밑 빠진 독에 광고비 붓기? ‘살 사람’만 골라 예산을 집중하는 세그먼트 전략

데이터를 다 살려냈다면, 이제는 ‘누구에게 돈을 써야 할지’를 정해야 할 때

지난 글들을 통해 우리는 동의 모드 V2로 유실된 데이터를 복구하고, 검색어 뒤에 숨은 유저의 '의도'에 맞춰 랜딩 페이지를 최적화하는 전략을 다뤘습니다. 이제 데이터 대시보드는 풍성해졌고, 유입된 유저들에게 적절한 대답을 들려줄 준비도 마쳤습니다.

그런데 여기서 한 가지 현실적인 고민이 생깁니다.

‘유실됐던 데이터도 다 복구했고 유입된 유저들에 대한 응대 시나리오도 완벽하게 구축했는데.. 광고비는 한정되어 있어서 1,000명 모두에게 광고를 보여줄 수는 없는 상황이고.. 그럼 이들 중 누구한테 먼저 말을 걸어야 할까?’

맞습니다. 데이터가 100% 복구되었다는 건, 우리가 관리해야 할 대상이 그만큼 많아졌다는 뜻이기도 합니다. 이때 필요한 것이 바로 '돈이 되는 그룹만 골라내는 정밀 타겟팅 전략'입니다. 단순히 들어온 사람을 관찰하는 걸 넘어, 그들의 행동을 낱낱이 분석해 "이 그룹은 지금 당장 사은품만 던져주면 결제할 사람들이다" 혹은 "이 그룹은 우리 영상을 끝까지 봤으니 미래의 단골 후보군이다"라고 이름표를 붙여줘야 해요.

이걸 전문 용어로 '고급 세그먼트(Advanced Segment)'라고 합니다. 지난번 글이 유실된 데이터를 되찾아 유저를 다시 '식별'하는 법에 집중했다면, 이번 글은 복구된 데이터 속에서 '실질적인 수익'을 만들어낼 고가치 타겟을 발라내어 광고 성과(ROAS)의 임계점을 돌파하는 실전 타겟팅 레시피입니다. 수많은 실무 현장에서 그 효율이 검증된 세 가지 핵심 시나리오를 바탕으로, 비즈니스 수익을 극대화하는 구체적인 방법론을 제시해 드립니다.

1,000명의 방문자 중 실제 매출을 만들 사람은 몇 명일까?

앞서 말했듯 복합적인 데이터 복구 과정을 거쳐 대시보드가 풍성해졌다면, 이제 스스로에게 던져야 할 질문이 있습니다. "그래서 이 1,000명한테 다 돈을 써서 광고를 다시 보여줄 거야?"

냉정하게 말해서 사이트에 들어온 모든 방문자가 우리에게 돈을 벌어다 주는 고객은 아닙니다. 단순히 사이트에 접속한 1,000명의 일반 방문자보다, 우리 제품을 3번 이상 재방문하며 진지하게 고민 중인 10명의 유저가 비즈니스에는 훨씬 더 중요하기 때문입니다. 1,000명 중에는 잘못 클릭해서 들어온 사람도 있고, 경쟁사 조사를 하러 온 사람도 섞여 있습니다. 단 3초 만에 이탈한 유저와 상세 페이지의 기술 사양을 5분간 정독한 유저가 공존하기도 하고요. 만약 우리가 세그먼트 전략 없이 이들 1,000명 모두에게 동일한 리마케팅 광고를 집행한다면, 획득 비용(CPA)은 상승하고 로아스(ROAS)는 희석될 수밖에 없습니다. 말 그대로 '밑 빠진 독에 광고비 붓기'인 셈이죠.

복구된 데이터가 100% 모였다면, 이제 마케터는 '거름망'을 들어야 합니다. 핑(Ping) 데이터와 모델링된 데이터까지 모두 포함된 이 거대한 데이터 더미 속에서 의미 없는 소음을 걷어내고, 실제 전환 가능성이 높은 '고가치 오디언스(High-Value Audience)'를 발라내는 과정이 바로 세그먼트의 핵심입니다.

세그먼트는 아주 똑똑한 거름망입니다. 단순히 "들어왔다"는 사실만 보는 게 아니라, "들어와서 무엇을 했는가"를 기준으로 사람들을 나누는 작업이죠. 복구된 데이터를 기반으로 ‘상세페이지를 3회 이상 재방문한 사람’, ‘특정 이벤트를 반복 실행한 사람’, ‘장바구니에 상품을 담고 고민 중인 사람’과 같은 조건을 설정해 보세요. 결제 직전의 흔적을 남긴 상위 10% 유저들을 별도의 그룹으로 분류하는 것만으로도 타겟팅의 정밀도는 확연히 달라집니다.

