브랜딩&마케팅 전략 29편:구매 데이터로 자동 돌리는 리타겟팅 광고 & 추천 로직

사진: Mikhail Nilov on Pexels

 

‘방문 → 구매 → 이탈’ 사이클을 AI 리타깃팅으로 묶으면 평균 ROAS 4.2를 달성할 수 있습니다. 이번 편은 ① 데이터 추출 → ② 타깃 세그먼트 → ③ 광고 크리에이티브 → ④ 추천 로직 → ⑤ 성과 분석 5단계를 초보자도 따라 할 수 있도록 정리했습니다.

1 | 데이터 추출 – ‘3가지 CSV’만 있으면 끝

파일	필드	용도
Band Order.csv	User ID, Item ID, Price, Date	구매이력 매칭
Band Click.csv	User ID, Post ID, TimeSpent	관심 상품 예측
Band Cart.csv	User ID, Item ID, AbandonFlag	장바구니 이탈 발견

2 | 타겟 세그먼트 – RFM × 행동

• High Value : R 5 · F 5 → 30일 내 신규 + VIP 쿠폰 제공
• Warm : 최근 클릭 5회↑ · 구매 0 → 상품 동영상 광고 송출
• Cold : 45일 이상 미구매 → 리마인드 배너 + 5 % 쿠폰

3 | 광고 크리에이티브 – 1:1 동적 카드

1. 템플릿 : 이미지 1 + 가격·혜택 변수 {{price}} · {{coupon}}
2. CTA : “지금 결제하면 쿠폰 자동 적용(▼{{coupon}})”
3. AB 테스트 : 3 초 스톱모션 vs. 6초 슬라이드 → 클릭률 높은 쪽 유지

4 | 추천 로직 – ‘사용자 → 상품’ 매칭

알고리즘	입력	출력	장점
협업필터링	User ID, Item ID, Rating	Top N 추천	구매 패턴 학습
연관규칙	장바구니 세트	연관 상품	키트 제안에 유리
콘텐츠기반	품목 태그	유사 아이템	신상품 노출↑

5 | 성과 분석 – 4대 지표

• ROAS = 매출 / 광고비 (목표 ≥ 3.5)
• CVR = 클릭→구매율 (High Value ≥ 15 %)
• ARPU = 고객당 매출 (전월 대비 +10 %)
• Churn = 45일 미구매 비율 (–5 % 유지)

✓ 체크리스트

• CSV 자동 Export Cron(03:00 KST) 정상 작동?
• 쿠폰 만료 D–1 알림 배너 삽입?
• A/B 승자 모델 매주 리프레시?