매출을 위해 가장 중요한 건, ✅ CPC/객단가/ROAS의 상호관계!

작성자 조소영
작성일 2025.03.04
조회수 67

안녕하세요.

AMPM글로벌 조소영 AE입니다 :)



오늘은 CPC, 객단가, ROAS의 상호관계와 그 중요성에 대해 말씀을 드려보고자 합니다.

우선, 대부분 아시겠지만 3가지 용어에 대한 기본 개념을 말씀 드려보겠습니다.


기본 개념 정리

  • ✅CPC (Cost Per Click): 광고 한 번 클릭당 비용

  • ✅객단가 (AOV, Average Order Value): 한 번 구매 시 고객이 지출하는 평균 금액

  • ✅ROAS (Return On Ad Spend): 광고비 대비 매출 비율 (ROAS = 매출 / 광고비 * 100)

    이 세 가지 지표는 서로 영향을 주고받으며, 광고 성과를 분석하고 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.



     1. CPC와 ROAS의 관계

    • 보통, 광고를 집행하실 때, CPC의 중요성을 간과하시는 분들이 상당 수이십니다.

      하지만, 저는 무엇보다도 CPC가 정!말! 중요하다고 말씀 드리고 있는데요.

      - CPC가 높으면 같은 예산으로 확보할 수 있는 클릭 수가 줄어듦 → 전환율이 유지되더라도 매출 증가 속도가 둔화

    • - 반대로 CPC가 낮으면 같은 예산으로 더 많은 클릭을 확보 가능 → 전환율이 받쳐준다면 ROAS 개선 가능

    • * 하지만 CPC가 낮다고 무조건 좋은 건 아닙니다. 너무 낮은 CPC로만 운영하면 품질 낮은 유입이 많아져 전환율 하락의 위험이 있습니다.


      2. 객단가와 ROAS의 관계

      • 광고 집행에서 객단가 또한 매우 중요한 요소 중 하나입니다.

        - 객단가가 높을수록 같은 전환율에서 더 높은 매출이 발생 → ROAS 개선

      • - 하지만 객단가가 높으면 진입장벽이 생겨 전환율이 낮아질 가능성 있음 → 전환율이 낮아지면 결국 ROAS 하락

      • - 반대로 객단가가 낮으면 전환율을 끌어올릴 수 있지만, 광고비 대비 매출이 낮아 ROAS가 떨어질 수도 있음

        * 결과적으로는, 상품의 적정 단가를 찾는 것이 1순위이며, 동시에 묶음 상품을 구성함으로써 구매객단가를 높이는 것이 좋은 방법 중 하나입니다.





        CPC, 객단가, ROAS를 균형 있게 맞추는 방법

        1. (1) CPC 조정 전략

          • 경쟁이 과열된 키워드는 CPC가 높아질 가능성이 큼 → 너무 높은 CPC를 감당하기 어렵다면 다른 채널(네이버, 구글, 메타 등)로 분산

          • 클릭률(CTR)을 높이면 같은 예산으로 더 많은 트래픽을 확보할 수 있어 CPC 절감 가능

          • 크리에이티브 최적화 및 타겟 세분화를 통해 클릭의 질을 높이면 전환율 유지하면서 CPC를 낮출 수 있습니다.


        2. (2) 객단가 조정 전략

          • 객단가가 너무 낮다면 번들 상품, 세트 할인, 추가 구매 유도(업셀링) 등을 활용해 구매 단가를 올리는 전략 필요합니다!

          • 무료 배송 기준을 설정해 객단가를 높이는 방법도 효과적이며,

          • 구매 주기가 짧은 상품이라면 리타겟팅 광고를 적극 활용해 재구매율을 높이는 전략이 중요합니다.


        3. (3) ROAS 극대화 전략

          • CPC를 너무 낮추려고 하기보다, 광고 효율이 좋은 타겟에 적절한 비용을 지출하는 것이 핵심입니다.

          • 객단가를 무작정 올리는 것보다, 적절한 가격대에서 전환율과 재구매율을 함께 고려해야 합니다.

          • 구매 여정을 분석해 고객이 이탈하는 단계에서 UX/UI 개선, 프로모션 등을 활용해 전환율을 높이는 것도 ROAS 개선에 효과적입니다.




        CPC, 객단가, ROAS는 개별적으로 움직이는 지표가 아니라 서로 영향을 주는 관계입니다.

        광고 운영에서는 한 가지만 집중적으로 최적화하기보다, 전체적인 균형을 맞추면서 운영하는 것이 중요하다고도 볼 수 있죠!

        최적의 조합을 찾기 위해 지속적인 A/B 테스트와 데이터 분석이 필수적입니다!



         



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