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. 퍼포먼스와 브랜딩 예산 배분에서는 이 순서로 보시면 됩니다. 퍼포먼스와 브랜드 예산의 성과가 서로 다른 시스템(매체 보고서 vs 자사 리프트·서베이)에서 따로 집계되는 경우가 많아, 먼저 두 데이터의 집계 기간·기준(달력월 vs 캠페인 기준일)이 일치하는지부터 맞춰야 하고, 그다음이 표본·전환 정의(브랜드 예산의 "전환"과 퍼포먼스 예산의 "전환"이 같은 정의인지)를 통일하는 것이다. 퍼포먼스와 브랜딩 예산 배분은 즉시 전환을 노리는 단기 활성화 예산과 장기적으로 브랜드를 각인시키는 예산을 어떤 비율로 나눌지 정하는 일이다. 영국 IPA가 약 1,000건의 광고 효과 사례를 분석해 정리한 바이넷·필드(Binet & Field)의 '60/40 법칙'이 널리 인용되는 기준점인데, 장기적으로 시장점유율·가격결정력·낮은 고객획득비용(CAC)으로 이어진 캠페인들은 대체로 브랜드 구축에 60%, 단기 활성화에 40% 내외를 배분한 경우였다. 다만 이 비율은 산업·구매주기에 따라 달라지는데, 바이넷·필드의 B2B 후속 연구에서는 오히려 활성화 비중이 더 높은 46:54(브랜드:활성화)가 최적점으로 나타났다.