퍼포먼스 마케터라면 누구나 KPI 달성을 위해 매일같이 데이터를 분석하고 다양한 전략을 실험합니다. 그중에서도 트래픽 광고를 통해 모수를 확장하고, 이를 기반으로 전환 효율을 개선시키는 퍼널 전략은 오랫동안 활용되어온 전통적인 퍼포먼스 전략입니다.
하지만 머신러닝과 광고 플랫폼의 오디언스 데이터의 고도화로, 이제는 트래픽 캠페인을 별도로 집행하지 않아도 전환 가능성이 높은 잠재 고객에게 다가갈 수 있는 환경이 마련되었습니다.
이러한 변화 속에서 많은 마케터들은 한 가지 질문을 던집니다.
“전환을 부스팅하기 위해 트래픽 광고를 집행할 필요가 있을까?”
이번 글에서는 마티니가 항공업 브랜드를 대상으로 진행한 실제 실험 사례를 공유하며, 트래픽 광고가 실제로 광고 효율에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.
왜 항공업이었을까?
실험 대상은 왜 하필 항공업 브랜드였을까요?
항공업은 20대부터 60대 이상까지 타겟 스펙트럼이 넓으며, 연령·성별·가족 형태에 따라 구매 패턴이 달라집니다. 여기에 시즌별 노선 수요 변동이 크고 신규 취항 노선과 여행 트렌드의 변화까지 더해져 변수가 많은 업종입니다.
즉, 매 시즌마다 ‘워킹할 타겟’을 찾아 최적화하기가 매우 까다로운 산업입니다.
기존 집행 데이터로 노선·시즌별 페르소나를 정의해 타겟팅을 진행해 왔지만, 구매와 매출을 확장하기 위해서는 보다 넓은 타겟 접근은 필수적이었으며, 시즌마다 달라지는 고객 니즈를 머신러닝에 안정적으로 학습시키기에도 한계가 있었습니다.
이러한 집행 경험을 기반으로 따라서 넓은 타겟 풀에서 구매 가능성이 높은 잠재 고객을 탐색하고 확보하는 전략이 필요하다고 판단하여 한 가지 가설을 세웠습니다.
“트래픽 광고를 통해 반응하고 유입되는 유저라면, 지금 시점에 여행에 관심 있는 유저이지 않을까?”
실험 설계
고가치 유저를 발굴한다면 이후 펼칠 수 있는 전략의 폭은 훨씬 넓어집니다.
해당 유저 모수를 기반으로 머신러닝 최적화를 가속화할 수 있을 뿐 아니라 리타겟팅, 유사 유저 확장 타겟팅 등 다채로운 2차 전략으로 활용할 수 있기 때문이죠.
따라서 트래픽 캠페인이 ‘워킹한 타겟’을 확보했는가에 초점을 맞춰 실험을 설계했습니다.
여행업 특성상 시즌마다 다양한 프로모션이 진행되기에 성격이 다른 브랜딩 캠페인과 프로모션 캠페인으로 나누어 테스트를 진행했습니다.
1️⃣ 브랜딩 캠페인: 브랜드 USP 강조하는 장기 캠페인
브랜딩 캠페인은 브랜드의 USP를 소구하며 운영되는 장기 캠페인으로, 구매 최적화 상품 단독으로 운영되어왔습니다.
할인율이 큰 프로모션이 집행될 때마다 브랜딩 캠페인의 성과도 함께 상승하는 경향이 있어, 상호 영향을 최소화하기 위해 성과 변동이 가장 적은 여행 비수기 시즌을 실험 기간으로 설정하여 트래픽 상품 집행 전후의 성과를 비교 분석했습니다.
브랜딩 캠페인 구매 최적화 상품 성과 변화 추이
트래픽 상품 집행 이후 가장 눈에 띄는 성과로는 구매 최적화 상품의 구매 CVR과 ROAS가 향상되었다는 점입니다.
아시아와 미주 노선의 객단가 차이가 크기에 접근성 높은 아시아 노선이 1차적으로 부스팅 되는 경향이 있어 ROAS 개선 폭은 다소 얕았으나 구매 CVR이 52% 가량 향상되며 긍정적인 시그널을 확인할 수 있었습니다.
브랜딩 캠페인 전체 성과 비교 (구매 최적화 + 트래픽)
하지만, 구매 최적화 상품만으로 성과 개선을 단언할 수는 없습니다. 마케터라면 전체 비용을 기준으로 평가하는 것이 중요하겠죠. 트래픽 광고의 신규 투입이 결론적으로 브랜딩 캠페인 전체 성과에 어떤 영향을 미쳤는지, 구매 최적화 + 트래픽 상품 총 집행 결과를 토대로 살펴보도록 하겠습니다.
