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퍼널과 전환: funnel · conversion · CVR

상황

• 광고 클릭은 많은데 매출이 안 늘어난다. 어디서 사람들이 빠져나가는지 모르겠다.
• 쇼핑몰 방문자 1,000명 중 30명이 구매했다(진단 Q4). 이게 잘한 건지 못한 건지 말할 기준이 없다.
• 팀원마다 “전환”을 다르게 쓴다. 누구는 회원가입, 누구는 구매.

용어

• funnel(퍼널, 깔때기) — 사용자가 처음 알게 된 순간부터 목표 행동까지 거치는 단계들. 단계를 지날 때마다 사람이 줄어들어 깔때기 모양이 된다.
  • 예: 노출 → 클릭 → 방문 → 장바구니 → 결제.
  • 비유: 백화점. 지나가는 사람(노출) → 매장에 들어온 사람(방문) → 옷을 입어본 사람(관심) → 계산대까지 간 사람(구매). 단계마다 사람이 준다.
  • 퍼널로 쪼개 보면 “매출이 안 는다”가 “장바구니에서 결제로 넘어가는 단계에서 80%가 빠진다“처럼 어디가 막혔는지로 바뀐다(상황 1).
  • drop-off(이탈) — 다음 단계로 넘어가지 않고 빠져나간 사람·비율.
• conversion(전환) — 사용자가 우리가 정한 목표 행동을 완료한 것. 구매, 회원가입, 앱 설치, 상담 신청 등 무엇을 전환으로 볼지는 직접 정의한다. 정의가 팀마다 다르면 숫자가 어긋난다(상황 3). 보통 최종 목표(구매)와 중간 목표(가입·장바구니)를 구분해 이름을 붙인다.
• CVR(Conversion Rate, 전환율) — 전환한 수 ÷ 그 앞 단계 수. 진단 Q4: 구매 30 ÷ 방문 1,000 = 3%.
  • 분모를 꼭 밝힌다: “방문 대비 구매 전환율”인지 “클릭 대비”인지에 따라 숫자가 완전히 달라진다.
  • 진단 Q1의 CTR(Click-Through Rate)도 “노출 → 클릭” 단계의 전환율이라고 볼 수 있다. 퍼널의 단계마다 ~율이 붙는다.
• benchmark(벤치마크) — 비교 기준값. 전환율 3%가 좋은지는 업종·채널·가격대마다 다르다(상황 2). 남의 평균보다 내 지난달·지난 실험과의 비교가 더 쓸모 있다.

지시 예문

• “우리 쇼핑몰 퍼널을 노출 → 클릭 → 방문 → 장바구니 → 결제로 나누고, 단계별 전환율과 drop-off를 표로 계산해줘.”
• “장바구니 → 결제 단계 이탈이 80%야. 이 단계 이탈의 흔한 원인과 개선안을 우선순위로 정리해줘.”
• “앞으로 ‘전환’은 결제 완료로만 정의하고, 가입은 ‘가입 전환’으로 따로 부르자. 대시보드 지표 이름을 이 기준으로 정리해줘.”

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노출 · 도달 · 빈도: impression · reach · frequency

상황

• 광고가 10만 번 노출됐다고 해서 10만 명이 봤다고 보고했는데, 실제로 본 사람은 2만 명이었다.
• 같은 광고를 몇 주째 돌렸더니 CTR(Click-Through Rate, 클릭률)이 점점 떨어진다. “또 이 광고야?”라는 댓글이 달린다.
• 사이트 “방문자 수”가 도구마다 다르다. 어떤 건 5,000, 어떤 건 12,000.

용어

• impression(노출) — 광고·콘텐츠가 화면에 표시된 횟수. 같은 사람이 세 번 보면 3회. 진단 Q1의 “10,000번 노출”이 이것.
• reach(도달) — 광고를 한 번이라도 본 사람 수(중복 제거). 같은 사람이 세 번 봐도 1명.
  • 상황 1은 impression(10만)을 reach(사람 수)처럼 말한 실수.
• frequency(빈도) — 한 사람이 평균 몇 번 봤는지. frequency = impression ÷ reach. 상황 1이면 10만 ÷ 2만 = 5회.
  • 비유: 반 학생 30명에게 공지를 세 번씩 했다면 노출 90회, 도달 30명, 빈도 3회.
  • 너무 낮으면 기억에 안 남고, 너무 높으면 질린다.
• ad fatigue(광고 피로) — 같은 사람에게 같은 광고를 너무 자주 보여줘서 반응(CTR)이 떨어지는 현상(상황 2). 빈도를 제한하거나(frequency cap, 빈도 상한) 광고 이미지·문구(creative, 크리에이티브)를 바꿔 준다.
• CTR(Click-Through Rate, 클릭률) — 클릭 ÷ 노출. 진단 Q1에서 학습. 1번 레슨 퍼널의 “노출 → 클릭” 단계 전환율.
• 웹사이트 쪽 짝꿍 지표
  • PV(PageView, 페이지뷰) — 페이지가 열린 횟수. impression의 사이트 버전.
  • UV(Unique Visitor, 순방문자) — 방문한 사람 수(중복 제거). reach의 사이트 버전.
  • session(세션) — 한 사람의 한 번의 방문 묶음. 30분 동안 아무 행동이 없으면 끊고 새 세션으로 세는 식.
  • 상황 3은 도구마다 PV·UV·세션 중 무엇을 “방문자”로 부르는지, 봇을 거르는지가 달라서 생긴다. 지표 이름과 정의를 확인하고 비교한다.

