1. Assess - MarSci Study Guide (Facebook)

목차

• 용어 Glossary
• 평가 Assess 
• 가설설정 Hypothesize
• 측정 Recommend measurement solutions
• 분석 Perform an analysis
• 인사이트 Generate insights
• 데이터기반 제언 Make data-driven recommendations

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시작하며

• 명확하게 정의된 목표와 KPI는 모든 측정 접근 방식의 기초입니다. 
• 마케팅 전략을 세울 때 비즈니스 목표는 모든 전략적 결정을 안내해야 합니다. 또한 측정 여정을 시작할 때 데이터 소스, 데이터 소스가 활성화하는 데이터 품질 및 사용 가능한 방법론을 평가하는 것이 중요합니다.

 

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비즈니스 목표 및 KPI 정의

가장 잘 정의된 비즈니스 목표는 루브릭을 따릅니다. 구체적이고, 측정 가능하고, 달성 가능하고, 관련성이 있고 시간이 제한적인, SMART(specific, measurable, achievable, relevant and time-bound)입니다. 측정할 수 없거나 구체적이지 않은 비즈니스 목표를 정의하면 전략적 결정이 점점 더 복잡해지고 덜 효과적입니다.

비즈니스 목표를 결정했으면 캠페인의 성공을 측정할 KPI를 결정해야 합니다. KPI는 성공을 평가하기 위해 측정할 결과를 명확하게 합니다. 그러나 KPI는 메트릭 그 이상입니다. KPI는 측정 시점에 비즈니스에서 일어나는 일에 대한 이야기를 전달합니다.

KPI를 식별하려면 다음과 같이 자문해 보십시오.

• 성공은 어떤 모습입니까?
• 현재 메트릭이 프록시입니까 아니면 비즈니스 결과와 상관 관계가 있습니까?

좋아요, 댓글 및 팔로워와 같은 측정항목은 프록시이며 반드시 영향의 증가분 또는 광고 실행으로 인한 추가 영향을 측정하지는 않습니다. 채널별로 다를 수 있습니다. 예를 들어, TV 측정항목에는 총 시청률(GRP), 1,000회당 비용(CPM) 및 목표 시청률(TRP)이 포함됩니다. 검색 측정항목에는 노출수 및 클릭률(CTR)이 포함됩니다. KPI에 대해 이러한 프록시 메트릭을 사용하는 대신 다음과 같은 메트릭을 사용하십시오.

• 도달범위 증가
• 웹사이트 방문
• 전환
• 리프트
• 앱 이벤트
• 광고 회상

 

기본 및 보조 KPI

기본 KPI는 광고 지출을 측정하는 전체 비즈니스 목표입니다. 기업이 대답하려고 하는 주요 질문일 수 있습니다. 보조 KPI는 기본 KPI를 지원합니다. 광고 지출을 측정하여 기본 KPI를 더 잘 이해할 수 있다는 중요한 비즈니스 목표입니다.

• 기본 KPI의 예: 광고 회상 상승도
• 보조 KPI의 예: 비디오 캠페인으로 인한 특정 타겟 잠재고객의 광고 회상 상승도

KPI의 한계 평가

KPI는 중요하지만 한계가 있습니다. KPI의 한계를 평가하려면 다음을 식별하십시오.

• 사용 가능한 도구(예: 추적 불가능한 입찰)로 측정할 수 없어 KPI를 검증할 수 없는 비즈니스 목표.
• 실제로 기본 KPI와 보조 KPI가 무엇인지 확인합니다. 기본에 중점을 두고 캠페인 중간에 KPI를 전환하지 마십시오.
• 특정 메트릭에 대해 사용 가능한 데이터 양이 제안된 KPI의 정확한 측정을 제공하기에 충분한지 여부. 그렇지 않은 경우 다른 KPI로 전환하거나 다른 프록시 메트릭으로 이동하는 것을 평가하십시오.

 

 

 

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기존 데이터 소스 인벤토리

비즈니스 목표와 KPI를 정의했으면 기존 데이터 소스를 평가하십시오. 데이터 소스는 정확하고 적시에(with accuracy and timeliness) KPI 데이터를 캡처하고 보고할 수 있습니다. 데이터 소스는 나중에 측정 및 분석할 수 있는 정보를 수집하는 도구, 연결, 코드 조각 또는 기타 개체입니다. 비즈니스는 다음 소스에서 데이터를 수신할 수 있습니다.

