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NOSP 데이터 연동이란?

네이버 NOSP(보장형)에 집행하는 광고 데이터를 API 연동으로 가져올 수 있는 기능입니다.

현재는 브랜드 검색 상품만 가능하며 기간은 2022년 이후부터 연동 가능합니다.

(2022년 이전 데이터가 필요한 경우 담당 팀으로 문의 부탁드립니다.)

NOSP 데이터 연동 방법

1. 데이터 등록 > NOSP 데이터 연동 클릭

만일 NOSP 데이터 연동 버튼이 보이지 않는다면 솔루션 담당팀에게 문의 부탁드립니다.

사이트별 NOSP 데이터 연동은 오픈 허용이 필요합니다.

1. 데이터명 입력

2. 필요시 데이터 등록 위치 및 관리/보기 권한 해제 설정

1. 연동할 캠페인 번호, 브랜드명을 입력 후 검색 클릭

1. 검색한 캠페인이 맞는지 확인 후, 연동할 데이터 기간을 설정하고 적용 클릭

만일 원하는 캠페인이 아닌 경우 검색된 캠페인을 삭제하고 다시 재검색해보세요.

1. 소재 클릭 영역명의 이름을 바꾸고 싶은 경우 재정의 칸에 명칭 수정 ➡ 설정 완료 클릭

현재는 NOSP에 세팅된 소재 영역 이름 그대로 표현됩니다. 만일 해당 명칭을 변경하고 싶다면 수정하여 데이터를 등록해보세요.

소재 영역명 변경은 데이터 등록 이후에도 가능합니다.

1. 위 설정 완료 후 '저장' 클릭

소재명 수정

데이터 등록 단계에서 진행했던 '소재 클릭영역명 수정'은 등록 이후에도 가능합니다.

해당되는 데이터의 설정 > 소재 클릭영역 수정 을 클릭하여 등록할 때 하지 못한 명칭 수정을 진행하세요.

Report는 어떤 솔루션인가요?

마케팅 캠페인 데이터를 원하는 대시보드로 표현할 수 있는 BI(Business Intelligence) 솔루션입니다.

한번의 데이터 업로드로 다양한 목적의 리포트를 구성할 수 있으며

쿼리 필터에 반응하는 차트로 이전에는 보지 못했던 데이터 인사이트를 발견할 수 있습니다.

Report는 왜 사용해야 하나요?

광고 캠페인 결과를 확인하려면 광고를 집행한 각 매체의 사이트에서 결과를 확인해야 합니다.

캠페인 데이터를 통합하려면 각 매체 데이터를 수작업으로 통합해야 하고,

1년 간의 통합 데이터가 필요하다면 각 캠페인을 다시 통합해야 하는 수작업이 필요합니다.

이 때 Report 솔루션과 함께라면 흩어진 광고 캠페인 데이터를 통합하고 인사이트를 빠르게 발견할 수 있습니다.

Point 1. 캠페인 데이터의 통합 관리 실현

캠페인 집행 이력을 체계적으로 보관/관리하고 대시보드로 표현하여 캠페인 인사이트를 쉽게 확인할 수 있습니다. 또한 데이터의 전처리와 병합 서비스를 지원하고 있어 구조가 다른 데이터들의 통합 관리가 가능합니다.

Point 2. 목적별 다양한 대시보드 구성

쌓아온 캠페인 데이터를 원하는 목적별로 대시보드를 다양하게 구축할 수 있습니다. 매주 공유하는 캠페인 운영 결과 리포트가 될 수 있고, 연간 동안 진행한 캠페인을 모아 분석하는 연간 인사이트 분석 리포트가 될 수 있습니다. 풍성한 인사이트를 위해 총 24종의 차트를 활용할 수 있으며 지속적으로 필요한 차트는 업데이트되고 있습니다.

Point 3. 주요 광고 매체별 API 연동

각각 다른 사이트로 조회해 데이터를 옮겨 담는 시간은 끝났습니다. 매체 및 구글 스프레드 시트 API 연동으로 캠페인 데이터를 쉽게 적재해보세요.

• API 연동 가능 : Google Ads, META, 카카오모먼트, Google Spread Sheet

데이터를 등록하고 리포트를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

필요한 과정에 따라 단계별로 내용을 확인하세요.

1. 리포트 준비하기

리포트를 시작하기 전 준비해야 할 단계를 설명합니다.

2. 데이터 등록하기

리포트로 활용할 데이터를 등록합니다. 등록 방법은 총 3가지입니다.

3. 데이터 처리하기

리포트에 연결하기 전에 등록한 데이터를 원하는 형태로 정제 및 데이터끼리 병합하는 단계입니다.

4. 리포트 등록하기

데이터 준비가 끝났다면 리포트를 등록하여 대시보드를 구성합니다.

5. 리포트 확인하기

구성 완료한 대시보드에서 원하는 정보를 어떻게 확인하는지 케이스별로 확인할 수 있습니다.

1. 회원가입 신청하기

Datakit을 사용해보고 싶다면 'Datakit Demo' 사이트에서 회원가입을 신청하세요.

1. ID 및 비밀번호 입력 (ID는 이메일 주소만 가능합니다.)

2. 이름 및 소속된 기업명 선택

3. 필수 약관 동의 후 가입 신청

2. 가입 신청 승인 대기하기

Datakit 운영진이 여러분의 가입 신청 정보를 확인 후 승인 예정입니다.

승인 완료되면 아래처럼 이메일 주소로 승인 완료 처리 메일이 발송됩니다.

3. 가입 승인 후 데이터킷 사용자 인증하기

1. ID, PW 입력 후 로그인

2. 데이터킷 2단계 인증 구글 OTP QR 코드 화면 로드

1. Google Authenticator 설치 후 구글 OTP 인증하기

• 첫 로그인시에만 QR 코드를 스캔하며 추후 로그인에는 숫자 코드만 인증합니다.

• OTP 세션은 12시간동안 유효하며 타 브라우저/PC에서 접속시 재 인증이 필요합니다.

4. 데이터킷 사용 인증 후 자유롭게 탐색하기

위 절차를 완료했다면 데이터킷의 모든 서비스를 테스트해볼 준비가 끝났습니다.

Datakit Help Center에 오신 걸 환영합니다.

헬프센터에서 데이터킷 이용에 어려웠던 내용을 찾고 활용해보세요.

데이터킷이 처음이신가요?

데이터킷이 제공하는 솔루션이 궁금하신가요?

자주 묻는 질문

1. Datakit의 이용자 계정 발급은 개수 제한이 있나요?

2. Report : 수동 업로드시 엑셀 파일 업로드가 되지 않습니다.

3. Benchmark : 효율 데이터 확인 시 유의사항이 있을까요?

4. VIPer : 모델 분석시 최대 소요 시간은 얼마나 걸리나요?

5. ReMix : Reach 1+외에 Reach 2 ~ N+ 수치도 분석하고 싶습니다.

리포트를 만들기 위해서는 활용 목적에 따라 데이터를 선택하고 데이터 체계를 정리해야 합니다.

올바른 데이터셋을 준비하고 그에 맞는 지표를 등록하여 리포트를 등록할 준비를 하는 단계입니다.

지표 관리

지표 관리는 리포트에 활용할 지표를 등록하고 관리하는 메뉴입니다.

지표 등록은 데이터 등록 전에 진행하는 것을 추천드립니다.

기준 항목 및 지표 항목을 매칭하려면 이미 등록되어있는 지표에 한해서 등록할 수 있기 때문입니다.

사용자 지표 등록하기

'지표 관리' 화면에서 '사용자 지표 등록'을 클릭하여 새로 등록을 진행할 수 있습니다.

1. '사용자 지표 등록' 클릭

2. 지표명 입력

3. 계산지표 여부 선택

• Y : 계산 지표 (ex. CPC, CPA 등 기본 절댓값 지표로 계산이 가능한 지표)

• N : 절댓값 지표 (ex. 예산, 클릭수 등 별도 계산이 없는 절댓값 지표)

1. 지표 타입 선택

• 숫자 : 소수점 두 번째 자리까지 표현

• 금액 : 소수점 없음

• 백분율 : 소수점 두 번째 자리까지 표현 (단위 : %)

1. 계산 지표 ➡ 수식

등록하는 지표가 계산 지표인 경우 활용 지표, 숫자, 연산자를 활용하여 수식을 작성합니다.

• 활용 지표 : 이미 등록된 지표에 한해 활용 가능, 같은 활용 지표여도 중복 사용 가능

• 연산자 : 같은 연산자여도 중복 사용 가능

• 숫자 : 100, 1000 수치는 기본 등록되어 있으나 그 외 숫자가 필요한 경우 입력란에 직접 입력 후 '등록'

수식에 오류가 있는 경우 리포트에서 해당 컴포넌트는 생성되지 않습니다. 만일 리포트에 지표가 나타나지 않는다면 수식을 다시 한번 체크해보세요.

1. 사용 여부 ON 설정

필요없는 지표인 경우 사용 여부 OFF로 설정할 수 있습니다. 사용자가 등록한 지표인 경우 삭제도 가능합니다.

1. 사용 권한

나만 사용하는 지표라면 사용 권한을 '등록자' 구분으로 선택하세요. 작업자 별로 등록한 지표가 너무 많다면 등록자 구분으로 지표를 등록하여 필요한 지표로만 간추릴 수 있습니다.

지표 수정 및 삭제

기본 지표는 수정 및 삭제가 불가합니다.

만약 사용자가 직접 등록한 지표인 경우 지표 관리를 통해 수정 및 삭제가 가능합니다.

사용 권한을 제외하고 나머지 조건은 수정 가능하니 자유롭게 수정 후 지표를 사용해보세요.

데이터셋을 준비하고 필요한 지표 등록까지 완료했다면 데이터를 등록할 단계입니다.

데이터는 아래처럼 3가지 방식으로 등록 가능합니다.

데이터 업로드 방식

데이터킷에 데이터를 업로드하는 방식은 다음과 같습니다.

내가 업로드할 데이터에 맞게 적절한 업로드 방식을 선택해 활용하세요.

구글 스프레드 시트 연동이란?

API 연동 기능을 활용하여 구글 스프레드 시트를 데이터킷 데이터로 등록할 수 있습니다.

구글 스프레드 시트이기 때문에 여러 사용자가 데이터를 공동 작업할 수 있으며

필요시 스케줄링을 통해 자동 업데이트를 적용할 수 있습니다.

구글 스프레드 시트 연동 단계

구글 스프레드 시트 연동 과정은 다음과 같습니다.

1. 데이터 등록 > Google Spread Sheets 연동 클릭

1. 데이터명 입력

2. 데이터를 불러올 스프레드 시트 URL 및 시트 이름 입력

• 공개 가능한 시트일 때 : 액세스를 링크가 있는 모든 사용자로 변경

• 공개가 불가능한 시트일 때 : 사용자 및 그룹 추가에 하단 인증정보계정을 입력

  (인증정보계정 : gs-api@datakit-362504.iam.gserviceaccount.com)

1. 수동 업로드와 동일하게 기준 항목 및 지표 항목을 매칭합니다.

1. 정기적으로 데이터 업데이트가 필요한 경우 스케줄링 기능을 활용합니다.

스케줄링 사용시 매일 새벽 1시 기준으로 데이터가 자동 업데이트됩니다. 신규 추가된 행만 업데이트되기 때문에 기존 데이터는 변동 없이 데이터킷에 저장됩니다.

재업로드 방법

구글 스프레드 시트 연동은 스케줄링을 통해 매일 데이터를 끌어올 수 있습니다.