지시 예문

• “이번 캠페인 결과를 impression, reach, frequency로 나눠서 정리해줘. 사람 수와 횟수를 섞지 말고.”
• “광고 CTR이 3주째 떨어져. frequency 추이를 보고 ad fatigue인지 판단해주고, 새 creative 문구 5개 제안해줘.”
• “GA(Google Analytics)와 다른 분석 도구의 방문자 수가 달라. 각각 PV·UV·세션 중 무엇을 세는지 정리해줘.”

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광고 과금 방식: CPM · CPC · CPA

상황

• 광고 플랫폼에서 “노출당 과금”, “클릭당 과금”, “전환당 과금” 중 무엇을 고를지 묻는데 차이를 모르겠다.
• 광고 대행사는 “CPC(Cost Per Click, 클릭당 비용)가 300원으로 아주 싸다”고 하는데, 정작 구매 한 건 얻는 데 드는 돈은 비싸다.
• 두 광고 중 어느 쪽이 효율적인지 비교하려는데, 하나는 CPM으로, 하나는 CPC로 보고서가 와서 비교가 안 된다.

용어 — 광고비를 무엇을 기준으로 낼지의 방식이자, 효율을 재는 지표 이름이기도 하다. 전부 “Cost Per ~(~당 비용)” 꼴.

• CPM(Cost Per Mille, 1,000회 노출당 비용) — 노출 1,000번에 얼마. Mille은 라틴어로 1,000(한국어의 ‘천’). 2번 레슨 impression 기준. 브랜드를 많이 알리는 목적에 맞는다. 클릭이 안 나도 돈이 나간다.
• CPC(Cost Per Click, 클릭당 비용) — 클릭 한 번에 얼마. 사이트로 사람을 데려오는 목적. 검색 광고의 대표 방식.
• CPA(Cost Per Action / Acquisition, 행동·획득당 비용) — 전환 한 건(1번 레슨 conversion: 구매·가입 등)에 얼마. 광고주 입장에서 가장 직접적인 효율 지표. 앱 설치당이면 CPI(Cost Per Install), 영상 시청당이면 CPV(Cost Per View).
• 세 지표는 퍼널로 이어진다 — CTR·CVR(1·2번 레슨)을 곱하면 서로 바꿔 계산할 수 있다.
  • CPC = CPM ÷ (1,000 × CTR)
  • CPA = CPC ÷ CVR(ConVersion Rate, 전환율)
  • 예: CPM 5,000원, CTR 1%, CVR 2% → CPC 500원, CPA 25,000원. 노출·클릭이 싸 보여도 뒤 단계 전환율이 낮으면 CPA가 비싸진다(상황 2). 그래서 비교는 최종 목표에 가까운 CPA로 맞춘다(상황 3).
  • 비유: 학원 홍보. 전단지 1,000장 인쇄비(CPM), 전단지 보고 상담 문의 1건당 비용(CPC), 실제 등록 1명당 비용(CPA). 전단지가 싸도 등록이 안 되면 의미가 없다.
• 과금 방식과 위험 부담 — CPM은 클릭·전환이 안 날 위험을 광고주가, CPA는 그 위험을 플랫폼이 더 많이 진다. 그래서 같은 성과라도 단가는 CPA가 가장 높게 책정된다.
• bidding(입찰) — 대부분의 광고는 경매로 자리를 산다. 같은 사람에게 보이려는 광고주끼리 가격을 겨루고, 광고 품질(예상 CTR 등)도 함께 반영된다. 플랫폼에 “목표 CPA 2만 원” 같은 자동 입찰 목표를 주면 그에 맞춰 알아서 입찰한다.

지시 예문

• “두 광고 보고서가 하나는 CPM, 하나는 CPC 기준이야. CTR·CVR로 둘 다 CPA로 환산해서 비교표 만들어줘.”
• “CPC는 300원으로 싼데 CPA가 4만 원이야. 퍼널 단계 중 어디서 전환율이 떨어지는지 분석해줘.”
• “목표는 구매야. 이번 캠페인을 노출 과금 대신 전환(CPA) 목표 자동 입찰로 바꾸면 어떤 장단점이 있는지 정리해줘.”

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수익성 지표: ROAS · ROI · 마진 · 손익분기 ROAS

상황

• 광고비 100만 원으로 매출 400만 원, ROAS(Return On Ad Spend, 광고비 대비 매출) 400%라 성공인 줄 알았는데, 결산해 보니 남은 돈이 0원이었다(진단 Q2의 숫자).
• 같은 ROAS 400%인데 어떤 상품은 돈을 벌고 어떤 상품은 본전이다.
• 회의에서 누구는 ROAS, 누구는 ROI, 누구는 ROE를 말해서 대화가 엇갈린다.

용어 — “Return On ~(~ 대비 돌아온 것)” 삼총사는 분자와 분모가 다르다.

