시즌별 타겟 맞춤 광고 전략을 수립할 때 어떤 데이터를 활용하나요?

동아리 쇼핑 프로젝트에서 판매 데이터를 하루 단위로 모니터링하다가, 특정 상품의 장바구니 담기 수는 올라가는데 실제 구매 전환이 뚝 떨어지는 패턴을 발견했습니다. 빠르게 대응하고 싶었지만, 빠른 것과 정확한 것은 다르다는 생각이 들었습니다. 먼저 결제 단계별 이탈률을 분석한 뒤, 배송비 표시 시점이 전환 직전임을 확인했습니다. 이후 배송비를 상품 페이지에 미리 노출하도록 바꾸자 전환율이 회복됐습니다. 빠른 판단과 정확한 원인 파악을 동시에 하려면 데이터 구조를 먼저 알아야 한다는 걸 배웠습니다.

빠르게 틀리는 것보다 조금 느려도 정확하게 짚는 것이 낫다는 생각이 그때 자리를 잡았습니다. 입사 후에도 성과 이탈을 감지했을 때 원인을 단계별로 분리해 빠르고 정확하게 대응하겠습니다.