데이터 기반 마케팅과 KPI 설정

TIL 내배캠 63일차 데이터 마케팅

TIL｜데이터 기반 마케팅과 KPI 설정

2026.07.22 · 내일배움캠프 디지털 마케팅 과정 Day 63

📌 목차

1. 오늘의 학습 목표
2. 데이터, KPI, NSM의 차이
3. 주요 KPI와 계산법
4. KPI 실무 적용 사례
5. KPI 설정 시 주의할 점
6. 실무 적용 과정
7. 오늘의 핵심 인사이트
8. 느낀점
9. 더 알고 싶은 점

1. 오늘의 학습 목표

오늘은 데이터 기반 마케팅에서 성과를 측정하기 위한 KPI 설정 방법과 주요 지표의 의미, 계산법을 학습했다. 또한 실제 사례를 통해 데이터를 바탕으로 문제를 발견하고 개선안을 도출하는 과정을 이해했다.

데이터 기반 마케팅이란 개인의 감이나 직관이 아니라, 측정된 데이터를 근거로 의사결정을 내리는 방식이다.

2. 데이터, KPI, NSM의 차이

데이터

서비스와 마케팅 활동에서 측정할 수 있는 모든 수치를 의미한다.
예시: 페이지뷰, 클릭 수, 방문자 수, 구매 수

KPI

KPI는 목표 달성 여부를 판단하기 위해 선택한 핵심 성과 지표다. 수많은 데이터 중 비즈니스 목표와 직접적으로 연결된 지표 3~5개를 선정하는 것이 좋다.

좋은 KPI는 다음 조건을 갖춰야 한다.

• 숫자로 측정할 수 있어야 한다.
• 개선을 위한 구체적인 액션으로 연결할 수 있어야 한다.
• 비즈니스 목표와 밀접하게 연결되어야 한다.

NSM

NSM은 고객이 서비스에서 얻는 핵심 가치를 가장 잘 보여주는 하나의 대표 지표다.

매출은 고객 행동의 결과이기 때문에 일반적으로 NSM보다는 결과 지표에 가깝다. 지속적인 성장을 위해서는 매출 자체보다 고객이 제품에서 얼마나 자주, 충분히 가치를 경험했는지를 측정해야 한다.

예시:

• 넷플릭스: 월간 시청 시간
• 에어비앤비: 예약된 숙박일수
• 슬랙: 일정 수준 이상 메시지를 보낸 기업 수

3. 주요 KPI와 계산법

CAC｜고객 획득 비용

신규 고객 한 명을 확보하기 위해 사용한 비용이다.

CAC = 총 마케팅·광고비 ÷ 신규 결제 고객 수

LTV｜고객 생애 가치

한 명의 고객이 서비스를 이용하는 전체 기간 동안 발생시키는 예상 매출이다.

LTV = 월평균 고객 매출 × 평균 유지 개월 수

일반적으로 LTV는 CAC보다 높아야 하며, 강의에서는 이상적인 비율의 예시로 LTV : CAC = 3 : 1을 제시했다.

전환율

방문자나 사용자가 브랜드에서 원하는 행동을 완료한 비율이다.

최종 구매 전환율 = 최종 결제자 수 ÷ 랜딩 페이지 방문자 수 × 100

※ 전환율 지표마다 분모 기준이 다르다는 점에 주의. "가입 전환율"은 전체 방문자를 기준으로 하지만, "최종 구매 전환율"은 랜딩 페이지 방문자를 기준으로 계산한다. 지표를 볼 때마다 분모가 무엇인지 먼저 확인하는 습관이 필요하다.

전체 전환율만 확인하기보다 퍼널 단계별 전환율을 분석해야 한다. 이를 통해 사용자가 가장 많이 이탈하는 병목 구간을 발견하고 우선적으로 개선할 수 있다.

DAU와 MAU

• DAU: 하루 동안 서비스를 이용한 활성 사용자 수
• MAU: 한 달 동안 서비스를 이용한 활성 사용자 수

Stickiness｜반복 이용률

월간 사용자 중 얼마나 많은 사용자가 매일 서비스를 이용하는지를 보여주는 지표다.

Stickiness = DAU ÷ MAU × 100

수치가 높을수록 사용자가 서비스를 자주 반복해 이용한다는 의미다.

Retention｜리텐션

특정 날짜에 가입하거나 서비스를 사용한 고객이 일정 기간 후 다시 돌아오는 비율이다.

• D7 Retention: 7일 후 재방문 비율
• D30 Retention: 30일 후 재방문 비율

리텐션은 푸시 메시지, 뉴스레터, 개인화 추천 등 CRM 활동의 영향을 받을 수 있다.

ARPU / ARPPU / AOV

ARPU = 총매출 ÷ 전체 사용자 수
ARPPU = 총매출 ÷ 유료 사용자 수
AOV = 총매출 ÷ 전체 주문 건수

ARPU는 전체 사용자 한 명당 평균 매출, ARPPU는 실제 결제한 유료 사용자 한 명당 평균 매출, AOV는 커머스에서 사용하는 1회 주문당 평균 매출을 의미한다.