• ROAS(Return On Ad Spend, 광고비 대비 매출) — 매출 ÷ 광고비. 광고 1원이 매출 몇 원을 데려왔나. 진단 Q2 = 400 ÷ 100 = 400%. 매출이지 이익이 아니다 — 상품 원가·배송비·수수료가 빠져 있다(상황 1의 함정).
• ROI(Return On Investment, 투자 대비 이익률) — (벌어들인 이익 − 투자액) ÷ 투자액. 투자해서 순수하게 남은 돈의 비율. 0%면 본전, 음수면 손해.
• ROE(Return On Equity, 자기자본이익률) — 순이익 ÷ 자기자본. 회사 전체가 주주 돈으로 얼마를 벌었나를 보는 재무·주식 지표. 광고 성과와는 무관. 진단 Q2에서 ROAS 자리에 답한 단어(주식 용어·회계학 노트 쪽 개념).
  • 비유: 붕어빵 장사. ROAS는 “전단지 값 대비 판 금액”, ROI는 “전단지 값 대비 남긴 돈”, ROE는 “가게 차릴 때 내 돈 대비 1년 순이익”.
• margin(마진, 이익률) — 매출에서 원가 등을 뺀 이익이 매출의 몇 %인가. 보통 광고 판단에는 공헌이익률(매출 − 원가·배송비·결제 수수료 등 팔 때마다 드는 비용)을 쓴다.
• 손익분기 ROAS(break-even ROAS) — 광고비를 쓰고도 본전이 되는 최소 ROAS. = 1 ÷ 마진율.
  • 마진 25% → 손익분기 ROAS 400%. 진단 Q2는 딱 본전, ROI 0%(상황 1).
  • 마진 40% → 손익분기 ROAS 250%. 같은 ROAS 400%라도 이익 60만 원, ROI 60%(상황 2).
  • 그래서 “ROAS 몇 %면 좋은가”의 답은 상품 마진마다 다르다. 목표 ROAS는 손익분기보다 높게 잡는다.

지시 예문

• “상품별 공헌이익률(원가·배송비·결제 수수료 제외)을 계산하고, 각각의 손익분기 ROAS를 표로 만들어줘.”
• “이번 달 캠페인을 ROAS가 아니라 광고비 포함 ROI 기준으로 다시 평가해줘. 손해 보는 캠페인을 표시해줘.”
• “보고서에서 ROAS·ROI·ROE가 섞여 쓰이고 있어. 광고 성과는 ROAS·ROI로만 통일하고 정의를 각주로 달아줘.”

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고객 단위 경제: CAC · LTV · LTV/CAC · payback

상황

• 한 달 마케팅에 500만 원을 써서 신규 고객 100명을 얻었다(진단 Q3). 이게 싼 건지 비싼 건지 판단할 기준이 없다.
• 첫 구매만 보면 광고가 손해인데, 단골이 되면 몇 번이고 다시 산다. 광고를 계속할지 말지 헷갈린다.
• 광고로 고객을 많이 모았는데 통장 잔고가 바닥났다. 언젠가 회수된다는데 그게 언제인지 모른다.

용어 — 광고 한 건(4번 레슨 ROAS)이 아니라 고객 한 명 단위로 따지는 지표들. 구독·재구매가 있는 서비스에서 특히 중요하다.

• CAC(Customer Acquisition Cost, 고객 획득 비용) — 신규 고객 한 명을 데려오는 데 든 평균 비용. 마케팅·광고비(+필요하면 영업 인건비) ÷ 신규 고객 수. 진단 Q3 = 500만 ÷ 100 = 5만 원.
  • 3번 레슨 CPA와 비슷하지만, CPA는 광고 한 캠페인의 전환당 비용, CAC는 회사 전체 획득 비용을 고객 수로 나눈 것. CAC가 더 넓다.
  • blended CAC vs paid CAC — 광고 없이 들어온 고객까지 합쳐 나누면 blended(낮게 나옴), 광고로 온 고객만 보면 paid. 광고 효율을 볼 땐 paid로.
• LTV(LifeTime Value, 고객 생애 가치) — 한 고객이 관계가 끝날 때까지 가져다주는 총 이익. 첫 구매 하나가 아니라 재구매·구독 전체. CLV(Customer Lifetime Value)라고도 한다.
  • 간단 계산(구독): 월 이익(월 요금 × 마진) × 평균 유지 기간. 평균 유지 기간 ≈ 1 ÷ 월 이탈률(churn).
  • 예: 월 1만 원 구독, 마진 70% → 월 이익 7,000원. 월 이탈률 5% → 평균 20개월 유지 → LTV 14만 원.
  • 매출이 아니라 이익으로 계산해야 한다(4번 레슨 마진과 같은 함정).
• LTV/CAC 비율 — 고객 한 명이 들인 돈의 몇 배를 돌려주는가. 업계에서 흔히 3:1 이상을 건강한 기준으로 본다. 1:1 아래면 고객을 데려올수록 손해. 위 예시는 14만 ÷ 5만 = 2.8.
  • 비유: 단골손님 확보. 첫 방문에 쿠폰(CAC)을 줘서 손해 봐도, 그 손님이 1년 내내 오면(LTV) 남는 장사.
  • 첫 구매만 보면 손해인 상황 2는 LTV로 판단해야 한다. 다만 LTV는 예측치라 낙관하기 쉽다 — 실제 재구매·이탈 데이터로 계산한다(그로스 용어의 리텐션·코호트로 이어짐).
• payback period(CAC 회수 기간) — 쓴 CAC를 고객이 몇 달 만에 갚아주는가. CAC ÷ 고객 한 명의 월 이익. 위 예시는 5만 ÷ 7,000 ≈ 7.1개월.
  • LTV/CAC가 좋아도 회수 기간이 길면 그동안 현금이 묶인다(상황 3). 작은 서비스일수록 회수 기간이 중요하다.