전체 집행 성과를 살펴보면 트래픽 상품을 통해 노출 효율은 개선되었으나, 결국 구매와 매출 효율은 저하되는 양상을 확인할 수 있었습니다. 즉, 구매 최적화 상품 자체의 효율 개선에는 분명 기여했지만, 브랜딩 캠페인 전체의 구매·매출 효율을 끌어올리기에는 한계가 있었던 것을 확인할 수 있었습니다.
2️⃣ 프로모션 캠페인: 할인율과 혜택을 소구하는 단기 캠페인
그럼 이제 브랜딩 캠페인과는 조금 다른 성격을 가진 프로모션 캠페인의 실험 결과를 살펴보겠습니다. 프로모션 캠페인은 할인율이 강조되는 단발성 캠페인으로 브랜딩 캠페인과 동일하게 구매 최적화 상품 단독으로 운영되어왔습니다. 프로모션 캠페인의 경우 할인율에 따라 성과 패턴이 달라지기에 동일한 할인율을 가진 2개의 프로모션 캠페인을 선정하여 실험을 진행했습니다.
프로모션 캠페인 구매 최적화 상품 성과 변화 추이
항공권은 미리 구매가 이루어지기에 휴가철인 8월은 비수기에 해당하는 시기입니다. 그럼에도 트래픽 상품이 병행 집행된 8월 구매 최적화 상품의 구매 CVR과 ROAS 모두 개선되며 브랜딩 캠페인과 동일하게 긍정적인 변화를 확인할 수 있었습니다. 특히 구매 CVR과 ROAS 모두 비슷한 규모로 상승하며 브랜딩 캠페인 대비 비교적 접근성이 높은 미주 노선의 판매가 함께 부스팅된 것을 확인할 수 있었습니다.
프로모션 캠페인 전체 성과 비교 (구매 최적화 + 트래픽)
그럼 프로모션 캠페인의 전체 성과를 살펴보겠습니다. 트래픽 캠페인 병행 이후 노출 효율은 개선되었지만, 구매 CVR은 다소 하락세를 보였습니다. 그럼에도 불구하고 비수기 시즌의 매출 하락을 방어하는 수준의 ROAS를 유지하며 유의미한 성과를 확인할 수 있었습니다.
특히 객단가 높은 상품의 판매 비중이 증가하며, 할인율이 강조되는 프로모션 캠페인에서는 트래픽 상품이 즉각적인 매출 개선에 기여할 수 있다는 가능성도 확인할 수 있었습니다.
💡 집행 인사이트
브랜딩·프로모션 캠페인 모두 공통적으로 트래픽 집행 이후 구매 최적화 상품의 성과가 개선되는 흐름을 확인할 수 있었습니다. 이는 트래픽 캠페인을 통해 해당 시즌에 실제로 여행 니즈를 가진 유저가 유입되었고, 유입된 유저 데이터가 머신러닝 모델에 학습되면서 구매 최적화 캠페인의 효율 개선에 긍정적인 영향을 주었음을 보여줍니다.
즉, 트래픽 캠페인은 단순히 유입을 늘리는 것이 아니라 당시 시즌에 구매 가능성이 높은 ‘워킹한 타겟’을 데려오는 역할을 수행한 것입니다.
그럼에도 트래픽 상품의 의미를 매출로만 본다면 성과가 다소 미미하게 느껴질 수 있습니다. 그러나 항공업처럼 구매 리드 타임이 길고 시즌 변동성이 큰 산업에서는, 해당 시즌의 고가치 유저를 확보하는 것은 핵심 전략 중 하나로, 트래픽 캠페인은 그 기반을 다지는 중요한 역할을 하고 있습니다.
어떤 모수를 학습시키느냐에 따라 머신러닝의 효율을 극대화 할 수도 있으며, 반대로 성과를 감소시킬수도 있습니다. 여기에 단순한 효율 개선을 넘어 보다 깊이있는 유저 분석이 가능해질뿐 아니라 이후 퍼널에서도 보다 다채로운 선택지를 만들어 나갈 수 있습니다.
✨ 마케터에게 전하는 이야기
이번 테스트는 ‘트래픽 캠페인이 효과가 있냐, 없냐’라는 단순한 질문에 답하는 것이 아닙니다. 퍼포먼스 마케팅에서 중요한 것은 단일 전략의 정답을 찾는 것이 아닌, 맥락에 맞는 전략 조합을 설계하는 것입니다.
설계 방식에 따라 성과는 빠르게 개선되기도 하지만, 광고비 낭비와 성과 악화로 이어질 수도 있습니다. 마케팅 환경과 조건은 매번 달라지기 때문에 데이터는 치열하게 분석하되, 유연한 사고가 동반되어야 합니다.
이번 사례가 트래픽 캠페인의 활용을 고민하는 마케터 분들에게 참고할 수 있는 하나의 사례와 인사이트가 되길 바라며, 오늘도 한걸음 더 성장하는 마케터가 되길 응원하겠습니다.