다만 지금 바로 데이터를 새로고침 해야 한다면 관리 > '데이터 새로 가져오기'를 실행해보세요.

해당 기능 실행시 현재 기준의 데이터를 데이터킷으로 가져옵니다.

좋은 리포트를 만들기 위해서는 분류 기준과 체계가 잘 정리된 데이터가 필요합니다.

아래 데이터 양식으로 데이터를 준비하고 체크리스트를 통해 준비 사항을 점검해보세요!

데이터셋 준비

리포트에 필요한 데이터 작업을 시작한다면 아래 파일을 다운로드하여 준비해보세요.

1. 기준 항목 기준으로 세로형 적재 / 신규 항목은 가로형 추가

데이터는 기준 항목 중에서 가장 하위 항목 기준으로 세로로 누적하며 새로운 기준 항목, 지표 항목이 필요하다면 가로로 추가할 수 있습니다.

아래 데이터의 경우 '캠페인 x 매체 x 상품 x 타겟팅 x 일자' 가 기준 항목이므로 가장 최하단 기준 항목은 일자 기준입니다. 운용하는 데이터에 따라 어떤 항목이 필요한지, 얼마만큼 상세한 기준이 필요한지 결정한 후에 작업하는 것을 추천합니다.

Q. 일자가 없는 데이터는 활용할 수 없나요?

일자 기준이 없어도 데이터킷 리포트에는 업로드할 수 있습니다. 위 형식에서 일자 만 빠지므로 가장 최하단 기준 항목은 타겟팅이 됩니다. 리포트 차트 중에 일자 기준이 필요한 차트인 간트 ,캘린더차트는 활용이 제한됩니다.

2. 데이터 표시 형식 유의

그리고 데이터킷 리포트는 데이터의 형식에 따라 다음과 같이 기준 항목, 지표 항목을 자동 인식합니다.

아래와 같이 기준 항목, 지표 항목으로 인식하는 형식이 다르니 데이터 작업시 참고해야 합니다.

Q. 기준 항목이 숫자 형식인 경우 어떻게 등록해야 하나요?

날짜 또는 텍스트 형식으로 인식될 수 있도록 수정해야 합니다. 예를 들어 연, 월, 주차의 경우 숫자 형식이지만 기준 항목으로 활용하기 위해서 텍스트 형식으로 수정해야 합니다. 다음 예시에서는 단위를 붙여 숫자 데이터를 텍스트 데이터로 변경하였습니다.

데이터셋 체크리스트

데이터셋 준비를 완료했나요?

필요한 부분이 빠지지 않았는지 아래 체크리스트를 통해 점검해보세요.

기준 항목

• 기준 항목에 필터로 활용할 항목이 모두 있나요?

• 기준 항목에 빈 셀은 없나요?

  ➡ 있다면 '-(대시)'로 채우기

• 날짜, 시간 데이터는 해당 표시 형식으로 적용되어 있나요?

• 같은 분류인데도 띄어쓰기, 오타 등으로 잘못 분류되지 않았나요?

  ➡ 브랜드A , 브랜드 A, 브랜드 a 처럼 같은 분류인데도 다르게 적힌 경우 명칭 통일이 필요

지표 항목

• 목표 달성률을 표현하는 경우 예상 수치도 기재되었나요?

  ➡ ex. 노출 달성률 표현 ➡ 노출수, 예상 노출수 필요

• 계산 지표가 들어가지 않았나요?

수동 업로드 파일 형식

• 파일 형식이 CSV 파일인가요?

• 파일에 암호화가 풀려있나요?

수동 업로드란?

수동 업로드란, 엑셀에서 작업한 데이터를 데이터킷에 업로드하는 방식입니다.

파일 형태는 CSV 파일을 활용해야 하며,

엑셀 데이터 그대로 업로드되기 때문에 데이터 수정과 업로드 작업이 단순합니다.

수동 업로드 방법

데이터 수동 업로드시 과정은 다음과 같습니다.

1. 리포트 데이터 CSV 파일로 준비

1. 데이터 등록 > 수동 업로드 클릭

1. 데이터명 입력

2. 데이터 등록할 위치 설정 (등록 이후에도 위치 이동은 가능합니다.)

3. 계정별 관리, 보기 권한 해제 설정

해당 데이터를 보거나 수정하지 못하게 제한하는 권한 설정입니다. '계정별' 기준으로는 개별 계정마다 제한할 수 있고, '권한 그룹별' 기준으로는 계정 그룹별로 제한할 수 있습니다. 해당 설정은 데이터 등록 이후에도 설정 가능합니다.

1. 업로드할 CSV 파일 선택

이 때 CSV 파일은 보안이 걸려있지 않은 파일이어야 합니다.

1. 데이터의 기준 항목, 지표 항목을 사이트 기준으로 매칭

• 기준 항목 (ex. 일자, 캠페인, 매체명, 타겟팅, 소재)

기준 항목은 업로드된 데이터 항목명 기준으로 매칭되며 왼쪽 기준 항목명을 클릭하면 수정도 가능합니다. 만일 데이터의 항목명과 다르게 설정하고 싶다면 수정하여 등록해보세요.

• 지표 항목 (ex. 집행금액, 노출수, 클릭수, 조회수)

지표 항목은 '지표 관리'에서 등록된 지표 기준으로만 매칭 가능합니다. 만일 원하는 지표가 없다면 '지표 관리' 메뉴에서 신규 지표를 등록한 후에 데이터 업로드를 진행하세요. 데이터 등록시 필요한 지표는 단순 지표이며 계산 지표는 데이터 등록 이후에도 추가 등록이 가능합니다.

1. 데이터 일자 확인

등록하는 데이터의 일자 기간이 해당 정보와 동일한지 체크하세요. 동일하다면 '저장'을 클릭합니다.

해당 과정까지 완료되면 새로운 데이터 등록이 완료되었습니다.

추후 해당 데이터에 재업로드를 하게 되면 아래 '데이터 업로드 현황'에서 업로드 기록을 확인할 수 있습니다.

재업로드 방법

이미 업로드한 데이터를 수정하고 싶은 경우 데이터를 재업로드할 수 있습니다.

기존 데이터는 신규 데이터로 덮어 씌워지는 형태로 업데이트됩니다.

1. 데이터셋 업데이트

기존 등록했던 데이터셋을 활용하여 업데이트를 진행합니다. 수정사항은 다음과 같이 발생할 수 있습니다.

• 행 기준의 데이터 항목 추가, 삭제

• 열 기준의 데이터 항목 추가

  (이미 등록된 기준, 지표 항목은 삭제 어려움)

• 그 외 텍스트, 수치 등의 모든 수정 포함

1. 재업로드할 데이터의 업로드 버튼 클릭

1. 수동 업로드와 동일하게 CSV 파일 업로드

1. 새로 추가한 기준 항목, 지표 항목이 있는 경우

1. 데이터일자 설정 확인

• 데이터 일자 확인 : 일자 데이터가 변경된 경우 해당 항목의 일자가 업데이트 됩니다. 만일 일자가 업데이트 내용과 다르다면 다시 로데이터를 살펴보고 업데이트해보세요.

• 데이터 업로드 현황 : 해당 데이터의 업데이트 기록을 확인할 수 있습니다.

1. 위 설정 완료 후 '저장' ▶ 연결된 대시보드를 통해 데이터 검수

매체 데이터 연동이란?

매체 데이터 연동은 별도 코드 작업 없이 광고 매체별 API를 연동하여 데이터를 가져오는 기능입니다.

이 기능을 통해 마케터는 보다 손쉽게 광고 데이터를 불러오고 관리할 수 있습니다.

현재 Google Ads, META, 카카오모먼트 매체와 API 연동이 완료되었으며 타 매체 및 트래커 사이트 추가 연동이 진행될 예정입니다.

매체 데이터 연동하기

1. 신규 매체 연동 설정하기

매체 연동 설정 메뉴에서 클릭액션을 통해 손쉽게 API 연동을 완료할 수 있습니다.

1. 매체 연동 설정

1. Google Ads 연동하기

계정 연동 전 연동하려는 계정이 광고 계정에 액세스할 수 있도록 초대가 완료되어야 합니다.

1. META 연동하기

계정 연동 전 연동하려는 계정이 광고 계정에 액세스할 수 있도록 초대가 완료되어야 합니다.

1. 카카오모먼트 연동하기

카카오모먼트는 계정 연동 전 카카오 Developers 사이트에서 비즈 앱 등록 및 오픈 API 신청이 선행되어야 합니다. 자세한 가이드는 매체 연동 관리 하단의 카카오모먼트 연동 가이드 확인하기를 클릭하세요!

2. 연동된 매체 데이터 불러오기

연동 완료된 매체의 데이터를 API로 불러옵니다.

1. 데이터 등록 > 매체 데이터 연동 클릭

1. 데이터명 입력하기

1. 데이터 매체 - 광고 계정 - 기간 선택하기

1. 리포트 내 기준 항목 및 지표 항목과 데이터 항목 매칭하기

1. 정기적 데이터 업데이트가 필요한 경우 스케줄링 설정하기

• 자동 연동 주기 : 매일 / 매주 / 매월

• 시간 : 데이터 업데이트할 시간 설정 (1시간 단위로 설정 가능)

3. 연동된 광고 계정 ID 관리하기

연동이 완료되거나 접근 권한이 부여된 광고 계정을 관리하는 메뉴입니다.

1. 접근 가능한 광고 계정 관리

내가 직접 연동하지 않아도 계정 접근 권한이 부여되었다면 해당 매체 계정의 데이터를 끌어올 수 있습니다.해당 접근 가능한 광고 계정이 있을 경우 리스트에 계정 정보가 조회됩니다.

2. 광고 계정 접근 관리

연동 완료된 계정을 타 사용자가 접근할 수 있도록 권한을 설정할 수 있습니다. 해당 계정은 하위 광고 계정으로도 가능하며 현재 Google Ads 매체만 지원되나 추후 확대될 예정입니다.

매체 연동 데이터 전처리

API로 연동된 데이터는 수동 및 스프레드 시트 데이터와 데이터 구조가 일치하지 않습니다. 그래서 매체 연동 데이터에 한해 리포트 데이터 구조와 동일하게 정제하는 과정이 필요합니다.

데이터 구조 통합을 위해 광고 시스템에 등록한 캠페인명 / 광고 그룹명 / 광고명 정보를 활용하여 기준 항목을 생성합니다. 자세한 사항은 아래 전처리 방법을 참고해주세요.

데이터 전처리 방법

데이터 전처리 진행 과정을 단계별로 살펴보세요

1. 데이터 전처리 클릭

1. 전처리 작업할 매체 연동 데이터 선택 후 확인 클릭

1. 캠페인명 / 광고그룹명 / 광고명 중에 기준 항목이 가장 잘 나타나있는 광고 레벨을 선택하기

데이터 연동 때 설정한 기준 항목이 해당 전처리 기준으로 나타납니다. 만일 설정한 기준 항목이 1개 뿐인 경우 선택 화면 없이 전처리 과정으로 바로 이동합니다.

Q. 기준 항목이 잘 나타나있는 광고 레벨은 어떻게 선택하나요?

예를 들어 등록한 데이터의 캠페인명이 '2304_GDN_PC_일반타게팅_1차'라고 가정해봅시다.

캠페인명에 기준항목으로 활용할 집행월, 매체, 디바이스, 타겟팅, 캠페인 정보가 모두 있기 때문에 추후 대시보드에 집행월, 매체, 디바이스, 타겟팅, 캠페인 정보를 필터링 기능으로 활용할 수 있습니다.