4. KPI 실무 적용 사례

OTT 구독 서비스

신규 가입자는 늘었지만 무료 체험 이후 이탈률이 높은 문제가 발생했다.

• NSM: 실제 OTT 콘텐츠를 시청한 사용자 수
• 핵심 KPI: 무료에서 유료 전환율, D30 리텐션, 결제 페이지 방문자 수

데이터를 분석한 결과 첫 주에 콘텐츠를 3편 이상 시청한 사람의 유료 전환율은 65%였지만, 1편 이하로 시청한 사람의 전환율은 15%였다. 이를 바탕으로 초기 시청 경험이 많을수록 유료 전환 가능성이 높아진다는 가설을 세울 수 있다.

개선 방법: 취향을 파악하는 온보딩 설문 제공, 무료 체험 기간에 볼 수 있는 콘텐츠 추천, 개인 맞춤형 콘텐츠 푸시 발송

그 결과 유료 전환율이 40%에서 52%로 상승했다.

패션 이커머스

사이트 방문자는 많았지만 최종 구매 전환율이 1.8%로 낮고, 장바구니 이탈률은 75%로 높았다. 퍼널을 분석한 결과 상세 페이지에서 장바구니로 이동하는 전환율이 25%로 가장 큰 병목 구간이었다.

개선 방법: 메인 배너를 상품 상세 페이지로 연결, 상세 페이지에 고객 리뷰 추가, 비회원 구매 기능 제공, 일정 금액 이상 무료 배송 혜택 제공

이처럼 전체 구매율만 확인하는 것이 아니라 단계별 데이터를 분석해야 구체적인 개선 액션을 찾을 수 있다.

데이팅 앱

퍼널: 다운로드 → 가입 35% → 프로필 등록 10% → DM 발송 5% → 유료 전환 1%

가장 큰 문제는 가입 이후 프로필을 등록하고 다른 사용자와 상호작용하는 비율이 낮다는 점이었다.

• NSM: 사용자 1인당 DM 발송 횟수
• 핵심 KPI: 가입 완료율, 프로필·사진 등록률, 첫 DM 발송률

프로필 등록률이 높아지면 DM 발송률도 높아질 것이라는 가설을 세우고, 프로필 등록 완료 후 보상이나 혜택을 제공하는 개선안을 적용할 수 있다.

5. KPI 설정 시 주의할 점

KPI는 많을수록 좋은 것이 아니다. 너무 많은 지표를 설정하면 정작 중요한 문제에 집중하기 어렵기 때문에 핵심 지표 3~5개를 선정해야 한다.

또한 매출이나 최종 구매 수처럼 결과가 발생한 뒤 확인할 수 있는 지표만 보는 것이 아니라, 고객의 초기 행동과 서비스 이용 경험을 보여주는 선행 지표를 함께 확인해야 한다.

데이터를 수집하고 측정하는 것에서 끝나지 않고, 반드시 개선 액션으로 연결해야 한다.

6. 실무 적용 과정

목표 설정 → NSM·KPI 정의 → 현재 데이터 측정 → 퍼널 병목 발견 → 개선안 실행 → 결과 재측정

7. 오늘의 핵심 인사이트

KPI는 단순히 성과를 기록하는 숫자가 아니라, 현재의 문제를 발견하고 다음 행동을 결정하기 위한 기준이다.

매출과 최종 전환율만 보는 것보다 고객이 서비스의 핵심 가치를 경험하는 과정을 먼저 살펴봐야 한다. 목표와 연결된 소수의 KPI를 선정하고, 퍼널별 데이터를 분석해 가장 큰 병목부터 개선하는 것이 데이터 기반 마케팅의 핵심이다.

8. 느낀점

이번 학습에서 가장 인상 깊었던 부분은 NSM과 매출을 구분해야 한다는 점이었다. 그동안은 매출이 곧 가장 중요한 지표라고 생각했는데, 매출은 결과이고 그 이전에 고객이 서비스의 핵심 가치를 얼마나 자주 경험했는지를 봐야 한다는 게 새로운 관점이었다. 특히 OTT 사례에서 "첫 주 3편 이상 시청"이라는 선행 행동 하나가 유료 전환율을 65% vs 15%로 갈랐다는 게, 결과 지표만 보고 있었다면 절대 발견하지 못했을 인사이트라는 생각이 들었다.

9. 더 알고 싶은 점

• 퍼널 병목 구간을 발견한 뒤, 개선안 여러 개(예: 패션 이커머스 사례의 4가지 개선책) 중 어떤 것을 우선순위로 둘지 정하는 기준이 궁금하다. A/B 테스트로 하나씩 검증하는 건지, 아니면 임팩트·투입 리소스 기준으로 먼저 우선순위를 매기는지 더 찾아보고 싶다.
• Stickiness(DAU/MAU) 지표가 서비스 카테고리마다 "좋은 수치"의 기준이 다를 것 같은데, 업종별 벤치마크가 따로 있는지 궁금하다.

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※ 본 글은 학습을 목적으로 작성된 게시물로, 특정 브랜드·제품·서비스명이 언급될 수 있습니다. 이는 순수한 예시일 뿐이며, 상업적 목적은 전혀 없음을 밝힙니다.