| 지표로 실행하는 그로스 마케팅 5장 : 데이터가 말해주는 것들 편을 놓쳤다면?

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이 아티클은 10장으로 이어지는 <지표로 실행하는 그로스 마케팅> 연재 시리즈의 6장입니다.

위 시리즈에서는 감에 의존한 마케팅이 아닌, 지표로 메트릭스를 개선하며 성장의 길을 설계하는 법을 다룹니다.

측정의 기준

5장에서 우리는 데이터의 중요성을 확인했다. 트렌드만 쫓는 함정, 부서 간 데이터 사일로 현상, 그리고 피식대학 영상처럼 각자 다른 기준으로 싸우는 모습까지. 데이터가 중요하다는 건 이제 모두가 안다.

그런데 여기서 많은 회사가 놓치는 핵심이 하나 있다. 바로 '측정의 기준' 자체가 없다는 점이다. 데이터를 아무리 많이 모아도, 어떤 기준으로 측정할지 정하지 않으면 결국 혼란만 가중된다. 시장에서의 많은 마케터들이 말하길

“퍼포먼스 마케터는 메타 광고 어드민만 보면 되는것 아닌가요?”

현장에서 목격한 전형적인 풍경은 이랬다. 메타 담당자는 메타 광고 관리 페이지만 보고, 블로그 담당자는 블로그 통계만 보고, 플랫폼 담당자는 자기가 쓰는 유료 분석 툴만 본다. 그 결과 똑같은 고객의 구매 건수가 어디선가는 부풀려지고, 어디선가는 축소되어 서로 충돌한다. 회의실에서는 "우리 매출이 정확히 얼마야?"라는 기본적인 질문조차 명확하게 답하지 못하는 상황이 벌어진다.

해결책은 의외로 단순하다. 바로 데이터 거버넌스(데이터를 일관되게 관리하고 활용하기 위한 체계)를 세우는 것이다. 용어가 다소 거창해 보이지만, 핵심은 세 단어로 압축된다. 기준 · 정제 · 보호.

우리에게 시간, 인력, 예산은 한정되어 있다. 그렇기에 하나의 명확한 기준, 하나의 핵심 지표로만 소통해야 선택과 집중이 가능하다. 이것이 바로 이 장에서 다룰 내용의 핵심이다.

어떤 플랫폼을 기준으로 삼을 것인가

이 글을 읽는 분들의 상황은 제각각일 것이다. 자체 앱이나 웹사이트를 개발해 운영하는 분도 있고, 아임웹이나 카페24 같은 솔루션을 쓰는 분도 있고, 쿠팡이나 스마트스토어 같은 외부 플랫폼에 입점한 분도 있을 것이다. 또 어떤 분은 구글 애널리틱스 같은 분석 툴로 데이터를 파악하고 있을 수도 있다.

그런데 왜 이 질문이 중요할까? 내가 컨설팅하며 목격한 많은 팀들이 바로 이 지점에서 완전히 혼란스러운 상황에 빠져 있었기 때문이다. 마케터는 마케터대로 광고 플랫폼의 수치를 보고, 기획자는 기획자대로 앱 내부 통계를 보고, 운영팀은 운영팀대로 판매 관리 시스템을 본다. 결국 같은 사건을 두고도 서로 완전히 다른 숫자를 이야기하게 된다.

그러기에 현재 연구소의 모든 컨설팅 프로젝트에 있어서 첫번째는 데이터 거버넌스를 진행하는 것을 우선으로 하여 진행한다. 기준이 되는 데이터 플랫폼을 명확히 정하고 메트릭스를 만든다. 이유는 간단하다. 내가 기준을 명확히 파악해야, 나뿐만 아니라 내부 구성원 전체가 우리의 목표와 실행 계획을 동일한 관점에서 볼 수 있기 때문이다.

나름 없는 살림을 챙겨야 하는 스타트업에 있어서 세운 원칙은 이렇다:

핵심은 '하나의 기준'을 정하는 것이다. 여러 개를 동시에 보면 혼란만 가중된다

기여도의 진실: 모든 광고 어드민은 자기 성과로 기록한다

기준을 정했다면, 이제 ‘기여도’에 대해서 이해해보자.

한 고객이 최종 구매에 이르기까지는 수많은 접점이 존재한다. 처음 광고를 본 순간, 검색해서 다시 찾아온 순간, 이메일을 받고 클릭한 순간까지. 그렇다면 이 모든 여정 중에서 어떤 매체가 실제로 전환에 얼마나 기여했는지 정확히 측정할 수 있을까?

유저 A의 실제 구매 여정을 따라가보자:

이 구매는 어떤 매체의 성과인가?

대부분의 애널리틱스 툴은 라스트 클릭을 기준으로 판단한다. 따라서 GA나 카페24 통계에서는 이 구매를 "카카오 메시지 광고의 성과"로 기록한다.