이처럼 다양한 정보가 명확한 구분자로 연결된 광고 레벨을 선택하시는 게 좋습니다.

1. 선택한 광고레벨에서 전처리 진행할 데이터를 선택하기

1. 명칭 정보를 분리할 수 있는 구분자를 입력하기

아래 케이스는 언더바를 사용하기 때문에 '_'를 입력합니다.

1. 구분자로 분리된 기준 항목을 리포트 내 기준 항목과 매칭하기

전처리된 데이터 확인 및 수정

전처리 완료된 매체 연동 데이터는 데이터 목록에서 확인 가능합니다.

• 데이터 전처리 수정

만일 전처리 수정이 필요한 경우 오른쪽의 톱니바퀴 클릭 후 '데이터 전처리 수정'을 선택합니다. 전처리 기준을 다시 수정하여 재작업할 수 있습니다.

• 원본 데이터 동기화

연동 데이터가 신규 업데이트된 경우 전처리된 데이터도 신규 업데이트가 필요합니다. 이 때 '원본 데이터 동기화'를 선택하여 전처리 데이터도 신규 업데이트를 진행할 수 있습니다.

데이터 작업을 완료하셨나요? 그렇다면 작업한 데이터를 대시보드에 시각화해보세요.

리포트 추가하기

등록한 데이터를 활용하여 리포트를 등록하고 대시보드를 작업해보세요.

1. 리포트 추가 버튼 클릭

1. 리포트명 입력 + 관리/보기 권한 계정 제어

리포트가 특정 계정에게 조회되지 않아야 한다면 아래 방법으로 계정 접근을 제한할 수 있습니다. 리포트 수정 권한 또한 제한할 수 있으니 민감한 데이터 리포트가 있다면 아래 방식으로 권한을 수정해보세요.

권한은 개별 계정 또는 그룹 기준으로 제어할 수 있습니다.

1. 지표 설정

지표 관리에서 등록한 지표들이 해당 항목에 나타납니다. 리포트 대시보드에서 확인할 지표만 선택해 보기 편한 순서대로 조정해보세요.

1. 리포트명 클릭

1. 데이터 연결 클릭

1. 원하는 데이터 클릭 + 기준 항목 설정

원하는 데이터를 찾아 왼쪽의 선택 구분을 체크합니다. 폴더 이동시 이전 경로로 가고 싶다면 상단의 '데이터 목록' 텍스트를 클릭해보세요.

연결할 데이터의 기준항목 설정을 클릭하여 쿼리로 활성화할 기준항목들을 선택합니다. 활성화를 원하지 않는 기준항목은 OFF로 전환할 수 있습니다. 해당 설정은 이후 대시보드 작업 단계에서도 재설정 가능합니다.

위 과정까지 진행했다면 해당 대시보드 시트에 데이터가 성공적으로 연결된 상태입니다.

해당 시트 대시보드 작업 후에 추가 시트가 필요하다면 시트 왼쪽의 + 버튼을 클릭해보세요.

위 과정과 동일한 방식으로 다른 데이터를 새로 연결할 수 있습니다.

데이터를 최종 데이터 형식으로 등록했다면 바로 리포트에 연결하여 활용할 수 있습니다.

다만 다음의 경우에는 데이터 처리하기 단계가 필요합니다.

데이터 처리가 필요한 경우

1. 매체 연동 데이터의 기준 항목이 있는 그대로 활용하기 어려운 경우 ➡

2. 따로 등록한 데이터를 통합하여 하나의 대시보드에서 확인하고 싶은 경우 ➡

데이터 상황에 따라 등록한 데이터를 간편하게 전처리, 병합 작업을 해보세요.

데이터 등록 및 처리까지 완료되었다면 리포트를 추가하여 데이터를 연결해야 합니다.

다음 단계를 통해 데이터를 연결하고 원하는 대시보드로 구성해보세요.

하나의 데이터로 병합하기

데이터 병합으로 다른 구조의 데이터를 하나로 합치고 한 대시보드에서 모든 데이터를 조회할 수 있습니다. 데이터 병합은 각 데이터 간에 연결할 수 있는 기준/지표 항목이 있다면 업로드 방식에 상관없이 병합 가능합니다.

실제로는 같은 구분이나 다른 명칭을 활용한 경우에도 아래 병합 완료된 데이터처럼 같은 항목으로 인식하도록 작업할 수 있습니다.

병합 데이터 생성 과정

병합 데이터 생성 과정을 단계별로 살펴보세요.

1. 병합 데이터 생성 클릭

1. 병합 작업을 진행할 데이터들을 선택하기

병합 데이터는 선택한 순서대로 데이터 순서가 부여됩니다. (ex. Data 1, Data 2, Data 3...)

1. 병합 데이터명 입력

1. 데이터별 데이터 기준 항목 / 지표 항목 매칭하기

한 쪽의 데이터 항목을 선택시 자동으로 동일한 항목을 매칭합니다. 이 때 매칭된 항목은 색상으로 표시되며 동일 항목인데도 리포트가 인식하지 못하는 경우 기준/지표 항목 통합 기능으로 추가 매칭시킬 수 있습니다.

4-1. 기준/지표 항목 통합

매칭되지 못한 기준 항목, 지표 항목이 있다면 기준/지표 항목 통합 기능을 활용해보세요.

위 자동 매칭 결과에서 기준 항목의 구분, 광고 소재(소재)와 지표 항목의 전환수(플친 추가수)가 매칭되지 않았습니다. 우선 기준 항목의 구분을 예시로 작업해볼까요?

메인 열에서 Data 1의 구분을 선택하고 서브열에서 Data 2의 구분을 선택하여 매칭한 뒤 확인 버튼을 클릭합니다.

위 방법을 활용한다면 명칭이 동일하지 않은 기준 및 지표 기준을 손쉽게 정의할 수 있으며 통합 데이터를 생성할 수 있습니다.

1. 최종 데이터 예시 확인한 뒤 저장하기

설정한 병합 기준에 따라 최종 데이터를 예시로 확인할 수 있습니다.

지표 항목 순서를 조정하고 싶다면 항목명을 드래그하여 순서 조정도 가능합니다.

병합 데이터 수정하기

병합 완료된 데이터는 데이터 목록에서 확인 가능합니다.

• 데이터 병합 수정

데이터 병합 조건을 수정하고 싶다면 관리 > 데이터 병합 수정을 클릭하세요. 기존 병합 구조에서 새로운 데이터를 병합시키고 기준 및 지표 항목을 새로 추가하거나 제외할 수 있습니다. 이 때 기존 병합 데이터와 별개로 신규 병합 데이터로 생성됩니다.

• 데이터 병합 수정 > 기존 데이터 덮어쓰기

병합에 활용된 각 데이터가 새로 업데이트된 경우 병합 데이터도 함께 업데이트해야 합니다. 관리 > 데이터 병합 수정 > 기존 데이터 덮어쓰기 진행시 가장 최신 데이터로 병합 데이터를 업데이트할 수 있습니다.

대시보드 영역구조

리포트 대시보드는 다음과 같이 구성되어 있습니다.

• 쿼리 영역

쿼리는 피벗 테이블의 필터 역할을 하는 영역입니다. 데이터 등록시 연결해둔 기준 항목이 쿼리 역할을 합니다. 대시보드에 표시되는 기준항목이 너무 복잡하다면 쿼리를 통해 보고 싶은 항목만 필터링할 수 있습니다. 필요 없는 항목은 '데이터 설정'에서 ON/OFF할 수 있습니다.

• 시트 영역

왼쪽의 플러스 버튼으로 새로운 시트를 추가하고 데이터를 연결할 수 있습니다. 시트별로 다른 데이터를 연결하고 새로운 차트로 구성할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭으로 시트 순서를 수정하고 오른쪽 상세 메뉴를 통해 시트 복사 및 삭제가 가능합니다.

• 대시보드 데이터 영역

연결한 데이터가 컴포넌트로 표현되는 영역입니다. 쿼리에 설정한 조건에 따라 데이터가 필터링되어 표현됩니다. 영역 크기 제한은 없으며 컴포넌트가 추가시 영

역이 자동 확장됩니다.

대시보드 세부 기능

쿼리 활용하기

쿼리를 활용하면 데이터의 기준항목을 필터처럼 활용할 수 있습니다. 확인하고 싶은 데이터에 따라 왼쪽 영역을 클릭하여 원하는 조건만 설정해보세요.

또는 차트에 상품, 타겟팅처럼 구분이 너무 많아 차트 확인이 어려운 경우 쿼리로 필요한 기준만 필터링하여 확인할 수 있습니다. 필터링한 상태는 저장할 수 있으니 상황에 따라 리포트 차트를 구성해보세요.

테이블 확인하기

테이블은 데이터를 표 형태로 표현하는 컴포넌트입니다. 항목명을 클릭하면 해당 항목 기준으로 오름차순/내림차순 정렬이 가능합니다. 또한 오른쪽 상단의 '엑셀 다운로드'를 클릭하면 해당 데이터를 엑셀 파일로 받아볼 수 있습니다.

메인화면으로 지정하기

데이터킷에서 '리포트'를 가장 먼저 확인해야 한다면 '메인 설정' 기능을 활용해보세요. 리포트 목록에서 필요한 리포트를 클릭하는 과정 없이 바로 원하는 리포트 화면으로 진입할 수 있습니다. '메인 설정 해제'를 클릭하면 해당 설정이 다시 초기화됩니다.

*리포트의 가장 첫 시트로만 설정 가능

광고 예산 분배가 어려운 이용자에게 추천하는 메뉴입니다.

Datakit이란?

Datakit은 데이터 적재 및 통합, 시각화가 가능하며

캠페인 집행에 필요한 예산 수립, 사후 평가까지 가능한 원스톱 마케팅 솔루션입니다.

영상 소개

서비스 구조

데이터킷 서비스 구조는 다음과 같습니다. 마케팅 과업에 따라 솔루션을 활용해보세요.

세부 서비스 요약 소개

리포트는 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다.

운영 리포트로 사용하여 결과 보고 목적으로 사용하거나, 모아온 벤치마크 데이터를 업로드하여 대시보드 안에서 새로운 인사이트를 발굴할 수 있습니다.

이용 목적은 상황에 따라 다르지만, 데이터킷이 추천하는 과정은 집행 리포트를 시작으로 벤치마크 데이터를 적재하는 것입니다.

집행 리포트를 시작할 때 데이터셋을 한번 작업하면 별도 추가 작업 없이 손쉽게 장기 데이터를 적재할 수 있습니다. 잘 정리된 데이터는 추후 VIPer 분석에도 바로 활용 가능하니 리포트를 시작으로 더 큰 인사이트를 얻어보세요.

케이스별 대시보드 확인하기

1. 집행 캠페인 운영 리포트

집행 중인 캠페인은 예산 소진과 목표 달성 현황 파악이 가장 중요합니다. 이 때 쿼리를 적절히 활용한다면 하나의 대시보드로 다양한 집행 결과 정보를 얻을 수 있습니다.

1. 특정 기간의 운영 결과 조회

• Question : 캠페인의 2주차 운영 결과는 어떻게 되었을까?

• Action : 일자 쿼리를 클릭 > 해당 주차 선택 > 조회 > 대시보드 확인

Report Analysis 2주차 운영 결과를 확인해보니 4월 9일, 4월 13일에 가장 많은 집행 금액이 쓰였네요. 어떤 매체, 상품이 집행되었는지는 아래 테이블에서 상세 확인이 가능합니다.

1. 디지털 매체의 사전/사후 비교 분석

• Question : 매체별 KPI는 목표 수치를 달성했는가?

