답변
데이터 품질 문제는 발견 즉시 다 고치려 하지 마시고 우선순위부터 정하세요. 데이터 품질 문제를 발견하면 심각도(전체 지표를 왜곡하는 정도)와 영향 범위(전체 데이터에 영향을 주는지 일부에만 영향을 주는지)를 기준으로 우선순위를 정해야 한다. 지표 자체를 왜곡하는 중복 집계·이벤트 누락 같은 치명적 오류를 최우선으로, 표본 편향이나 응답률 저하는 차순위로, 사소한 필드 누락은 후순위로 처리하는 것이 일반적인 실무 원칙이다. 브랜드 리프트 측정에서는 이 순서로 보시면 됩니다. 노출군·대조군 배정이 무작위로 깨끗하게 이뤄졌는지(둘의 인구통계·과거 행동이 비슷한지)부터 최우선으로 확인해야 하고, 그다음이 응답률 격차다 — 노출군과 대조군의 설문 응답률이 크게 다르면 편향이 생길 수 있다. 브랜드 리프트 측정은 광고에 노출된 집단과 노출되지 않은 대조군(홀드아웃)을 무작위로 나눠, 캠페인이 광고 회상·고려도·구매의향 같은 브랜드 지표를 실제로 얼마나 밀어올렸는지 인과적으로 확인하는 실험이다. 노출 전에 미리 두 그룹을 나눠두고 캠페인 종료 후 설문을 돌리는 PSA(공익광고) 홀드아웃 방식이 가장 깨끗한 대조군을 만드는 방법으로 꼽힌다.