그런데 여기서 주의해야할 점이 생긴다. 각 광고 플랫폼의 어드민은 어떻게 기록할까?

• 메타 어드민: "우리가 최초 클릭을 유도했으니 우리 성과다."

• 네이버 어드민: "회원가입이 우리 덕분이니 우리 성과다."

• 카카오 어드민: "마지막 클릭이 우리니까 당연히 우리 성과다."

결과적으로 하나의 구매가 세 곳에서 모두 성과로 집계된다. 이것이 바로 광고 대행사 보고서에서 매체별 성과를 단순 합산하면 실제 구매 건수보다 훨씬 많이 나오는 이유다. 구조적으로 과대 집계될 수밖에 없는 시스템이다.

이 문제를 이해하지 못하면, "왜 광고 플랫폼에서는 전환이 100건인데 실제 구매는 50건밖에 안 나왔지?"라는 의문에 빠지게 된다. 플랫폼이 거짓말을 하는 게 아니다. 단지 각자의 기준으로 측정할 뿐이다.

그렇다면 우리는 어떻게 해야 할까? 답은 명확하다. 하나의 기준을 정하고, 그 기준으로만 일관되게 판단하는 것이다. 그 기준이 무엇이냐에 따라 우리가 봐야 할 곳도 달라진다.

매체 지표는 언제 보는가?

많은 마케터들이 혼란스러워하는 지점이다."그럼 메타 광고 관리 페이지는 보지 말라는거야?"

이에 대한 답은 목적에 따라 다르다고 말씀드릴 수 있다.

광고비와 노출량을 확인할 때에는 매체별 어드민에서 본다. 왜냐하면 구글 애널리틱스는 각 매체에 광고비를 얼마를 썼는지 노출은 얼마나 했는지를 알려주지 않기 때문이다. 광고 집행 금액은 각 플랫폼에서만 정확히 확인할 수 있다. (물론 연동되는 유료Tool에는 둘 다 확인 가능 하다)

실제 채널별 성과를 확인할 때에는 GA4나 카페24 같은 우리의 '기준 플랫폼'에서 본다. 앞서 설명했듯이 매체 광고 관리 페이지는 자기 성과를 과대 계산한다. 하나의 구매가 메타, 네이버, 카카오 관리 페이지에서 각각 1건씩 중복 집계되기 때문이다. 진짜 우리 비즈니스에 도움이 되는 실질적 전환 수를 알고 싶다면, 반드시 하나의 기준 플랫폼에서 확인해야 한다.

핵심은 이것이다. 하나의 기준으로 일관되게 판단해야 팀 전체가 같은 언어로 대화하고, 혼란 없이 빠르게 움직일 수 있다. 이것이 바로 데이터 거버넌스의 첫 번째 원칙, '기준'의 힘이다. 기준이 명확하면 회의 시간이 줄어들고, 의사결정 속도가 빨라지고, 실행력이 높아진다. 반대로 기준이 없으면 아무리 데이터가 많아도 혼란만 가중될 뿐이다.

오차범위를 파악하라:

하지만 여기서 또 다른 현실적인 질문이 등장한다. "그럼 광고 소재 하나하나마다 매체 관리 페이지와 GA를 일일이 다 비교해야 하나요?"

정답은 단호하게 No다. 그렇게 하면 시간만 낭비할 뿐이다. 그 시간에 새로운 광고 소재 하나를 더 만드는 게 훨씬 효율적이다. 대신 우리가 해야 할 것은 각 매체별 '보정 계수'를 파악하는 것이다.

나 또한 소재나 키워드별 최적화 진행시에는 광고 어드민에서 디테일한 효율을 확인하며 소재들을 비교하고, 최적화를 진행하는데 예를 들어 30일 동안 카페24의 서버 데이터, GA4, 메타 어드민을 나란히 비교해본 결과

• 서버 기준: 구매 100건

• GA4: 구매 105건

• 메타 어드민: 구매 200건

메타 어드민은 대략 실제의 2배로 집계된다는 패턴을 발견했다.

그렇다면 이 비즈니스의 경우 메타 광고 어드민상 실제 데이터보다 약 2배 정도의 구매로 집계된다는 패턴을 발견할 수 있다. 이 보정계수 만 알아도 실무가 훨씬 수월해진다. "메타 관리 페이지에서 구매가 200건 일어났네? 그럼 실제로는 100건 정도겠구나." 이렇게 빠르게 판단하고, 광고를 켜고 끄고 증액하는 결정을 즉시 내릴 수 있다.

물론 이 보정 계수가 영원히 고정된 것은 아니다. 그래서 주 단위 또는 월 단위로 기준 데이터(서버나 GA)와 대조해서 실제 효율을 점검하면 된다. 완벽함보다는 실용성, 이것이 현실적이고 효과적인 접근법이다.

