“마케팅 예산 얼마 써야 가장 효율적일까요? 우리는 효율만 나오면 1억도, 10억도 쓸 수 있어요”

대부분의, 아니 거의 98%의 브랜드 운영하시는 대표님들이 하시는 질문입니다.

그러면 제가 하는 말은 항상 같습니다.

“모든 브랜드 각각의 컨디션이 달라서 가장 효율적인 예산의 기준은 다 달라요. 또 제가 1억 쓰셔야합니다 라고 한다고 그대로 집행할 수 있는 것도 아니니까요. 하지만 최적의 예산을 선정하는 기준은 있습니다. 그 기준은 _____ 입니다.”

이런 분은 무조건 이 글이 도움이 됩니다.

• 작은 브랜드의 가장 적절한, 그러면서 효율을 낼 수 있는 예산을 설정하는 법이 궁금한 분
• 예산 ____쓰셔야합니다. 라고 하는데 왜 그렇게 써야하는지 이해가 안갔던 분
• 효율을 낸다? 정말 돈을 벌고 있는게 맞나.. 싶을 정도로 광고 효율과 달리 브랜드의 실제 효율은 떨어지는 분
• 효율은 나고 있으니 이제 매출도 중요한데, 언제 어떤 기준으로 광고 예산을 증액할 수 있을지 궁금한 분

기본적으로 마케팅 예산은 ‘크면 클 수록 좋습니다.’

그 이유는 데이터를 바탕으로 의사결정을 하기 위한 모수가 빠르고, 많이 쌓일 수 있기 때문입니다.

예를 들면 제품, 소구포인트, 타겟 등의 테스트를 하는데 있어 일주일 내내 10개 판매된 제품과 일주일에 1,000개가 한개의 소구포인트에서 판매되었을 때 의사결정을 더욱 더 빠르게 할 수 있기 때문입니다.

하지만 모든 브랜드가 큰 예산을 가지고 마케팅을 시작할 수 없을 뿐더러, 가장 효율적인 방법을 찾길 원합니다.

이 방법이 그 시작입니다.

‘3.5배 법칙’, 최소의 마케팅 예산을 선정하는 법

기본적으로 메타(구 페이스북) / 인스타그램 / 구글 등과 같이 ‘머신러닝*’을 기반으로 하는 매체들은 광고를 집행하기 전 데이터를 세팅하고 세팅된 데이터를 바탕으로 ‘광고 목표’를 설정합니다.

*머신러닝 : 광고가 진행되면서 타겟, 노출위치, 크리에이티브 등 최적의 방법을 찾기 위해 다양한 테스트를 통해 광고 게제 시스템이 학습을 하는 과정

그리고 설정한 목표를 바탕으로 머신러닝을 하는데 이때 충분한 학습을 할 수 있는 모수가 필요하다. 이때 페이스북이 공식적으로 말하는 가이드는 아래와 같습니다.

 💡 일반적으로 머신러닝 기준*에서 7일 기준 50건의 최적화 이벤트 달성

이때 머신이 판단했을 때 50건의 이벤트가 달성되지 않더라도 가능성이 높으면 조기 달성을 할 수도, 충분한 이벤트를 달성하지 못했거나, 앞으로 충분한 이벤트를 달성하지 못할 것이라고 예측하는 경우에 ‘제한된 머신러닝’이 뜨게 됩니다.

*머신러닝 기준 : 캠페인 예산(CBO)를 사용하는 경우에는 캠페인을 기준으로 머신러닝이 되고, 광고 세트 예산(ABO)를 사용하는 경우에는 세트를 기준으로 머신러닝이 됩니다. 간단하게 예산을 입력하는 곳이 캠페인인지 세트인지에 따라 머신러닝의 기준이 바뀐다고 생각하면 간편합니다.

구글의 공식 가이드는 아래와 같습니다.

 💡 - 평균 일일 예산은 타겟 CPA(Cost Per Action의 약자로 목표 달성 당 비용)의 10배 또는 광고 그룹 당 일일 100달러 중 더 높은 금액으로 설정해야 머신러닝이 잘 된다.

• 학습 기간 동안 최소 50회의 전환이 발생할 때 까지 대기

그렇다면 머신러닝을 바탕으로 하는 매체에서 최소의 마케팅 예산을 설정하기 위해서는 목표를 ‘50회’ 달성 해야합니다. 50건을 7일로 나누면 대략 하루에 달성해야하는 목표가 7건, 광고로 달성하고자 하는 첫 번째 목표이자, 기준점을 ROAS* 200%로 잡으면 하루에 3.5건 이 됩니다.

*ROAS : 광고로 발생한 매출 / 광고 지출 비용 * 100 (단위 : %), 광고 효율을 나타내는 가장 첫 번째 지표이다.

정리하면 내 브랜드의 고객들이 평균적으로 구매하는 ‘평균 구매 객단가’의 3.5배를 일 예산으로 사용 시 머신러닝을 달성하기 위한 가장 최소 예산이 될 수 있습니다.

하지만 제품 가격이 100만원이라면? 더 나아가 1,000만원이라면?

3.5배를 모든 제품과 브랜드에 정량적으로 적용할 수는 없습니다. 실제로 제품 객단가가 낮다고 하더라도 3.5배의 예산이 부담될 수 있고, 위 예시처럼 객단가가 너무 높아서 예산이 너무 커지는 경우도 있을 수 있습니다.

그래서 이 3.5배 법칙은 모든 브랜드에 적용될 수 없으며, 결과적으로 각 브랜드의 컨디션에 따라 달라집니다.

“그러면 이게 부담된다면 정말 최소는 얼마를 써야할까요?” 라는 질문을 하시는 분도 계십니다.

💡 아무리 안써도 일 예산 50,000원은 집행하는게 좋습니다. 더불어 제가 직접 운영하는 저희 브랜드는 일 예산을 머신러닝 기준 당 최소 100,000원을 소진합니다.

이처럼 3.5배 법칙을 활용해서 마케팅을 최적화해나가고, 점점 더 효율에 따라 증액을 하다보면 더 폭발적인 성장을 위해 예산을 빠르게 증액하고 싶은 마음이 듭니다.

이때 알아야할게 CAC, LTV 그리고 공헌이익, 즉 BEP를 바탕으로 한 유닛이코노믹스 정립 입니다.

이 부분은 다음 편에서 다시 작성하겠습니다.