퍼포먼스 마케터의 하루는 AI 활용과 데이터 기반 의사결정으로 요약됩니다. 특히 IF, COUNTIF 함수 등 엑셀 함수와 구글 애즈, 메타 애즈 등 광고 플랫폼 데이터를 분석하여 예산 대비 목표 성과를 달성하는 것이 핵심입니다. 2026년에는 더욱 고도화된 AI 도구 활용이 중요해질 것입니다.
퍼포먼스 마케터의 아침 루틴: '소방관 모드'로 비정상 탐색하기
신입 퍼포먼스 마케터의 첫날, 팀장은 월 1,000만원 예산으로 30일 안에 신규 가입자 500명(목표 CPA 20,000원)을 달성하라는 미션을 부여했습니다. 첫 출근 후 캠페인 성과를 파악하려 했지만, 데이터 속에서 무엇이 문제인지 감을 잡기 어려웠습니다. 이때 선배는 "세 가지만 보세요: 노출 변화, 전환 수, CPA. 이 세 가지가 이상하면 원인을 찾고, 정상이면 다음으로 넘어가세요. 아침 1시간은 '소방관 모드'입니다. 불 끄는 게 우선이에요."라고 조언했습니다. 마케터의 아침은 '무엇이 비정상인가?'를 찾는 시간이며, 노출 변화, 전환 수, CPA를 중점적으로 문제 파악을 3주간 반복하면 5분 만에 전체 상황을 읽을 수 있게 됩니다.
데이터 분석 능력 향상: IF, COUNTIF 함수와 객단가 계산 실전
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마케터 카타 Day 7에서는 IF 함수를 활용하여 복합적인 조건을 처리하는 연습을 했습니다. 특히 '이탈 단계 = 결제'이면서 '비용 >= 25,000원'인 경우 '즉시 조치', '이탈 단계 = 결제'이지만 '비용 < 25,000원'인 경우 '검토', 그 외에는 '모니터링'으로 분류하는 함수를 AI의 도움을 받아 완성했습니다. Day 8에서는 COUNTIF(S) 함수를 사용하여 전체 데이터에서 특정 조건에 맞는 개수를 구하고, 이를 전체 데이터 개수로 나누어 비율을 계산하는 연습을 했습니다. Day 9는 1인당 평균 객단가를 구하는 문제로, 과거 피벗테이블의 평균값 오류 경험을 바탕으로 각 조건별 구매 금액과 고객 수를 정확히 계산한 후 구매 금액을 고객 수로 나누어 산출했습니다.
퍼포먼스 마케터의 일일 KPI 대시보드 활용 전략
퍼포먼스 마케터의 일일 KPI 대시보드 활용은 매우 중요합니다. 과거에는 노출의 절대값만 보고 많고 적음을 판단했지만, 이는 잘못된 분석으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 전날 대비 노출이 40% 감소했음에도 이를 인지하지 못하고 지나치는 실수를 범할 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정: 채널별 성과 분석 및 예산 최적화
퍼포먼스 마케터는 단순히 광고를 집행하는 것을 넘어, 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 내려야 합니다. 앞서 언급된 마케터 카타의 객단가 분석 결과처럼, 채널별 특성을 이해하는 것이 중요합니다. 네이버 검색은 높은 객단가를, 인스타그램은 많은 고객 수를 확보하는 데 강점이 있습니다. 따라서 전체 예산을 효율적으로 배분하기 위해서는 각 채널의 목표(예: 신규 가입자 수, CPA, ROAS 등)와 성과를 면밀히 분석해야 합니다.
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