기여 시간 (Attribution Window)

여기서 한 가지 더 알아야 할 개념이 있다. 바로 기여 시간이다.

기여 시간이란 광고 클릭 후 일정 기간 내 전환을 해당 광고의 성과로 인정하는 기간을 의미한다.

기여 시간은 서비스마다 다르다

구체적인 상황을 가정해보자. 유저 A가 페이스북 광고를 클릭해서 우리 사이트에 들어왔다. 이 유저는 플랫폼에서 상품을 둘러보다 딱히 마음에 든 것이 없었는지 이탈을 하였다. 그런데 한 달이 지나서 다시 우리 플랫폼에 접속한 이 유저 A는 관심이 생겼는지 우리 상품을 구매해 주었다.

이 고객의 구매는 여전히 "메타 광고의 성과"로 봐야 할까? 상식적으로 생각해보면 뭔가 이상하다. 한달 전에 광고를 봤던 고객을 아직도 "광고로 유입된 고객" 이라고 부르는 게 과연 의미가 있을까? 이 질문에 답하기 위해 등장한 개념이 바로 기여 시간이다. 참고로 이 고객 A의 경우는 오가닉(자연 유입)으로 유입하여 구매해준 고객이라고 정의 할수이다.

아울러 대부분의 플랫폼의 기여시간은 어느정도 기본 세팅이 되어 있다. GA의 경우 기본 기여 시간은 30일이다. 즉, 광고를 클릭한 후 30일 이내에 전환하면 해당 광고(or UTM(유저태그매니저))의 성과로 인정하고, 30일이 지나면 오가닉(자연 유입) 고객으로 재분류한다.

그런데 여기서 중요한 통찰이 나오는데 이 기여 시간은 우리 비즈니스 특성에 맞게 조정해야 한다는 점이다. 모든 비즈니스가 30일이라는 동일한 기준을 쓸 필요는 없다.

굿닥의 사례를 들어보자. 우리 고객은 크게 두 가지 유형이 있었다. "나는 지금 당장 필러 맞고 싶어"라는 즉시 결정형 고객과, "다음 주쯤 슈링크 받으러 가야지"라는 계획형 고객. 전자의 경우 찰나의 순간에 예약 여부가 결정된다. 고민 시간이 매우 짧은 것이다.

당시 우리는 특정 매체의 기여 시간을 하루로 설정하였고, 빠른 시간 안에 이 고객이 진짜 유효한 고객인지? 광고 효과의 유무를 파악해야 했다. 그래야 "이 광고는 효과가 없네"라고 빠르게 판단하고 다음 액션을 취할 수 있었다. 페이드 마케팅에 있어서 속도에 따른 인사이트는 곧 경쟁력이었던 셈이다.

반대로 첫 사용시 일주일 or 한달을 무료로 사용하는 솔루션이나 OTT 서비스는 어떨까? 고객의 고려 기간이 길다. 실제 무료 기간에 서비스를 활용해 보고, 고객은 유료 결제에 대한 결정을 할 것이다. 이런 업종에서는 기여 시간을 무료 기간 이후로 늘리는 경우도 많기에 비즈니스 특성을 이해하고, 그에 맞는 측정 기준을 세우는 것. 이것이 데이터를 제대로 활용하는 첫걸음이다.

리인게이지먼트(Re-engagement)

또 하나 알아야 할 개념이 있다. 이탈한 기존 고객을 다시 활성화시키는 ‘리인게이지먼트’라는 개념이다.

사업을 하다 보면 기존 고객들에게 CRM 메시지를 많이 보낸다. 여기서 복잡한 상황이 발생한다.

시나리오를 하나 그려보자:

질문을 던져보자. 이 구매를 우리는 여전히 "페이스북 광고의 성과"로 봐야 할까, 아니면 "카카오톡 메시지의 성과"로 봐야 할까?

대부분의 마케터들은 카카오 메시지의 성과로 본다. 그리고 그게 맞다. 왜냐하면 우리가 능동적으로 CRM 액션을 취했고, 그 직접적인 결과로 고객이 돌아왔기 때문이다. 페이스북 광고는 2주 전의 일일 뿐이다.

하지만 여기서 미묘한 케이스가 하나 더 있다. 만약 아직 30일 기여 시간 안에 있다면? 그리고 우리가 중간에 CRM 메시지를 보냈다면? 이 두 채널의 기여도를 어떻게 나눠야 할까?

대부분의 앱 애널리틱스 툴(참고로 웹은 이 개념이 약하다)은 리인게이지먼트 윈도우(Re-engagement Window)라는 개념을 사용한다. 보통 3일로 설정된다. 작동 원리는 이렇다.

