“이전까지는 매일 아침 광고 성과 코멘트를 직접 썼다면, 이제는 Xpert 데이터센터가 아침마다 리포트를 시트로 보내 주고, 슬랙 앱이 그 숫자로 성과 글을 올려 줘요.
이제는 숫자를 모으는 대신 그날 무엇을 바꿀지부터 이야기합니다.”
— LEVER Xpert CSM팀 권주희 시니어 매니저
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🔗이전 콘텐츠에서는 매드업 마케터들이 LEVER Xpert를 어떻게 쓰고 있는지 소개해 드렸는데요, 이번 2편에서는 LEVER Xpert 고객사의 도입과 활용을 돕는 매드업 CSM팀을 만나 봤습니다.
CSM팀은 지난 10월 1일부터 10일까지, LEVER Xpert 고객사 🔗'블랭크코퍼레이션'의 성공사례를 알리기 위한 메타 광고를 직접 운영했는데요. 매일 아침 사람이 쓰던 광고 성과 코멘트를 어떻게 자동화했고, 그 뒤 광고 운영 결정이 어떻게 달라졌는지에 대해 들어봤습니다.
ㅤ“성과를 보는 것보다, 정리하는 데 시간이 더 들었습니다”ㅤ
Q. 먼저 간단한 자기소개 부탁드립니다.
ㅤ주희ㅤㅤ안녕하세요. CSM팀 시니어 매니저 권주희입니다. 저희는 LEVER Xpert 도입을 고민하거나 사용 중인 고객사가 Xpert를 통해 반복 업무를 줄이고, 그만큼 더 중요한 분석과 의사결정에 집중할 수 있다는 점을 직접 체감하도록 돕는 팀입니다. 그래서 고객사에 그 가치를 제대로 설명하려면 저희부터 직접 써봐야 한다고 늘 생각하는데요. 이번에는 실제 광고 운영에 Xpert를 적용해, 업무를 어떻게 효율화할 수 있는지 직접 경험해 봤습니다.
ㅤ현탁ㅤㅤ안녕하세요, CSM팀 매니저 윤현탁입니다. 저는 이번에 광고 성과 분석 및 보고 자동화를 기획했는데요, LEVER Xpert를 AI 툴과 함께 활용해서 성과 분석과 보고 업무를 어떻게 효율화했는지 말씀드리려고 합니다.
Q. CSM팀은 실제 광고 운영 과정에서 Xpert를 어떻게 활용하고 계신가요?
ㅤ주희ㅤㅤ기존에는 LEVER Xpert에서 매체 데이터를 취합 후 해당 데이터를 바탕으로 대시보드를 구축해 두고, 매일 오전 담당자가 확인 후 코멘트를 정리할 수 있게끔 활용하고 있었습니다. 그리고 다른 팀원이 함께 검토하면서 그날의 후속 액션을 정했죠. 데이터를 확인하는 과정은 이미 많이 효율화돼 있었지만, 코멘트를 작성하고 검수하는 데는 여전히 적지 않은 리소스가 들었어요. 그래서 ‘이 부분까지 자동화할 수 있지 않을까?’ 라는 생각이 들었고, 신규 광고 집행부터 성과 보고 영역까지 자동화 범위를 확장해 보기로 했습니다.
ㅤ“성과 보고는 자동으로, 필요한 데이터는 Xpert에서”ㅤ
Q. 이번 광고에서는 성과 보고 방식을 어떻게 바꾸셨나요?
ㅤ현탁ㅤㅤ이번에는 매일 아침 숫자를 확인하는 단계부터 슬랙 앱에 맡겼어요. Xpert 데이터센터에서 메타 광고 데이터와 GA4 데이터를 하나의 리포트로 만들어 두고, 매일 구글 시트에 자동으로 반영되게 했어요. 슬랙 앱은 그 시트를 바탕으로 전날 성과를 분석하고, 코멘트까지 자동으로 작성합니다. 이 기능은 CSM 업무 자동화를 위해 만들어 둔 슬랙 앱에 Claude Code로 추가했고, 광고를 운영하면서 분석 항목과 판단 기준을 계속 보완했어요.
