A
약 90초
데이터 코호트 분석으로 전환율 갭 발견
마케팅팀 인턴 기간에 캠페인 성과 데이터를 분석하는 업무를 맡았습니다. 광고 클릭률은 높은데 전환율이 낮다는 패턴이 보였고, 코호트를 기기·연령·유입 채널 세 축으로 나눠 재집계했습니다. 모바일 20대 유입 구간에서 랜딩페이지 이탈이 집중된다는 걸 확인했고, 스크롤 깊이 데이터를 들어가 보니 첫 화면에서 대부분이 나가고 있었습니다. 팀에 이 내용을 공유하며 모바일 최적화 랜딩페이지와 짧은 CTA 문구 A/B 테스트를 제안했고, 2주 뒤 전환율이 약 17% 올라갔습니다.
데이터가 전략의 방향을 잡아준다는 걸 그때 직접 체감했고, 이후로는 캠페인 기획 시 측정 지표 설계를 실행 계획보다 먼저 작성하는 방식을 유지하고 있습니다.
이 결의 특징
클릭률은 높은데 전환율이 낮은 패턴을 코호트로 나눠 재집계하고 모바일 20대 이탈 구간까지 짚은 흔적이 있습니다. 스크롤 깊이 데이터로 첫 화면 이탈까지 확인한 관찰이 결로 담겨 있습니다.
이 결이 통하는 자리
모바일 최적화 랜딩페이지와 CTA 문구 A/B 테스트로 전환율이 17퍼센트 오른 구체 결과가 살아 있을 때 통합니다. 데이터가 방향을 잡아준다는 결론이 수치로 뒷받침되는 자리에서 면접관이 머무는 결이 보입니다.