광고비는 지난주보다 늘었는데 설치수는 그대로입니다. 보고서에는 CPI가 올랐다는 숫자가 보이지만, 어느 캠페인을 먼저 열어야 할지, 예산을 줄이는 게 맞는지까지는 알려주지 않습니다. 마케팅 분석이 필요한 지점은 바로 여기입니다.
이 글에서는 공개 예제 CSV 한 장으로 합계를 확인하고, 변화가 생긴 캠페인을 찾고, 다음 검토 항목을 정하는 과정을 따라갑니다. 실제 광고주의 성과 사례가 아니라 계산과 해석을 확인하기 위해 만든 합성 데이터입니다. 퍼포먼스 마케팅 실무 순서를 읽었다면 그중 ‘변화 분석’을 직접 해보는 단계로 보시면 됩니다.
마케팅 분석은 숫자와 의사결정을 연결하는 일입니다
마케팅 분석은 마케팅 활동의 데이터를 살펴 성과를 평가하고 운영 판단에 활용하는 일입니다. SAS의 개념 설명도 데이터와 분석 과정을 통한 성과 평가를 다룹니다. 실무에서는 범위를 좁혀 “이번 주 비용 증가가 어느 캠페인에 집중됐는가?”처럼 확인 가능한 질문부터 잡는 편이 좋습니다.
이 실습의 질문은 설치수가 그대로인데 왜 전체 설치당 비용이 올랐는가입니다. 먼저 합계의 변화를 계산하고, 캠페인별로 나누어 봅니다. 계산이 끝나더라도 광고 소재나 타깃이 원인이라고 곧바로 단정하지는 않습니다.
1. 예제 파일에서 한 행의 뜻부터 확인합니다
파일의 한 행은 하루 × 캠페인입니다. 2026년 8월 31일부터 9월 6일까지와 9월 7일부터 13일까지, 각각 7일을 비교하며 금액 단위는 원입니다. 날짜·채널·캠페인 ID·이름·비용·설치·노출·클릭 열이 있습니다.
| 먼저 확인할 것 | 이 예제의 조건 | 실제 파일에서 생길 수 있는 문제 |
|---|---|---|
| 전환의 뜻 | 앱 설치 | 가입·구매·설치를 한 열에 합산 |
| 기간 | 길이가 같은 두 주 | 주중 3일과 주말 포함 7일 비교 |
| 비용 단위 | KRW | 달러와 원, 부가세 포함·제외 혼합 |
| 집계 성숙도 | 두 기간 모두 집계 완료 가정 | 최근 전환이 아직 보고되지 않음 |
| 행 중복 | 일별 캠페인 한 행 | 일별 상세와 전체 합계 행을 함께 합산 |
열 이름을 연결했다고 비교 조건까지 같아지는 것은 아닙니다. 실제 계정에서는 전환 집계 기준이 바뀐 날짜와 캠페인 변경 이력을 별도로 확인해야 합니다.
2. 전체 단가는 행별 평균이 아니라 합계로 계산합니다
| 지표 | 이전 7일 | 최근 7일 | 변화 |
|---|---|---|---|
| 광고비 | 700,000원 | 840,000원 | +20% |
| 설치 | 700건 | 700건 | 0% |
| CPI | 1,000원 | 1,200원 | +200원, +20% |
CPI는 비용 합계 ÷ 설치 합계입니다. 이전 주는 700,000 ÷ 700 = 1,000원, 최근 주는 840,000 ÷ 700 = 1,200원입니다. 최근 주와 이전 주의 차이 200원을 이전 주 1,000원으로 나누면 상승률 20%가 됩니다.
Google Ads의 평균 CPA 정의도 총비용을 총전환수로 나누는 방식입니다. 여기서는 전환이 설치이므로 CPI라고 부릅니다. 일별·캠페인별 단가를 단순 평균하면 물량 차이를 놓칠 수 있습니다. 지표별 계산 기준과 함께 분모가 무엇인지 확인하세요.