슬랙에 올라오는 코멘트 본문에는 결론과 일별 성과, 후속 액션을 요약해서 담고, 구체적인 근거는 스레드에서 확인할 수 있게 나눠서 구성했어요. 막대 그래프와 표도 함께 보여주기 때문에 슬랙 안에서 주요 성과를 한눈에 확인할 수 있고요. 한 주가 시작되는 날에는 지난주 성과를 묶은 주간 회고 글도 자동으로 올라오도록 했습니다. 그 결과 성과 분석 코멘트를 직접 작성하고 검수하는 시간은 사라졌고, 최종 코멘트를 확인하는 시점도 1시간 30분 정도 앞당겨졌어요.
Q. 자동 코멘트를 위해 데이터는 어떻게 구성하셨나요?
ㅤ주희ㅤㅤ처음에는 기본적인 성과 리포트부터 만들었지만, 실제로 데이터를 분석하다 보니 연령·성별이나 지면·기기뿐 아니라 소구 포인트까지 더 나눠 볼 필요가 있더라고요. 그래서 분석에 필요한 관점을 하나씩 추가하면서 리포트를 확장했고, 각각의 데이터를 같은 기준으로 맞춰 함께 볼 수 있도록 구성했습니다. 메타 광고 데이터와 GA4 데이터를 따로 내려받아 정합성을 맞추지 않아도, LEVER Xpert 데이터센터에 리포트를 만들어 두면 매일 같은 기준으로 받아볼 수 있어서 편리했어요.
데이터센터에서는 API로 자동 수집되는 매체 데이터뿐 아니라, 구글 시트에 정리된 데이터도 불러와 함께 활용할 수 있는데요. 이에따라 자동 수집이 어려운 매체의 데이터나, 소구 포인트·표현 방식처럼 매체에서 직접 제공하지 않는 분류값도 광고 성과 데이터와 연결해 분석에 활용할 수 있습니다. CSM팀도 해당 방식을 통해 각 고객사의 매체와 데이터 구조에 맞춰 필요한 데이터를 연결하고, 원하는 기준으로 볼 수 있도록 구성하고 있어요.
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ㅤ“숫자 요약을 넘어, 가설과 액션을 연결하는 리포트로”ㅤ
Q. 성과 보고 자동화는 어떤 기준으로 기획하셨나요?
ㅤ현탁ㅤㅤ저희가 중요하게 본 건 숫자를 얼마나 많이 보여주느냐보다, 그 숫자를 어떤 기준으로 해석할지였어요. 소재를 만들 때 세운 가설과 소구 포인트를 기준으로, 의도했던 메시지나 표현 방식이 실제 성과에서도 효과적으로 작용했는지 확인하고, 예산이 비효율적으로 쓰이고 있는 광고는 없는지까지 함께 분석할 수 있도록 기준을 잡았습니다.
이번 광고의 목적은 ‘Xpert의 어떤 가치가, 누구에게, 어떤 방식으로 소구될 때 문의로 이어지는지’를 확인하는 것이었어요. 그래서 성과를 요약하는 데서 끝내지 않고, 분석 결과를 바탕으로 어떤 광고를 조정할지, 다음 소재에서는 무엇을 바꿔볼지까지 후속 액션으로 제안하도록 설정했습니다.
Q. 분석을 통해 얻은 인사이트 중, 기억에 남는 것이 있었나요?
ㅤ주희ㅤㅤ소재 A/B 테스트에서 예상과 다른 결과가 나온 사례가 특히 기억에 남는데요. 특정 업종을 명시하면 해당 업종 마케터의 관심이 높아질 거라 생각했는데, 실제로는 업종을 드러내지 않은 광고의 성과가 더 좋아서 슬랙 앱이 ‘가설과 반대 결과’라고 짚어줬어요. 동일 소재에서 GIF와 이미지로 형식만 베리에이션했던 소재도 있었는데, 유의미한 차이가 없어서 다음에는 소구 포인트나 표현 요소를 바꿔 보기로 했고요.