지시 예문

• “지난달 채널별 마케팅 비용과 신규 고객 수로 paid CAC를 계산해줘. 오가닉 유입은 따로 빼서 blended CAC도 같이.”
• “구독 데이터로 월 이탈률과 LTV를 계산하고, 채널별 LTV/CAC 비율을 표로 보여줘. LTV는 매출 말고 공헌이익 기준으로.”
• “이 채널의 CAC 회수 기간이 몇 개월인지 계산하고, 우리 현금 상황에서 광고비를 얼마까지 늘려도 되는지 시나리오를 만들어줘.”

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채널 분류: paid · owned · earned · SA · DA · SEM

상황

• 마케팅 회의에서 “SA는 효율 좋은데 DA는 별로”, “오가닉이 줄었다” 같은 말이 오가는데 무슨 채널 이야기인지 모르겠다.
• 광고를 끄자 방문자가 거의 0이 됐다. 광고 말고 들어오는 길이 없었다.
• 인스타그램 공식 계정 게시물과 인스타그램 광고를 같은 것으로 보고 성과를 합쳐 계산했다.

용어

• channel(채널) — 고객이 우리를 만나게 되는 경로. 검색, SNS, 이메일, 지인 추천 등. 채널별로 CAC(Customer Acquisition Cost, 고객 획득 비용, 5번 레슨)와 전환율이 다르다.
• POE(Paid · Owned · Earned) 미디어 — 채널을 돈과 소유 관계로 나누는 틀.
  • paid media(유료 매체) — 돈 내고 사는 노출. 검색 광고, SNS 광고, 배너. 끄면 바로 멈춘다(상황 2).
  • owned media(자사 매체) — 우리가 소유한 채널. 홈페이지, 블로그, 공식 SNS 계정, 이메일 뉴스레터, 앱 푸시. 쌓일수록 자산이 된다.
  • earned media(획득 매체) — 남이 알아서 해주는 노출. 입소문, 리뷰, 기사, 유저가 올린 후기, 공유. 가장 신뢰받지만 통제가 어렵다.
  • 비유: 가게 홍보. 전단지 업체에 돈 주고 돌리기(paid), 가게 간판·쇼윈도(owned), 손님이 친구에게 맛집이라고 소개(earned).
  • 상황 3: 공식 계정 게시물은 owned, 광고는 paid — 따로 계산해야 한다.
• organic(오가닉, 자연 유입) — 광고비 없이 들어온 유입. 검색 결과 자연 노출(SEO, 웹 용어 35번), 직접 주소 입력, 공유 링크 등. 반대는 paid 유입.
• SEM(Search Engine Marketing, 검색 엔진 마케팅) — 검색 결과에서 노출되도록 하는 마케팅 전반. 좁게는 검색 광고를 가리키는 경우가 많다.
  • SEO(Search Engine Optimization, 검색 엔진 최적화) — 검색 자연 노출을 늘리는 작업(웹 용어 35번). 비용 대신 시간이 든다.
• SA(Search Ad, 검색 광고) — 사용자가 검색한 키워드에 맞춰 뜨는 광고. 네이버 파워링크, 구글 검색 광고. 이미 찾고 있는 사람에게 보여서 전환율이 높은 편, 주로 CPC(Cost Per Click, 클릭당 비용) 과금.
• DA(Display Ad, 디스플레이 광고) — 웹·앱 화면의 배너·이미지·영상 광고. 아직 찾지 않은 사람에게 먼저 보여주는 광고라 인지도에 강하고 전환율은 낮은 편. 주로 CPM(Cost Per Mille, 1,000회 노출당 비용) 과금.
  • 비유: SA는 “우산 어디서 팔아요?“라고 묻는 사람에게 가게를 알려주는 것, DA는 길거리 광고판.
• social ad(소셜 광고) — 인스타그램·유튜브·틱톡 등에 뜨는 광고. 관심사 기반 타기팅이 강하다. 형태상 DA에 가깝다.
• influencer / affiliate marketing(인플루언서·제휴 마케팅) — 영향력 있는 사람이나 제휴 사이트가 대신 홍보하고 성과(판매·클릭)에 따라 대가를 받는 방식. paid와 earned의 중간.
• channel mix(채널 믹스) — 채널을 섞어서 쓰는 비율. paid만 의존하면 광고를 끄는 순간 멈추고(상황 2), owned·organic만으론 속도가 느리다.

지시 예문

• “지난달 유입을 paid·owned·earned와 organic·paid로 나눠서 채널별 방문·전환·CAC 표를 만들어줘.”
• “SA(검색 광고)와 DA(디스플레이 광고)의 CPA를 비교하고, 예산을 어디로 옮겨야 할지 제안해줘.”
• “광고 의존도가 너무 높아. 6개월 안에 organic 유입을 늘릴 SEO·블로그·뉴스레터 계획을 짜줘.”

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타기팅: audience · retargeting · lookalike · pixel · 1st/3rd party data

상황

• 20대 여성용 화장품 광고가 50대 남성에게도 잔뜩 노출되고 있다.
• 장바구니에 담고 안 산 사람이 많은데, 그 사람들에게 다시 다가갈 방법이 없다.
• 기존 구매 고객은 반응이 좋은데, 그들과 비슷한 새 사람을 어떻게 찾아야 할지 모르겠다.
• 광고 플랫폼이 “전환 추적이 설정되지 않았다“며 자동 입찰을 못 쓴다고 한다.

