소셜로그인 중단 안내

계정으로 로그인 기능이 2023년 11월 16일 중단되었습니다.

아이보스 계정이 사라지는 것은 절대 아니며, 계정의 이메일 주소를 이용해 로그인 하실 수 있습니다.

▶️ 자세한 공지사항 확인

CPA 완전정복·191·2025. 04. 29

성과형 광고의 진짜 성과 책임형 광고 루프 비결 대공개

[CPA 완전정복 시리즈] EP.08 광고-DB-승인-분석-개선

INTRO

성과형 광고는 단순히 광고를 잘 집행하는 것만으로 완성되지 않습니다.

진짜 성과는 광고 → DB → 승인 → 분석 → 개선이라는 루프를 반복하며 만들어집니다.

이번 콘텐츠에서는 저희가 실제 운영하는 성과 루프 구조를 단계별로 소개하고,

이 구조가 실무에 어떻게 적용되는지 설명해 드리도록 하겠습니다.



많은 광고 캠페인이 성과에 도달하지 못하는 이유

광고 성과가 기대에 못 미치는 가장 큰 이유는,광고 이후 과정의 연결이 끊어지기 때문입니다. 혹시 그동안의 광고 성과가 아쉬웠다고 생각하시는 분들이 계신 광고주, 마케터 분들이라면 아래 세 가지를 반드시 체크해보셔야 합니다.


  • 광고만 집행하고 DB 후처리는 별도로 진행하는가?

  • 승인률은 수기로 따로 계산

  • 리포트는 정리되지만, 실제 전략 개선으로 이어지지 않음


이 중 하나라도 해당된다면, 앞서 설명했던 광고 → DB → 승인 → 분석 → 개선의 광고 루프가 제대로 진행되고 있지 않음을 의미합니다. 이 끊어진 연결 고리를 하나의 '루프'로 묶어야 합니다. 이러한 루프(=성과를 만들어내는 과정)에는 자동화, 시각화, 구조화가 필수적입니다.



성과 루프: 5단계 구조


① 광고 (AD)

모든 시작은 광고에서 출발합니다.

Google, Meta, Naver, TikTok 등 다양한 매체를 활용해 업종과 타겟에 맞는 유입을 설계합니다.

  • 채널별 메시지 최적화

  • 타겟 기반 소재 A/B 테스트

  • 랜딩페이지 클릭률 분석 포함


② DB 수집 (DB)

수집된 DB는 단순 저장이 아니라,분석 가능한 상태로 가공됩니다.

  • DB 항목 표준화

  • 제출 즉시 자동 로그 시작

  • DB별 유입경로, 시간대, 소재, 매체별 필터링

  • 부실 DB 자동 구분 기능


③ 승인 추적 (Approval)

진짜 성과는 단순 연결이 아닌,'승인된 콜'에서 시작됩니다.

  • 업종별 승인 기준 반영 (예: 내원 예약 확정, 계약 체결 등)

  • 1차콜(본인 확인) + 2차콜(예약 확정) 기준 적용

  • 승인단가, 승인률 자동 계산


④ 데이터 분석 (Analytics)

쌓인 데이터는 전략으로 변환되어야 합니다.

특희 저희는 광고-콜-승인 간 전환율, 시기별 편차, 상담사별 성과를 수치화하고 있습니다.

  • 승인률, 부재률, 상담 편차 리포트화

  • 자동 리포트 및 실시간 대시보드 구축

  • 효율 높은 타겟 세그먼트 도출


⑤ 전략 개선 (Optimization)

마지막이 아닌, 다시 새로운 시작점입니다.분석 결과를 바탕으로 광고 구조를 다시 정교하게 설계합니다.

  • 승인률 높은 소재 중심으로 재집행

  • 효율 낮은 소재는 자동 비노출 처리

  • 상담 메시지 및 랜딩페이지 개선 반영



우리의 운영 방식은 '성과의 루프'입니다

단 한 번의 광고로 성과가 만들어지는 것은 아닙니다. 측정 가능한 구조를 반복하고 개선하는 과정이 있어야 성과가 완성됩니다.  단기 클릭 수를 늘리는 데 집중하지 않고 광고 → DB → 승인 → 분석 → 개선이 성과 루프를 자동화하여, 지속적으로 효율을 높이는 구조를 만들어야 합니다. 이 루프가 제대로 작동하는 순간,광고는 소비가 아닌 자산이 됩니다.



한 번의 결과로 끝내지 않는 광고, 성과로 이어지는 구조를 만들고 싶다면

<CPA 완전정복> 시리즈를 꼭 확인하세요

CPA아웃바운드광고성과성과관리퍼포먼스마케팅
팀퍼포먼스
팀퍼포먼스는 광고 성과에 집착하는 젊은 실전형 퍼포먼스 마케팅 대행사입니다.
다양한 산업에서 성과형 광고(CPA), 운영대행, 글로벌 캠페인까지 폭넓게 수행합니다.
댓글 0

아직 등록된 댓글이 없습니다.
팀퍼포먼스님의 게시글에 첫번째 댓글을 남겨보세요.

댓글 새로고침

당신을 위한 추천 칼럼