퍼포먼스 마케터 프로젝트 주제

안녕하세요, 현직 마케터입니다.

퍼포먼스 마케터 = A/B 테스트 필수라고 생각할 필요는 없습니다.

핵심은 문제 발견-가설 설정-데이터 분석 및 인사이트 도출 등의 과정을 통해 해당 역량을 보여주는 것입니다.

미니 프로젝트에서 광고 채널별 성과를 비교하고, 전환율 등을 분석해보면서 인사이트를 도출/정리하는 것도 중요하고, 가능하다면 소액이더라도 직접 광고를 돌려보면서 데이터를 활용하여 마케팅 측면에서 올바른 의사결정을 진행했고, ~성과를 거두어서 ~인사이트를 얻었다와 같은 스토리와 멘티분의 성장점을 보여주는 것이 더 긍정적인 평가로 이어질 수 있으니 참고하시면 좋겠습니다.

멘티님, 안녕하세요. 멘토 치킨마요입니다.

질문 수준을 보니 인과추론 개념을 이미 제대로 이해하고 계시네요. 관측 데이터로는 진짜 인과효과를 못 본다는 그 고민이 정확합니다. 그런데 학부생 미니 프로젝트에서 실제 트래픽으로 RCT를 돌리는 건 애초에 불가능하니, 접근을 두 갈래로 나누면 막막함이 풀려요.

첫째는 관측 데이터에서 인과를 추정하는 방법론을 프로젝트로 보여주는 거예요. 예를 들어 공개된 마케팅 캠페인 데이터로 "쿠폰 받은 그룹 vs 안 받은 그룹"을 보정해서 효과를 추정하면, 한계를 아는 것 자체가 강력한 어필이 됩니다. 마케터 면접에서 이 얘기하면 확 돋보여요.

둘째는 A/B 테스트를 설계 관점으로 보여주는 거예요. 실데이터가 없으면 시뮬레이션으로 가상 실험을 설계하면 됩니다. 표본 크기 산정, 유의수준, 검정력 계산까지 직접 해보고 "이렇게 설계하면 이런 결론을 낼 수 있다"를 정리하는 거죠. 실무에선 마케터가 A/B 테스트를 직접 설계하는 경우가 많아서 이 역량이 그대로 먹혀요. 한계에 막히지 말고, 그 한계를 다루는 과정을 프로젝트로 만들면 그게 곧 차별점이 될꺼에요.

A/B 테스트 데이터는 RCT라서 한계보완보다는 오히려 그 강점을 살리는 방향이 더 프로젝트하기 쉬울 것 같습니다.

기존 배포 데이터로 인과추론을 하고 싶으시면 성향점수매칭이나 이중차분법 같은 준실험 기법을 써서 셀프셀렉션 편향을 보정하는 프로젝트로 잡아보시면 좋을 것 같습니다. 퍼포먼스 마케터 직무와 바로 연결되는 주제라 어필하기도 좋습니다.

안녕하세요 멘티님, A/B 테스트의 데이터 한계(RCT)까지 파악하고 고민하실 정도라니 준비 깊이가 정말 남다르시네요!

퍼포먼스 마케팅 프로젝트의 핵심은 완벽한 통계적 환경보다 '가설 수립 ➔ 실행(소재/페이지) ➔ 지표 개선'이라는 실무 순환을 직접 경험해보는 것입니다.

기존 데이터 분석 시 한계를 인정하고 보완(PSM 등)을 시도한 논리를 보여주시거나, 단 몇만 원이라도 메타/구글 광고를 직접 집행하며 소규모 A/B 테스트를 돌려본 실제 경험을 담아보시는 걸 강력히 추천드립니다.

안녕하세요!

실무 퍼포먼스 마케터가 A/B 테스트에서 실제로 입증하는게 좋은 건 어떤 가설을 세우고, 어떤 지표로 판단하고, 결과를 어떻게 다음 액션으로 연결했는가의 과정입니다. 

기존 데이터로 프로젝트를 한다면 추론의 한계를 완벽히 해결하려 하기보다, 광고 소재, 카피, 타겟 세그먼트별 CTR, 전환율 차이를 분석하고 만약 이걸 실제 A/B 테스트로 검증한다면 이렇게 설계하겠다는 실험 설계안을 함께 제시하는 방식으로 포트폴리오를 구성하면 충분히 메리트 있는 포폴이 될 수 있을 것 같습니다!

면접관으로써 참여한 경험을 토대로 말씀드리면, 완벽한 실험 결과보다 마케팅 관점의 가설 수립과 데이터 해석 능력을 보는 것에 좀더 중점을 보고 있는 것 같습니다!