퍼포먼스 마케팅의 기본은 가설 검증
퍼포먼스 마케팅은 기본적으로 가설 검증 방식을 따릅니다.
문제 인지 - 가설 검증 - 회고 방식인데요.
1.
현 상황에서의 문제점을 정리하고, 이것을 해결하기 위해 방법론을 설계합니다.
2.
변수를 설계한 후 가설 검증을 시작합니다.
3.
2번 방법을 반복합니다. (2차..3차)
4.
결과에 대한 회고를 합니다.
문제를 정의하고, 문제를 해결하기 위해 현 상황에서
가장 빠른 해결 방안을 고민하고 실행하는 것 = 가설 검증
가설 검증
퍼포먼스 마케팅 내 가설 검증은 기본적으로 과거의 히스토리를 기반으로 합니다. 히스토리는 정량, 정성 데이터로 나눌 수 있습니다. 정성 데이터는 과거에 진행했던 마케팅적인 액션(e.g. 2024년 1월 1일 기점으로 친구추천 프로모션을 실시함)이 될 수 있으며 정량 데이터는 과거에 집행한 매체 광고 데이터, 사용자 데이터 등으로 나눌 수 있습니다.
과거의 히스토리, 즉 과거의 데이터를 보면 일종의 시그널을 찾을 수 있습니다. 일간, 주간, 월간 단위의 데이터가 모이고 모아진 데이터는 여러 시그널을 남깁니다. 그 시그널은 왜 그렇게 되었는지 등의 고민에서 부터 가설 검증을 시작됩니다. 그리고 과거의 데이터를 조합해 상황에 대해 해석을 하고 해결방안을 찾습니다.
원인을 추론하기 위해서는 해당 시그널 자체에 집중하기 보다는 그 시그널을 둘러싼
다른 시그널도 함께 보아야 합니다.
조금 더 풀어서 설명해보겠습니다.
가령, 매체 광고 데이터 중 ctr, cvr,cpc,cpa와 같은 계산된 지표와 노출, 클릭수, 앱 설치수, 회원가입 수와 같은 절대값 데이터로 이루어졌습니다. 특정 지표가 변화가 생길땐 그 원인이 어디에 있는지 추론 하는 것이 중요합니다. 그 원인을 알기 위해선 해당 지표 자체에 집중하는 것보다, 지표와 지표, 지표와 절대값 간의 상관, 인과관계를 기반으로 추론해야 합니다.
이처럼 퍼포먼스 마케팅과 가설 검증은 동일한 개념으로 봐도 무방합니다.
저는 가설 검증은 업무에 접근 하는 방식 중 하나라고 봅니다. 빠른 일의 진행과 완료를 위해서는 필수라고 보는데요. 지금도 아주 잘 사용하고 있답니다. : )
앞서 퍼포먼스 마케팅에서 가설 검증이 얼마나 중요한 역할을 하는지, 그리고 어떤 방식으로 진행되는지에 대해 알아보았습니다. 이번에는 가설 검증의 종류와 실제 사례를 통해 더욱 심층적으로 다뤄보겠습니다.
1. 가설 검증의 종류
퍼포먼스 마케팅에서 사용되는 가설 검증은 크게 다음과 같은 종류로 나눌 수 있습니다.
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A/B 테스트: 두 가지 이상의 변수를 비교하여 어떤 변수가 더 좋은 결과를 내는지 확인하는 가장 기본적인 방법입니다. 예를 들어, 광고 문구, 이미지, 버튼 색깔 등을 변경하여 전환율에 미치는 영향을 비교할 수 있습니다.
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다변량 테스트: A/B 테스트를 확장하여 여러 개의 변수를 동시에 테스트하는 방법입니다. 더욱 복잡한 시나리오를 시뮬레이션하여 최적의 조합을 찾을 수 있습니다.
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베이지안 통계: 과거 데이터를 기반으로 확률적인 모델을 구축하여 미래를 예측하는 방법입니다. A/B 테스트 결과를 더욱 정확하게 해석하고, 작은 데이터셋으로도 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
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예시 : 과거 광고 데이터를 바탕으로 새로운 디자인의 클릭률을 예측하고, 더 나은 성과를 기대할 수 있는 디자인을 선택합니다.
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카이제곱 검정: 두 개의 범주형 변수 간의 연관성을 분석하는 통계적 방법입니다. 예를 들어, 특정 광고 채널과 구매 전환율 사이에 유의한 차이가 있는지 확인할 수 있습니다.
