이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
성과 광고 측정 프레임워크를 PM 스터디에서 분석한 경험이 있습니다. 측정 프레임워크 설계에서 가장 먼저 해결해야 할 것은 기여 모델(attribution model) 선택입니다. 라스트 클릭·퍼스트 클릭·선형 배분 등 여러 모델이 있는데, 선택한 모델에 따라 어떤 채널이 효율적으로 보이는지가 달라집니다. 제가 분석한 케이스에서는 멀티터치 기여 모델을 도입한 팀이 단일 채널에 과집중하던 예산 배분 방식을 바꿔 ROAS를 개선한 사례가 있었습니다. 또한 뷰스루 전환(노출 후 직접 클릭 없이 전환)을 어떻게 측정하느냐도 중요한데, 이를 포함하면 브랜딩 광고의 효과가 드러나지만 윈도우 기간 설정에 따라 중복 집계 리스크가 있습니다. 측정 프레임워크는 '어떤 광고가 효과적인가'가 아니라 '어떤 기준으로 효과를 판단할 것인가'를 먼저 합의하는 것에서 출발해야 한다고 생각합니다.
성과 광고 측정 프레임워크에서 제가 의식하는 건, 한 방법에만 기대면 안 된다는 점입니다. 멀티터치 어트리뷰션은 정밀하지만 쿠키와 개인 추적에 의존해 쿠키리스 환경에서 약해지고, 마케팅 믹스 모델링은 개인 추적 없이 집계로 보지만 정밀도가 낮으며, 인크리멘털리티 테스트는 순수 추가 효과를 보지만 실험 설계가 필요합니다. 정밀도와 개인정보 의존도가 서로 역방향이라, 저는 이 셋을 교차로 보정해 서로의 한계를 메우는 게 맞다고 봅니다. 한 방법으로 단정하지 않는 셈입니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 PM 스터디에서 이 방법론을 분석한 수준이라, 실제로 세 방법을 캘리브레이션해 본 경험은 없습니다. 또 어느 방법을 기준으로 보정할지 가르는 건 데이터와 실무 감각이 있어야 합니다. 그래서 측정 프레임워크를 단일 방법 의존이 아니라, 여러 방법을 교차 보정해 한계를 메우는 일로 보되 그 실무 역량을 더 키우려 합니다.
성과 광고 측정 프레임워크를 PM 스터디에서 분석하며, 제가 가장 먼저 풀어야 한다고 본 건 기여 모델 선택이었습니다. 라스트 클릭이냐 퍼스트 클릭이냐 선형 배분이냐에 따라 어떤 채널이 효율적으로 보이는지가 달라지기 때문입니다. 제가 본 케이스에서는 멀티터치 기여 모델을 도입한 팀이, 단일 채널에 과집중하던 예산 배분을 바꿔 광고 효율을 개선했습니다. 또 노출 후 직접 클릭 없이 전환되는 뷰스루 전환을 어떻게 측정하느냐도 중요한데, 이를 포함하면 브랜딩 광고 효과가 드러나지만 윈도우 기간 설정에 따라 중복 집계 위험이 있었습니다. 측정 프레임워크는 '어떤 광고가 효과적인가'가 아니라 '어떤 기준으로 효과를 판단할까'를 먼저 합의하는 데서 출발한다고 봤습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 케이스를 분석한 수준이라, 실제로 기여 모델을 운영하거나 중복 집계를 보정해 본 경험은 없습니다. 그래서 기준을 먼저 합의하는 시각을 토대로, 그 보정 역량을 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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