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title: 광고 예산 배분 이해하기
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docTags: 
createdAt: 2024-11-21T08:44:42.837Z
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Q. 광고비를 어떻게 계획할지 모르겠어요


많은 마케터분들의 다음과 같은 고민은 빈번합니다.

:::hint{type="danger"}
### *"효과적인 광고 집행을 위해서 얼마를 어떻게 써야하지?"*
:::


명확한 목표와 함께 과학적인 예산 책정/배분이 되면 좋겠지만, 상황적인 한계로 인해 과학적 예산 배분은 어렵기만 합니다. 이로 인해 아직도 많은 광고주들은 주관적 판단이나, 경영 상황에 따른 광고비 의사결정을 하고 있습니다.


## 광고 예산 배분 방법론

| **방법론**           | **설명**                               |
| ----------------- | ------------------------------------ |
| **지출가능액법**        | 재무적 제한을 고려하여 지불 능력 내에서 광고비를 책정       |
| **매출액 비율법**       | 매출액이나 영업이익의 일정 비율을 광고비로 책정           |
| **경쟁자 대항법&#x20;** | 경쟁사들의 광고비 지출 수준에 맞추어 광고비 책정          |
| **목표과업법**         | 팅과 광고 목표를 정하고, 이를 추정하기 위한 수리적 모형을 사용 |

[\[한양대학교 ICT융합학부 이경렬, 『디지털 광고 온라인 교재』(한국디지털광고협회)\]](https://digitaladbook.kodaa.or.kr/web/lay1/bbs/S1T20C22/I/8/list.do?)


***

### 1. 지출가능액법&#xD;

- 재무적 제한을 고려하여, 회사가 광고비로 사용 가능한 금액을 추정하는 방법
- 광고 투입의 <font color="#2166ae">**합리성이 없고**</font>, 광고비가 목표 수준보다 낮게 결정될 확률이 큼

### 2. 매출액 비율법&#xD;

- 매출액 혹은 영업이익 등 <font color="#2166ae">**재무지표**</font>를 기반으로 광고비를 설정하는 방법
  ex. 전년 매출액의 n%를 광고비로 책정
- 매출액이나 점유율 확대를 위한 공격적인 예산 할당이 불가하고, 수동적인 관점에서의 예산 배분 방법

### 3. <font color="#ae2121"><u>경쟁자 대항법</u></font> (Share of Spending(SOS))&#xD;

:::hint{type="success"}
Datakit의 **Benchmark 솔루션**을 통해 SOS 기반의 예산 배분이 가능합니다.
:::

- 점유율을 유지하거나 혹은 보다 높이기 위해 경쟁사의 광고비를 참고하는 방법
- 국내 광고비에 대한 추정치를 제공하는 솔루션들이 여럿 존재하나, 실제 경쟁사 광고비 데이터 확보가 어려워 사용이 용이하지 않음

### 4. 목표과업법&#xD;

:::hint{type="info"}
Datakit의 **ReMix, VIPer 솔루션**을 통해 미디어 효과 모델 활용이 가능합니다.
:::

- 목표 KPI를 위한 과학적/수리적 모델을 활용하는 방법

::::Tabs
:::Tab{title="1. ReMix"}
Remix 솔루션을 통한 목표 Reach 달성을 위한 예산 할당 방법

- [ReMix 소개서 보기](https://content.gitbook.com/content/XmCDy7tNaupiaZ1PTTcX/blobs/Pkb0l2lxliRlbaWtRlmZ/ReMix%20%EC%86%8C%EA%B0%9C%EC%84%9C.pdf)
- [ReMix 수상 경력 확인](https://www.nasmedia.co.kr/%EB%B3%B4%EB%8F%84%EC%9E%90%EB%A3%8C/%EB%82%98%EC%8A%A4%EB%AF%B8%EB%94%94%EC%96%B4-2020-%EB%8C%80%ED%95%9C%EB%AF%BC%EA%B5%AD-%EC%98%A8%EB%9D%BC%EC%9D%B8%EA%B4%91%EA%B3%A0%EB%8C%80%EC%83%81-%EB%8C%80%EC%83%81-%EC%88%98/)

::Image[]{src="https://api.archbee.com/api/optimize/mkHXUseYSt0uaZ-NqcC9l/8D6DqimQvzB_K30l89luH_image.png" size="66" width="709" height="555" position="center" showCaption="false"}
:::

:::Tab{title="2. VIPer"}
딥러닝을 이용해 최대 KPI를 달성하는 최적 예산 배분안을 산출

- [VIPer Help Center 바로가기](https://www.datakithelp.com/vrUQ-viper)

::Image[]{src="https://api.archbee.com/api/optimize/mkHXUseYSt0uaZ-NqcC9l/OkpgBhfYmZ9mp4i5BH3PP_image.png" size="84" width="1216" height="391" position="center" showCaption="false"}
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