광고 테스트 플랫폼 선택을 위한 5가지 팁

광고 테스트 플랫폼 선택을 위한 5가지 팁

  • 최영호 기자
  • 승인 2021.05.02 07:30
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

출처 픽사베이
출처 픽사베이

[ 매드타임스 최영호 기자 ] 광고 테스트는 오랜 시간 동안 진행되어 왔고 계속 진화하고 있다. 광고 테스트 플랫폼은 이제 합리적인 비용으로 속도와 민첩성을 제공하지만, 적합한 플랫폼을 찾는 것은 어려운 일일 수 있습니다. 칸타는 이러한 점을 염두에 두고, 사용자의 필요에 따라 적합한 광고 테스트 플랫폼을 선택하는 데 도움이 되는 5가지 팁에 대해 발표했다. 다음은 칸타가 발표한 5가지 팁이다.

1. 플랫폼의 광고 테스트 자격 증명 확인

좋은 광고 테스트 플랫폼을 선택하는 데는 속도, 비용, 좋은 사용자 인터페이스보다 훨씬 더 많은 것이 있다. 기술의 발전으로 인해 기술 선도적인 시장 조사 회사가 비교적 쉽게 이 분야에 진출할 수 있게 되었지만, 그렇다고 해서 모범 사례 연구 설계 원칙이 소프트웨어에 내장되어 있다고 보장하지는 않는다. 

광고 사전 테스트를 통해 플랫폼 이력의 깊이와 폭을 이해하는 시간을 가져야 한다. 즉 테스트를 통해 판매 결과를 예측할 수 있다는 증거를 제시하는가? 테스트 대상 국가에 해당되는가? 그들이 필요한 규범적 데이터를 제공할 수 있는가? 등이다. 또한 규범적 맥락(또는 다른 브랜드의 광고 샘플과의 비교)은 성능을 정량화하는 데 매우 유용할 수 있지만, 벤치마크가 진정한 의미가 있으려면 시장 및 미디어의 차이를 매우 민감하게 인식해야 한다. 

2. 광고 테스트 결과에 따라 어떤 결정을 내려야 하는지 파악

테스트를 시작하기 전에 데이터를 기반으로 어떤 결론을 내려야 하는지 스스로 물어보아야 한다. 예를 들어 크리에이티브가 목적에 적합한지(진행/불가 결정) 또는 더 많은 정보를 찾고 있는지 이해하면 되는가? 아니면 콘텐츠 최적화에 대한 보다 심층적인 지침을 찾고 있는가? 또한 이러한 결정과 관련된 위험 수준, 시간 및 콘텐츠 작성에 미치는 영향도 고려해야 한다. 이러한 질문에 대한 답변에 따라 필요한 사전 테스트 유형이 결정된다. 

좋은 광고 사전 테스트 플랫폼은 당신이 내릴 광고 의사 결정에 따라 다양한 수준의 심층적인 정보를 제공한다. 그리고 필요에 따라, 설문 조사 질문뿐만 아니라 안면 코딩과 비언어적 반응 측정과 같은 어떤 추가 방법이 제공되는지도 고려해 보는 것이 좋다. 

3. 플랫폼의 기술 지원 및 추가 서비스 옵션 이해 

사내 인사이트 팀을 운영하는 점점 더 많은 기업들이 자체 광고 테스트 솔루션으로 눈을 돌리고 있다. 그러나 셀프서비스는 혼자 해야 한다는 뜻은 아니다. 

요즘, 대부분의 광고 테스트 프로젝트의 일정은 매우 빠듯하다. 따라서 문제가 발생하면 기술 지원이 연중 무휴 24시간 응답하고 액세스할 수 있는지 확인해야 한다. 마찬가지로, 테스트 결과가 결정적이지 않거나 모순되는 것으로 보이면 결과를 해석하는 데 도움이 필요할 수 있다. 특히 광고 테스트 결과를 이해하는 데 있어 전문적인 연구 전문 지식과 실제 광고 경험을 쉽게 이용할 수 있는 것이 도움이 된다.

4. 광고의 성공 여부를 측정할 기준 결정

효과적인 광고는 단기 판매든, 브랜드 인지도를 쌓든, 아니면 다른 목표를 세우든 간에, 그 콘텐츠에 대해 설정된 마케팅 목표를 차단하고 전달해야 한다. 브랜드마다 목표도 다르고, 심지어 단일 브랜드의 목표도 시간이 지남에 따라 달라질 것이다. 좋은 광고 테스트는 광고가 단기 판매와 장기 브랜드 구축에 미치는 영향을 모두 예측해야 한다.

광고 테스트 도구를 이용하기 전에, 사전 테스트가 다양한 광고 목표에 맞게 조정될 수 있는 견고한 프레임워크를 가지고 있는지 확인해야 한다. 이를 통해 진행 중인 작업에 따라 KPI를 설정하는 동시에 모든 테스트에서 일관된 프레임 워크를 사용할 수 있다. 

5. 결과 대시보드의 견고성 평가 

보고 결과를 시각적으로 매력적이고 소화하기 쉬운 방식으로 보는 것이 중요하다. 디자인이 깨끗하고, 단순하며, 직관적인가? 주요 조사 결과에 즉각적인 주의를 기울이는가? 결과를 내보낼 수 있는가? 빠르고 쉽게 인사이트를 얻고 더 중요한 것은 동료들과 공유할 수 있는가? 

또한 플랫폼이 스터디 레벨 데이터를 제공하는 것 이상의 추가적인 이점을 제공하는지 여부를 고려해야 한다. 메타 분석을 수행할 수 있는 능력은 장기적이고 전략적인 분석과 학습을 위한 커다란 기회를 제공할 수 있다.

 

지금 당장 필요한 것은 광고 하나를 테스트하는 것이며, 하나의 테스트를 끝냈다. 그러나 지금까지 하는 방식을 바꿀 수 있다. 요즘 브랜드들은 빠르게 실패하여 빨리 배우거나 더 반복적인 작업 방식을 포함시키기 위해 작업 방식에 대해 다른 접근 방식을 모색하고 있다. 이 경우 플랫폼이 제공할 수 있는 다른 기능은 무엇인지 자세히 살펴볼 필요가 있다. 자동화 된 연구 플랫폼은 단순한 테스트 이상을 제공할 수 있다.



댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.