용어

• targeting(타기팅) — 광고를 누구에게 보여줄지 정하는 것. 나이·지역·관심사·행동 등으로 좁힌다(상황 1 해결).
• audience(오디언스) — 광고를 보여줄 사람들의 묶음. 플랫폼에서 직접 만들고 저장해 재사용한다.
  • segment(세그먼트) — 고객을 공통점으로 나눈 그룹. “최근 30일 구매자”, “장바구니 이탈자”, “VIP”.
• retargeting / remarketing(리타기팅·리마케팅) — 우리 사이트·앱에 이미 왔던 사람에게 다시 광고를 보여주는 것. 장바구니 이탈자(1번 레슨 drop-off)에게 “담아두신 상품이 기다려요”. 이미 관심을 보인 사람이라 전환율이 높다(상황 2 해결). 너무 쫓아다니면 2번 레슨 ad fatigue·불쾌감.
  • 비유: 가게를 둘러보고 나간 손님에게 다음 날 “어제 보신 그 옷 할인해요” 문자.
• custom audience(맞춤 타깃) — 우리가 가진 고객 목록(이메일·전화번호 등을 암호화해 업로드)이나 사이트 방문 기록으로 만든 오디언스. 개인정보 동의 범위 안에서만 쓴다.
• lookalike audience(유사 타깃) — 기존 고객 목록을 주면 플랫폼이 특징이 비슷한 새 사람들을 찾아주는 기능(상황 3 해결). “구매 고객 상위 1%와 비슷한 사람”.
• pixel / conversion tracking(픽셀·전환 추적) — 우리 사이트에 심는 광고 플랫폼의 추적 코드(Meta Pixel 등). 누가 광고를 보고 와서 무엇을 했는지(방문·장바구니·구매)를 플랫폼에 알려준다. 이게 있어야 전환 측정, 리타기팅, 3번 레슨의 CPA(Cost Per Action, 전환당 비용) 자동 입찰이 된다(상황 4).
  • 브라우저 추적 차단 때문에 빠지는 전환이 생겨, 서버에서 직접 전환을 보내는 server-side tracking(Conversions API 등)을 함께 쓰기도 한다.
• 1st party vs 3rd party data(퍼스트·서드파티 데이터)
  • 1st party(1차 데이터) — 우리가 직접 고객에게서 모은 데이터. 회원 정보, 구매 기록, 사이트 행동. 가장 정확하고 동의 관리도 우리가 한다.
  • 3rd party(3차 데이터) — 다른 회사가 여러 사이트를 넘나들며 모은 데이터. 대표 수단인 서드파티 쿠키는 Safari 등에서 이미 기본 차단되는 등 점점 막히고 있어, 1st party 데이터의 가치가 커지고 있다.
• 개인정보·동의 — 추적·타기팅은 개인정보 수집이라 동의(쿠키 배너, 마케팅 수신 동의)가 전제다. 동의 안 한 사람을 추적하거나, 수신 동의 없이 광고성 메시지를 보내면 법적 문제가 된다.

지시 예문

• “사이트에 Meta Pixel과 구매 전환 이벤트를 설정하고, 브라우저 차단 대비 Conversions API도 연동해줘.”
• “최근 7일 장바구니 이탈자 오디언스를 만들어 리타기팅 캠페인 구성안을 짜줘. 빈도 상한은 하루 2회.”
• “구매 고객 목록으로 lookalike audience를 만들려고 해. 업로드 전에 개인정보 암호화와 동의 범위를 점검해줘.”
• “우리가 가진 1st party 데이터(회원·구매·행동)를 정리하고, 이걸로 만들 수 있는 세그먼트를 제안해줘.”

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성과 측정: UTM · attribution · attribution window

상황

• 인스타그램 광고, 네이버 광고, 뉴스레터, 인플루언서 링크를 동시에 돌렸는데 GA(Google Analytics)에서 어디서 온 방문인지 구분이 안 된다. 다 “직접 유입”이나 “기타”로 뭉뚱그려 나온다.
• 메타 광고 관리자는 구매 100건, 구글 광고는 구매 80건이 자기 덕이라는데, 실제 총 구매는 120건뿐이다.
• 고객이 인스타 광고를 보고 → 며칠 뒤 네이버 검색해서 → 구매했다. 누구 공으로 쳐야 할지 모르겠다.

