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EC 업종 VS DB 업종, 설계부터 다릅니다
안녕하세요!AMPM글로벌 김태환 마케터입니다.광고에 대해서 관심을 가지기 시작한 시기에"EC 업종? DB 업종? 들어는 봤지만 그 차이가 대체 뭘까? 둘 다 ROAS만 보면 되는거 아닌가?"싶은 생각을 한 번쯤은 가져보셨을 겁니다 EC(이커머스)업종과 DB(데이터 확보형) 업종은같은 클릭, 같은 전환이라도 ‘목표의 구조’ 자체가 다릅니다.오늘은 그 구조의 차이에 대해서 알아보겠습니다# 구조적 차이 – ‘즉시결제 vs 상담유도’EC 업종의 목적은 단순합니다.사용자에게 상품을 보여주고, 가격을 설득하고, 구매 버튼을 누르게 하는 것.그래서 EC의 핵심 지표는 전환율 및 ROAS 입니다반면 DB 업종은 ‘상담’과 ‘문의’를 전환으로 삼습니다. 대표적으로 병원, 학원, 보험, 창업, 법률 사무소, 펜션 등을 예시로 들 수 있습니다사이트 내에서 즉시 결제를 받지 않고, 이름·연락처·문의 내용을 받고그 다음 단계(상담, 미팅)로 이어지는 형태라고 할 수 있습니다.결국 EC는 ‘혼자서 결정하는 구매’지만, DB는 ‘상담을 거쳐 결정되는 구매’입니다.이 차이가 광고의 모든 설계(랜딩 구조, 카피, 전환) 를 갈라놓습니다. # 광고 소재와 타깃 – ‘지금 사야 돼’ vs ‘언젠가 필요할 때’두 업종 다 ‘고민 기반 소비’를 다루지만, 소비자가 느끼는 필요도가 다릅니다.EC 소비자: 이미 필요를 인식하고, 바로 해결하려는 사람.→ “오늘만 할인”, “지금 구매 시 사은품” 등 혜택 위주의 소재가 효과적DB 소비자: 문제를 인식했지만 아직 결심하지 못한 사람.→ “전문가 상담 받아보세요”, “무료 진단 신청하기” 같은 톤이 효과적즉, EC는 ‘즉시형 니즈’를 자극해야 하고, DB는 ‘신뢰와 전문성’을 쌓아야 합니다.그렇기 때문에 EC 광고는 혜택 중심, DB 광고는 신뢰도 중심으로 가는 게 중요합니다 # 매체 선택 – ‘검색의 힘’ vs ‘인지의 힘’-EC 업종 ‘검색에서 시작해 구매로 끝난다’EC, 즉 쇼핑몰·브랜드몰 중심 업종은사용자가 이미 상품을 찾고 있는 상태에서 광고를 만납니다.예를 들어, “무선 청소기 추천”, “겨울 코트”, “아이폰 케이스” 같은 키워드로검색을 하고 있는 사람이 바로 EC의 주 타깃입니다.-DB 업종 – ‘인지에서 시작해 상담으로 끝난다’DB 업종(병원, 학원, 보험, B2B 서비스 등)은고객이 바로 검색해서 결제하지 않습니다.대부분의 소비자가 필요하긴 한데 다방면적으로 비교 중인 상태입니다.그래서 광고의 역할이 ‘구매 유도’보다 신뢰 형성에 초점이 맞춰져야 합니다.결국, “지금 사려는 사람에게 팔 것인가”,아니면 “언젠가 사게 될 사람에게 각인될 것인가”그 방향을 먼저 설계하는 것이 바로 마케팅 전략입니다.----------------------------------------------------앞으로도 여러분을 위해 더 효율적인 마케팅 전략을 함께 고민하겠습니다.광고 관련한 문의는 아래 번호로 연락주시길 바랍니다긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)
25-11-05
김태환 마케터
다운로드에서 리텐션까지, 앱 마케팅 기획의 모든 단계
안녕하세요. 심수빈 AE입니다. 앱 마케팅 기획에 대해 알아보고자 합니다.다운로드 이후가 진짜 시작인 '앱 다운로드'에 관해 잘 알고 계시죠?앱 마케팅은 단순히 설치 수를 높이는 캠페인이 아닙니다.다운로드 → 회원가입 → 활성 이용 → 재방문 → 결제 및 충성 고객화로 이어지는 전과정을 설계하는 풀퍼널(Full Funnel) 전략 입니다. 즉, "설치 중심에서 생애 가치 중심으로" 시야를 전환해야 합니다.앱 마케팅의 시작은 시장 포지션을 정확히 정의하는 것 입니다.먼저 첫째, 시장 구조 분석을 합니다. 비슷한 서비스(경쟁앱)의 주요 기능, 가격 정책, 리뷰/리텐션 지표를 파악합니다.둘째, 유저 세그먼트를 정의합니다. 연령, 관심사, 주 사용 시간대, 디바이스 등 데이터 기반 타깃을 도출 합니다.그리고 셋째, 차별 포인트로 "이 앱을 꼭 써야 하는 이유"를 명확히 설정 합니다.예를들어 건강관리 앱이라면 단순 기록이 아니라 'AI 맞춤 리포트'나 '커뮤니티 참여'같은 차별적 가치를 강조하는 것 입니다.앱 특성과 타깃에 따라 채널 믹스를 다르게 구성할 수 있겠죠?- 검색광고(SA): 앱 설치 의도 높은 유저 확보- 디스플레이광고(DA): 브랜딩 및 재유입 유도- 영상광고(VA): 앱 가치 전달 및 감성 브랜딩- SNS·인플루언서 마케팅: Z세대·트렌드 민감층 공략 등으로 채널 전략을 설계 할 수 있습니다.성공적인 앱 마케팅은 단일 채널이 아닌 퍼포먼스 + 브랜딩의 조합이라고 볼 수 있는 것이지요.어떠신가요, 앱 마케팅 더이상 어렵지 않으시죠?광고 관련한 문의는 아래 번호로 언제든지 연락 주세요.긴글 읽어주셔서 감사합니다.
