이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
퍼포먼스 마케팅 수업에서 어필리에이트와 유료 광고를 함께 운영할 때 생기는 측정 문제를 처음 배웠습니다. 두 채널이 같은 전환에 기여를 중복으로 가져가는 어트리뷰션 충돌 문제가 실제로 얼마나 심각한지를 케이스 스터디를 통해 이해하게 됐습니다. 기여 모델 설계가 처음부터 중요한 이유도 알게 됐는데, 라스트 클릭 모델만 쓰면 어필리에이트가 전환을 독점하는 것처럼 보일 수 있다는 것을 배웠습니다.
채널 역할 구분을 미리 정해두면 측정 정합성을 높일 수 있다는 것도 수업에서 배웠습니다. 중복 노출 소비자를 걸러내는 디-듀플리케이션 처리가 실제 광고비 효율 계산에 필요하다는 것도 이해하게 됐습니다. 직접 운영 경험은 없지만, 통합 측정 체계를 먼저 잡지 않으면 채널을 늘릴수록 데이터가 왜곡된다는 관점은 이 수업에서 확실히 배웠습니다.
Affiliate network와 paid media를 함께 운영할 때 두 채널 간 예산 배분 기준을 명확히 하는 것이 운영 효율을 결정한다는 것을 배웠습니다. 수업 케이스에서 두 채널을 동시에 운영하는 시뮬레이션을 했는데, 동일한 타깃에 두 채널을 모두 집중하면 예산 효율이 낮아지고 중복 전환 집계 문제가 생길 수 있다는 것을 확인했습니다.
Affiliate는 신규 사용자 도달, paid media는 리타게팅 또는 즉각 전환 목적으로 역할을 구분하는 방식이 효율적이라는 것을 그때 배웠습니다. 두 채널이 같은 목적으로 운영되면 비용만 이중으로 발생한다는 것을 이해했습니다. Affiliate와 paid는 같은 역할로 쓰면 비용 낭비가 된다는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 두 채널의 역할을 목적별로 구분해 예산을 배분하는 방향으로 임하겠습니다.
Affiliate와 paid media 운영 데이터를 분석하면서 채널별 기여도 인사이트를 도출해 다음 예산 결정에 활용한 경험이 있습니다. 수업 케이스에서 두 채널의 전환 기여를 비교했을 때, Affiliate 채널이 첫 접점 역할을 하는 경우가 더 많고, paid가 최종 전환을 이끄는 패턴이 자주 나타났습니다. 마지막 전환만 기준으로 성과를 측정하면 Affiliate의 기여가 과소 평가된다는 것을 그때 배웠습니다. 멀티터치 어트리뷰션 관점이 채널 기여를 더 정확하게 보여준다는 것을 이해했습니다.
채널 기여도는 마지막 클릭이 아닌 전체 여정으로 측정해야 한다는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 Affiliate와 paid 채널의 기여도를 멀티터치 관점으로 분석하는 방향을 유지하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 디지털·퍼포먼스 마케팅 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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