리테일 미디어 성과 측정과 지표 설계: ROAS를 넘어 지표를 설계하는 방법

리테일 미디어가 주목받는 이유는 광고가 실제 구매로 이어졌는지 확인할 수 있기 때문입니다. 이 점이 마케터를 설레게 하죠. 전통적인 디지털 광고가 노출과 클릭 그리고 방문에 머문 것에 비하면 말이죠.

 

리테일 미디어는 장바구니 담기와 구매까지 연결됩니다. 여기서 끝이 아닙니다. 한 걸음 더 들어가야 합니다. 성과 측정은 매출이 늘었는지 보는 일이 아닙니다. 어떤 고객이 어떤 경로로 샀는지 이해하는 과정입니다. 그래서 지표 설계가 중요합니다. 무엇을 성과로 볼지부터 정해야 합니다. 그리고 어떤 관점으로 읽을지도 함께 결정해야 합니다. 이 글은 그 기준을 정리한 것입니다.

성과 측정 지표 설계

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폐쇄형 루프가 만드는 측정의 진화

리테일 미디어의 강점은 클로즈드 루프입니다. 광고 노출이 기록됩니다. 클릭과 상세 페이지 조회도 이어집니다. 장바구니 추가와 최종 구매까지 같은 플랫폼 안에서 연결됩니다.

 

이 구조로 판단 방식이 바뀔 수 있습니다. 추정이 아니라 사실로 볼 수 있기 때문입니다. 광고를 본 사용자가 실제로 샀는지 확인할 수 있습니다. 얼마나 샀는지도 계산됩니다. 재구매로 이어졌는지도 추적됩니다.

 

멤버십 기반 플랫폼에서는 한 걸음 더 나갑니다. 온라인 노출 이후 오프라인 구매까지 연결해 보기도 합니다. 온오프 경계가 흐려진 지금, 이런 통합 측정은 더 중요해졌습니다. 브랜드 의사결정의 근거가 되기 때문입니다.

 

 

퍼스트파티 데이터 기반 지표의 의미

리테일 미디어 지표는 퍼스트파티 데이터에서 시작됩니다. 리테일러가 직접 가진 회원 정보와 구매 이력 그리고 쌓인 검색도 있죠. 이 데이터가 성과 측정의 신뢰도를 올립니다.

 

여기서 중요한 점 하나. 개인을 식별하지 않아도 됩니다. 집계 데이터만으로도 충분히 볼 수 있습니다. 평균 주문 금액이 얼마나 변했는지 확인할 수 있습니다. 신규 고객 비중이 바뀌었는지도 재구매 주기가 단축됐는지도 알 수 있죠.

 

이런 구조는 개인정보 보호 규제 부담이 상대적으로 적습니다. 장기적으로 데이터를 활용하기도 쉬워집니다. 리테일 미디어가 더 강해질 수 이유입니다.

 

 

퍼널 기반으로 지표를 다시 설계하다

리테일 미디어도 퍼널을 따릅니다. 다만 전환이 강해서 하단만 보기가 쉽습니다. 가장 많이 하는 실수 중 하나입니다.

 

퍼널을 다시 펼쳐야 합니다.

상단 퍼널에서는 노출수와 도달률이 중요합니다. 브랜드 검색 증가율도 같이 봐야 합니다. 신제품 론칭이라면 특히 그렇습니다. 홈 화면 배너나 카테고리 메인 광고는 이 단계에서 평가합니다. 전환이 당장 없다고 실패는 아닙니다. 인지도는 뒤늦게 매출로 돌아오기도 합니다.

 

중단 퍼널은 신호가 더 구체적입니다. 클릭률과 상세 페이지 조회수 그리고 장바구니 추가율을 봐야 합니다. 클릭은 많은데 장바구니 담기가 적다면 이유가 있습니다. 가격 경쟁력일 수도 상품 정보가 부족할 수도 있습니다. 이때 문제는 광고가 아니라 페이지일 수 있습니다.

 

하단 퍼널에서는 전환율이 중심입니다. ROAS, 광고 기여 매출을 확인해야 합니다. 여기에 신규 고객 비율이나 평균주문 금액도 봐야 합니다. 재구매율까지 붙이면 더 입체적입니다. 광고의 질이 보이기 시작합니다.

 

 

ROAS의 함정과 그 너머

ROAS는 가장 많이 쓰는 지표입니다. 광고비 대비 매출이라는 직관적인 지표입니다. 그래서 빠른 의사결정을 돕습니다. 하지만 빠른 만큼 위험도 있습니다.

