GM1. 그로스 마케팅 KPI에 대한 데이터 분석(1)

growth marketing에 필요한 KPI

 

KPI(Key Performance Indicator): 핵심성과지표

※ KPI란?

목표 달성까지  진행 상태를 파악하기 위한 비즈니스 목표 대비 지표로 사용

1. 전환율 (Conversion Rate)

• 전환율은 특정 행동을 수행한 방문자의 비율을 의미

전환율 계산식

🛠 활용 예시:

• 이커머스: 상품 상세 페이지 방문 대비 구매 완료율
• 앱 서비스: 무료 체험판 사용 후 유료 전환율
• 랜딩 페이지: 광고 클릭 후 회원가입 전환율

💡 예상 인사이트:

• 전환율이 낮다면 사용자 경험(UX), 결제 프로세스, 상품 페이지 설명, CTA(Call-To-Action) 등을 개선할 필요 있음

 

2. A/B 테스트

• 두 개 이상의 버전을 비교하여 어떤 요소가 더 높은 전환율을 유도하는지 실험하는 방법

🛠 활용 예시:

• 버튼 색상 변경이 구매 전환율에 미치는 영향
• 이메일 제목 A vs B → 클릭률(CTR) 비교
• 광고 카피 A vs B → 전환율 비교

📊 분석 방법: (이후에 더 구체적 프로세스 업로드 예정)

1. 샘플링 기준 설정 (50:50 트래픽 배분)
2. 유의미한 차이가 있는지 통계적 검정 (p-value, 신뢰구간 활용)
3. 최적화된 버전 선택 후 적용

💡 예상 인사이트:

• A/B 테스트를 통해 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있으며, 고객 행동을 예측하는 데 유용

 

3. 고객당 평균 구매 금액 (ARPU, Average Revenue Per User )

• 한 명의 고객이 일정 기간 동안 평균적으로 지출하는 금액을 의미

ARPU 계산식

🛠 활용 예시:

• 이커머스: 한 고객이 한 달 동안 평균적으로 얼마나 구매하는지 분석
• 구독 서비스: 유료 구독자의 월 평균 지출 분석

💡 예상 인사이트:

• ARPU가 높을수록 고객당 수익이 높다는 의미이며, 업셀링(Up-selling)과 크로스셀링(Cross-selling) 전략을 통해 이를 더욱 증가시킬 수 있음

 

4. 방문자 수 대비 구매율 (Purchase Rate)

• 웹사이트 방문자 중 실제로 구매를 완료한 비율을 의미

계산식

🛠 활용 예시:

• 특정 채널(구글 광고, 페이스북 광고 등)에서 유입된 고객별 구매율 비교

💡 예상 인사이트:

• 구매율이 낮다면 장바구니 이탈율 감소, 결제 프로세스 단순화, 신뢰 요소 강화(리뷰, 보증 정책 등) 등의 개선이 필요

 

5. 광고 수익률 (ROAS , Return on Ad Spend)

• 광고비 대비 발생한 매출을 측정하는 지표로, 광고 캠페인의 효율성을 평가하는 데 사용

ROAS 계산식

🛠 활용 예시:

• 페이스북 광고에 200만 원을 투자했는데, 800만 원의 매출을 창출했다면?
  • ROAS = 400%
• 구글 광고에 300만 원을 투자했는데, 600만 원의 매출을 창출했다면?
  • ROAS = 200%

💡 예상 인사이트:

• ROAS가 100% 이하라면 광고비 대비 매출이 낮으므로 광고 전략을 재조정해야 함
• ROAS가 높을수록 광고가 효율적으로 운영되고 있다는 의미
• 고객 획득 비용(CAC)과 함께 분석하면 광고 캠페인의 수익성을 더욱 정확하게 파악할 수 있을 것

 

if~else 구문 활용한 growth marketing 코드

 

1. 광고비 대비 전환율 평가

ad_spend = 700000  # 광고비 (원)
conversion_rate = 0.03  # 전환율 (3%)

# 전환율 기준 평가
if conversion_rate >= 0.05:
    print("전환율이 우수합니다. 광고 전략을 유지하세요.")
elif 0.03 <= conversion_rate < 0.05:
    print("전환율이 보통입니다. 최적화를 고려하세요.")
else:
    print("전환율이 낮습니다. 광고 전략을 개선하세요.")

 

 

2. A/B 테스트 결과 비교

conversion_A = 0.045  # A 캠페인 전환율
conversion_B = 0.052  # B 캠페인 전환율

# 조건문을 활용한 비교
if conversion_A > conversion_B:
    print("A 캠페인이 더 우수합니다.")
elif conversion_A < conversion_B:
    print("B 캠페인이 더 우수합니다.")
else:
    print("두 캠페인의 성과가 동일합니다.")

 

 

3. 고객당 평균 구매 금액(ARPU) 계산

total_revenue = 15000000  # 총 매출 (원)
total_customers = 300  # 총 고객 수

# 조건문을 활용한 ARPU 계산
if total_customers > 0:
    arpu = total_revenue / total_customers
    print(f"고객당 평균 구매 금액은 {arpu:,.0f} 원입니다.")
else:
    print("고객 수가 0명이므로 ARPU를 계산할 수 없습니다.")

 

※  {num:,.0f}

숫자를 보기 좋게 천 단위 구분 쉼표를 넣고, 소수점 없이 출력하는 포맷팅 방식

 

4. 방문자 수 대비 구매율 분석

total_visitors = 5000  # 방문자 수
total_buyers = 250  # 실제 구매자 수

# 구매율 계산 및 분석
if total_visitors > 0:
    purchase_rate = (total_buyers / total_visitors) * 100
    print(f"구매율: {purchase_rate:.2f}%")

    if purchase_rate >= 5:
        print("구매율이 우수합니다.")
    elif 2 <= purchase_rate < 5:
        print("구매율이 평균 수준입니다.")
    else:
        print("구매율이 낮습니다. 마케팅 전략을 조정하세요.")
else:
    print("방문자 수가 0이므로 구매율을 계산할 수 없습니다.")

※  {num:.2f}

소수점 둘째 자리까지 표시하면서, 셋째 자리에서 반올림하는 방식

 

5. ROAS (광고 수익률) 분석

ad_spend = 800000  # 광고비 (원)
revenue = 4000000  # 광고를 통해 발생한 매출 (원)

# ROAS 계산 및 평가
if ad_spend > 0:
    roas = (revenue / ad_spend) * 100
    print(f"ROAS: {roas:.2f}%")

    if roas >= 400:
        print("ROAS가 우수합니다. 광고 전략을 유지하세요.")
    elif 200 <= roas < 400:
        print("ROAS가 평균 수준입니다. 개선할 여지가 있습니다.")
    else:
        print("ROAS가 낮습니다. 광고 전략을 조정하세요.")
else:
    print("광고비가 0원이므로 ROAS를 계산할 수 없습니다.")