(Multi-touch)분..

1. AI 기반 성과 예측 개념1) AI가 하는 예측- AI 의 역할은 '어디'에 '예산'을 쓰면 가장 '효율적'인가를 판단하는 것 입찰가 예측예산 배분 예측타겟팅 예측소재 반응 예측설명어떤 노출에 얼마를 걸어야 전환이 날지를 판단어떤 광고 세트에 더 투자해야 ROI가 높을지 판단어떤 사용자가 전환 확률이 높은지 판단어떤 이미지, 카피 조합이 클릭률이 높을지 분석플랫폼 예시Google Ads Target CPA 자동 입찰Meta Ads 의 Advantage+ Campaign BudgetTiktok Ads의 Smart TargetingGoogle Ads Performance Max의 AI Creative 조합 2) 머신러닝이 광고를 예측하는 3단계 구조- 머신러닝은 ‘과거성과패턴을 찾아내 전환가능성을 점수..

1. 광고 핵싱 지표 이해1) 기본 노출 및 클릭 지표- CPM, CPC, CTRCPM : 비용의 효율성CPC : 반응 유도 비용CTR : 광고의 매력도지표명정의계산식의미사례CPM(Cost Per Mille)광고가 1,000회 노출될 때마다 부과되는 비용 (Mille은 라틴어로 1,000을 의미)(총 광고비/총 노출수)×1,000“얼마에 1,000명에게 보여줬는가”브랜드 인지도 향상 캠페인, 신규 제품/브랜드 출시 시 대규모 노출이 목적인 디스플레이 광고(배너 광고, 동영상 광고 등)CPC(Cost Per Click)광고가 1회 클릭될 때마다 부과되는 비용총 광고비/총 클릭수“(타겟 고객을) 한 번 클릭시키는 데 얼마 썼는가”웹사이트 트래픽 유입을 극대화하려는 캠페인, 검색 광고 (키워드 광고) 등 사용..

오늘의 아티클 객단가를 조종하는 무의식의 비밀, ‘미끼’#모집/홍보 #마케팅 #사업전략 카페에서 음료 사이즈를 고를 때, 스몰과 라지 두 가지만 있으면, 대부분 사람들은 ‘스몰’을 선택합니다. 그런데 여기에 미디엄이 추가되면? 갑자기 미디엄의 선eopla.net 요약사람들은 절대적인 가격 기준으로 판단하기보다 여러 옵션을 비교하면서 가장 합리적으로 보이는 선택을 하려는 경향이 있다.이때 활용되는 대표적인 전략이 ‘미끼 옵션’을 추가하는 가격 구조 설계다. → 이 전략은 OTT 요금제, 구독 서비스, 묶음 상품 등 다양한 서비스에서 활용된다. 고객은 가격이 가장 저렴한 것을 고르기보다 비교 속에서 가장 합리적으로 보이는 것을 선택한다. 그래서 기업은 단순히 가격을 낮추기보다 비교 기준을 설계하는 방식으로 ..

1. 캠페인 성과 데이터로 배우는 퍼포먼스 마케팅의 핵심1단계 : 각 지표(CTR, CVR, CPA, ROAS)의 정의를 이해하고 실제 수치를 해석할 수 있다실제 데이터 분석을 위한 프롬프트는 다음과 같습니다.아래 캠페인 데이터를 기반으로 주요 퍼포먼스 지표를 분석해주세요.1) 채널별 CTR, CVR, CPA, ROAS 값을 비교표로 정리해주세요.2) 어떤 채널이 클릭 유입 효율이 좋은지, 전환 효율이 좋은지 각각 구분해주세요.3) CTR–CVR–ROAS의 관계를 한 문장으로 요약해주세요.4) 각 지표가 높거나 낮은 이유를 가정(예: 타겟, 소재, 랜딩페이지 품질 등)으로 설명해주세요. 2단계 : 광고 퍼널(노출→클릭→전환)의 단계별 효율을 이해하고 개선 포인트를 도출한다실제 데이터 분석을 위한 프롬프트..

1. 태깅과 이벤트 개념의 모든 것1) 태깅(tagging)- 고객의 이동에 대한 히스토리를 알려주는 것, 사용자의 행동을 식별해 그 정보를 추적 도구로 보내는 과정의 주체 2) 이벤트- 사용자의 특정 행동(Click, Scroll,Purchase 등)을 추적하는 작은 단위- 이벤트는 KPI의 단계별 분류에 맞춰 연결되며, 단순히 “클릭”이 아닌 “가치 있는 행동”을 정의해야 함단계이벤트명목적측정 지표 예시Awarenessview_page콘텐츠 도달 확인Pageview, Scroll DepthConsiderationadd_to_cart상품 관심 확인클릭률, 장바구니 비율Conversionpurchase전환 달성CVR, ROASRetentionsign_in, repeat_purchase재방문, 충성도 확인..

1. 광고 성과 측정의 필요성1) 광고 성과 측정의 흐름 구조(KPI Framework)광고 실행 → 데이터 수집 → 분석 → 인사이트 도출 → 개선 → 재집행 2) 데이터 분석 7단계 데이터 수집필요한 데이터를 다양한 소스에서 수집하는 단계데이터의 출처 다양성, 데이터 품질, 데이터 양, 데이터 접근성데이터 정제수집된 데이터를 분석에 적합하도록 정리하고 오류를 수정하는 단계누락 데이터 처리, 이상치 제거, 데이터 표준화, 중복 데이터 제거데이터 탐색데이터의 주요 특성과 패턴을 파악하기 위해 시각화 및 기초 분석을 수행하는 단계데이터 시각화, 기술 통계, 데이터 분포 분석, 상관관계 분석데이터 변환데이터를 바탕으로 예측 모델을 구축하는 단계특징 선택, 특징 추출모델링• 데이터를 바탕으로 예측 모델을 구축..

1. AI기반 광고 자동화1) 머신러닝- 학십을 기반으로 주어진 모델 및 시스템을 지속적으로 개선시켜 나가는 것 -> 해당 광고의 목적에 따른 성과 극대화를 위해 광고 게재 시스템을 빠르게 개선해 나가는 것 -> 머신러닝 단계에서는 게재 시세템이 광고 세트를 게재할 수 있는 가장 좋은 방법을 탐색 -> 광고 세트는 성과가 안정화되는 대로 머신러닝 단계를 종료(최적화이벤트 약 50건을 7일 이내 확보) - 퍼포먼스 증진을 위한 5가지 핵심 요소최적화타게팅노출 위치예산 크리에이티브- 머신러닝 빠르게 끝내려면제한 사항 덜어내기지나치게 좁은 타겟, 낮은 입찰가, 적은예산 등 광고 세트의 머신러닝에 제한이 되는 사항들을 최대한 덜어내세요.잦은 수정 피하기머신러닝 단계가 종료되기 전까지 가급적 광고 세트 또는 광..