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[CPA 완전정복 시리즈] EP.17 퍼포먼스 착시현상에서 벗어나는 법
광고는 집행됐는데, 전환이 멈춰버린 이유
"광고는 잘 집행되는데, 전환률이 제자리걸음이에요."
"ROAS는 150%인데, 왜 매출은 늘지 않죠?"
이런 고민, 익숙하신가요?
광고 성과 지표에만 집중하다 보면, 숫자에 갇혀 실제 성과를 놓치기 쉽습니다.
숫자는 착시를 만들 수 있습니다
퍼포먼스 마케터는 매일 수십 개의 지표들을 마주합니다.
CTR, CVR, CPA, ROAS, 세션 수, 콜 수, 승인률, 정산률 ... 등
그런데 이러한 지표들을 있는 그대로 받아들인다면,
잘못된 숫자를 보고 잘못된 결정을 내리고 있을 확률이 높습니다.
퍼포먼스 캠페인에서는 상관관계는 있지만 인과관계는 없는 지표들이 많습니다.
성과형 마케팅에서 중요한 건 숫자 너머의 구조와 흐름, 해석력입니다.
ROAS가 높았는데 왜 예약은 줄었을까?
다음은 실무에서 자주 벌어지는 ‘데이터 착시’의 사례들입니다.
분명 우리가 흔히 '성과'라고 말하는 마케팅 지표들은 상승했습니다.
그러나 정작 우리가 체감해야 하는 '실제 성과'로 끌어오지 못했죠.
이유는 간단합니다.
원인(노출, 클릭)과 결과(승인, 결제)를 같은 시각으로 보고 있기 때문입니다.
인과와 상관을 구분할 줄 알아야 진짜 전략이 나옵니다
마케팅 데이터에서 마케터는 상관을 참고하고, 인과를 설계합니다.
'클릭률이 올라갔으니, 전환도 잘 되겠지' 하는 생각이 바로
퍼포먼스 마케팅의 착시 현상이죠.
클릭은 소비자의 흥미에 따르게 되어 있고,
전환은 판매자의 신뢰와 제안의 완성도에 따르게 되어 있습니다.
성과 지표는 구조별로 구분해야 합니다.
원인 지표: 노출, 클릭, 콜 수
중간 지표: 콜 연결률, 상담 시간, 응답 품질
결과 지표: 승인률, 정산률, 재구매율
ex) 클릭 수는 늘었지만 승인률이 하락했다면 → 중간 퍼널 어딘가에 균열이 생긴 것
성과형 광고는 숫자가 아니라, 퍼널 흐름 전체를 봐야 합니다.
실전 인사이트: 인과 검증 8가지
가설 세우기: "카피 변경이 승인률을 올릴 수 있을까?"
실험 설계: A/B 테스트로 인과 살피기
분석 주기: ‘주 단위’ 흐름으로 보는 습관
지표 정제: 허위 DB·부재율 등 착시 수치 제거
데이터 시각화: 퍼널 리포트로 구조 파악
협업 구조 점검: 광고↔상담↔영업 팀워크 튜닝
성과 단가 재산출: '승인당 단가' 기반 ROI 재정의
순환 개선: 결과→가설→실험의 루프 완성
팀퍼포먼스의 해법
저희는 숫자가 아니라 '구조'로 광고를 판단합니다.
퍼널 리포트: 유입→승인→정산 흐름 시각화
구조 설계: 승인 기준·스크립트·키워드 정교화
자동화 수집: 부재율·재콜률·허위 DB 분석
인과 모델: GPT 기반 예측·스코어링 도구
성과형 광고의 핵심은 예쁘게 보이는 숫자가 아니라, 실제 매출을 만드는 구조 설계 입니다.
광고 데이터는 ‘겉보기 좋은 숫자’가 아니라,
비즈니스의 원인과 결과를 연결해주는 지도여야 합니다.
성과형 광고에서 성공하고 싶다면,
숫자 너머의 구조와 인과를 보는 시선이 필요합니다.