3. 전체 변화가 생긴 캠페인을 좁힙니다
| 캠페인 | 이전 비용 / 설치 | 최근 비용 / 설치 | CPI 변화 |
|---|---|---|---|
| A | 350,000원 / 350건 | 420,000원 / 280건 | 1,000원 → 1,500원 |
| B | 350,000원 / 350건 | 420,000원 / 420건 | 1,000원 → 1,000원 |
두 캠페인의 비용은 각각 20% 늘었습니다. A는 설치가 350건에서 280건으로 줄었고, B는 350건에서 420건으로 늘었습니다. 전체 설치수만 보면 이 차이가 사라집니다.
이 예제에서는 B의 CPI가 유지됐으므로 A부터 조사할 근거가 생깁니다. 다만 A에서 어떤 설정이 잘못됐다는 뜻은 아닙니다. 성과 변동 분석에서 비교 기간을 맞추고 구성과 효율을 나눠 본 뒤, A의 노출·클릭·설치 흐름과 운영 이력을 확인합니다. 분해 방법마다 상호작용을 배분하는 방식이 다를 수 있으므로 각 항의 정의도 함께 읽어야 합니다.
4. ROAS와 광고의 순증 효과는 별도로 확인합니다
이 파일에는 매출이 없습니다. 따라서 CPI가 올랐다는 사실은 확인할 수 있어도 ROAS가 떨어졌거나 이익이 줄었다고 결론 내릴 수는 없습니다. 설치 후 구매율이나 고객 가치가 달라졌을 가능성도 남아 있습니다.
매출 데이터가 있으면 비용과 같은 기간·통화·귀속 기준으로 맞춥니다. Google Ads 용어 설명의 ROAS는 전환 가치를 지출로 나눈 비율이며, 매출을 가치로 사용했다면 이익률과 다릅니다. ROAS 계산기에서 합계를 계산한 뒤 ROAS 하락 점검 순서로 이어갈 수 있습니다.
광고를 하지 않았을 때와의 차이를 묻는다면 대조군이나 별도의 비교 설계가 필요합니다. 관측 자료를 사용하는 모형도 인과 해석에는 가정이 필요하다는 점을 Google Meridian 문서에서 확인할 수 있습니다. 캠페인별 단가 표만으로 “A 광고는 순증을 만들지 못했다”고 말할 수는 없습니다.
5. 분석 결과를 다음 검토까지 연결합니다
이 예제의 보고 문장은 “효율이 나빠졌으니 예산을 줄이겠습니다”보다 구체적이어야 합니다. 관측한 사실, 아직 확인하지 못한 가설, 실행할 행동을 구분해 적습니다.
| 구분 | 이번 예제에서 남길 내용 |
|---|---|
| 관측 | 전체 CPI +20%. A의 CPI는 1,500원, B는 1,000원 |
| 확인할 가설 | A의 전환 지연·설정 변경·유입 구성·소재별 반응 점검 |
| 당장 검토할 행동 | A의 추가 증액을 보류할지 검토하고 변경 이력을 먼저 확인 |
| 다음 비교 | 집계가 끝난 같은 길이의 기간, 같은 전환 정의로 재분석 |
| 남은 한계 | 매출·이익·증분 효과는 이 파일로 판단 불가 |
‘증액 보류’는 실무 판단의 예시이며 이 데이터가 계산한 최적 행동은 아닙니다. 실제 결정은 목표 단가, 고객 가치, 학습 상태와 사업 제약을 함께 봐야 합니다. 변경 후 좋아졌더라도 그 변화가 조치 때문인지 확인하려면 추가 설계가 필요합니다.
주간 성과 보고서 양식에 이 구분을 남기면 다음 주에도 같은 질문을 이어갈 수 있습니다. 다른 질문을 분석해야 한다면 마케팅 분석 방법과 결과 예시에서 필요한 데이터를 먼저 확인하세요.
내 데이터로 이어서 분석하려면
예제 결과를 확인한 뒤 일별 캠페인 CSV를 준비하세요. 성과 변동 분석 도구에서 날짜·캠페인·비용·설치를 연결하고, 원본 통화와 비교할 두 기간을 확인한 다음 분석합니다. 구매나 가입을 다룬다면 설치와 혼동하지 않도록 도구의 전환 기준과 매핑 안내를 먼저 확인해야 합니다.
분석 실행은 무료이며 CSV는 브라우저에서 처리합니다. 어떤 파일을 준비해야 할지 모르겠다면 내 CSV로 가능한 분석 찾기에서 열과 데이터 형태부터 점검할 수 있습니다.