1. 실행 전 캠페인의 목표와 방향성을 명확히 하는 것이 좋다.
캠페인을 실행하기 전, 캠페인의 목적과 방향성에 대하여 명확히 인지하고, 대략적인 지표의 항목을 설정하여 개선을 진행하시는 것이 좋다. 개선 이전의 데이터를 수집하고 분석하지 않은 상태에서 무조건적인 추론과 가설로 캠페인을 진행하면 제대로된 성과 분석이나 A/B테스트가 이루어지지 않을 가능성이 높다.
2. 지속적인 마케팅 성과 측정을 진행하는 것이 좋다.
마케팅은 매출과 이익에 미치는 영향이 매우 큰 편이다. 따라서 캠페인을 진행하고 광고를 집행할 때에는 예산을 설정하고 계획하는 데 있어서 비용 대비 효율을 측정하는 것이 꼭 필요하다. 우리 서비스 같은 경우에는 지표와 데이터를 기반으로 마케팅의 목표를 결정하고 문제를 개선하는 방향으로 업무를 진행한다.
마케팅의 성과를 측정할 수 있는 지표는 다양하지만, 지속적으로 올바른 지표 체계를 사용하여 캠페인 별 성과를 측정하고 이전의 지표와 현재의 지표를 비교하는 것이 좋다. 해당 지표를 기반으로 다음 개선사항을 계획하는데 있어서 중요한 의사결정을 할 수 있기 때문이다. 하지만 단순히 사용한 비용 대비 매출만을 계산한다면 마케팅의 효율을 제대로 파악할 수 없다. 캠페인에 적합한 측정 요소를 고려하여 캠페인의 효율을 가장 잘 나타낼 수 있는 지표를 작성하여야 한다.
3. 신뢰할 만한 데이터를 기반으로 목표를 설정하는 것이 좋다.
일반적으로 이슈가 발생하고, 문제를 해결하기 위한 캠페인 진행의 과정은 다양한 유형이 존재하지만, 대부분 '문제의 인식' 에서 출발하여 '해결안의 실행과 평가' 로 끝나는 유사한 구조를 가진다. 문제 현상을 파악하고 해결함에 있어 가설을 설정하게 되는데, 해당 가설은 데이터를 통해 추론된 분명한 문제 인식과 문제에 대한 명확한 기술을 기반으로 설정되어야 한다.
가설이란 어떤 사실의 원인을 설명하거나, 어떤 이론 체계를 연역하기 위해 잠정적으로 설정한 가정이며, 가설의 적중률은 정보의 양에 달린 것이 아니라 정보의 질, 즉 정확한 정보에 달려 있다. 따라서 개선을 위해 수집한 데이터가 정확하고 신뢰할 만한 데이터인가를 검증하는 단계가 수반되어야 한다. 데이터를 무작정 수집하는 것이 아닌 신뢰할만한 데이터를 기반으로 캠페인의 목적을 수립하는 것이 좋다.
4. 측정 가능한 목표를 수립하는 것이 좋다.
캠페인 진행 전 가설을 수립하는 단계에서는 경험에 의한 정보가 많아질수록 불필요한 가설을 양산하게 되는 경우가 많다. 정성적인 추론을 통해 시작되는 캠페인이 있을 수도 있지만, 단순히 ‘아마 ~ 일것이다’ 라는 식의 추측은 매우 위험하다. 단순히 자신의 직관이 개입된 A/B 테스트용 가설이라 할 지라도 인과관계를 입증할 수 있는 어느정도의 논리가 필요하다.
만약 데이터가 부족하여 근거있는 가설 자체를 수립하지 못하였다고 하더라도, 최종적인 목표는 결과나 결론을 판단하기 위해 계량적인 형태를 취하거나, 계량화될 수 있어야 한다. 어떤 현상을 숫자로 표현하지 못한다는 것은, 그것에 대해 문제를 정확히 알고 있지 못한다는 것이고, 정확히 알고 있지 못한다는 것은 그것을 관리하고 개선할 수 없다는 것을 의미한다. (피터 드러커..?) 전환을 이끌어낼 수 있는 요소에 대한 리스트업, 또는 개선을 통해 얼마만큼의 목표치를 달성하고자 하는지에 대해 측정 가능한 기준 자체를 확립하여 시도 자체만으로도 의미있는 개선이 될 수 있도록 하여야 한다.