🛠 커스텀 측정값 (Custom Metrics) 이란?
기존 데이터 필드만 보는 것이 아니라,내가 직접 계산식(공식)을 만들어서 새로운 지표를 추가하는 것을 말합니다.
라플라스에서는 매우 간단하게, "데이터 항목을 고르고, 수식을 입력"하는 방식으로 커스텀 측정값을 만들 수 있어요.
✅ 커스텀 측정값 만들기 예시
케이스 | 추천 커스텀 측정값 | 설명 |
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광고 캠페인의 진짜 수익성 분석 | New ROAS (총 구매 수익 ÷ 광고비) | 광고 관리자상의 가짜 ROAS 대신, 실제 구매를 반영한 ROAS 계산 |
환불/취소 리스크 분석 | 순매출 기준 ROAS (순매출 ÷ 광고비) | 환불·취소까지 고려한 순수익 ROAS 계산 |
제품별 수익성 분석 | 상품당 평균 수익 (총 구매 수익 ÷ 판매된 상품 수) | 판매 수량 대비 실제 이익 분석 |
마케팅 퍼널 최적화 | 장바구니 전환율 (장바구니 추가수 ÷ 세션 수) | 방문자 중 장바구니로 넘어간 비율 분석 |
고객 리텐션/충성도 분석 | 구매자 재구매율 (n일 이내 재구매 고객 ÷ 전체 구매자 수) | 첫 구매 후 재구매로 이어진 비율 분석 |
고객 획득 단가 최적화 | CAC (총 마케팅 비용 ÷ 신규 고객 수) | 신규 고객 유입당 실제 소요 비용 측정 |
✨ 커스텀 측정값을 쓰면 좋은 이유
장점 | 설명 |
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1. 내 비즈니스에 딱 맞춘 지표 가능 | 업종, 전략에 맞는 KPI를 직접 만들 수 있어요. |
2. 광고 플랫폼 기본 ROAS보다 정교한 분석 | 실제 수익성 기반 ROAS, 환불률까지 고려한 지표 생성 |
3. 데이터 간 새로운 인사이트 발견 | 기존 데이터 조합으로는 볼 수 없던 패턴 발견 가능 |
4. 자동 업데이트 | 한번 설정해두면, 이후 데이터 업데이트 시 자동 반영 |
🎯 커스텀 측정값 실사용 예시
라플라스 애널리틱스 커스텀 측정값 작성 예시예시 1) 겉보기 ROAS는 좋은데 실제 수익은 나쁜 경우- 문제 상황: 광고 관리자에선 ROAS 600%로 표시되고 있었음.
- 커스텀 지표 설정: New ROAS (총 구매 수익 ÷ 광고비)
- 발견된 문제: 실제 주문 기준으로 보니 ROAS는 280%에 불과. 환불·취소를 반영하면 더 낮음.
- 해결 방법: 고수익 제품군 중심으로 광고 소재 재편성, 불필요한 캠페인 중단.
예시 2) 고객 유입은 많은데 장바구니 전환이 낮은 경우- 문제 상황: 방문 수는 늘었는데 매출이 늘지 않음.
- 커스텀 지표 설정: 장바구니 전환율 (장바구니 추가 수 ÷ 세션 수)
- 발견된 문제: 사이트 방문자는 많지만, 장바구니에 담는 비율이 2% 미만.
- 해결 방법: 상품 상세페이지 개선(가격 강조, 배송 혜택 노출 강화) → 장바구니 전환율 2% → 5% 상승.
예시 3) 특정 제품군만 수익성이 낮은 경우- 문제 상황: 광고 비용 대비 수익이 잘 나오지 않는 제품 존재.
- 커스텀 지표 설정: 상품당 평균 수익 (총 구매 수익 ÷ 판매 상품 수)
- 발견된 문제: 특정 카테고리 제품군의 단품당 수익이 현저히 낮음.
- 해결 방법: 해당 제품군 프로모션 중단 및 마진 높은 제품군 강화.
🛠 커스텀 측정값이 가져오는 실질적 변화
Before | After |
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광고 데이터만 ROAS로 보던 시대 | 구매 데이터 연결로 '진짜 ROAS' 분석 |
방문수/전환수만 보던 퍼널 분석 | 세션 대비 장바구니 추가율, 구매율까지 세분화 분석 |
전체 평균으로만 보던 매출 분석 | 상품별 수익성, 광고별 실제 수익성까지 파고듦 |
매출/비용을 따로 관리 | 수익성 기반 의사결정 |
📚 정리
- 커스텀 측정값은 내가 원하는 관점으로 "숨어 있는 문제"를 끌어내는 도구다.
- 복잡한 계산 없이 클릭 몇 번으로 만들 수 있다.
- 데이터 기반 '진짜 수익성'을 알고 싶다면 필수 기능이다.
"기존 데이터가 보여주지 않는 것까지 볼 수 있게 해주는 것,그게 커스텀 측정값입니다."
라플라스 애널리틱스로,복잡한 데이터를 한 번에 연결하고,나만의 인사이트를 만들어보세요!