 

ROAS가 높아도 안심하면 안 됩니다. 충성 고객이 많은 상품은 특히 그렇습니다. 광고가 없어도 샀을 매출이 포함될 수 있기 때문입니다. 이 경우 ROAS는 좋아 보입니다. 하지만 순수 광고 효과는 낮을 수 있습니다.

 

그래서 증분 매출 관점이 필요합니다. 노출 그룹과 비노출 그룹을 나눠 두 집단을 비교해봐야 합니다. 광고로 추가로 생긴 매출을 분리해 볼 수 있죠. 일부 글로벌 리테일 플랫폼은 테스트 환경을 제공하고 있습니다. 분석 도구도 함께 발전해 오거죠.

 

증분 효과를 확인하면 예산이 단단해집니다. 낭비를 줄일 수 있기 때문입니다. 장기적으로 배분도 정교해집니다.

 

 

어트리뷰션 윈도우, 생각보다 중요하다

성과 측정에서 자주 놓치는 것이 윈도우입니다. 클릭 후 며칠 이내 구매를 성과로 볼지 정해야 합니다. 이 설정이 결과를 크게 바꿉니다.

 

즉시 소비재는 결정이 빠릅니다. 그래서 짧은 윈도우가 맞습니다. 반면 가전과 가구는 다릅니다. 고민 기간이 길어집니다. 2주 이상으로 보는 편이 합리적입니다. 그래야 광고 효과가 제대로 반영됩니다.

 

정기 구매 상품은 더 길게 봐야 합니다. 재구매 주기를 고려해야 합니다. 단기 ROAS만 보고 분석 기간을 설정하면 손해가 생깁니다. 장기 고객 가치를 놓치기 때문입니다.

 

 

간접 효과를 읽는 시선

리테일 미디어는 한 상품만 팔지 않습니다. 특정 상품 광고가 다른 상품 구매로 이어집니다. 이게 흔히 말하는 헤일로 효과입니다.

A 제품 광고를 봤다고 하죠. 고객이 플랫폼에 들어옵니다. 그리고 B 제품까지 함께 구매합니다. 이때 광고의 영향력은 브랜드 전체로 확장됩니다. 일부 리테일 플랫폼은 교차 구매 데이터를 제공합니다. 브랜드 단위 성과를 보여주기도 합니다.

 

이 간접 효과를 포함해야 합니다. 그래야 리테일 미디어의 진짜 가치가 보입니다. 단일 SKU만 보면 과소평가가 됩니다.

 

 

실무에 필요한 지표 설계 프레임

지표는 목적에 맞게 설계해야 합니다. 신제품 론칭이라면 노출과 브랜드 검색을 봐야 합니다. 초기 구매 전환도 함께 보는 게 좋습니다. 시장 점유율 확대가 목표라면 카테고리 내 매출 비중이 중요하죠. 경쟁 상품 대비 성과도 같이 봐야 합니다. 재구매 촉진이 목적이라면 재구매율이 핵심입니다. 고객 생애 가치 변화도 함께 봅니다.

 

그리고 대시보드가 필요합니다. 한눈에 보는 구조가 중요하죠. 일일 단위로는 이상 징후를 보고, 주간 단위로는 최적화 방향을 잡습니다. 월간 단위로는 전략 성과를 점검합니다.

 

 

측정의 한계와 현실적인 대응

리테일 미디어에도 한계는 있습니다. 플랫폼이 다르면 데이터가 나뉩니다. 오프라인 구매 추적에는 빈틈이 있기도 합니다. 완벽한 연결은 생각보다 어렵습니다.

 

그래서 보완 전략이 필요합니다. 이때 CDP를 활용할 수 있습니다. 통합 분석 툴도 함께 쓸 수 있죠. 크로스 플랫폼 성과를 통합 관리하려는 시도가 늘었습니다. 확률적 매칭을 쓰기도 합니다. 집계 데이터 분석으로 방향성을 잡기도 합니다.

 

완벽함을 목표로 하면 지칩니다. 의사결정에 충분한 수준이면 됩니다. 중요한 건 결정할 수 있는 데이터입니다. 이 정도의 확실함이 먼저입니다.

 

 

측정은 끝이 아니라 시작이다

성과 측정은 보고서로 끝나면 안 됩니다. 학습되고 다음 캠페인에 반영되어야 합니다. 그 선순환이 목표입니다. 클로즈드 루프를 가진 리테일 미디어는 이 반복을 가능하게 합니다. 측정히고 배우며 최적화합시다. 이 과정이 반복될수록 광고는 정교해집니다.

다음 마지막 편에서는 미래를 보겠습니다. 리테일 미디어 생태계를 전망하며 시리즈를 마무리하겠습니다.