아쉬운 점 / 개선점
- KPI 지표 설정 근거 설명이 발표/PPT에서는 누락됨 -> 보강 필요.
- 광고 성과 비교 시 지출 비용 데이터를 함께 제시했으면 좋음.
- 퍼널별 KPI 분석이 텍스트 위주라 가독성이 낮음 -> 데이터 시각화 필요.
- A/B 테스트 결과 해석 보완 필요.
- 1차 광고와 2차 A/B 테스트 결과 비교는 타깃/기간이 달라 직접 비교 부적절 -> 같은 조건 내 비교가 합리적.
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▷ 현직자 피드백
○ 데이터 분석가 (쿠팡)
- 설문 데이터로 상관관계 vs 인과관계를 구분해야 한다고 지적 -> 인과관계 입증은 매우 어려움.
- EDA 과정에서 유의미하지 않은 응답 제거 기준 질문 -> 데이터 바이어스 가능성 검증 필요.
- A/B 테스트 결과 -> 통계적 유의성 검증 미흡 -> 단순 CTR 차이 나열만으로는 부족.
- 전체적으로 데이터 전처리/정제 노력한 점은 인정, 그러나 데이터 해석/통계적 검증/인과관계 표현에서 주의 필요 강조.
○ 퍼포먼스 광고 담당자 (동국제약)
- 퍼널 전략
- 미들 퍼널 KPI로 상세페이지 전환율을 잡은 이유 질문 -> 랜딩/홈페이지/상세페이지 구조를 더 짧게 설계하는 게 효율적.
퍼포먼스 마케터의 역할은 '여정을 최소화하고 원샷원킬로 성과를 내는 것' -> 랜딩 전략 고민 필요.
- 예산 배분
- 1차 광고에서 예산이 특정 소재에 쏠림-> AB 테스트는 반드시 동일 조건에서 비교해야 신뢰성 있음.
- 실무에서는 성과 못 낸 소재도 인큐베이팅 후 별도 캠페인 재집행하는 방식 활용.
- 단순 데이터 리딩(CTR 몇 %, CPR 몇 %)이 아니라 인사이트 도출 능력 강조.
- 성과 데이터 해석 : 실무에서는 GA4를 신뢰하는 경우 많음
○ 브랜드 운영/마케팅 담당자 (온누리)
- 대행사 vs 인하우스(다녤님한테)
- 대행사 신입은 보통 업무 범위가 좁고 한정적 -> 다양한 경험 원한다면 인하우스도 고려할 것 권장.
- 서비스 가격/운영
- 소비자 니즈는 분명 존재하지만 비용 부담 우려 있음 -> 가격 책정·비용 절감 전략 필요.
- 데이터 활용
- 여행 불참 사유와 여가 부족 데이터의 출처/대상 연령이 달라 데이터 간극 발생 가능성 지적하심.
- 기획 시 귀납법적 접근(결론을 먼저 정해두고 근거를 끼워 맞추는 방식)은 실무에서 위험 -> 지양 필요.
- 광고 소재/카피
- “자녀 IS FREE”는 자녀 중심 메시지로 해석될 수 있음 -> 부모 중심 카피로 전환 테스트 필요.
- 메타 광고는 화려한 디자인보다 간결한 카피 + 단순한 디자인이 성과가 더 좋음.
- 분야별 카피 전략: 뷰티/공산품 -> 짧고 직관적. 육아/교육 -> 설명형, 팜플렛 스타일이 효과적.