• Action : 매체별 KPI 차트 확인 (달성률 또는 예상치 비교 차트)

Report Analysis

1. 간트 차트 : 노출, 클릭, 조회수 모두 목표 수치를 초과 달성했습니다. 특히 클릭수 기준으로는 네이버 GFA가 추가 클릭수를 가장 많이 확보했네요.

2. 막대 그래프 : CPC 효율을 확인했을 때 모든 매체의 CPC가 목표 단가보다 저렴한 단가로 운영되었습니다. 특히 SMR과 Youtube의 CPC가 목표 대비 저렴한 단가를 기록했네요.

1. 특정 매체의 조건 조합별 효율 조회 (ex. 소재 x 타겟팅)

• Question : 인스타그램 매체에서 어떤 소재 x 타겟팅 조합의 효율이 가장 높았을까?

• Action : 매체 쿼리를 클릭 > 'Instagram' 선택 > 조회 > 대시보드 확인

Report Analysis

인스타그램의 CPC는 소재 D와 데모 + 관심사 조합이 1,520원으로 가장 저렴한 단가를 기록했습니다. 반면 소재 A와 데모 + 관심사 조합은 CPC가 1,620원으로 가장 높은 단가로 운영되었네요.

2. 벤치마크 데이터 리포트

위 캠페인 데이터 적재 과정을 지속적으로 진행한다면 데이터 분류 체계가 잘 정리된 장기 데이터가 마련될 것입니다. 물론 이미 정리된 벤치마크 데이터가 있는 경우에도 데이터킷 리포트로 편리하게 차트화하여 인사이트를 발굴할 수 있습니다.

1. 연/월/주차 별 구분으로 동향 분석

• Question : 캠페인은 주로 어떤 시기에 가장 예산이 많이 집행되었을까?

• Action : 월별 집행 트렌드 차트 확인

Report Analysis 7월에 38억으로 가장 많은 예산이 집행되었네요. KPI도 가장 많은 예산을 집행한 7월에 가장 높은 수치를 기록하였습니다.

1. 복수 브랜드, 캠페인 데이터의 상세 효율 분석

• Question : 여러 브랜드 데이터를 통합 관리하는데, 이번에 집행한 '브랜드03'의 캠페인03-03 상세 집행 결과가 궁금해.

• Action : Brand 쿼리에서 '브랜드03' 클릭 > Campaign 쿼리에서 '캠페인03-03' 클릭 > 조회 > 대시보드 확인

Report Analysis 해당 캠페인에서는 '주요매체B'의 예산이 48.71%로 가장 많이 집행되었습니다. 노출수 기준으로는 네트워크 B가 가장 높은 수치를 기록했네요.

리포트의 데이터셋은 VIPer 분석에 활용하는 데이터셋과도 동일하기 때문에 1차적인 차트 분석을 넘어 예산과 KPI를 연계 분석하는 MMM 분석까지 기대할 수 있습니다.

데이터킷에서 내 브랜드 데이터 체계를 확립하고 쌓으면서 더 나은 데이터 인사이트를 얻어보세요.

0. MMM이 무엇인가요?

1. MMM은 왜 필요한가요?

자사 브랜드를 알리기 위해 TV, 인쇄, 디지털 등 보다 다양한 채널에 광고를 집행하고 있습니다. 하나의 마케팅 캠페인에 여러 채널을 활용하는 것은 흔한 일인데요.

이처럼 한 캠페인에 다양한 광고 매체를 집행하는 것을 마케팅믹스, 미디어믹스라고 부릅니다.

그렇다면 해당 캠페인을 진행한 후 얼만큼의 마케팅 목표를 달성했는지의 성과 평가는 어떻게 해야할까요?

보통 마케터들은 광고를 운영한 매체 솔루션에서 산출되는 데이터를 확인하여 광고 효율을 확인합니다. 확인할 수 있는 광고 효율로는 광고 노출, 클릭, 광고를 통한 사이트 유입 등 다양한 광고 지표를 얻을 수 있으나 모두 매체 각각의 성과일 뿐입니다.

결국 많은 매체를 집행해도 하나의 캠페인이 얼만큼의 마케팅 목표를 달성했는지를 확인할 수 없습니다.

특히 최근 개인 정보 보호 이슈로 인해 3rd Party 데이터 수집이 제한되었고, IOS 데이터는 버전 14 이후로 동의를 받아야만 사용자 정보 수집이 가능해지는 등 각각의 광고 효과 데이터를 총체적인 마케팅 KPI와 연결지을 수 있는 방법은 점차 사라지고 있습니다.

그럼 어떤 방법으로 마케팅 성과를 평가해야 할까요?

이처럼 마케팅 전략과 마케팅 KPI 간의 유실된 연결고리를 찾아주는 게 바로 MMM의 역할입니다. MMM은 마케팅 전략과 KPI 간의 관계성을 통계적으로 분석하고 마케팅 전략이 기여한 KPI 성과분을 분석할 수 있습니다. 해당 분석 결과를 바탕으로 분석 모형을 만들어 KPI가 더 상승할 수 있는 마케팅 믹스가 무엇인지도 예측할 수 있습니다.

2. MMM은 어떻게 분석되나요?

그렇다면 'MMM(Marketing Mix Modeling)'은 어떤 분석 방법일까요?

MMM 분석의 근간은 통계학에서 자주 활용되는 회귀분석입니다. 회귀분석에도 다양한 분석 방법이 존재하지만 기본적으로 독립변수와 종속변수 간 가장 적합한 관계식을 추정하는 방식입니다. 어렵다고 느끼실 수 있지만 의외로 분석의 기본 틀은 간단합니다. 우선 회귀분석에서도 가장 기본적인 선형 회귀 분석을 예시로 설명드리겠습니다.

2-1. 회귀분석이란?

위 그래프는 X 축이 독립변수, Y축이 종속변수이며 그 관계의 분포가 Data Point 범례로 표시되어있습니다. 관계 분포를 설명할 수 있는 관계식(방정식)을 추정한다면 X값에 따른 Y값을 예측할 수 있겠죠? 관계식은 선형이기 때문에 'Y=ax+b' 와 같은 1차 방정식 형태를 띄게 됩니다.

이 때 a와 b 값을 조정하여 위 분포를 가장 잘 예측할 최적의 관계식을 도출하는 것이 가장 핵심입니다. 가장 적합한 관계식을 찾기 위해 a와 b 값을 세밀하게 조정할 수 있으며 조정에 따라 위와 같이 여러 개의 관계식을 발견할 수 있습니다. 이 때 관계식 중에서 실제 분포와 관계식 간의 차이 값(잔차)이 가장 작은 관계식을 찾으면 그것이 바로 분포에 가장 적합한 분석 모델이 됩니다.

3. MMM 분석 : 마케팅에 활용되는 회귀분석

위와 같은 회귀분석을 마케팅 사례에 활용한 것이 바로 MMM 모델인데요.

이 때 독립변수(X값)는 마케팅 전략을 집행한 광고비가 되고 종속변수(Y값)는 주요 성과 지표인 마케팅 KPI 변수가 됩니다. 변수 항목을 예로 들자면 TV, 유튜브, 인스타그램 광고비가 독립변수가 되고 제품 매출액이 종속 변수가 될 수 있습니다.

• 독립 변수 / 종속 변수 (예시)

비록 현실에서는 실제 광고비가 매출의 얼마만큼을 기여했는지를 확인하기 어렵지만, 이렇게 둘 사이의 관계식을 추정하게 되면 어떤 마케팅 전략이 KPI에 영향을 많이 미치는지, 어떤 전략 구성으로 집행했을 때 KPI가 높아지는지를 예측할 수 있습니다.

즉 MMM(Marketing Mix Modeling) 분석이란, 마케팅 전략을 계획할 때 전략별 예산 비중을 선정하고 얼마만큼의 KPI를 도달할지를 예측하면서 최대 KPI를 위한 최적 마케팅 믹스를 산출하는 분석 방법론입니다.

다만 예시와 달리 실제 캠페인 데이터에 맞춤화된 분석 모델을 찾으려면 까다로운 작업이 필요합니다.

실제 광고 전략과 KPI는 여러 개를 가정하는 경우가 많아서 독립 변수, 종속 변수가 여러 개인 경우도 많습니다. 그리고 데이터에 따라 선형, 지수, 로그 등 적합한 관계식 유형을 탐색해야 하는 과정이 필요합니다. 또한 계절이나 이벤트 등의 외부 요인에 KPI가 영향을 받을 수 있어 광고의 KPI 기여분을 해석할 때 주의가 필요합니다.

4. 실제 마케팅에 적용하는 MMM 모델 특징

4-1. KPI 성장의 한계 효용 체감 반영

마케팅 전략에 예산을 쓰는 만큼 KPI도 비례하게 증가할 수 있을까요? 대답은 NO 입니다. 이유는 모든 경제 활동에는 한계 효용 체감의 법칙이 적용되기 때문인데요.

물질이 1단위씩 주어졌을 때 느끼는 효용(만족)이 100이었다면, 점점 물질 제공량이 많아질수록 1개마다 느끼던 효용의 양이 줄어들 것입니다. 이를 그래프로 표현한다면 아래처럼 물질(X축)이 아무리 늘어나도 효용(Y축)은 뒤로 갈수록 같은 물질의 양으로 늘 수 있는 효용 크기가 현저히 작아지게 됩니다.

이는 x가 마케팅 전략 예산, y가 마케팅 KPI로 바뀌었을 때에도 동일합니다. 즉 이러한 KPI 증가 형태를 MMM 분석에도 반영하기 위해 KPI의 한계 효용의 법칙을 적용하고 있습니다.

4-2. KPI 패턴, 외부요인을 반영하여 순수 기여도 파악

VIPer는 KPI에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수들을 반영할 수 있습니다.

A. KPI 데이터에 나타나는 트렌드, 계절성 파악

예를 들어 보습 스킨케어 브랜드가 마케팅 캠페인을 집행했을 때 주요 KPI가 '제품 매출액' 이라고 가정해봅시다. 광고를 집행한 기간 동안 발생한 매출액은 모두 광고로 발생된 매출일까요? 분명 광고를 집행하기 전에도 유지되던 매출, 환절기로 인해 증가한 구매 영향 등 외부 요인이 영향을 줄 수 있습니다.

그래서 데이터 안에서 발견되는 KPI의 패턴을 분석하고 마케팅 전략으로 발생되지 않은 기여도를 분리해야 합니다.

B. KPI에 영향을 미칠 수 있는 외부변수를 모델에 조작적 투입 가능

위와 같이 KPI의 패턴성을 제외한다고 순수한 마케팅 KPI 기여도라고 말할 수 있을까요?

이는 사실 마케터의 경험적 근거에 따라 다를 것입니다. 광고 집행시 타 브랜드의 광고 점유가 유독 높았다면 평소 광고비에 비해 KPI 증가가 크게 나타나지 않을 수 있습니다. 또한 마케팅 전략 외의 바이럴로 인해 KPI가 크게 증가할 수도 있습니다. 이처럼 KPI에 영향을 미칠 수 있는 다른 변수가 있다면 외부 변수로 모델에 투입하여 가장 순수한 마케팅 기여도를 확인할 수 있을 것입니다.

4-3. 적합한 '광고 이월효과'을 반영하여 분석 모델 강화

광고 이월효과란 고객이 광고에 노출되었을 때 해당 광고 효과가 이후에도 지속되는 현상을 가정합니다. VIPer는 이월효과를 적용할 시 마케팅 캠페인에 맞는 이월률을 계산하여 보다 정확한 KPI 기여분을 추측합니다.