25-11-05
심수빈 마케터
데이터가 아닌 사람을 이해하는, "메타의 시대”
안녕하세요.AMPM Global 광고 퍼포먼스 2본부 1팀 이동규 AE입니다 :)오늘은 '메타 광고'를 이해를 할 수 있는 내용입니다.1. 개념이해 - 네이버 검색광고 vs 메타 광고구분네이버 검색광고 메타 광고 (페이스북·인스타그램)노출 방식 사용자가 ‘검색어’를 입력하면 그 키워드에 맞춰 노출 (의도 기반) 사용자의 '관심사·행동·패턴'을 기반으로 노출 (관심 기반)광고 구조 캠페인 → 광고그룹 → 키워드 → 소재 캠페인 → 광고세트 → 광고목적 설정 클릭/전환 중심 (키워드별 입찰) 브랜드 인지도 ~ 전환까지 목적 다양타겟 기준 키워드 중심 사람(오디언스) 중심성과 지표 CTR, CPC, 전환수 CPM, CTR, CPA, ROAS운영 포인트 키워드 선정·입찰가 조정 타겟·소재·학습데이터 설계대표 플랫폼 네이버, 다음 페이스북, 인스타그램, 메신저→요약 : 네이버는 "검색의도에 반응하는 광고" / 메타는 "관심과 행동을 예측하는 광고"검색광고는 "수요가 생긴 뒤 잡는 것" / 메타는 "수요가 생기기 전에 만드는 것"2. 구조이해 단계 역할 주요 설정캠페인 광고 목적 선택 인지도 / 트래픽 / 전환 / 리드 등광고세트 (Ad Set) 타깃·예산·스케줄·게재위치·입찰전략 오디언스·예산·기간·픽셀 이벤트광고 (Ad) 실제 이미지·영상·문구 텍스트·CTA·URL·소재→정리 : 네이버의 '캠페인 → 광고그룹 → 키워드 → 소재' 구조를 키워드에서 '사람 중심'으로 바꿔 놓은 것입니다. 네이버 = "키워드" / 메타 = "사람" 네이버 = "입찰가" / 메타 = "학습데이터 + 알고리즘"3. 타겟팅 (Audience) : 키워드 대신 사람 고르기① 기본 오디언스
지역 / 성별 / 연령 / 관심사 / 행동 (페이지 좋아요, 앱 사용 등)
② 맞춤 오디언스 (Custom Audience)
자사 웹사이트 방문자 (픽셀 설치 필요)
장바구니 넣고 미결제자
인스타그램 프로필 방문자 / 게시물 참여자
고객리스트(전화번호, 이메일 업로드)
③ 유사 오디언스 (Lookalike Audience)
구매자·구독자 데이터를 기반으로, 행동이 비슷한 사람 찾아 확장→정리 : 네이버 = "검색 키워드" / 메타 = "사람 데이터" = 그 사람과 유사한 집단을 찾는 것4. 입찰과 예산 : 수동 제어보다 학습이 필요
항목
설명
입찰방식
자동 입찰(낮은 비용) / 목표 ROAS / 최고가 입찰
예산 구조
캠페인(CBO) 또는 광고세트별(ABO)로 운영
학습단계 (Learning Phase)
1세트당 약 50회 전환 발생 전까지는 성과 불안정 — 이 단계에서 잦은 수정 금지
→정리 : 네이버 = 키워드 단가를 올려서 노출 증가 / 메타 = 충분한 학습 데이터를 통해 효율 증가5. 광고 소재 : 콘텐츠의 품질
유형
특징
예시
동영상 (Reels/Feed)
가장 높은 반응률, 6~15초 권장
실제 사용 후기, 제품 사용 장면
이미지 (Feed)
감성·비주얼 강조
브랜드 이미지, 라이프스타일 컷
스토리형 광고
짧고 강렬한 CTA
"지금 구매하면 무료배송!"
