조제복 님의 블로그

캠페인 성공의 착시: 숫자 뒤에 숨은 진실디지털 마케팅, 브랜딩, 광고, 퍼포먼스 캠페인 등 마케팅의 다양한 분야에서 A/B 테스트나 실험 기반 분석이 일상이 되었습니다. 이 과정에서 가장 자주 등장하는 개념이 바로 **p-value(유의확률)**입니다.많은 기업과 마케터들이 캠페인 효과 분석 시 p-value가 0.05 이하로 나오면 “통계적으로 유의하다”, 즉 **“캠페인이 효과가 있었다”**고 판단하고 프로젝트를 종료하거나 다음 단계로 진행합니다. 그러나 이런 판단이 오히려 마케팅 실패로 이어지는 착시를 만들기도 합니다.이 글에서는 p-value만 보고 캠페인 성공을 판단했지만, 실제로는 잘못된 결론이었던 사례들을 통해 마케팅 실무에서의 올바른 데이터 해석 방법을 짚어보겠습니다.p-value란 무엇..

“설문에 응답한 그들이 진짜 고객일까?”마케팅 전략 수립에서 소비자 인식을 정확히 파악하는 것은 필수입니다. 특히 브랜드 인지도, 호감도, 재구매 의향 등은 자주 설문조사를 통해 수집됩니다. 그런데, 많은 마케터들이 간과하는 것이 하나 있습니다.바로 **표본 추출의 편의성(Sampling Bias)**입니다.‘누가’ 설문에 참여했느냐에 따라 결과는 전혀 다른 방향으로 해석될 수 있습니다. 설문 참여자의 특성과 전체 고객층의 특성이 불일치할 경우, 브랜드에 대한 인식이 왜곡되고, 결국 마케팅 의사결정에 심각한 오류를 초래합니다. 이 글에서는 표본 추출 편의성이 어떻게 커피 브랜드 인식을 왜곡시키는지, 실제 사례와 함께 분석합니다.표본 추출 편의성이란?**표본 추출 편의성(Sampling Bias)**이란 ..

'고객의 목소리'는 진실일까?현대 마케팅에서 고객의 목소리는 전략의 중심입니다. 수많은 기업이 소비자 인식을 파악하고자 **설문조사(Survey)**를 실행하며, 이를 기반으로 제품 개발, 캠페인 설계, 가격 정책까지 결정합니다. 그런데 중요한 사실이 하나 있습니다.**"설문 응답은 진실을 말하지 않을 수도 있다"**는 점입니다.이 글에서는 설문지를 통한 데이터 수집 과정에서 발생하는 **응답 편향(Response Bias)**의 다양한 유형을 분석하고, 그것이 어떻게 마케팅 전략을 왜곡하고 실패로 이끄는지를 실제 사례 중심으로 살펴봅니다. 또한, 이를 방지하기 위한 실질적 개선 방안까지 함께 제시합니다.응답 편향(Response Bias)이란?응답 편향이란 설문 응답자가 자신의 실제 생각, 감정, 행동..

'시간의 흐름'을 무시한 마케팅 예산의 함정마케팅 캠페인 성과 분석에서는 일반적으로 전후 비교를 통해 광고 효과를 측정합니다. 하지만 이러한 분석이 **시간적 자기상관(Autocorrelation)**을 고려하지 않으면, 오판에 의한 예산 편성 실패로 이어질 수 있습니다. 특히 디지털 캠페인처럼 연속적으로 실행되는 마케팅 활동에서는 시간의 흐름에 따라 데이터 간 상관성이 매우 크기 때문에, 이를 간과하면 전혀 다른 인사이트가 도출됩니다.본 포스팅에서는 시간적 자기상관이란 무엇이며, 이를 무시한 상태에서 어떤 식의 마케팅 의사결정 오류가 발생할 수 있는지, 그리고 실제 실패 사례를 통해 어떤 교훈을 얻을 수 있는지 구체적으로 분석합니다.시간적 자기상관(Autocorrelation)이란?**시간적 자기상관(..