용어

• UTM(Urchin Tracking Module) 파라미터 — 링크 주소 끝에 붙이는 “이 방문은 어디서 왔다” 꼬리표(웹 용어 18번 query string). Urchin은 구글이 인수한 분석 회사 이름. 분석 도구가 이 꼬리표를 읽어 유입을 나눈다(상황 1 해결).
  • utm_source — 어디서(instagram, naver, newsletter)
  • utm_medium — 어떤 방식으로(cpc, social, email)
  • utm_campaign — 어떤 캠페인(fall_sale_2026)
  • utm_content — 같은 캠페인 안 어떤 소재·버튼(banner_a, banner_b)
  • utm_term — 검색 광고 키워드
  • 예: myshop.com/sale?utm_source=instagram&utm_medium=social&utm_campaign=fall_sale
  • 이름 규칙(대소문자, insta vs instagram)을 통일하지 않으면 같은 채널이 여러 줄로 쪼개진다(UI 용어 17번 용어 통일과 같은 문제).
• attribution(어트리뷰션, 성과 기여 배분) — 전환 하나를 어느 채널·광고의 공으로 돌릴지 정하는 것. 고객은 보통 여러 채널을 거쳐 산다(상황 3).
  • last-click(마지막 클릭) — 구매 직전 마지막 채널에 공 100%. 단순하지만 처음 알게 해준 채널(DA, Display Ad·소셜)을 과소평가한다.
  • first-click(첫 클릭) — 처음 알게 한 채널에 100%.
  • linear(균등 배분) — 거쳐 간 채널에 똑같이 나눔.
  • data-driven(데이터 기반) — 실제 데이터로 각 단계의 기여도를 추정해 배분. 데이터가 충분해야 한다.
  • 비유: 축구 골. 골 넣은 선수(last-click)만 칭찬할지, 첫 패스 준 수비수(first-click)도, 어시스트한 미드필더도 함께 칭찬할지의 문제.
• attribution window(기여 인정 기간) — 광고를 클릭(또는 본) 뒤 며칠 안에 생긴 전환까지 그 광고의 공으로 칠지. “클릭 후 7일”, “노출 후 1일” 등. 기간이 길수록 성과가 크게 잡힌다.
  • click-through vs view-through 전환 — 광고를 클릭하고 산 것 vs 광고를 보기만 하고 나중에 산 것. view-through는 정말 광고 덕인지 불분명해 부풀려지기 쉽다.
• double counting(중복 집계) — 각 광고 플랫폼은 자기 기준(자기 픽셀·자기 기여 기간)으로 성과를 주장해서, 플랫폼 숫자를 더하면 실제보다 커진다(상황 2). 진짜 총합은 우리 쪽 데이터(주문 DB·분석 도구) 기준으로 맞추고, 플랫폼 숫자는 플랫폼 안 비교용으로 쓴다.
• incrementality(증분 효과) — “이 광고가 없었어도 샀을 사람”을 빼고 광고 때문에 추가로 생긴 전환만 보는 관점. 리타기팅(7번 레슨)은 원래 살 사람에게 보여 공을 가로채기 쉬워 특히 중요하다. 광고를 일부 지역·그룹에서만 끄고 비교하는 실험으로 잰다(그로스 용어의 A/B 테스트로 이어짐).

지시 예문

• “채널별 UTM 이름 규칙(source·medium·campaign 소문자, 정해진 값 목록)을 정하고, 링크 생성 시트를 만들어줘.”
• “메타와 구글이 주장하는 전환 합이 실제 주문보다 많아. 주문 DB 기준으로 채널별 기여를 last-click과 linear 두 방식으로 다시 계산해줘.”
• “리타기팅 캠페인의 incrementality를 확인하고 싶어. 일부 지역에서만 끄는 실험 설계안 짜줘.”

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랜딩 페이지: message match · above the fold · bounce rate · social proof

상황

• 광고 CTR(Click-Through Rate, 클릭률)은 높은데 클릭해서 들어온 사람들이 몇 초 만에 나간다.
• 광고엔 “첫 구매 50% 할인”이라고 해 놓고, 클릭하면 회사 소개 메인 페이지로 보낸다. 할인이 어디 있는지 찾아야 한다.
• 페이지 맨 아래까지 내려야 “구매하기” 버튼이 나온다.
• “이거 믿고 사도 되나?” 싶어 망설이다 나간다는 피드백이 많다.

용어

• landing page(랜딩 페이지) — 광고·링크를 클릭했을 때 처음 도착하는 페이지. 보통 한 가지 목표(구매·가입·상담 신청)만을 위해 만든다. 1번 레슨 퍼널에서 “클릭 → 전환” 사이 다리.
• message match(메시지 일치) — 광고에서 한 말과 랜딩 페이지 첫 화면이 같은 이야기를 하는 것. 광고가 “50% 할인”이면 랜딩 첫 줄도 “50% 할인”. 어긋나면 “잘못 왔나?” 하고 나간다(상황 2).
  • 비유: 전단지에 “짜장면 3,000원”을 보고 갔는데 가게 메뉴판 맨 앞엔 코스 요리만 있는 것.
• above the fold(첫 화면, 스크롤 전 영역) — 스크롤하지 않고 바로 보이는 영역. 신문을 반으로 접었을 때 위쪽 절반에서 온 말. 여기에 핵심 문구·이미지·CTA가 있어야 한다(상황 3). UI 용어 12번 hero section이 보통 이 자리.
• CTA(Call To Action, 행동 유도) — “지금 50% 할인받기” 같은 행동을 부르는 버튼·문구(UI 용어 8번). 랜딩 페이지에선 하나의 목표에 하나의 CTA를 반복 배치한다. 선택지가 많으면 UI 용어 18번 Hick’s law처럼 망설인다.
• bounce rate(이탈률) — 들어와서 아무것도 안 하고 바로 나간 방문 비율. 상황 1의 숫자. 너무 높으면 message match·첫 화면·로딩 속도(웹 용어 2번 LCP)를 의심한다.
  • GA4(Google Analytics 4)에선 engagement rate(참여율)의 반대 개념으로 계산한다(일정 시간 머물거나, 전환하거나, 여러 페이지를 본 방문을 “참여”로 침). 도구마다 정의가 달라 비교 전 확인(2번 레슨 지표 정의 확인).
• social proof(사회적 증거) — 다른 사람들이 이미 쓰고 만족한다는 증거로 불안을 줄이는 것. 후기·별점, 누적 판매 수, 고객사 로고, 언론 보도, “지금 32명이 보는 중”(상황 4 해결). 6번 레슨 earned media를 랜딩에 끌어오는 것.
• trust signal(신뢰 신호) — 환불 보장, 안전 결제 표시, 사업자 정보, 문의처. “사도 안전하다”를 보여준다.
• LPO(Landing Page Optimization, 랜딩 페이지 최적화) — 위 요소들을 바꿔 가며 전환율(CVR, ConVersion Rate)을 올리는 작업. 보통 A/B 테스트(그로스 용어)로 어느 쪽이 나은지 확인한다.