UGC 콘텐츠
소비자 후기 스타일
인플루언서 협업, 리뷰 영상
→정리 : 네이버 ="광고 문안" / 메타 = "영상 크리에이티브"6. 알고리즘 이해 : "의도 기반" 에서 "학습 기반"요소검색광고 메타 광고노출 논리 키워드 매칭 (입찰 + 품질지수) 머신러닝 모델 (전환 확률 높은 사용자 노출)데이터 의존도 낮음 (검색어 중심) 높음 (픽셀·CAPI로 수집된 행동 데이터 기반)운영 포인트키워드 분석·입찰가 조정 데이터 누적·테스트 반복→정리 : 메타는 많이 학습할 수록 똑똑해지는 광고***메타 광고 운영 핵심 요약***오디언스 = 키워드 대신 "사람 데이터" 만들기소재 테스트 = "광고 문안 테스트"가 아니라 "컨텐츠 테스트"학습 데이터 = "입찰 최적화" 대신 "알고리즘 학습"성과 분석 = 클릭률보다 "전환률 / ROAS" 중심운영 리듬 = 매일 조정보다 "주 단위 모니터링"“검색광고가 ‘찾는 고객’을 잡는 영역이라면, 메타 광고는 ‘찾기 전에 이미 마음을 움직이는’ 영역입니다.
이제 마케터의 역할은 키워드를 세밀하게 다루는 것을 넘어, 사람의 관심·행동·경험을 설계하는 일로 확장되고 있습니다.감사합니다.
25-11-05
이동규 마케터
단일상품 판매 패션잡화 브랜드 B사 네이버 광고 개선 사례
단일 상품으로도 성과를 만든 광고 구조— 패션잡화 브랜드 B사 네이버 광고 개선 사례안녕하세요, AMPM글로벌 양나연입니다.오늘은 패션잡화 브랜드 B사의 네이버 광고 성과 개선 사례를 소개해 드리겠습니다.B사는 교정용 오다리 깔창 단일 제품을 판매하고 있으며,월 예산은 약 400만 원 규모(GFA 300 / SA 100)로 집행 중인 브랜드입니다.기존에는 전환율이 낮고 ROAS가 기대 대비 크게 떨어지는 상황이었습니다.▶ 개선 전 문제점1. 장바구니 대비 전환율 저조사용자가 제품을 장바구니에 담고도 실제 구매로 이어지지 않아,실제 구매까지 연결되는 마케팅 구조가 부족했습니다.2. 비포&애프터 이미지 제한교정 제품 특성상 효과를 시각적으로 보여주는 것이 중요한데,네이버 광고의 ‘비포에프터 이미지 검수 제한’으로 인해제품의 핵심 USP(교정 효과)를 제대로 전달하지 못했습니다.3. 단일 상품 구조로 인한 확장성 한계한 가지 제품만으로 운영되다 보니 키워드·소재 테스트가 제한적이었고,비슷한 문구와 이미지를 반복 사용하며 CTR이 점차 하락하는 문제도 있었습니다.▶ 개선 방향1. 카탈로그 광고 신규 세팅 — 구조 다변화B사는 단일 제품이지만, 사용 단위별로 1개입 / 2개입 / 3개입 / 4개입 구성으로카탈로그 광고를 진행할 수 있도록 제안드렸습니다. 이를 통해 유저별 구매 단위에 맞춘 추천이 가능해졌고,‘단일 제품 한계’를 극복하며 실제 전환까지 이어지는 구매 유도 퍼널을 완성했습니다.2. 비포·애프터 이미지 활용 — 제품 USP 강화카탈로그 광고는 노출 이미지가 검수 대상이 아니기 때문에,네이버 SA에서는 불가능했던 ‘비포&애프터 이미지’를 활용했습니다.이로 인해 클릭률(CTR)이 상승하고, 광고 효율이 빠르게 회복되었습니다.즉, ‘문제가 해결되는 과정’을 시각화하면서 구매 설득력이 높아졌습니다.3. 키워드 세분화 및 효율 광고 집중 운영기존에 성과가 높았던 키워드 위주로 광고를 유지하면서,‘오다리 교정’, ‘깔창 추천’, ‘키높이 효과’ 등 세부 키워드를 새로 세팅했습니다.이를 통해 단일 제품임에도 다양한 구매 의도를 가진 유저층을 포괄할 수 있도록 확장했습니다.▶ 결과 요약기존 대비 CTR 상승, ROAS 회복세 진입장바구니 대비 구매 전환률 개선신규 고객 유입 증가 (카탈로그 내 다입 구성 효과)광고 이미지 개선을 통한 클릭 유도 강화▶ 결론이번 B사 사례는 단일 제품의 한계를 전략적으로 극복한 퍼포먼스 구조 개선 사례입니다.제품이 하나라서 어렵다고 생각하기 쉽지만,광고 구조를 세분화하고 소재 제약을 우회한 전략으로 효율을 끌어올릴 수 있습니다.저는 단순히 예산을 운용하는 마케터가 아니라,브랜드의 상품 구조와 매체 정책을 함께 고려해“지금 가능한 최선의 성과를 만들어내는 전략형 마케터”입니다.더 궁금한 사항 있으시면 아래 연락처로 문의 주세요 !마케터 소개 페이지: https://home.ampm.co.kr/ae-skdus0305
25-11-05
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25-11-05
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