그렇다면 광고 이월효과는 무엇일까요?

예를 들어 신규 화장품 광고에 노출되었을 때 고객은 해당 광고를 본 이후에 잊어버리는 게 아니라 몇일 간 해당 광고를 기억할 수 있습니다. 이 때 첫 번째 노출된 날의 광고효과가 10점이라고 가정했을 때, 해당 광고 효과는 다음 날 광고가 기억된 만큼 계속 이월될 것이며 추후 소멸될 것입니다. 아래 이월율은 20%를 가정한 결과이며 5일째 되는 날에는 일별 광고 효과가 누적 형태로 점차 높아지는 모습을 보입니다.

하지만 마케팅 전략 성격에 따라 이월효과가 항상 발생하는 것은 아닙니다. 예를 들어 마케터가 클릭 광고를 집행하고 KPI가 사이트 유입수였다면 분석모델에 이월효과를 가정하는 것은 오히려 잘못된 분석이 될 수 있습니다.

이월효과는 진행한 마케팅 전략과 KPI 사이에 발생할 수 있는 시간적 간극을 모델에 반영하기 위함이기 때문에 마케팅 사례 특성에 따라 적용 여부를 결정하는 것을 추천하고 있습니다.

5. 빠르고 쉽게 MMM을 실행하는 VIPer

따라서 신뢰도 있는 MMM 분석 모형을 어떻게 빠르게 구축하고 바로 반영할 수 있는 인사이트를 확인할 수 있을지를 고민했습니다. 고민 끝에 최근 오픈된 MMM 분석의 자동화 코드를 이용해 짧은 시간 내에 신뢰할 수 있는 분석 모형을 만드는 VIPer 솔루션을 제작하게 되었습니다.

Point 1. 딥러닝으로 정확도 높은 모델을 빠르게 구축

VIPer는 MMM 분석 모델을 자동화하여 마케팅 캠페인 데이터에 적합한 분석 모델을 빠르고 정확하게 구축합니다. 전통적인 MMM 분석 모델은 구축 시 최소 1달 이상이 소요되지만 VIPer는 10분 ~ 최대 1일 이내로 적합한 모델을 찾을 수 있습니다.

기존 MMM 모델은 마케팅 전략이나 목표하는 KPI가 여러 개인 경우 모델 구축 소요 시간이 길어지지만 VIPer는 사전 분포를 활용하는 '베이지안 확률론'을 기반하기 때문에 모델을 빠른 속도로 구축할 수 있습니다.

Point 2. 나스미디어의 커스텀 MMM 제공

VIPer는 별도 코드 작업 필요 없이 클릭 모션만으로 MMM 분석을 시행할 수 있습니다. 그래서 내 브랜드의 주요 KPI와 영향을 미치는 요인들을 정확하게 파악했다면 직접 신뢰도 높은 모형을 구축할 수 있습니다!

다만 분석 모형을 구축할 때 어떤 변수를 설정해야할지, 이월효과와 시계열적 특성을 어떻게 적용해야할지 어려움을 느끼실 수 있습니다.

어려움을 해결하기 위해 해당 구독권 이용시 다양한 분석 경험을 가진 운영진들이 브랜드에 맞는 커스텀 분석 모형, 분석 컨설팅을 제공하고 분석 결과를 요약한 분석보고서또한 제공해드립니다.

광고 예산 분배 방법을 이해했으며 Benchmark 이용을 시작할 때 추천하는 메뉴입니다.

원클릭 템플릿으로 대시보드 생성

초기 리포트 대시보드 생성 시 빠른 리포트 구축을 위해 템플릿을 이용할 수 있습니다.

1. 리포트명 클릭 또는 신규 리포트 생성

1. 템플릿 선택 클릭

1. 원하는 템플릿 선택하기

데이터킷 리포트에는 목적에 맞는 다양한 리포트 템플릿이 준비되어있습니다. 템플릿 갤러리에서 원하는 목적별로 대시보드를 선택할 수 있으며 효율적인 대시보드 작업을 위해 지속 업데이트될 예정입니다.

• 템플릿 갤러리 목록

  • 기본 템플릿

  • 데일리 리포트 템플릿

  • 캠페인 성과 분석 템플릿

  • 매체별 성과 비교 템플릿

  • 브랜드 검색 리포트 템플릿

  • 빈 페이지 템플릿

1. 원하는 템플릿을 선택하면 대시보드 자동 생성

1. 대시보드 적용된 결과 확인 후 저장

나만의 템플릿 제작하기

1. 템플릿 제작 후 상단 오른쪽의 '저장' 메뉴 화살표 클릭

1. 맨 하단의 템플릿 저장 클릭

1. 저장한 나만의 템플릿은 템플릿 선택 > 직접 제작한 템플릿 탭에서 확인

1. 제작한 템플릿을 공유하고 싶다면 톱니바퀴 > 공유 클릭

1. 공유 비밀번호 설정

추후 공유되었을 때 비밀번호를 입력해야 템플릿이 사용 가능합니다. 꼭 비밀번호를 기억해주세요.

공유받은 템플릿 적용하기

1. 템플릿 선택 > 공유 받은 템플릿 탭 선택

1. 템플릿 불러오기 버튼 클릭

1. 제작한 이용자에게 비밀번호 공유받아 입력 후 내려받기 클릭

1. 내려 받은 템플릿은 공유 받은 템플릿 탭에서 확인 가능합니다.

1. 매체 유형이 따른 배분

1. Benchmark > 미디어 집행 트렌드로 들어갑니다.

2. 원하는 업종과 분석 기준(데이터 기간, 예산 규모, 운영 목적)을 선택합니다.

3. 조회 조건에 따른 매체 유형별 / 매체별 예산 비중 확인이 가능합니다.

2. 매체별 배분

특정 매체 유형(영상매체) 조건 하에서 매체별 예산 배분을 볼 수 있습니다.

1. 매체유형을 "영상"으로 선택 후 조회합니다.

2. 영상 매체 내에서 매체별 예산 배분 비중을 확인할 수 있습니다.

3. 상품별 예산 배분

영상 매체 내에서 상품별 예산 배분을 조회할 수 있습니다.

1. 분석 기준을 "상품별 집행 트렌드"로 두고 조회합니다.

2. 특정매체(유튜브) 내에서 상품 비중을 확인할 수도 있습니다.

앞서 리포트 템플릿을 활용하여 대시보드를 생성하는 방법을 배웠습니다.

이번 챕터에서는 대시보드 데이터를 설정하고 각 컴포넌트를 원하는 목적에 맞게 추가하는 방법을 알 수 있습니다.

데이터 설정

기준 항목은 대시보드에서 데이터를 필터링하는 쿼리 역할을 담당합니다. 대시보드에서 표현하고 싶지 않은 기준 항목은 OFF하고 쿼리 순서를 조정할 수 있습니다. 순서는 드래그 앤 드롭으로 조정 가능합니다. 수정시 이미 추가된 컴포넌트가 영향을 받을 수 있으니 해당 부분 참고하여 수정이 필요합니다.

컴포넌트

컴포넌트 분류

컴포넌트 작업 방식

1. '수정모드' ON 상태에서 대시보드 작업

   수정할 때는 오른쪽 상단의 '수정모드'를 ON으로 전환해야 합니다. OFF 전환시 컴포넌트 이동이 불가합니다.

2. 드래그 앤 드롭 방식

   데이터킷 리포트의 작업 방식은 드래그 앤 드롭 방식입니다. 원하는 위치에 차트와 테이블을 배치해보세요.

3. 컴포넌트 오른쪽 하단으로 크기 조절

   모든 컴포넌트는 크기를 자유롭게 조정 가능합니다. 오른쪽 하단 끝을 잡고 원하는 크기로 수정해보세요. 크기는 뒷 배경의 회색 네모박스에 맞게 조정 가능합니다.

4. 수정 후에는 상단 오른쪽의 '저장' 필수

   대시보드 작업시 상단의 '저장'을 꼭 클릭해야 현재 수정된 사항을 잘 저장할 수 있습니다. 새로 고침 또는 다른 시트로 이동할 시 해당 시트의 수정사항이 저장되지 않습니다.

목적별 컴포넌트 활용 방법

데이터킷 리포트에서는 총 24종의 차트와 테이블 등을 활용할 수 있습니다.

리포트 목적에 맞는 차트를 활용하고 싶다면 다음 내용을 참고해주세요.

1. 예산 집행 현황 파악

캠페인 리포트를 확인할 때 예산 집행 현황은 매우 중요한 정보입니다. 예산을 정해진 일자에 잘 소진했는지, 어떤 매체에 주로 예산을 투입되고 있는지를 확인해야 캠페인 운영 상황에 대해 올바르게 평가할 수 있습니다.

캠페인 예산의 집행 현황을 파악하고 싶다면 다음 차트를 활용해보세요.

• 간트 차트

간트 차트는 캠페인 집행 기간을 기준으로 지표의 진행률을 확인하는 차트입니다. 캠페인 기간과 지표 현황을 동시에 확인할 수 있다는 장점이 있습니다. 각 막대에 마우스 오버시 집행 기간, 예산, 집행 금액을 확인할 수 있습니다.

• 파이 / 도넛 차트

파이, 도넛 차트는 원형 차트로 지표 항목의 비중 현황을 나타내는 차트입니다. 집행 금액을 데이터 항목을 설정하면 현재 어떤 매체가 가장 집행이 많이 되었는지 확인할 수 있습니다.

• 가로 / 세로 누적 막대

누적 막대는 매체 x 상품별 집행 현황처럼 데이터 기준 2가지를 동시에 표현할 수 있는 막대 그래프입니다. 어떤 매체의 상품에 주로 집행했는지를 파악할 수 있습니다. 아래 차트를 보면 현재 유튜브의 VVC, VRC 상품에 가장 많은 예산이 투입된 것을 확인할 수 있습니다.

2. 목표 기준으로 결과 평가

캠페인에서 가장 궁금한 것은 "KPI가 목표한 수치를 달성하고 있는가"입니다. 데이터킷 리포트에서는 주요 KPI 달성 현황을 다양하게 표현할 수 있습니다.

KPI를 달성률로 표현한다면 하나의 수치로 캠페인 성과를 직관적으로 파악할 수 있다는 점이 장점입니다. 또는 수치 규모 차이를 표현하여 목표치와 실집행치를 비교해서 볼 수 있습니다.

2-1. 달성률 (%) 평가

• 반원 형태 KPI

반원 형태 KPI 차트는 KPI 1개의 달성률을 반원 형태로 표현하는 차트입니다. 지표의 목표치에 따라 현재 달성률을 반원 형태로 표현할 수 있습니다. 달성률 현황에 따라 색상 변화가 있습니다.

• 막대형태 (지표 다중선택) KPI

막대형태 KPI 차트는 2개 이상의 KPI 달성률을 막대 형식으로 표현하는 차트입니다. 여러 지표의 각 목표치에 따라 현재 달성률이 계산되며 해당 차트도 달성률 현황에 따라 색상 변화가 있습니다.

2-2. 수치 비교

• (다중지표)가로 막대 / 세로 막대

(다중지표)가로, 세로 막대는 여러 개의 지표를 옆으로 나열하는 차트입니다. 데이터 항목에 목표치와 실제 수치를 선택하면 막대 길이로 목표 달성 여부를 직관적으로 확인할 수 있습니다.