지시 예문

• “가을 할인 광고용 랜딩 페이지 만들어줘. 첫 화면(above the fold)에 광고 문구와 같은 ‘첫 구매 50% 할인’ 헤드라인, CTA 버튼, 대표 이미지. 메인 내비게이션은 빼고 목표는 구매 하나로.”
• “이 랜딩 페이지의 bounce rate가 80%야. message match, 첫 화면 CTA, LCP 속도 순서로 원인 점검해줘.”
• “후기·별점·누적 판매 수로 social proof 섹션을 넣고, 환불 보장 같은 trust signal을 CTA 근처에 배치해줘.”

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CRM 마케팅: 이메일 · 푸시 · 오픈율 · 트리거 메시지 · 수신 동의

상황

• 가입자 1만 명에게 같은 할인 문자를 매주 보냈더니 수신 거부가 쏟아지고 매출은 그대로다.
• 장바구니 이탈자에게 리타기팅 광고비(7번 레슨)를 계속 쓰고 있는데, 이미 이메일 주소를 가진 회원들이다.
• 뉴스레터를 보냈는데 스팸함으로 많이 들어간다.
• 광고 문자를 밤 10시에 보냈다가 민원이 들어왔다.

용어

• CRM(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리) — 이미 확보한 고객과 관계를 이어가며 재구매·재방문을 끌어내는 활동과 그 시스템. 6번 레슨 owned media(이메일·앱 푸시·카카오 메시지·문자)로 하기 때문에 추가 광고비가 거의 안 든다(상황 2 해결: 회원 이탈자는 광고 대신 CRM 메시지로).
  • 비유: 신규 손님을 데려오는 게 광고(paid)라면, 단골에게 안부 문자·생일 쿠폰을 보내는 게 CRM. 5번 레슨 LTV(LifeTime Value, 고객 생애 가치)를 키우는 도구.
• 채널별 지표
  • open rate(오픈율) — 받은 사람 중 열어본 비율. 이메일 제목이 좌우한다. (애플 메일 등의 개인정보 보호 기능 때문에 실제보다 높게 잡히기도 해서, 요즘은 클릭률을 더 믿는다.)
  • click rate(클릭률) — 받은 사람 중 링크를 누른 비율.
  • unsubscribe rate(수신 거부율) — 메시지를 받고 수신을 끊은 비율. 높으면 너무 자주·무관하게 보내고 있다는 신호(상황 1).
• segmentation · personalization(세분화·개인화) — 모두에게 같은 메시지 대신, 7번 레슨 segment별로 다른 메시지. “운동화 산 사람에게 양말 추천”, 이름·최근 본 상품 넣기. 반응은 오르고 거부는 준다(상황 1 해결).
• trigger message(트리거 메시지, 자동 발송) — 사용자의 특정 행동이 일어나면 자동으로 보내는 메시지. 정해진 날 일괄로 보내는 campaign(캠페인) 메시지와 구분한다.
  • welcome(가입 환영), 장바구니 이탈 리마인드, 재구매 주기 알림(30일 지나면), 휴면 고객 깨우기(win-back), 생일 쿠폰.
  • 인프라 용어 7번 queue·cron으로 구현된다.
• transactional vs promotional(정보성 vs 광고성) 메시지
  • 정보성 — 주문 확인, 배송 안내, 비밀번호 재설정. 고객이 꼭 받아야 하는 메시지.
  • 광고성 — 할인·이벤트·신상품 홍보. 사전 수신 동의(opt-in)가 필요하다.
  • 한국 법(정보통신망법)상 광고성 메시지는 제목·첫머리에 “(광고)” 표기, 수신 거부 방법 안내가 필요하고, 밤 9시~아침 8시 전송은 별도 동의가 있어야 한다(상황 4).
  • 정보성 메시지에 광고를 섞으면 광고성으로 취급된다.
• opt-in / opt-out(수신 동의 / 수신 거부) — 받겠다고 먼저 동의한 사람에게만 보내는 게 opt-in. 언제든 쉽게 끊을 수 있어야 한다(opt-out).
• deliverability(도달률, 전달성) — 보낸 이메일이 스팸함이 아니라 받은편지함에 들어가는 정도. 도메인 인증(인프라 용어 2번 TXT 레코드로 설정하는 SPF(Sender Policy Framework, 이 도메인 메일을 보낼 수 있는 서버 목록)·DKIM(DomainKeys Identified Mail, 메일 위조 방지 전자서명)·DMARC(Domain-based Message Authentication, Reporting and Conformance, 앞의 두 검사에 실패한 메일 처리 규칙)), 수신 거부·반송 주소 정리, 갑작스런 대량 발송 피하기로 관리한다(상황 3).

