건강 상품 데이터 분석에 따른 다음 광고 계획

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데이터분석후-광고방향설정

 

오늘은 돌리고 있던 광고를 모두 다 껐습니다. 애당초 시작할 때부터 거의 10일 예산은 $60불로 정해놓고 광고를 돌린 거라 10일간 쌓아둔 데이터를 분석하고 다음 광고 계획을 설정하도록 하겠습니다. 광고를 2개를 돌려 각각 $30불씩 예산을 배정한 것이었는데 거의 $30불에 근접하여 광고를 끄게 되었습니다. 

<목차>
1. Javaburn 상품 1번 광고에 대한 데이터 분석
2. Javaburn 상품 광고 2번에 대한 데이터 분석

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건강 상품 데이터 분석에 따른 다음 광고 계획

1. Javaburn 상품 1번 광고에 대한 데이터 분석

자바번광고1번-데이터

 

광고이미지는 커피를 마시는 여성과 자극적인 문구를 사용하여 만들었습니다. 사실 저는 이미지에 문구를 넣는 타입이 아니었지만 뭔가 변화가 필요하여 진행하였는데 결과적으로 잘 된 거 같습니다. 일일 예산 $3불로 총광고비는 $28.78불이 들었습니다. 

 

 

페이스북에서 저의 광고가 950번 노출되는 동안 광고 이미지를 클릭하여 상품의 상세페이지까지 들어온 사람은 33명이며, 카트까지 간 사람은 9명(24%)이 됩니다. 그러나 기대했던 구매는 10일동안 이뤄지지 않았습니다. 

 

 

<기존 광고 1번과 이번 광고 1번의 비교>

이미지: 여자, 문구	프리셀타입	상세페이지	카트	구매
기존 1번 광고($28불)	1번퀴즈4	47	6(13%)	1
이번 1번 광고($28불)	3번스토리	33	9(24%)	0

 

 

프리셀 타입 변경은 상세페이지에 영향을 주지는 않았을 겁니다. 상세페이지에 영향을 주는 것은 광고와 관심사가 있습니다. 같은 이미지에 같은 관심사인데 기존 1번 광고의 상세페이지 유입수가 이번 1번 광고 유입수보다 14가 많습니다.

 

 

이유는 저도 정확히 잘 모르겠지만 저의 판단으로는 기존 1번의 광고 노출수가 1020으로 950보다 조금 더 많았습니다. 어쩌면 광고 노출이 상세페이지와 연관이 있었을 수도 있겠다는 생각이 듭니다. 

 

 

상세페이지에서 카트까지는 가는 것은 프리셀과 관련이 있습니다. 이번에 바꾼 3번스토리 타입이 기존 프리셀보다 세 번이 더 많은 것으로 보아 조금 더 효율적이지 않았나 생각이 듭니다. 

 

 

 

 

2. Javaburn 상품 광고 2번에 대한 데이터 분석

자바번광고2번-데이터&nbsp;

 

광고1번과 2번의 유일한 차이는 광고 이미지 하나뿐입니다. 그럼에도 불구하고 1번(33)과 비교해서 상세페이지로 유입된 사람이 8명에 불과합니다. 동일한 광고비를 사용하였는데도 불구함에도 말입니다. 그리고 그 8명 중 카트로 옮겨간 사람이 전혀 없습니다. 노출수는 1109가 나왔으며 10일 광고 론칭 기간 중 구매는 발생하지 않았습니다. 

 

<기존 광고 2번과 이번 광고 2번의 비교>

이미지: 운동생각	프리셀타입	상세페이지	카트	구매
기존 2번 광고($28불)	1번퀴즈4	13	0	0
이번 2번 광고($28불)	3번스토리	8	0	0

 

 

기존 2번의 노출수는 834이고, 이번 광고의 노출수는 1109였습니다. 2번이 노출이 더 많이 되었음에도 불구하고 상세페이지로 들어간 수가 8로 기존 2번의 13보다 더 작아졌습니다.

 

 

상세페이지 유입수가 적어서 그런지 카트와 구매 모두 발생하지 않았습니다.  카트로 유입수가 없다는 것이 프리셀 때문인지 상세페이지 유입수 워낙 적어서 그런지 판별하기 어렵지만 두 요소다 영향이 있는 것 같습니다. 

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이번 광고 1번과 2번의 상세페이지 수가 33과 8로 차이가 많이 남에 따라 다음 건강 상품 광고 이미지는 광고 1번의 여성이 커피를 마시는 이미지를 2개의 광고에 모두 사용할 생각입니다.

 

 

이럴 경우 변수를 하나 만들어야 하는데 현재로서는 기존의 프리셀 3번이 1번 퀴즈 4와 비교하여 더 나은 것 같아 계속 사용할 계획이며, 또 다른 프리셀을 하나 설정하여 캠페인 1 - 광고 세트 2 - 광고 2 (광고 이미지, 관심사 동일 그러나 프리셀 타입은 각각)으로 돌려볼 생각입니다. 다음 결과가 어떻게 나올 지 저도 궁금할 것 같습니다. 글 읽어주셔서 감사합니다.