푸시 알림이나 카카오톡 메시지를 보낸 후 3일 이내에 고객이 반응하면, 그 고객은 "CRM 채널의 성과"로 집계된다. 우리의 능동적 액션에 대한 직접적 반응이라고 보는 것이다. 반면 3일이 지나면? 다시 원래의 기여 채널(이 경우 페이스북)로 돌아간다. 고객이 우리 메시지를 보고도 바로 반응하지 않았다는 것은, 그 메시지가 결정적 역할을 하지 못했다는 의미로 해석하는 것이다.

복잡해 보이지만, 핵심은 간단하다. 우리의 능동적 액션(CRM)에 의한 즉각적 반응은 CRM 성과로 본다는 것이다. 이 원칙만 기억하면 대부분의 상황에서 올바른 판단을 내릴 수 있다.

라스트 터치 vs 멀티터치: 현실적인 선택

여기까지 읽은 독자라면 아마 이런 생각이 들 것이다. "그런데 고객은 여러 채널을 거쳐서 구매하잖아요? 각 채널에 공정하게 기여도를 나눠야 하지 않나요?" 맞는 말일 수 있다. 그리고 실제로 그런 이론이 존재한다.

이 이론은 이렇게 말한다. "고객이 네이버 광고를 클릭하고, 메타 광고를 보고, 카카오 메시지를 받아서 구매했다면, 각 채널에 기여도를 분산해서 25% : 25% : 50% 이런 식으로 계산하자." 첫 접점, 중간 접점, 마지막 접점에 각각 가중치를 부여하는 방식이다.

이론적으로는 완벽해 보인다. 하지만 나는 수년간의 실무 경험을 바탕으로 단호하게 말한다. 무시해라. (참고로 사업에 따라 차이는 존재) 멀티터치 어트리뷰션은 학계의 이상향일 뿐, 실전에서는 사용하기란 쉽지 않다.

이유는 실제 고객의 여정은 훨씬 더 복잡하기 때문이다. 접점이 6개, 7개, 아님 그 이상이 되는 경우도 흔하다. 네이버 검색 → 메타 광고 → 유튜브 영상 → 블로그 글 → 인스타그램 게시물 → 카카오 메시지 → 구글 재검색 → 최종 구매 등 고객은 우리가 예상하지 못하는 다양한 마케팅 메세지를 통하여 우리 서비스를 인지하고, 유입한다.

위와 같은 경우 각 채널의 기여도가 어떻게 될까? n분의 1로 쪼개진다. 지표가 0.14, 0.17, 0.09 이런 식으로 나온다. 그럼 이제 우리는 이렇게 질문하게 된다. "메타 광고의 기여도가 0.14인데, 이게 좋은 건가요 나쁜 건가요?" 판단 자체가 불가능해진다. 의사결정을 내릴 수 없다는 말이다.

실무에서는 빠른 의사결정이 생명이다. "이 채널은 효율이 좋으니 예산을 2배 늘리자", "저 채널은 안 되니까 당장 중단하자" 같은 결단을 매일, 매시간 내려야 한다. 그런데 모든 채널의 기여도가 0.1~0.2 사이로 비슷하게 나오면? 어떤 채널을 키우고 어떤 채널을 줄여야 할지 알 수가 없다. 분석 마비 상태에 빠지는 것이다.

그래서 우리는 라스트 터치를 기준으로 간다. 단순하지만 명확하다. 결정적 순간에 고객의 마음을 움직인 채널에 성과를 부여하는 것이다. 물론 완벽하지는 않다. 초반 인지 단계의 기여를 과소평가할 수 있다. 하지만 실무에서는 완벽함보다 실용성이 중요한 것 같다. 불완전하지만 빠르게 실행할 수 있는 기준이, 완벽하지만 실행 불가능한 이론보다 훨씬 낫다. 이것이 내가 수많은 시행착오 끝에 내린 결론이다.

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2부에서는 비즈니스의 본질을 이해하고, 데이터의 중요성을 인식하며, 측정 기준을 세우는 법을 다뤘다. 이제 기반이 탄탄하게 만들어졌다. 트렌드만 쫓는 함정에서 벗어나 데이터라는 나침반을 손에 쥐었고, 그 나침반을 읽는 명확한 기준까지 세웠다.

3부부터는 본격적인 실전 단계로 들어간다. 시장의 수요를 정확히 파악하는 법, 우리 비즈니스를 움직이는 핵심 지표를 찾아내고 개선하는 방법, 그리고 작은 실험 하나가 어떻게 큰 변화를 이끌어내는지 구체적으로 살펴볼 것이다. 더 이상 이론이 아니다. 실제로 작동하는, 검증된 전략들이다. 지금까지 쌓은 기반 위에서, 이제 진짜 성장을 만들어낼 차례다.

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