• 테스트 및 실험(예: 브랜드 광고효과, 전환 상승도 및 A/B 테스트 결과)
• 마케팅 성과에 대한 데이터(예: Facebook Attribution, Facebook Analytics 및 marketing mix 모델)
• 사람들이 웹사이트, 매장의 모바일 앱에서 취하는 작업(예: Facebook 픽셀, Facebook SDK 또는 오프라인 이벤트).

 

데이터 유형
자사 데이터는 Facebook에서 생성된 데이터를 나타내고 타사 데이터는 Facebook이 아닌 데이터를 나타냅니다. 이 범주 내에서 사용할 데이터 유형은 4가지입니다.

• 웹사이트, 모바일 앱, 매장에서 사람들이 취하는 행동에 대한 정보
• Facebook 캠페인 실적 데이터
• 테스트 또는 실험 데이터
• 마케팅 성과에 대한 데이터

데이터 소스 전략을 평가하려면 다음과 같이 자문해 보십시오.

• 어떤 데이터 소스가 내 성공 지표를 뒷받침하고 있습니까?
• 어떤 데이터 소스가 있으며 어떤 데이터에 액세스할 수 있습니까?

데이터 품질 검증

모든 데이터와 데이터 소스가 같지는 않습니다. 세분성 및 범위(granuality and scope)와 같은 차원에 따라 다릅니다. 사용 가능한 모든 도구를 고려하고 비즈니스 목표에 맞는 데이터를 생성하는 도구를 사용하십시오. 데이터 소스에 액세스하면 누락된 데이터 또는 이상값과 같은 데이터의 이상을 식별합니다.

 

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측정 방법론의 차이 평가

데이터 소스 및 사용 가능한 데이터의 유형을 이해하는 것은 적절한 측정 방법을 선택하는 데 기초가 됩니다. 영향을 측정하는 데 사용할 수 있는 다양한 방법론을 고려하십시오. 아래에서 측정 방법론을 정의하고 각각의 한계를 검토합니다.

 

A/B 테스트

잠재고객을 무작위 및 상호 배타적인 그룹으로 분할하여 여러 광고 세트를 비교하는 실험을 수행할 수 있는 테스트입니다. 한계점으로는

• 증분 영향을 평가하지 않습니다.
• 신뢰 수준이 75% 이상인 경우에만 신뢰할 수 있습니다.

 

무작위 대조 시험(RCT)

RCT는 치료법을 도입하고 효과를 연구하며 광고의 영향을 결정함으로써 가설을 테스트합니다. 궁극적으로 RCT는 결과를 최대화하기 위해 각 마케팅 채널에 지출할 금액을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인과관계를 추론할 수 있습니다. 한계점으로는

• 테스트가 충분한 통계적 검증력으로 설정되지 않을 수 있습니다.
• 처리 변수가 항상 격리되지는 않을 수 있습니다.
• 일부 테스트는 초기 사용자 상호 작용 이상의 영향을 미칩니다.
• 미지의 것을 설명할 수 없습니다(예: 사람들이 현금을 사용하거나 기타 추적할 수 없는 구매를 하는 경우).
• 테스트 및 제어 그룹에는 이상값이 있을 수 있습니다.
• 결과를 재현하기 어려울 수 있습니다.

관찰 방법

광고에 노출된 사람을 변경하지 않고 광고가 사람들에게 미치는 영향을 관찰하는 마케팅 연구의 측정 방법입니다.

• 실험적이지 않아 인과관계를 추론할 수 없습니다.
• 통제된 방식으로 전략 비교를 수행하기 어렵습니다.
• 편향된 결과를 제공할 수 있습니다.
• 최종 결과에 영향을 미칠 수 있는 상황적 변수를 고려하지 않습니다.

 

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상황 평가를 기반으로 한 상태 가정

데이터 유형과 방법론의 각 조합은 당면한 상황을 정확하게 평가하기 위해 가정에 대한 설명이 필요합니다.

비즈니스 목표가 Facebook의 측정 도구와 호환되는 방식으로 측정되고 있는지와 잠재적인 데이터 사각지대가 있는지 확인합니다.

예를 들어 온라인 전환을 측정하는 경우 올바른 데이터 소스(Facebook 픽셀)가 있고 올바르게 구현되었는지 확인합니다. 웹사이트에 Facebook 픽셀이 없으면 Facebook Attribution 또는 Lift 솔루션을 사용할 수 없습니다.