• 문제 정의
  2024년 3분기 기준, VIP쿠폰, 월간 정기 쿠폰 등 할인율이 높은 프로모션을 적용한 고객군의 1회성 구매 비율이 68%로, 전년 동기 대비 12% 증가하였다. 이에 따라 재구매 전환률이 하락하고 있으며, 할인으로 인한 비용은 늘었지만 고객 LTV는 오히려 감소했다.

• 분석 목적
  고할인 프로모션의 실제 재구매 기여도를 평가하고, 비용 대비 효과가 높은 고객 세그먼트 및 프로모션 유형을 도출한다. 이를 통해 효율적인 프로모션 운영 전략 수립과 할인 비용 절감 시뮬레이션을 가능하게 한다.

• Part 12. 지역별 구매 패턴 분석.xlsx

🔎 문제 정의

• 수도권 지역의 매출은 전년 동기 대비 12% 증가했으나, 특정 지역(예: 경기 북부)의 순이익은 8% 감소하였다. 해당 지역의 반품률은 전체 평균 대비 1.5배 높았고, 배송지연 발생 비율도 평균 대비 20%p 이상 높았다. 이로 인해 고객의 반복 구매율도 수도권 평균보다 30% 낮은 수준이다.

  
  

🎯 분석 목적

• 지역별 고객 경험 요인(배송 속도, 반품률, 할인율, CS접점 등)이 반복 구매 및 순이익에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고,
  저수익 지역의 구조적 원인을 파악해 마케팅 및 물류 개선 전략의 우선순위를 도출한다.

문제 1: 특정 채널의 광고 지출 대비 전환 효율이 급감하고 있음

• 예시: 2023년 1분기 기준, Youtube 채널의 spend-to-conversion 효율(ROAS)이 전년 동기 대비 32% 감소하였으며, 이로 인해 전체 마케팅 ROAS를 12% 하락시키는 주된 원인으로 작용함.

• 추가 징후: MMP 데이터와 내부 퍼포먼스 데이터 간 전환 수치 불일치 발생률이 높아지며(평균 9% 이상), 채널별 성과 추적에 혼선을 유발하고 있음.

문제 2: 동일 캠페인의 다양한 소재 중 상당수가 클릭률(CTR)은 높지만 실제 전환율(CVR)이 낮음

• 예시: img1_tips 소재는 CTR 7.2%로 우수하지만 CVR 0.4%에 불과, 높은 클릭 비용(CPC)을 유발하며 실매출로 연결되지 않음.

• 이로 인해, 광고 예산이 클릭 유도형 소재에 과다 배정되어 실제 수강 전환으로 이어지지 않고 광고비 낭비로 이어짐.

문제 3: 신규 유입 사용자 대비 회원가입 전환율 감소

• 예시: install 캠페인에서 signup_MMP 비율이 최근 3개월 간 평균 17%에서 10%로 하락. 앱 설치 이후 회원가입으로 이어지지 않음.

• 이는 funnel 상 전환 누수로, 교육 상품의 구매 가능 고객 풀 확보 실패로 이어짐.

🧠 분석 목적 (실행 가능한 액션 중심)

목적 1: 채널별 광고성과 불일치 원인을 규명하여, 신뢰 가능한 전환 데이터 기준을 수립하고 예산 배분 전략을 재구성

• 수행 분석:

  • 채널별 MMP vs 내부 데이터 간 전환 수 비교 및 이탈율 분석

  • ROAS 기준 점검 및 Conversion Sales_MMP / 채널 수치 기반 정확도 보정

• 기대 결과:

  • 중복 추적 혹은 누락 이슈 채널 정리

  • 연간 광고 예산의 최소 15% 이상 재배치 가능

  • 정확도 높은 채널 중심 성과 분석 체계 확보

목적 2: 광고 소재별 CTR과 CVR 간 상관분석을 통한 고효율 소재 식별 및 추천 시스템 설계

• 수행 분석:

  • Ad Name 단위로 CTR, CVR, ROAS 연계 분석

  • 높은 CTR-낮은 CVR 조합의 저효율 소재 탐지

• 기대 결과:

  • 전환 기반 고효율 소재에 집중 투자 (예: A/B 테스트 결과 기반 최적 조합 확정)

  • 월간 10% 이상 CPC 절감 및 전환율 개선

목적 3: 앱 설치 이후 유입 경로에 따른 회원가입 전환 누수 구간 시각화 및 개선 시나리오 도출

• 수행 분석:

  • 캠페인/소재별 install → signup → conversion 전환 퍼널 분석

  • signup_MMP/채널 비율이 낮은 구간 원인 분석 (이탈 원인 UX, UI, 혜택, 동기부여 등 추정)

• 기대 결과:

  • 인게이지먼트 개선 캠페인 설계(리마케팅 or 인앱 프로모션 등)

  • 전체 퍼널 전환율 2~5%p 개선 시 연매출 약 xx억 증가 가능

• Part 12. 로그 데이터_SNS

🚩 문제 정의

1️⃣ 전년 대비 사용자 피드 조회(Feed View) 전환율이 15% 이상 감소하였고, 특히 신규 사용자 코호트에서 이탈이 두드러지고 있다.

이로 인해 광고 노출 기회가 감소하며, 광고 매출이 전년 대비 20% 감소하는 직접적인 결과를 초래했다.

2️⃣ 특정 지역(Region)과 통신사(Operator) 사용자층의 이탈률이 높게 나타나고 있다.

특히 AS 지역과 KT 통신사 사용자군은 평균보다 2배 높은 이탈률을 보여주고 있으며, 이는 지역·통신사별 타겟 마케팅 비용의 ROI를 악화시키고 있다.

3️⃣ 일부 인기 해시태그/콘텐츠의 관심도(Engagement)가 감소하고 있다.

예를 들어, 과거 상위 10%에 있던 특정 해시태그 기반의 콘텐츠가 최근에는 피드 조회·좋아요 건수가 30% 이상 감소하였으며, 해당 해시태그에 기반한 광고 캠페인의 효율성 또한 20% 이상 하락하였다.

🎯 분석 목적

🔍 1️⃣ 신규 사용자 코호트별 리텐션 & 전환 경로 최적화

Install Time을 기준으로 신규 사용자 코호트를 정의하고,

feed_view ➜ like ➜ follow의 전환 경로에서 이탈이 가장 많은 단계와 원인을 파악한다.

이를 통해 코호트별 이탈 지점을 개선하는 Onboarding 개선 전략과 리텐션 마케팅 전략을 구체화한다.

🔍 2️⃣ 지역/통신사별 광고 ROI 최적화

Region, Operator, Carrier 데이터를 기반으로,

지역/통신사별 사용자 행동 차이와

전환율/리텐션의 상관성을 분석한다.

이를 바탕으로 저효율 지역/통신사 타겟팅 광고 집행을 중단하거나, 전략적으로 광고 크리에이티브와 예산을 재배분한다.

🔍 3️⃣ 해시태그/콘텐츠 기반 사용자 참여도 재활성화

tag 및 profile 기반으로,

인기 콘텐츠와 하락세 콘텐츠를 분류하고

사용자별 태그/콘텐츠 선호도를 세그먼트별로 파악한다.

이 분석 결과를 기반으로 효과적인 콘텐츠·해시태그 추천 및 광고 크리에이티브/카피 최적화 전략을 수립한다.

