답변
가격·프로모션 정책 연동 운영 중 고객 데이터 품질 문제를 발견했다면, 눈에 띄는 것부터 손대지 말고 우선순위를 먼저 정해야 합니다. 고객 데이터 품질 문제를 발견하면 모든 걸 한꺼번에 고치려 하지 말고 ①개인정보·법적 리스크가 있는 항목(동의 없는 수집, 부정확한 연락처로 발송) ②매출·타겟팅에 직접 영향을 주는 항목(중복 고객 ID, 결제 데이터 유실) ③단순 표기 오류처럼 영향이 작은 항목 순으로 우선순위를 매긴다. 원천 데이터(수집 시스템)를 고치지 않고 파생 리포트만 임시로 고치면 다음 집계 때 문제가 재발하므로 원천 쪽 수정이 항상 먼저다. 인플루언서·제휴사·고객센터 채팅 등을 통해 특정 대상에게만 발급한 할인 코드가 결제 단계에서 노출되면 몇 시간 안에 공개 쿠폰 취합 사이트로 퍼지는 경로가 대표적인 코드 유출 통로다. 이렇게 유출되면 애초에 코드를 발급한 목적(특정 채널 성과 측정)의 기여도 추적이 무너지고 캠페인 수익성 계산 자체가 깨진다. 가격·프로모션 성과는 매출액이 아니라 순공헌마진(Net Contribution Margin)으로 봐야 한다. 특히 쿠폰 취합 사이트나 제휴 채널을 경유한 주문은 그 쿠폰이 없었어도 발생했을 매출(비증분)과 보조금이 실제로 만들어낸 매출(증분)을 구분하지 못하는 측정 공백이 있는 경우가 많아, 매출만 보면 프로모션이 실제보다 훨씬 효과적으로 보이는 착시가 생긴다. 원천 시스템에서 먼저 고치고 그다음 파생 리포트·세그먼트를 다시 돌리시는 순서를 지켜야, 같은 문제가 다음 분기에 또 나타나지 않습니다.