광고비를 1,000명에게 골고루 뿌릴 때와, 구매 확률이 90%인 '알짜배기 100명'에게 예산을 집중할 때의 ROAS는 유의미한 차이를 보일 수밖에 없습니다. 데이터를 모으는 것이 '기술'이라면, 그 안에서 살 사람을 골라내는 세그먼트는 마케터의 '전략'입니다. '누구나'가 아닌 '살 사람'에게만 광고 예산을 효율적으로 운용할 수 있는 환경이 조성되는 것이죠.

[실전 레시피] ROAS를 바꾸는 ‘돈 되는 세그먼트’ 3가지

단순히 숫자를 모으는 것이 기술의 영역이라면, 그 안에서 '돈이 되는 그룹'을 정의하는 것은 전략적 설계에 달려 있습니다. 앞서 언급한 '거름망'을 실질적인 수익으로 연결하기 위해서는 유저의 행동 데이터를 '구매 확률'이라는 정량적 지표로 치환하는 과정이 필요합니다. '제품을 살 가능성이 얼마나 높은가'라는 기준으로 분류하는 거죠.

현장에서 즉각적인 성과를 만들어내는 세 가지 핵심 타겟팅 시나리오를 통해, 복구된 100%의 데이터를 어떻게 비즈니스 가치로 전환할 수 있는지 구체적인 방법론을 살펴보겠습니다.

(1) 결제 직전에서 망설이는 ‘고액 장바구니’ 유저: 객단가를 키우는 가장 쉬운 타겟

장바구니에 상품을 하나라도 담은 사람에게 모두 광고를 보여주는 건 효율적이지 않습니다. 대신 우리 브랜드의 평균 결제액보다 조금 높은 금액, 예를 들어 '5만 원 이상'을 담은 유저들만 별도로 타겟팅해 보세요. 이 사람들은 이미 우리 제품에 매료되어 '무엇을 더 살까' 고민 중인 알짜 고객들입니다. 이들은 배송비 절약이나 세트 구성 혜택에 민감하게 반응할 확률이 매우 높습니다. 따라서 이들에게 "얼마만 더 채우면 배송비 절약" 혹은 "세트 구성 구매 시 추가 할인" 같은 맞춤형 메시지를 전달해 보는 것이 좋습니다.

실제 이커머스 데이터에 따르면, 소비자의 약 58%는 무료 배송 조건을 만족하기 위해 장바구니에 추가 상품을 담는 것으로 나타났으며, 이러한 방식은 결제를 망설이던 유저의 마지막 고민을 해소하는 트리거로 작동합니다. 그 결과 주문당 매출과 평균 주문 금액(AOV)이 함께 상승하는 경향이 확인되었고, 특히 무료 배송 기준 금액을 설정했을 때 평균 주문 금액이 약 30% 이상 증가하는 사례가 반복적으로 관측되고 있습니다. 특히 Shopify가 정리한 업셀링·크로스셀링 사례에서도 확인되듯, 이러한 전략은 이미 구매 의사가 높은 고액 장바구니 유저에게 적용할수록, 결제 전 이탈을 막고 결제당 매출 효율을 효과적으로 끌어올리는 방식으로 활용됩니다.

(2) 아직 결제는 안 했지만, 마음은 와 있는 ‘콘텐츠 고관여’ 유저

당장 장바구니에 담지는 않았어도 우리 브랜드를 유심히 지켜보는 사람들이 있습니다. 상세 페이지를 3번 넘게 들어와서 꼼꼼히 읽거나, 브랜드 소개 영상을 절반 넘게 본 유저들이죠. 이들은 '살까 말까'의 문턱에 서 있는 사람들입니다. 데이터로 이 '진심 유저'들을 묶어서 리마케팅을 해보세요. 통계적으로 상세페이지 재방문, 영상 시청 등 고관여 신호를 보인 유저는 일반 유입 대비 전환 가능성이 더 높게 나타나는 경향이 있습니다. 결과적으로 일반 방문자보다 전환율이 최소 2배 이상 높게 나오는 효자 그룹이 될 겁니다.