1️⃣ 신규 사용자 코호트별 Onboarding 전환 지표

✅ 지표

• 코호트별 Onboarding 완료율
  → Onboarding 완료 사용자 수 ÷ Onboarding 시작 사용자 수

• 전환 경로별 단계 전환율
  → 예: 좋아요 단계 전환율 = like 발생 사용자 수 ÷ feed_view 사용자 수

• 코호트별 리텐션율 (Day 1 / Day 7 / Day 30)
  → 코호트 가입일로부터 n일 후 재방문자 ÷ 코호트 전체 사용자 수

✅ 액션 플랜

• Onboarding UX를 A/B 테스트하여 전환율 높은 형태로 업데이트

• 단계별 이탈률이 높은 부분(좋아요/팔로우)을 집중 개선 (예: 인센티브 제공)

• 신규 코호트별 개인화된 푸시알림/이메일 캠페인 실행

2️⃣ 전환 경로별 효율성 지표 (마케팅 Funnel 기반)

✅ 지표

• 전체 Funnel 전환율
  → (follow 사용자 수 ÷ feed_view 사용자 수) × 100

• 이탈률(중간 단계별)
  → 예: like 단계 이탈률 = 1 - (like 사용자 ÷ feed_view 사용자)

• 콘텐츠별 전환율
  → 콘텐츠별 like / follow 전환율

✅ 액션 플랜

• 전환 경로별 이탈 지점을 UI/UX 개선 아이템으로 반영

• 전환율이 높은 콘텐츠/페이지를 우선 노출

• 중간 단계 전환률을 높이기 위해 스토리텔링형 콘텐츠 기획

3️⃣ 지역/통신사별 전환 및 ROI 지표

✅ 지표

• 지역별/통신사별 전환율
  → 지역별 follow 사용자 ÷ 지역별 feed_view 사용자

• 지역/통신사별 광고 RoAS (Return on Ad Spend)
  → 지역별 광고 매출 ÷ 광고비

• 지역/통신사별 이탈률
  → 1 - (지역별 Day 7 리텐션 ÷ 지역별 신규 사용자 수)

✅ 액션 플랜

• 전환율·RoAS가 높은 지역/통신사로 광고 예산 재배분

• 이탈률이 높은 지역/통신사에는 맞춤형 프로모션/광고 크리에이티브 기획

• 지역별 인기 해시태그·콘텐츠를 강화한 로컬라이징 전략

4️⃣ 콘텐츠/해시태그 Engagement 지표

✅ 지표

• 해시태그별 Engagement Rate
  → (like + comment + share) ÷ feed_view

• 인기 해시태그 전환 기여도
  → 해시태그별 follow 전환율 = follow 사용자 ÷ feed_view 사용자

• 콘텐츠 노출-반응 격차 지수
  → (콘텐츠별 feed_view ÷ 전체 feed_view) - (콘텐츠별 like ÷ 전체 like)
  (노출 대비 Engagement가 낮은 콘텐츠를 식별)

✅ 액션 플랜

• Engagement가 높은 해시태그/콘텐츠를 광고·이벤트 중심으로 활용

• 노출-반응 격차가 큰 콘텐츠는 개선하거나, 새로운 콘텐츠로 대체

• 사용자별 관심사 기반 맞춤형 해시태그 추천 강화

5️⃣ 세션/활동성 기반 사용자 Engagement 지표

✅ 지표

• 평균 세션 길이
  → 세션별 평균 체류 시간

• 사용자별 평균 이벤트 수
  → 사용자별 feed_view + like + follow 수의 평균

• 세션 내 전환 성공률
  → 세션 중 follow 발생 세션 ÷ 전체 세션

✅ 액션 플랜

• 세션 길이가 짧은 사용자에게는 앱 내 이벤트/콘텐츠 노출을 강화

• 세션 내 전환 성공률을 높이기 위해 인센티브·미션형 콘텐츠 제공

• 세션 길이가 긴 사용자군 중심으로 추천/리마케팅 광고 강화

🎯 액션 가능한 선행 지표 예시

• 전환 경로별 단계별 전환율 (좋아요, 팔로우 단계 전환율)

• 지역별/통신사별 전환율

• 해시태그별 Engagement Rate

• 세션 내 전환 성공률

🌟 최종 Goal

✅ 앱 리텐션 n% 상승
✅ 광고 매출 전년 대비 n% 회복 및 성장
✅ ROI 개선 및 타겟별 마케팅 효율 극대화