• 컬럼 고정

'컬럼 고정' 차트는 비교할 지표 항목을 하나의 컬럼(막대)에 묶어 표현하는 차트입니다. 노출수를 기준으로 설정하면 다음과 같이 예상 노출, 노출수를 한 컬럼에서 비교할 수 있습니다. 장점은 지표를 여러 개 비교해도 간단하게 표현할 수 있다는 점입니다. (지표 세트 최대 4개 가능)

3. 시계열 추세 확인

원형 차트와 산점도를 제외한 모든 차트에서 일자를 축으로 활용할 수 있습니다. 다만 데이터킷 리포트에서 일자에 특화된 차트를 활용한다면 더 쉽게 캠페인 기간 동안의 집행금액, 지표 추세를 확인할 수 있습니다.

3-1. 월별 추세

• 캘린더

캘린더 차트는 지표 항목을 월별 달력 형식으로 표현하는 차트입니다.

노출, 클릭, 조회 등 효율 지표를 월 단위로 파악할 수 있습니다. 또는 지표 관리 메뉴에서 예산 소진율(집행 금액 / 예산, %)을 사용자 지표로 등록하여 활용하면 월별 예산 집행 현황을 아래 차트처럼 한 눈에 확인할 수 있습니다. 캠페인 전체 기간보다 월 단위의 운영 결과 조회가 중요하다면 해당 차트를 활용해보세요.

3-2. 캠페인 전체 기간 추세

대부분의 차트에서는 하나의 축을 '일자'로 설정하면 캠페인 전체 기간을 표현할 수 있습니다.

다만 다음 차트에서 일자별 추이를 더 쉽게 표현할 수 있으니 참고하여 작업해보세요.

• 일자 / 라인 / 영역

일자, 라인, 영역 차트 모두 선 또는 영역으로 수치를 표현하는 차트입니다.

일자 차트는 별도 일자 기준 설정 없이 바로 일자별 추이를 확인할 수 있습니다. 그 외에도 라인, 영역 차트에서 데이터 기준을 '일자'로 설정하면 일자별 추이를 확인할 수 있습니다.

아래 두번째 차트처럼 지표를 2개 이상 표현하고 싶다면 '다중지표 라인', '다중지표 영역' 차트를 활용해보세요.

4. 지표 동시 비교

어떤 매체의 효율이 좋았는지 살펴보려면 다양한 지표를 함께 살펴보아야 합니다. 노출 효율을 평가한다면 노출수, 가격 지표인 CPM도 함께 살펴볼 필요가 있습니다.

높은 노출수와 함께 가격 효율도 높아야 마케팅 예산 대비 높은 효율을 얻었다는 평가를 할 수 있기 때문입니다. 이처럼 한 차트에서 2개, 3개 지표를 함께 비교해야 한다면 '콤보' 차트를 활용해보세요.

• 이중 콤보 / 삼중 콤보

콤보 차트란 한 차트에서 서로 다른 지표를 동시에 비교하는 차트입니다. 수치 규모가 달라도 보조 축을 활용하여 지표별 수치 차이를 표현할 수 있다는 것이 장점입니다. 지표는 3개까지 가능합니다.

함께 비교해야 의미 있는 지표라면 콤보 차트를 활용해보세요.

5. 매체 x 상품별 효율

같은 매체에서도 어떤 상품, 타겟팅, 소재를 사용하는지에 따라 KPI 효율은 매우 달라질 수 있습니다.

어떤 상품, 타겟팅, 소재가 효율이 높았는지를 보려면 '히트맵' 차트를 활용해보세요.

• 히트맵

히트맵은 열분포 지도처럼 2차원 배열 형태로 색상을 활용하여 데이터를 시각화하는 차트입니다. 수치가 높을수록 채도가 높아지며 낮을수록 채도가 낮아집니다.

6. 지표 간 상관 관계

캠페인 결과를 분석할 때 지표 간의 관계성 분석이 필요할 때가 있습니다. 예를 들어 같은 예산을 써도 클릭 효율이 높은 매체는 무엇일까? 하는 의문처럼요. 지표 간의 관계성을 파악할 때에는 '산점도' 차트를 활용해보세요.

• 산점도

'산점도' 차트란 가로축 지점과 세로축 지점이 만나는 점들을 표시한 차트입니다. 아래 차트에서는 동일 집행 금액 대비 'OK캐쉬백' 매체가 예산 대비 높은 클릭 효율을 보이는 것을 확인할 수 있습니다.

7. 소재 이미지

캠페인 리포트에는 숫자 데이터뿐만 아니라 매체에 실린 소재 이미지 정보도 필요합니다. 데이터킷 리포트에서는 이미지 컴포넌트 또는 확장형 테이블을 활용하여 소재 이미지를 대시보드에 추가할 수 있습니다.

• 이미지 컴포넌트

이미지 컴포넌트는 개별 컴포넌트로 소재 이미지를 삽입할 수 있습니다. 컴포넌트 크기를 조절하면 소재 이미지 크기에 맞출 수 있습니다. 소재 이미지를 추가하여 아래 테이블의 소재에 해당하는 이미지가 무엇인지 바로 확인해보세요.

• 테이블 확장형

테이블 확장형은 기준 항목을 2개 이상 활용하여 세부 구분별 지표 테이블을 확인할 수 있습니다.

1. 분기 이상의 예산 배분시(Brand)

1. Benchmark > Campaign Benchmark > 광고 집행 트렌드로 들어갑니다.

2. 분석 기준을 "브랜드"로 두고, 원하는 업종을 선택합니다.

3. 해당 업종의 구간별 평균 예산 및 대략적인 집행 트렌드를 확인 할 수 있습니다.

2. 월 단위 예산 배분시 (Campaign)

1. Benchmark > 광고 집행 트렌드로 들어갑니다.

2. 분석 기준을 "캠페인"으로 두고, 원하는 업종과 분석 기준을 선택합니다.

3. 해당 업종의 예산 누적 분포를 확인할 수 있습니다.

1. 상품별 효율 대표값 (중소 매체)

선택된 조건에서의 평균 효율 값을 보는 방법은 다음과 같습니다.

1. 분석 기준을 "상품별 벤치마크"로 두고 조회합니다.

2. 각 상품별 효율(CPM, CPC, CPV, CTR, VTR 및 전환) 대표값을 확인할 수 있습니다.

2. 상품별 효율 대표값 상세 확인 (주요 매체)

구글, 메타, 네이버, 카카오와 같은 국내 주요 매체의 경우, 매체사 데이터(API 등)을 기반으로 상세한 조회 조건으로 효율을 확인 할 수 있습니다.

1. Benchmark > Media Benchmark > 확인하고자 하는 매체를 선택합니다.

2-1. 구글

2-1. 원하는 업종/기간/광고유형과 세부설정을 선택한 후 검색합니다.

2-2. 메타

2-2. 원하는 업종/기간/캠페인 목표/노출 위치를 선택 후 검색합니다.

2-3. 네이버 보장형(NOSP)

2-3. 원하는 업종/기간/상품 및 세부 설정 후 검색합니다.

2-4. 네이버 성과형 (GFA)

2-4. 원하는 업종/기간/목적/상품을 선택 후 검색합니다.

2-5. 카카오모먼트

2-5. 원하는 업종/기간/상품 및 세부 설정 후 검색합니다.

VIPer를 처음 써보는 이용자에게 추천하는 내용입니다. 단계에 따라 읽어보세요.

VIPer는 어떤 솔루션인가요?

VIPer는 MMM(Marketing Mix Modeling) 분석 자동화를 통해 마케팅 전략 성과를 통계적으로 분석하고 효율을 진단하는 전략 모델입니다.

VIPer의 마케팅 인사이트는 무엇인가요?

VIPer를 통한 분석 모델 실행 시 다음과 같은 마케팅 집행 인사이트를 얻을 수 있습니다.

1. KPI로 평가하는 마케팅 캠페인 성과

집행된 마케팅 캠페인의 KPI 성과를 요약하고 광고 전략과 KPI간의 관계성을 파악합니다.

• 집행 기본 정보 : 캠페인의 집행기간, 총 광고비, 총 KPI 달성 수치를 요약합니다.

• 캠페인 집행 기간에 따른 KPI 비교 / 추이 비교 (*비집행 기간 필요) : 비집행기간과 집행 기간의 KPI를 비교하고, 집행 기간에 미집행했을 시의 가상의 KPI를 추정해 캠페인으로 얻은 KPI 추이를 살펴볼 수 있습니다.

• 광고비 x KPI 상관성 분석 : 마케팅 전략별 광고비와 KPI 간의 상관성을 분석하여 KPI와 상관성이 높은 광고 전략을 찾습니다.

• 광고비 x KPI 관계성 분석 : 광고비와 KPI 간의 반응함수를 살펴보고 적은 예산으로도 높은 KPI를 창출하는 광고 전략을 찾습니다.

2. 광고 전략별 KPI 기여도 / 효율 지표 평가

KPI 기준에 따라 광고 전략의 KPI 기여도, 효율 지표를 파악하고 일자별 기여도 흐름을 파악할 수 있습니다.

• 총 기간의 KPI 기여도 / 효율 지표 평가

캠페인 총 기간의 광고 전략별 KPI 기여도와 효율 지표를 확인할 수 있습니다. KPI별로 기여도가 큰 매체가 있는지 살펴보고 비용 효율이 좋은 매체가 무엇인지도 살펴보세요.

• 일자별 KPI 기여도 평가

일자별로 광고 전략별 KPI 기여도를 살펴볼 수 있습니다.

광고 전략 없이도 패턴적으로 발생하는 KPI 수치를 반영할 수 있어 광고 전략으로 순수 발생한 KPI를 추정할 수 있습니다. 또한 전략 실행 시기가 상이한 경우 일자별 차트를 참고하시면 한 눈에 전략별 기여도를 살펴볼 수 있습니다.

3. KPI 성장을 위한 최적 예산안 추천 및 KPI 증가율 예측

캠페인 데이터에 최적화한 분석 모델 기반으로 KPI 최대 달성을 위한 최적 예산안을 추천합니다. 예산 금액은 신규 예산 금액으로도 분석 가능하며 특정 매체의 예산 범위를 고정할 수 있습니다. 추천드린 최적예산안으로 얻을 수 있는 KPI 증가율 또한 확인할 수 있습니다.

• KPI 최대 달성을 위한 최적 예산안 추천

마케팅 믹스안으로 KPI를 최대 달성할 수 있는 최적 예산안을 추천합니다. 최적화된 분석 모델을 통해 KPI 증가율이 가장 높은 케이스를 추천하고 있습니다. 예산 금액을 조정하여 다양한 예산 시나리오를 적용해볼 수 있으며 일부 매체 예산 금액 또한 고정할 수 있습니다.

• 최적 예산안에 따른 KPI 증가율 예측

추천한 최적 예산안이 달성할 수 있는 KPI 수치를 확인할 수 있습니다. 기존 예산안 대비 최적 예산안 집행시 KPI가 얼만큼 증가하는지 예측할 수 있습니다.

STEP 1. 모델 학습 현황별 작업

분석 모델의 실행 결과에 따라 다음과 같이 결과를 해석하거나 분석 모델 조건을 수정합니다.

A. 학습 상태가 '학습 완료'인 경우

축하합니다! VIPer 분석 모델을 성공적으로 학습 완료하였습니다.

모델 학습 정보를 확인하여 분석 모델 세부 정보를 확인합니다. 분석 모델 내 KPI 별 모델 설명력, MAPE 수치를 확인합니다. 해당 수치는 KPI별로 분석 모델을 최적화했을 때 모델이 얼만큼 데이터를 반영했는지의 평가 지표로 해석합니다.

