프로젝트 개요

연간 1,100명 이상의 인플루언서와 협업하는 대규모 PPL 프로젝트의 성과를 극대화하기 위해, 마케팅 엔지니어링 기술과 실무 운영(Ops) 프로세스를 하나로 통합했습니다. 파편화되어 있던 인플루언서 선정, 계약서 작성, 성과 추적 과정을 기술적으로 자동화하여 운영 리소스를 최소화하고, 데이터 기반의 의사결정이 가능한 전사적 마케팅 프로세스를 구축했습니다.

과제

• 운영 프로세스의 부재: 인플루언서 섭외부터 계약 체결까지의 과정이 담당자의 수동 작업에 의존하여 대규모 캠페인 진행 시 병목 현상 발생
• 데이터 기반 지표 미비: 단순히 노출수 중심의 정성적 평가를 넘어, 브랜드 검색량 및 실제 DB 확보에 미치는 실질적인 기여도를 파악할 기준이 부족
• 기술과 운영의 괴리: 광고 데이터와 실제 마케팅 집행 프로세스가 연동되지 않아 실시간 성과 분석 및 빠른 매체 믹스 조정이 불가능

전략 / 솔루션

1. 공식 성과 평가 시스템(Scoring) 구축: 인플루언서의 채널 영향도, 과거 DB 확보 효율, 변동성(MAD) 등을 결합하여 성과 가중치를 수치화(Branding/DB 점수)하는 모델을 개발했습니다.
2. 마케팅 운영 프로세스 표준화 및 자동화: 인플루언서 선정 기준 수립, 금액 조율, 전자 서명서 및 계약서안 자동 작성 기능을 포함한 E2E 운영 시스템을 구축하여 계약 프로세스를 체계화했습니다.
3. 지표 데이터 라인 설계 및 개발: GA 분석을 통해 유입 카테고리를 분류하고, 특정 채널의 영향도를 수치화하는 ML 기반 기여도 분석 모델을 개발하여 객관적인 KPI 관리 체계를 확립했습니다.
4. 하이퍼 오토메이션(Hyper-Automation) 구현: A/B 테스트와 열람 추적이 가능한 대량 콜드메일 발송 프로그램을 자체 개발하여 섭외 시간을 98% 단축하고 운영 생산성을 극대화했습니다.
5. 통합 분석 환경 및 대시보드 구축: BigQuery로 파편화된 데이터를 통합하고 실시간 대시보드를 직접 개발하여, 주간 보고서 없이도 성과를 상시 모니터링할 수 있게 했습니다.

"마케팅 엔지니어링의 본질은 기술로 마케팅 운영의 한계를 허물고, 모든 프로세스를 데이터로 증명 가능한 시스템으로 만드는 것입니다."

실행 과정

• 기술 스택: Python, SQL, BigQuery, Sora API, PHP, GA4/GTM
• 주요 활동: 인플루언서 풀(1,198명) 관리, 변동성(MAD) 계산 로직 개발, 롱폼 및 라이브 가이드라인 수립
• 협업 범위: 기획(PM), 디자인, 개발의 영역을 넘나드는 '브릿지 역할' 수행으로 외주 없이 모든 프로세스 직접 실행

성과