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셀프서브 미디어의 주요 최적화 방법: 구매 & ROAS

매출 증대를 위한 2가지 최적화 방법: 구매 & ROAS

마티니 퍼포먼스 마케팅 팀
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June 25, 2024

매출 증대를 위한 2가지 최적화 방법

▶ 구매 & ROAS

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 퍼포먼스 마케팅에서는 다양한 최적화 전략을 사용하여 목표를 달성할 수 있습니다. 특히, 머신러닝이 주요하게 작용하는 상품들은 최적화를 무엇을 적용하느냐에 따라 성과 결과가 다르게 나타나는데요. 오늘은 매출 증대를 위한 최적화 2가지에 대해 얘기해보고자 합니다. 구매 최적화와 ROAS 최적화. 이 두 최적화는 매출 증대의 목적으로 운영되긴 하지만, 분명한 차이가 존재합니다. 간단하지만, 각 최적화별 정의와 차이점, 어떤 상황에 적용하는게 더 효과가 좋을지에 대해 작성해보고자 합니다. 

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구매 최적화와 ROAS 최적화의 정의

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구매 최적화와 ROAS 최적화 예시 화면

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 구매 최적화는 구매 이벤트 최적화, 즉 광고 캠페인을 통해 직접적인 구매 전환을 최대화 하는 것을 목표로 하며, 주로 비용 효율 보다는 구매 자체에 집중합니다. 흔히 알고 있는 이벤트 최적화이며, 이벤트들 중 구매 이벤트 발생에 집중하여, 머신러닝 합니다.

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  ROAS 최적화는 광고 비용 대비 매출 최대화 하는 것을 목표로 하며, 효율적인 비용 관리와 최대 매출 포커싱하여 최적화 합니다. 

  • ROAS = 광고로 부터 발생한 매출 / 광고 지출 비용

ROAS는 위와 같이 계산하며, ROAS은 두 최적화 모두 산출 가능하지만, ROAS 최적화는 ROAS에 보다 집중하여 머신 학습이 진행되는 것을 의미합니다. 

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상황별 효과적인 최적화 방법과 그 이유

 구매 최적화는 많은 구매 이벤트를 발생 시키는 것을 목적으로 머신러닝이 작동하여, 상대적으로 객단가가 낮은 상품 운영에 보다 적합하며, ROAS 최적화 대비 더 많은 유저들의 구매를 기대할 수 있습니다. 

  또한 높은 LTV가 기대되는 산업/제품군의 경우, 구매 최적화 활용이 긍정적입니다. 

  • 건강 기능 식품(e.g. 매일 먹으면 좋은 비타민 등)
  • 월 구독형 서비스(e.g. 넷플릭스)

  초기 CPA가 다소 높을 수 있지만, 산업/서비스 특성상 반복 구매를 통한 높은 수익 창출이 가능하여, 구매 최적화를 통해 구매를 이끌어 내는 것이 중요합니다.

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 ROAS 최적화는 광고비가 제한적이거나 특정 ROI 목표가 있을 때, 주로 적용합니다. 구매 금액에 포커싱하여 학습하여, 비교적 구매 객단가가 높거나, 한명의 유저가 다양한 상품을 구매할 수 있는 경우에 ROAS 최적화가 적합합니다.

  • 게임
  • 커머스

 특히 게임 업종에서 고래 유저라는 용어를 사용하는데, 고래 유저란 일반 사용자에 비해 높은 구매력을 가지고 있으며, 한번의 결제로도 큰 금액을 소비하는 유저를 의미합니다. 장르별로 고래 유저의 비중은 다르지면, 평균적으로 1%미만, 구매 금액은 과반 내외를 차지합니다. 쇼핑 업종에서는 VVIP라고도 하는 이 고객들은 한번의 구매로도 높은 수익을 창출하여, ROAS 최적화는 이들을 타겟하여 머신 학습 진행하여 상대적으로 적은 광고 비용으로도 높은 매출을 기대할 수 있습니다. 

  정액제/구독형과 같은 서비스에는 ROAS 최적화 적용에 부적합 합니다.  

 

 물론 앞서 말한 상황별 예시가 100% 정답은 아닙니다. 게임 업종이라도, 구매 객단가가 낮은 편이거나, 매칭을 위한 많은 유저가 필요한 경우에는 구매 최적화 상품이 게임에는 더 적합할 수 있습니다. 예산의 여유가 있고, 가설을 테스트해보고자 한다면, 각 최적화별 A/B테스트도 하나의 방안입니다. 

   

  캠페인 성과에는 최적화 방식 뿐만 아니라, 타겟에게 소구할 메세지, 크리에이티브의 품질, 어떤 매체를 활용할지, 지면별 경쟁 상황, 시즈널리티 등 다양한 요소들이 작용합니다.  적합한 최적화를 선택하는 것은 성공적인 캠페인을 위한 하나의 옵션이지만, 각 특성을 고려하여 시행착오를 줄이고, 상황에 맞게 적용하여 우수한 성과를 거둘 수 있습니다.

마티니 퍼포먼스 마케팅 팀
Performance Marketing Team
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가설-검증-결과도출 과정을 통한 성과 최적화를 통해 목표에 도달합니다.

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