지시 예문

• “가입 환영 → 3일 뒤 첫 구매 쿠폰 → 장바구니 이탈 24시간 뒤 리마인드로 이어지는 trigger 메시지 흐름을 설계해줘. 광고성 문자는 (광고) 표기와 수신 거부 안내 포함.”
• “주간 할인 문자의 unsubscribe rate가 높아. 구매 이력으로 세그먼트를 나눠서 세그먼트별 메시지 3종을 써줘.”
• “뉴스레터가 스팸함에 들어가. 우리 도메인의 SPF·DKIM·DMARC 레코드 설정 상태를 점검해줘.”
• “광고성 메시지가 밤 9시~아침 8시에 나가지 않게 발송 스케줄에 제한을 걸어줘.”

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퍼포먼스 vs 브랜드 · TOFU/MOFU/BOFU · KPI · vanity metric

상황

• 검색 광고(SA, Search Ad)만 돌렸더니 처음엔 효율이 좋다가 점점 검색하는 사람 자체가 줄어 성과가 정체됐다.
• 브랜드 영상 광고를 돌렸는데 바로 매출이 안 나온다고 한 달 만에 껐다.
• 인스타 팔로워가 1만 명이 됐다고 축하했는데 매출은 그대로다.
• 팀원마다 “이번 달 잘했다”의 기준이 다르다. 누구는 노출, 누구는 가입, 누구는 매출.

용어

• performance marketing(퍼포먼스 마케팅) — 클릭·전환·ROAS(Return On Ad Spend, 광고비 대비 매출)처럼 바로 측정되는 성과를 목표로 하는 마케팅. 지금까지 배운 지표 대부분이 이 영역. 빠르고 측정이 쉽지만, 이미 관심 있는 사람을 거둬들이는 쪽이라 수요 자체를 키우진 못한다(상황 1).
• brand marketing(브랜드 마케팅) — 브랜드를 알리고 좋은 인상을 쌓아, 나중에 필요할 때 떠올리게 만드는 마케팅. 효과가 늦게, 간접적으로 나타나 단기 지표로 평가하면 실패처럼 보인다(상황 2). 검색량 증가, 브랜드명 검색, 직접 유입, 광고 회상률 등으로 본다.
  • 비유: 농사. 퍼포먼스는 익은 과일 수확, 브랜드는 씨 뿌리고 나무 키우기. 수확만 하면 언젠가 딸 게 없어진다.
• full funnel(풀 퍼널) — 1번 레슨 퍼널을 마케팅 단계로 크게 셋으로 나눠, 단계마다 다른 목표·채널·지표를 쓰는 것.
  • TOFU(Top Of the FUnnel, 퍼널 상단) — 인지(awareness). “이런 브랜드가 있구나”. DA(Display Ad, 디스플레이 광고)·영상·SNS 콘텐츠. 지표: 도달(reach)·노출·CPM(Cost Per Mille, 1,000회 노출당 비용).
  • MOFU(Middle Of the FUnnel, 퍼널 중단) — 고려(consideration). “비교해 볼까”. 블로그·리뷰·비교 콘텐츠·리타기팅. 지표: 방문·체류·CTR(Click-Through Rate, 클릭률).
  • BOFU(Bottom Of the FUnnel, 퍼널 하단) — 전환(conversion). “지금 사자”. 검색 광고·할인·장바구니 리마인드. 지표: CVR(ConVersion Rate, 전환율)·CPA(Cost Per Action, 전환당 비용)·ROAS.
  • 상단 광고를 하단 지표(ROAS)로 평가하면 늘 꼴찌로 보인다(상황 2). 단계에 맞는 지표로 평가한다.
• KPI(Key Performance Indicator, 핵심 성과 지표) — 목표 달성 여부를 판단하는 가장 중요한 숫자 몇 개. 팀이 미리 합의해야 “잘했다”의 기준이 같아진다(상황 4). 인프라 용어 13번 SLO(Service Level Objective)처럼 “무엇을 재서 무엇을 목표로 할지”를 정하는 일.
• vanity metric(허영 지표) — 보기엔 좋지만 실제 사업 성과와 연결이 약한 숫자. 팔로워 수, 좋아요, 누적 다운로드, 페이지뷰(PV, PageView). 늘어도 매출·리텐션이 그대로면 의미가 적다(상황 3).
  • 반대는 actionable metric(행동 가능한 지표) — 바뀌면 무엇을 해야 할지 알려주는 숫자. 전환율, CAC(Customer Acquisition Cost, 고객 획득 비용), 리텐션.
  • 같은 숫자라도 목표에 따라 다르다: TOFU 단계 목표라면 도달은 vanity가 아니라 KPI다.

지시 예문

• “우리 마케팅 예산을 TOFU·MOFU·BOFU로 나눠 지금 비중을 보여주고, 단계별 KPI를 제안해줘.”
• “브랜드 영상 캠페인을 ROAS 말고 브랜드 검색량·직접 유입·도달 기준으로 평가하는 리포트 틀을 만들어줘.”
• “대시보드에서 vanity metric을 빼고, 매출·리텐션과 연결되는 actionable metric 위주로 다시 구성해줘.”