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예시 : 남성 사용자와 여성 사용자 중 어떤 성별이 앱 내에서 더 많이 구매하는지 확인합니다.
항목 | 베이지안 통계 | 카이제곱 검정 | A/B 테스트 | 다변량 테스트 |
주요 목적 | 미래 예측, 불확실성 정량화, 모델 업데이트 | 두 범주형 변수 간의 연관성 검정 | 두 개 이상의 변수(A, B)의 효과 비교 | 다수의 변수를 동시에 비교하여 최적의 조합 찾기 |
공통점 | 가설 검정, 데이터 기반 의사 결정 | 가설 검정, 범주형 데이터 분석 | 가설 검정, 실험 설계 | 가설 검정, 다수의 변수 분석 |
차이점 | 주관적인 확률 개념, 실시간 업데이트 가능 | 객관적인 확률 개념, 고정된 데이터 분석 | 두 개의 변수만 비교 | 다수의 변수를 동시에 비교 |
장점 | 유연성, 작은 데이터셋에도 적용 가능, 실시간 업데이트 가능 | 간단하고 직관적, 다양한 통계 소프트웨어 지원 | 실험 설계가 비교적 간단, 결과 해석이 명확 | 다수의 변수를 동시에 분석 가능 |
활용분야 | 의료, 금융, 마케팅 등 다양한 분야 | 설문 조사 분석, 시장 조사, A/B 테스트 | 웹사이트 디자인, 광고 캠페인 최적화 | 제품 개발, 마케팅 전략 수립 |
퍼포먼스 마케팅에서는 실험 설계가 비교적 간단하고 결과 해석이 명확한 A/B 테스트를 사용합니다만 상황이나 목적에 따라 다변량 테스트, 카이제곱 검정도 고려할 수 있습니다.
2. 가설 검증 사례
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문제: 특정 상품의 판매량이 감소하고 있다.
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가설 1: 상품 이미지가 매력적이지 않아서 클릭률이 낮다.
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가설 2: 상품 설명이 부족하여 구매로 이어지지 않는다.
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가설 3: 경쟁 상품의 등장으로 시장 점유율이 감소했다.
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검증 방법: A/B 테스트를 통해 상품 이미지와 설명을 변경하고, 경쟁 상품과의 가격 비교 분석을 진행합니다.
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문제: 모바일 앱의 구매 전환율이 저조하다.
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가설 1: 광고 문구를 변경하면 클릭률이 증가하고, 최종적으로 구매 전환율이 향상될 것이다.
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가설 2: 이미지를 더욱 시각적으로 매력적으로 변경하면 클릭률이 증가하고, 구매 전환율이 향상될 것이다.
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가설 3: CTA 버튼의 색상을 변경하면 클릭률이 증가하고, 구매 전환율이 향상될 것이다.
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검증 방법: 앱 로딩속도, UI/UX, 푸시 알림 빈도 등 다양한 변수를 설정, 조합해 실험 그룹으로 구성, 이탈율 및 전환율, 사용자 만족도 등을 측정 및 분석해 최적의 조합 및 인사이트 도출
3. 가설 검증 시 주의 사항
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명확한 가설 설정: 검증하고 싶은 내용을 명확하게 정의해야 합니다.
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충분한 데이터 확보: 통계적으로 유의미한 결과를 얻기 위해 충분한 데이터를 수집해야 합니다.
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외부 요인 고려: 경쟁사의 마케팅 활동, 계절적 요인 등 외부 요인이 결과에 미치는 영향을 고려해야 합니다.
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지속적인 개선: 가설 검증은 일회성이 아니라 지속적으로 반복해야 합니다.
결론
끊임없이 변화하는 시장 환경에서 살아남기 위해서는 데이터 기반의 의사 결정이 필수적입니다. 가설 검증을 통해 우리는 더욱 효율적인 마케팅 전략을 수립하고, 예산을 효과적으로 활용하며, 최종적으로는 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.
핵심은 지속적인 학습과 개선입니다. 새로운 데이터가 축적될 때마다 기존 가설을 검토하고, 새로운 가설을 세우고, 이를 검증하는 과정을 반복해야 합니다.
마케터는 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 사람이 아니라, 데이터를 기반으로 문제를 해결하고 새로운 기회를 창출하는 역할을 수행해야 합니다.
궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.