B. 학습 상태가 '학습 실패'인 경우

분석 데이터 및 분석 모델 설정에 따라 분석 모델의 학습이 실패할 수 있습니다. 이 경우 모델 정보와 결과는 확인할 수 없습니다. 분석에 활용된 데이터셋을 수정하거나 모델 조건을 조정하여 모델 학습을 재실행해보세요.

C. 학습 상태가 '일부 완료'인 경우

모델 학습 상태가 '일부 완료'인 경우는 여러 KPI를 투입했을 때 최소 1개 이상의 KPI 모델에서 학습 실패한 경우입니다. 해당 실패 케이스는 학습 실패, 예산 최적화 실패가 있습니다. 이는 세부 결과에 따라 다르므로 세부 모델 결과를 직접 확인해야 합니다.

• 최소 1개 이상의 KPI에서 학습실패한 경우

분석에 활용된 KPI 중 1개 이상의 KPI 모델이 학습실패했을 때 '일부완료' 상태가 나타납니다. 해당 KPI 모델을 다시 구축하고자 한다면 모델 조건을 재설정하거나 VIPer 컨설팅에 문의해보세요.

• 최소 1개 이상의 KPI에서 예산 최적화 실패한 경우

분석에 활용된 KPI 중 1개 이상의 KPI 모델이 예산 최적화에서만 실패한 경우에도 '일부완료' 상태가 나타납니다. 이 경우 결과 탭에서 최적 예산 배분안 분석을 제외한 결과는 확인할 수 있습니다.

최적 예산안 분석이 필요한 경우 모델 조건을 직접 수정하여 재실행하거나 아래 VIPer 컨설팅 받기를 클릭하여 분석 모델 조건을 수정해보세요.

STEP 3. 세부 결과 탭별 내용 이해하기

모델 상태가학습 완료이거나 일부 완료 상태인 경우 모델 결과를 확인할 수 있습니다. 세부 결과는 아래와 같이 확인하며 캠페인 성과 요약, 기여도 분석, 최적 예산 배분안 분석, 예산 시나리오 리포트로 결과 탭을 확인할 수 있습니다.

A. 캠페인 기본 분석

캠페인의 전체적인 성과를 요약하고 KPI와 마케팅 전략 사이의 관계성을 분석합니다. 상단의 KPI 필터를 바꾸면 각 KPI 별의 결과 요약을 확인할 수 있습니다.

1. 캠페인 기본 정보

캠페인 집행 기간과 총 광고비, 총 달성한 KPI 수치를 요약합니다.

2. 캠페인 총 성과 분석

캠페인 비집행기간과 집행기간의 KPI 수치, 일자별 KPI 추이를 비교할 수 있습니다.

3. 분석기준별 성과 분석

B. 기여도 분석

C. 최적 예산안 분석

1. 같은 예산으로 최대 KPI 달성하는 최적 예산안 산출하기

같은 예산 금액으로 최대 KPI를 달성할 수 있는 최적 예산 배분안을 확인할 수 있습니다.

이는 KPI 별로 선택하여 특정 KPI에 맞는 최적 예산안을 확인할 수 있습니다. 만일 분석에 활용된 KPI 중 '페이지 방문'이 가장 중요했다면 해당 KPI를 선택하여 최적 예산안을 확인 후 추후 마케팅 믹스 기획에 참고할 수 있습니다.

• 결과 확인

2. 새로운 예산 금액, 조건으로 최적 예산안 산출하기

학습된 분석 모델을 토대로 새로운 예산 금액으로 최대 KPI 달성을 위한 광고 전략 예산안을 산출할 수 있습니다. 다음 마케팅 캠페인을 위해 새로운 최적 예산안을 도출해보세요.

1. 최적 예산안을 산출하고 싶은 KPI 선택하기

2. 새로운 예산 금액 입력하기

만일 기존 예산 금액에서 분석기준별 예산 배분만 조정하고 싶다면 '예산 배분 상세 옵션'만 설정해보세요.

1. (분석 기준별) 예산 배분 상세 옵션 설정하기

매체별 예산 배분에 상세 조건을 걸어서 분석할 수 있습니다.

1. 설정 완료했다면 최적 예산안의 재분석 실행 클릭

3. 최적 예산 재분석 실패

위 방법으로 추가로 설정한 예산 배분 조건에 따라 분석이 실패한 경우입니다. 다시 새로운 예산 금액, 조건을 설정하여 재분석하거나 이전 배분안으로 돌아갈 수 있습니다.

• 이전 배분안으로 가기 : 가장 최근에 실행했던 분석 배분안으로 다시 돌아갈 수 있습니다. 클릭시 예산 시나리오 리포트에도 해당 배분안이 화면에 로드됩니다.

• 예산 배분 재분석 실행 : 예산 금액 및 예산 상세 옵션을 다시 재설정하여 분석합니다.

D. 결과 분석 요약

가장 최근에 실행한 최적 예산 배분안을 KPI 별로 한데 모아볼 수 있습니다. 최적 예산 배분이 실패한 KPI는 표시되지 않으며 예산안을 엑셀 파일로 다운로드할 수 있습니다. 가장 효율적인 예산안을 분석하고 다운로드하여 마케팅 업무 효율을 높여보세요.

VIPer의 분석 과정은 어떻게 진행되나요?

VIPer 솔루션을 잘 이해하셨나요? 이제는 직접 VIPer 분석을 실행하여 마케팅 KPI 와의 연결고리를 찾을 시간입니다. 원리는 어려워보일 수 있지만 VIPer는 분석을 보다 쉽고 간편하게 만들었습니다.

• 바이퍼 분석 과정 개요

STEP 1. 데이터 준비 / KPI 설정

VIPer 분석 전에 일자별 분석 기준 광고비 데이터 및 KPI 데이터를 준비합니다.

1. 분석 활용 데이터 수집

분석에 필요한 데이터를 수집하고 하나의 데이터셋으로 병합합니다. 추후 분석에 활용시 하나의 데이터셋으로 데이터를 투입 후 분석합니다.

A. 기간변수

기간 변수는 일자 기준으로 아래 병합되는 모든 데이터의 기준 항목입니다. 그러므로 데이터를 병합할 때에는 기간 변수에 맞게 병합해야 합니다. 기간 변수는 일자별, 주차별, 월별로 가능하며 데이터 형식은 항상 일자 형식이어야 합니다.

B. 광고비 변수

집행한 광고 캠페인의 기간별 광고비 데이터입니다. 분석하고자 하는 기준에 따라 매체, 매체 유형, 상품, 소재 기준의 광고비 변수를 기재합니다. 미디어 믹스에 따라 여러 개의 광고비 변수를 투입할 수 있으며 분석 정확도를 위해 최대 7개까지 분석 추천합니다.

C. KPI 변수

집행한 광고 캠페인 기간과 동일한 기간별 KPI 데이터입니다. KPI는 마케터가 목표하는 마케팅 성과 목표로 '클릭', '앱설치' 지표가 KPI로 설정될 수 있습니다. KPI 개수는 마케팅 목표에 따라 1개 이상 분석 가능하며 분석 정확도를 위해 최대 5개까지 분석 추천합니다.

D. 기타변수

KPI에 영향을 미칠 수 있는 요인으로 정확한 KPI 기여 모델을 분석하기 위해 투입되는 변수입니다. 예를 들어 '경쟁사 광고비', '관련 기사 발행수', '소셜 버즈량' 등이 될 수 있습니다. 기타 변수 또한 기간별 데이터가 필요하며 마케터의 판단에 따라 여러 변수를 투입할 수 있으며 분석 정확도를 위해 최대 5개까지 분석 추천합니다.

2. 하나의 데이터셋으로 데이터 셋팅

수집한 데이터를 하나의 데이터셋으로 처리합니다. 일자 기준으로 광고비변수, KPI 변수, 기타 변수 데이터를 아래와 같이 통합합니다. 데이터 정리가 완료되면 해당 데이터는 CSV 파일로 저장합니다.

이후 학습 데이터 등록 과정에서 특정 항목을 제외/포함시킬 수 있으므로 분석 가능한 모든 항목을 포함하여 업로드해주세요.

STEP 2. 학습 데이터 등록

1. 데이터 그룹 생성

'데이터 그룹 생성 +' 버튼을 클릭하여 신규 학습 데이터 그룹을 생성합니다. 데이터 그룹명을 입력하고 필요시 관리/보기 권한을 설정합니다.

2. 데이터 파일 선택

위에서 세팅한 데이터 학습 데이터 그룹을 선택합니다. 파일 선택 후 하단의 '다음 단계'를 클릭합니다.

3. 데이터의 기간 및 기준 설정

학습을 진행할 데이터의 기간 주기 및 분석 기준을 선택합니다.

• 기간 주기 : 일별 / 주별 / 월별

• 데이터 분석 기준 : 매체유형 / 매체 / 상품 / 소재 / 기타유형

• 캠페인 집행 기간 선택 : 일자 데이터에 캠페인 미집행 기간이 포함되어있다면 '캠페인 집행 일자'를 '데이터 전체 일자'와 다르게 설정해야 합니다.

4. 데이터 변환 후 저장

해당 단계에서는 업로드한 데이터를 활용하여 다양한 분석 데이터로 변환할 수 있습니다.

• 데이터 분석 기간 단위

기존 데이터의 기간 기준 외에도 상위 기간 기준으로 변환하여 분석할 수 있습니다.

• 분석 항목 선택

업로드한 데이터의 항목 중에서 분석하고 싶은 항목만 남겨 학습 데이터로 변환할 수 있습니다. 기간, 광고비, KPI, 기타 항목을 다양하게 조정하여 신뢰도 높은 분석 모형이 무엇인지 탐색해보세요!

전체 항목에서 원하는 항목을 드래그 앤 드롭하여 조정합니다. 선택한 항목의 분석 모형 형태가 궁금하다면 오른쪽 상단의 '분석모형 미리보기' 버튼을 클릭해보세요. 분석 모형을 한 눈에 파악하기 좋습니다.

분석 항목까지 선택 완료했다면 '저장'을 눌러 해당 학습 데이터를 저장하세요.

5. 같은 업로드 데이터로 학습 데이터 추가

같은 업로드 데이터로 다양한 항목의 학습 데이터를 설정하고 싶다면 데이터 그룹의 '학습 데이터 추가'를 클릭해보세요. 특정 광고비만 설정하거나 기타 항목을 조정해볼 수 있습니다.

등록한 학습 데이터는 오른쪽의 관리 구역에서 수정, 삭제가 가능합니다. 다만 이미 분석 모델로 활용된 데이터의 경우 삭제가 불가합니다.

STEP 3. 모델 조건 정의 및 학습

분석에 필요한 학습 데이터를 준비했다면 바로 바이퍼 분석 모델을 사용할 수 있습니다.

데이터킷에 접속하여 MixModel > VIPer > Simulation 을 클릭합니다.

1. '모델 생성' 버튼 클릭

우측 상단의 '모델 생성' 버튼을 클릭합니다. 직접 분석 모델의 조건을 선택할 수 있습니다.

2. 분석 데이터 업로드에 셋팅한 데이터 파일 선택

모델 생성 클릭시 다음과 같은 화면이 나타납니다. 모델명 입력 후 '분석 데이터 선택'에서 등록한 학습 데이터를 선택해주세요. 원하는 학습 데이터가 없는 경우 '학습 데이터' 메뉴에서 새로 등록 후 진행해야 합니다.

3. 분석 모델 선택

분석 모델의 조건을 설정합니다. 이는 분석 모델의 특성을 설정하는 기능이며 일반 분석과 전문가 분석 으로 나뉘어있습니다.

