Report(리포트)
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13min

리포트는 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다.

운영 리포트로 사용하여 결과 보고 목적으로 사용하거나, 모아온 벤치마크 데이터를 업로드하여 대시보드 안에서 새로운 인사이트를 발굴할 수 있습니다.

이용 목적은 상황에 따라 다르지만, 데이터킷이 추천하는 과정은 집행 리포트를 시작으로 벤치마크 데이터를 적재하는 것입니다.

집행 리포트를 시작할 때 데이터셋을 한번 작업하면 별도 추가 작업 없이 손쉽게 장기 데이터를 적재할 수 있습니다. 잘 정리된 데이터는 추후 VIPer 분석에도 바로 활용 가능하니 리포트를 시작으로 더 큰 인사이트를 얻어보세요.







케이스별 대시보드 확인하기



집행 캠페인 운영 리포트

집행 중인 캠페인은 예산 소진과 목표 달성 현황 파악이 가장 중요합니다. 이 때 쿼리를 적절히 활용한다면 하나의 대시보드로 다양한 집행 결과 정보를 얻을 수 있습니다.



1. 특정 기간의 운영 결과 조회

  • Question : 캠페인의 2주차 운영 결과는 어떻게 되었을까?
  • Action : 일자 쿼리를 클릭 > 해당 주차 선택 > 조회 > 대시보드 확인
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Report Analysis 2주차 운영 결과를 확인해보니 4월 9일, 4월 13일에 가장 많은 집행 금액이 쓰였네요. 어떤 매체, 상품이 집행되었는지는 아래 테이블에서 상세 확인이 가능합니다.





2. 디지털 매체의 사전/사후 비교 분석

  • Question : 매체별 KPI는 목표 수치를 달성했는가?
  • Action : 매체별 KPI 차트 확인 (달성률 또는 예상치 비교 차트)
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Report Analysis 1. 간트 차트 : 노출, 클릭, 조회수 모두 목표 수치를 초과 달성했습니다. 특히 클릭수 기준으로는 네이버 GFA가 추가 클릭수를 가장 많이 확보했네요.

2. 막대 그래프 : CPC 효율을 확인했을 때 모든 매체의 CPC가 목표 단가보다 저렴한 단가로 운영되었습니다. 특히 SMR과 Youtube의 CPC가 목표 대비 저렴한 단가를 기록했네요.





3. 특정 매체의 조건 조합별 효율 조회 (ex. 소재 x 타겟팅)

  • Question : 인스타그램 매체에서 어떤 소재 x 타겟팅 조합의 효율이 가장 높았을까?
  • Action : 매체 쿼리를 클릭 > 'Instagram' 선택 > 조회 > 대시보드 확인
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Report Analysis 인스타그램의 CPC는 소재 D와 데모 + 관심사 조합이 1,520원으로 가장 저렴한 단가를 기록했습니다. 반면 소재 A와 데모 + 관심사 조합은 CPC가 1,620원으로 가장 높은 단가로 운영되었네요.







벤치마크 데이터 리포트

위 캠페인 데이터 적재 과정을 지속적으로 진행한다면 데이터 분류 체계가 잘 정리된 장기 데이터가 마련될 것입니다. 물론 이미 정리된 벤치마크 데이터가 있는 경우에도 데이터킷 리포트로 편리하게 차트화하여 인사이트를 발굴할 수 있습니다.

1. 연/월/주차 별 구분으로 동향 분석

  • Question : 캠페인은 주로 어떤 시기에 가장 예산이 많이 집행되었을까?
  • Action : 월별 집행 트렌드 차트 확인
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Report Analysis 7월에 38억으로 가장 많은 예산이 집행되었네요. KPI도 가장 많은 예산을 집행한 7월에 가장 높은 수치를 기록하였습니다.





2. 복수 브랜드, 캠페인 데이터의 상세 효율 분석

  • Question : 여러 브랜드 데이터를 통합 관리하는데, 이번에 집행한 '브랜드03'의 캠페인03-03 상세 집행 결과가 궁금해.
  • Action : Brand 쿼리에서 '브랜드03' 클릭 > Campaign 쿼리에서 '캠페인03-03' 클릭 > 조회 > 대시보드 확인
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Report Analysis 해당 캠페인에서는 '주요매체B'의 예산이 48.71%로 가장 많이 집행되었습니다. 노출수 기준으로는 네트워크 B가 가장 높은 수치를 기록했네요.





리포트의 데이터셋은 VIPer 분석에 활용하는 데이터셋과도 동일하기 때문에 1차적인 차트 분석을 넘어 예산과 KPI를 연계 분석하는 MMM 분석까지 기대할 수 있습니다.

데이터킷에서 내 브랜드 데이터 체계를 확립하고 쌓으면서 더 나은 데이터 인사이트를 얻어보세요.