이런 질문도 같은 답입니다
리테일미디어 예산 배분 고객 데이터 품질리테일미디어 예산 배분 데이터 오류 우선순위
결론부터
고객 데이터 품질 문제는 발견 즉시 전부 고치려 하기보다, 영향 범위(몇 개 세그먼트·캠페인이 이 데이터를 쓰는가)와 심각도(과금·타겟팅 오류로 직접 이어지는가, 리포팅에만 영향을 주는가)를 곱한 기준으로 우선순위를 매겨야 합니다.
답변
2단계01
가장 먼저 처리할 대상은 '과금·타겟팅에 실시간으로 영향을 주고 있는' 문제(예: 잘못된 세그먼트로 광고가 계속 나가는 중)이고, 과거 리포트 수치에만 영향을 준 문제는 원인을 기록해두고 다음 정기 배치에서 정정해도 됩니다. 원인이 아직 불명확한 경우 해당 데이터 소스를 자동화 의사결정(자동입찰·자동타겟팅)에서 임시로 제외해 오류가 확산되는 것부터 막습니다.
02
리테일미디어에서 SKU·옵션 정보가 상품 마스터와 어긋나면 광고가 품절 옵션에 계속 노출되는 등 즉시 과금·전환 손실로 이어지므로, 이런 상품 마스터 불일치는 최우선으로 수정합니다.
과목 22302고객 서비스 및 리스크 관리: CS·품질·클레임CS 응대 매뉴얼 수립: 고객 만족도·해결 시간·재구매율 인과관계 데이터로 개선 우선순위 정하기→과목 6207네이버 쇼핑 제휴광고쇼핑 검색 노출 가산점 사수: 자사몰 구매 평점(리뷰 수), 당일 배송 및 빠른 배송 데이터가 쇼핑 제휴 지면 상단 노출에 미치는 평점 점수→과목 10201구글 Performance Max(PMax)구글 PMax(퍼포먼스 맥스) 알고리즘의 본질: 검색, 쇼핑, 디스플레이, 유튜브, 지메일 지면을 단일 캠페인으로 통합 제어하는 원리→
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퍼포먼스 광고 운영 과정에서 이 판단 기준을 순서대로 다룹니다.