Q. 이런 인사이트를 실제 광고 운영에도 반영하셨나요?
ㅤ주희ㅤㅤ네, 해당 사항들은 가급적 빠르게 반영하고자 했습니다. 대표적으로, 첫 성과 코멘트를 통해 비용의 대부분이 하나의 소재에 몰려 있다는 현황을 파악할 수 있었는데요. 해당 소재 성과를 뜯어보니, 첫날 광고비의 80% 가까이를 소진했지만 CTR이 1%대로 많이 저조했어요. GA4 데이터를 추가로 살펴보니 랜딩 페이지를 끝까지 읽는 방문도 많지 않았기에, 해당 소재를 OFF해주고 랜딩페이지 본문 중간마다 문의 링크를 추가해주었습니다. 10월 2일과 6일에 광고를 조정한 뒤, CTR은 2.7%로 첫날 대비 43% 상승했고 링크 클릭당 비용도 50% 낮아졌어요.
매일 아침 전체 데이터를 처음부터 하나하나 확인하는 대신, 완성된 형태로 정리된 코멘트에서 이상 신호를 먼저 확인하고 필요한 데이터만 추가로 살펴보니 어떤 액션을 취해야 할지 더 빠르게 판단할 수 있었던 것 같습니다.
ㅤ“빠른 확인을 넘어, 성과로 이어지는 판단까지”ㅤ
Q. 마지막으로, 아직 LEVER Xpert를 사용해보지 않은 마케터에게 한마디 부탁드립니다.
ㅤ현탁ㅤㅤXpert의 가치는 빠른 의사결정을 넘어, 실제 성과를 만드는 결정을 할 수 있게 하는 데 있다고 생각해요. 데이터를 모으고 성과 글로 정리하는 일은 Xpert와 슬랙 앱에 맡기고, 마케터가 다음 액션을 판단하는 데 더 집중할 수 있게 만들 수 있다는 것을 체감했습니다. 결국 성과 보고 자동화의 목적도 시간을 줄이는 데서 끝나는 게 아니라, 그 시간을 더 좋은 판단에 쓰고 그 판단이 성과로 이어지게 만드는 것이라고 생각해요.
ㅤ주희ㅤㅤ이번 광고를 운영하면서 느낀 점은 자동화 자체보다 중요한 것은 어떤 데이터를 바탕으로, 어떤 기준에서 성과를 판단할 것인지 명확히 정의하는 것이었는데요. 저희 역시 단순히 사이트 유입이나 전환 볼륨을 확인하는 데 그치지 않고, 실제로 사용자가 콘텐츠에 얼마나 머무르고 어디까지 확인하는지 파악하기 위해 메타 광고 데이터와 GA4 데이터를 함께 취합했습니다. 이후 분석 목적에 맞는 리포트를 설계하고, 데이터를 해석할 수 있는 분석 로직을 구성하는 과정을 거쳐 자동화를 시작했죠.
이처럼 데이터 활용 체계를 구축하려면 단순한 데이터 연동을 넘어, 비즈니스 목적에 맞는 지표를 정의하고 분석 기준을 설계하는 과정이 필요합니다. LEVER Xpert는 이러한 분석 방향을 설정하는 단계부터 필요한 데이터를 자동으로 취합하고 추출하는 과정까지 CSM팀과 함께 고민하고 지원한다는 점에서 활용 가치가 있다고 생각합니다.
반복적인 성과 취합과 정리에 들이는 시간을 줄이고, 확보한 데이터를 바탕으로 더 깊이 있는 분석과 의사결정에 집중하고 싶다면 LEVER Xpert를 활용해 보시길 추천합니다. 각 팀의 업무 환경과 목표에 맞는 활용 방안을 함께 찾아드리겠습니다.