(3) AI가 먼저 골라주는 ‘구매 확률 상위’ 유저: GA4 예측 세그먼트 활용 전략

이건 동의 모드 V2로 데이터를 100% 복구하고 충분한 학습 데이터가 쌓였을 때 비로소 현장에 적용할 수 있는 강력한 기능입니다. 바로 GA4의 머신러닝이 제공하는 '예측 측정항목'인데요. 구글 AI가 축적된 데이터를 학습하여, "이 사람들은 일주일 안에 결제할 확률이 80%가 넘어요!"와 같이 향후 7일 이내 구매 가능성이 높은 유저(Likely 7-day purchasers)를 선별해 하나의 세그먼트로 자동 생성해 주는 방식입니다. 우리는 이렇게 생성된 ‘예비 구매자’ 그룹을 구글 광고 타겟으로 연동하기만 하면 되는 거고요. 단순히 과거의 행동을 기록하는 수준을 넘어 미래의 결과를 AI가 선제적으로 예측해 주는 것이죠. 사람이 일일이 판단하기 어려운 미세한 행동 패턴까지 AI가 분석해 주므로, 운영 리소스는 줄이면서도 광고 성과는 더욱 정교하게 끌어올릴 수 있게 됩니다.

데이터는 있는데 왜 타겟팅은 안 될까? 모든 세그먼트의 출발점, 이벤트 설계

하지만 앞서 제안한 핵심 타겟팅 전략을 실무에 바로 적용하려 할 때, 다소 곤란한 상황에 직면할 수도 있습니다. 대시보드상에 '장바구니 담기'라는 행위 자체는 기록되고 있지만, 정작 ‘얼마치를 담았는지’에 대한 세부 데이터가 수집되지 않으면 애초에 타겟 그룹을 생성하는 것 자체가 불가능하기 때문입니다.

이것이 바로 마케터들이 가장 많이 놓치는 ‘이벤트 설계’의 함정입니다. 많은 기업이 데이터를 무작정 쌓는 것에만 집중하지만, 정작 분석 단계에서는 원하는 유저 그룹을 추출하지 못해 난관에 봉착하곤 해요. 데이터는 단순히 축적한다고 해서 비즈니스의 자산이 되지 않습니다. 수집 단계에서부터 "이 데이터를 향후 어떤 목적과 기준으로 분류하여 활용할 것인가"를 먼저 정의하고, 그에 부합하는 정교한 매개변수(Parameter), 즉 ‘꼬리표’를 미리 설계해 두어야 합니다.

"이 버튼을 누르면 '구매 고민'이라는 이름표를 붙여줘", "이 영상을 1분 넘게 보면 '관심 고객'이라고 기록해줘”와 같은 약속을 미리 정해두는 것, 비즈니스 목적에 따라 수집할 데이터의 이름과 형식을 체계적으로 규정하는 과정을 전문 용어로 ‘이벤트 텍소노미(Event Taxonomy)’라고 부릅니다. 쉽게 말해 데이터의 족보를 만드는 작업이죠.

이 족보가 부실하면 동의 모드 V2를 통해 아무리 완벽하게 데이터를 복구하더라도 실제 타겟팅 시점에서는 활용 가치가 떨어지는 파편화된 정보만 남게 됩니다. 결국 데이터 마케팅의 진정한 역량은 분석 도구의 숙련도 혹은 수집 그 자체보다, 비즈니스 성장을 견인할 수 있는 고도의 ‘설계도’를 얼마나 전략적으로 그려낼 수 있느냐에서 결정됩니다.

결론: 데이터 엔지니어링, 이제 전략 설계의 영역으로

긴 이야기를 마쳤지만, 결국 핵심은 하나입니다. "복구된 데이터는 원석일 뿐이고, 세그먼트라는 세공을 거쳐야만 비로소 '매출'이라는 보석이 된다"는 사실이죠.

이제 마케팅은 단순히 운에 맡기거나 감으로 결정하는 시대가 아닙니다. 동의 모드 V2로 잃어버린 숫자를 되찾고, 오늘 설명한 정교한 세그먼트로 고가치 유저를 분류해 '살 사람'을 골라내며, 치밀한 이벤트 설계로 분석의 기틀을 닦고 데이터의 족보를 세우는 이 모든 과정이 하나로 이어져야 합니다. 그래야만 "광고비는 쓰는데 왜 매출은 안 오를까?"라는 고질적인 고민에서 벗어날 수 있습니다.

결국 이 모든 과정의 지향점은 명확합니다. 단순히 기술적인 수치를 맞추는 단계에서 한 걸음 나아가, 여러분의 브랜드가 데이터를 통해 실질적인 성장을 경험하게 만드는 것입니다. 텀타는 단순한 가이드를 제공하는 역할을 넘어, 비즈니스 성장의 문턱에서 데이터라는 열쇠를 쥐어주는 전략적인 파트너가 되고자 합니다.

오늘 여러분의 GA4를 한번 열어보세요. 그리고 우리 사이트에 들어온 100%의 유저들 중, 여러분이 가장 먼저 말을 걸어야 할 '진짜 고객'은 누구인지 고민해 보시기 바랍니다. 그 고민의 과정이 막막하다면, 언제든 텀타가 여러분의 든든한 데이터 설계 파트너가 되어드리겠습니다.