STEP 4. 모델 진단

앞서 실행한 분석 모델의 분석 현황, 모델 정보, 결과를 확인해보세요.

VIPer를 이해하고 첫 분석 모델을 실행하는 이용자를 위한 내용입니다.

Benchmark는 어떤 솔루션인가요?

Benchmark는 광고 예산을 계획할 때 참고할 수 있는 벤치마크 솔루션입니다.

Benchamark로는 다음과 같은 예산 계획 방법이 가능합니다.

• Benchmark 예산 계획 방법

1. 분기 이상의 예산 배분 방법

Campaign Benchmark를 통해 브랜드 총 예산 설정에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

• 브랜드별 예산 분포도

유사 업종 브랜드별 예산 분포도를 확인하여 내 브랜드에 집행할 광고 예산을 계획할 수 있습니다. 만약 총 예산 금액을 설정하기 전이라면 아래 예산 분포도를 참고해보세요.

• 브랜드별 집행 트렌드 요약

예산 상위권 그룹에서의 대략적인 매체별 예산 배분을 5위까지 요약하여 확인 가능합니다.

위 그룹은 유튜브와 같은 브랜딩을 위한 영상 매체를 가장 많이 사용하며, 중위 그룹에서는 네이버, 카카오와 같은 포털 매체를 주로 사용하는 것을 알 수 있습니다.

2. 월단위 예산 배분시 (Campaign)

Campaign Benchmark를 통해 캠페인별 총 예산 설정에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

보통 캠페인은 월 단위로 예산을 배분하기 때문에 월 단위의 예산 기획에 용이합니다.

• 캠페인별 예산 분포도

캠페인 예산 상위 5% 안에 들기 위해서는 7억의 예산이 필요함을 알 수 있으며, 아래 예산 누적 분포를 통해 적정한 수준의 디지털 예산이 얼마일지 고민해볼 수 있습니다.

3. 매체/상품별 예산 결정

캠페인 총 예산을 결정하였다면, 해당 예산을 어떤 매체와 상품에 배분할 것인가를 고민할 차례입니다.

• 매체별 집행 트렌드 차트

특정 업종의 매체 집행 트렌드를 확인해보면 포털 > 영상 > 기타 매체 위주의 예산 배분을 하고 있으며, 주요 상세 매체로는 유튜브 > 네이버(NOSP) > GDN 순으로 예산을 높게 집행합니다.

• 상품별 집행 트렌드 차트

매체를 정했다면 매체 상품별 집행 트렌드도 확인해보세요. 유튜브 상품 선택이 고민된다면 가장 많이 집행되는 상품이 무엇인지 확인해보며 집행할 믹스를 구성해볼 수 있습니다.

4. 상품별 예상 효율

관심있는 상품의 일반적인 효율을 확인할 수도 있습니다.

• 확인 가능한 효율 지표 : CPM, CPC, CPV, CTR, VTR, 전환 효율

ReMix는 어떤 솔루션인가요?

ReMix는 미디어 플래닝을 위한 다양한 분석 기능을 제공하는 통합 효과 전략 모델 솔루션입니다.

타겟에게 얼만큼 도달하는지 캠페인 통합 효과를 예측하고,

해당 타겟에게 가장 효율적으로 도달하기 위한 최적의 예산안을 추천합니다.

ReMix의 기능은 무엇인가요?

ReMix는 총 3가지의 효과 예측 솔루션 서비스를 제공합니다.

• Screen Planning : TV, IPTV, Onilne Video를 스크린 기준으로 타겟 도달 효과 예측

• Optimal Budgeting : 타겟에게 최대 도달하기 위한 예산안 산출

• Channel Planning : TV, IPTV, Onilne Video를 채널 기준으로 타겟 도달 효과 예측

ReMix는 신뢰할 수 있는 솔루션인가요?

1. 외부 공신력이 있는 솔루션

ReMix는 '2020년 대한민국 온라인 광고 대상'에서 통합 부문으로 대상을 수상하였습니다.

모델 가치를 인정받아 AD Tech & Solution, Performance, Creative 부문을 통합하여

160개 출품작 중에서 가장 높은 평가를 받았습니다.

• Meta 공식 데이터 활용

ReMix는 월별 20,000 행 이상의 실제 Meta 데이터를 활용하고 있습니다.

따라서 Facebook과 Instagram에서 제공하는 Reach Curve Estimator와 동일한 데이터가 산출됩니다.

그 외 매체도 신뢰할 수 있는 데이터를 활용하여 실제와 유사한 효과 수치를 추정하고

해당 추정 수치를 기반으로 타당한 캠페인 통합 효과를 예측합니다.

• 신뢰할 수 있는 내부 집행 및 외부 데이터 활용

캠페인 집행 데이터 및 외부 데이터를 활용하여 ReMix의 분석 모델을 구축합니다.

TV, IPTV, Digtial 채널별로 활용하기에 타당한 데이터를 채택하며

모델 안정성을 위해 수년간 연구한 효과 측정 수식 및 중복 적용 로직을 활용하고 있습니다.

2. 효과 측정으로 업계 활용도 높은 솔루션

ReMix는 203개 광고주, 453개 캠페인, 89개 대행사에서 활발히 활용되고 있습니다. (2023년 기준)

2015년에 출시되어 여러 번의 고도화를 거쳐 현재까지 업계에서 활용도가 높습니다.

다양한 업계 사례를 대응한 경험으로 실제 플래닝 상황에 맞는 컨설팅도 제공 가능합니다.

3. 연간 업데이트로 매체 최신 트렌드 반영

분석 모델에 필요한 데이터, 분석 수식은 최신화를 위해 매년 업데이트를 진행합니다.

매체 이용 및 활용 데이터를 추적하고 필요한 신규 매체를 파악하여 추가합니다.

ReMix는 데이터 최신화를 통해 캠페인 효과를 실제 효과에 가깝게 예측하는 솔루션입니다.

ReMix 소개서

KPI에 미치는 요인이 많은 화장품 마케터 A

마케터 A는 다양한 요인으로 KPI가 출렁이고 있어 순수 광고 효과를 평가하기는데 고민이 많습니다.

화장품 브랜드 KPI에 영향을 주는 요인

• 세일 기간

• 같은 카테고리의 경쟁사 광고비 (SOV)

• 환절기로 인한 보습 화장품 구매 증가 (계절성)

마케터 A가 진행한 마케팅 전략의 순수한 효과를 평가하려면 어떻게 분석해야 할까요?

1️⃣

이렇게 다양한 요인이 KPI에 영향을 미치는 경우 예상하는 기타 변수 데이터를 포함하여 분석해보세요.

2️⃣

또한 주기적으로 발생하는 KPI 흐름이 있다면 모델 생성시 '계절성(Seasonality)' 효과를 적용시켜보세요.

3️⃣ 변수 조합을 다양하게 투입해보고 KPI에 가장 잘 맞는 모델 선택하기

기존 예산 방향은 유지하면서 KPI는 높여야하는 마케터 B

마케터 C는 큰 예산 변동 없이 정기 캠페인을 진행하는 브랜드를 맡고 있습니다. 예산은 기존 예산 금액으로 운영해야하지만 KPI 성장을 위한 탐구는 지속해야하는데요. 과연 마케터 C에게 필요한 분석 방법은 무엇일까요?

• 가장 중요한 마케팅 KPI 선정

• 총 예산은 원래 예산 금액 그대로 투입

• 예상 배분 상세 옵션 > 적용 > 예산 변동 범위 설정 조정

이 때 변동 범위를 높게 설정할 수록 광고 전략별 예산이 활발하게 이동하기 때문에 더 새로운 마케팅 믹스안을 살펴볼 수 있습니다. 혹시 달성할 수 있는 최대 KPI 수치를 놓치지 않았는지 살펴보세요.

Info

Manual

1st Step : Budget Allocation

TV, Online, IPTV에 집행할 예산 금액을 입력합니다.

만일 특정 스크린만 집행하는 경우, 집행하지 않는 스크린 예산에는 0을 입력합니다.

올바른 IPTV 분석을 위해 IPTV 동반 시청자수 정의를 체크합니다.

2nd Step : Target Setting

캠페인 타겟 범위를 입력합니다. 리믹스의 타겟 범위는 남녀 7세 ~ 69세까지 분석 가능합니다.

스크린별 단가 정보를 입력하고 필요시 Targeting Check(타겟팅 가중치)를 적용합니다.

• 스크린별 단가 정보 기준

3rd Step : Data Source

기반 데이터는 '서버'를 선택하고 분석에 활용할 Base Data(데이터 연도)를 선택합니다.

Base Data는 캠페인 집행 시기의 데이터 연도를 선택하는 것을 권장합니다.

분석 조건을 모두 설정했다면 Reach / GRPs Simulate ▶를 클릭합니다.

Analysis Result

1. Reach & GRPs by Platform

분석 조건에 따른 스크린별 Reach, GRPs, Freq. 효과 수치를 확인하고 입력한 예산에 따라 CPP, CPR과 같은 가격 대비 효율 지표를 확인할 수 있습니다. 위 예산안으로 집행했을 때 남녀 20~45세 타겟의 22.63%에게 도달할 수 있다고 추정됩니다.

2. 스크린 배분별 Reach

총 예산 기준으로 입력한 예산 배분 외의 다양한 예산 배분안별 효과 수치를 확인할 수 있습니다.

위 결과로 볼 때 기존에 있던 TV 예산을 Online, IPTV에 조금 더 분배한다면 더 많은 타겟인 25.5%에게 도달할 수 있다고 추정됩니다. 이처럼 위 결과를 참고한다면 같은 예산으로도 더 많은 타겟에게 도달하는 스크린 믹스안을 도출할 수 있습니다.

3. Appendix (예산 구간별 Reach & GRPs)

입력한 스크린별 예산 배분을 기준으로 총 예산을 1억 ~ 20억까지 감소/증가시켰을 때 도달 효과 수치를 예측할 수 있습니다. 만일 총 예산이 결정되지 않은 상태라면 위 결과를 통해 원하는 도달 구간을 찾고 총 예산을 결정해보세요.

메인 화면

MixModel > VIPer

VIPer의 모든 기능을 퀵하게 확인할 수 있는 메인 화면입니다.

1. VIPer Quick 버튼

• VIPer 소개서 확인 : VIPer 솔루션을 설명하는 소개서를 다운받을 수 있습니다.

• 데이터 양식 다운로드 : 신규 컨설팅을 요청할 경우 분석 모델에 필요한 데이터 양식을 다운받을 수 있습니다.

• 신규 모델 생성하기 : 새로운 분석 모델 생성시 해당 버튼으로 빠르게 분석 모델을 생성할 수 있습니다.

2. VIPer 컨설팅 받기

VIPer 솔루션이 어려우시다면 VIPer 컨설팅 받기 를 진행해보세요. 분석 전문가가 다양한 마케팅 사례 경험을 토대로 마케팅 캠페인에 꼭 맞는 분석 모델을 제시해드립니다.

3. 최신 모델 리포트

가장 최근에 실행했던 분석 모델 정보를 확인하고 신규 모델을 빠르게 추가할 수 있습니다.

• 설정 > 분석 모델 추가 : 가장 최근에 실행했던 모델의 데이터를 활용하여 새로운 분석 모델을 추가합니다.

• 설정 > 데이터 다운로드 : 가장 최근에 실행한 분석 모델의 분석 데이터를 다운로드합니다.

• 모델 학습 정보 : 가장 최근에 실행했던 분석 모델의 분석 세부 정보를 확인합니다.

• 모델 학습명 : 모델 학습명을 클릭하면 해당 모델 학습 결과를 확인할 수 있습니다.