이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
캠페인 평가는 캠페인 목표에 따라 지표를 달리 설정하는 것부터 시작합니다. 인지도 캠페인이라면 도달·CPM·브랜드 검색량 변화를, 전환 캠페인이라면 CPA·ROAS·재구매율을 중심으로 봅니다. 중간 평가는 최소 5일 이상 데이터가 쌓인 뒤 하는 것을 원칙으로 합니다. 초반 2~3일 데이터로 소재를 교체했다가 알고리즘 학습이 초기화돼 더 비용이 든 경험이 있었기 때문입니다. 또 숫자만 보는 대신 경쟁사 동향·시즌 요인을 함께 고려해 맥락을 보는 방식도 중요합니다.
지표가 말해주는 것과 말해주지 않는 것을 구분하는 것이 캠페인 평가의 핵심이라 생각합니다. 맥락 없이 숫자만 보면 잘못된 결론을 내리기 쉽다는 걸 경험으로 알고 있습니다.
인턴십에서 캠페인 효과가 좋았는데 왜인지 모르는 상황이 반복됐습니다. "결과는 보이는데 원인을 모른다"는 것이 불편했고, 이후 캠페인을 시작하기 전에 "이 요인이 효과를 만들 것이다"라는 가설 2~3개를 먼저 써보는 방식을 만들었습니다. 가설을 쓴 뒤 결과를 보면 "가설이 맞은 건지, 틀린 건지"가 명확해지면서 다음 캠페인에 반영할 포인트가 보였습니다. 평가는 수치를 보는 것이 아니라 가설을 검증하는 것이라는 걸 배웠고, 가설 없이 보는 수치는 방향을 주지 않는다는 것도 확인됐습니다. 지금도 모든 캠페인 시작 전에 가설 2~3개를 미리 써두는 루틴을 씁니다.
캠페인 평가 방법론을 쓰면서 그 방법론 자체의 한계도 함께 인식하게 됐습니다. 수치 비교로는 외부 변수가 많은 상황에서 원인을 정확히 가르기 어렵다는 걸 직접 경험했고, 동일 조건을 유지하기 어려운 온라인 환경에서 "이 요인이 효과를 만들었다"고 단정하기 어려운 자리가 반복됐습니다. 그때마다 "이 해석은 가설이지 결론이 아니다"라는 표현을 명시하는 방식을 만들었고, 팀장님이 그 점을 "솔직한 분석이다"라고 했습니다. 방법론은 쓸수록 한계도 함께 보이는 것이고, 한계를 솔직히 짚는 것이 오히려 분석의 신뢰를 높인다는 걸 배웠습니다. 지금도 분석 결과를 공유할 때 한계와 불확실 요인을 함께 명시하는 루틴을 씁니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 마케팅 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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