Paid Media
Meta Andromeda 알고리즘에 맞춘 소재 전략
27배ROAS 상승 (5% → 135%)
GEM·Andromeda 알고리즘에 맞춰 소재 다양성 전략을 바꿨습니다. 소재 품질과 알고리즘 학습을 함께 최적화했습니다. 대행사에서 계정을 넘겨받고 1달 뒤의 결과입니다.
방법 자세히 보기 →이런 상황이라면
- 광고 ROAS는 높은데 매출이 늘지 않습니다.
- 대행사에 맡긴 광고 계정의 성과가 떨어졌습니다.
- 앱 설치는 되는데 첫 구매와 재구매로 이어지지 않습니다.
- Braze 같은 CRM 도구를 샀지만 메시지 몇 개만 보내고 있습니다.
- 채널별로 예산을 얼마나 나눌지 근거가 없습니다.
- 데이터 엔지니어 없이 데이터를 연결하고 싶습니다.
다루는 영역
무엇을 하나요
획득
- Meta(Andromeda·GEM), Google, TikTok, Apple Search Ads
- ASO와 오가닉 성장
- MMP 설계·운영(Airbridge, AppsFlyer)
참여·리텐션
- CRM 자동화(Braze, Klaviyo)
- 추천·개인화(BigQuery + Braze Catalog)
- 제품 분석(Amplitude, Mixpanel)
측정
- 증분성(Incrementality) 측정
- MMM(Google Meridian)
- 대시보드와 주간 리포트
제품·실험
- A/B 실험 설계
- 전환 퍼널(랜딩 → 온보딩)
- 핵심 지표(ARPU, LTV, Activation, Retention)
AI·자동화
- 워크플로 자동화(n8n, Claude 스킬)
- AI 코딩(Claude Code)
- 클라우드(GCP, BigQuery)
여기 없는 일이라도 괜찮습니다. 범위는 진단 때 함께 정합니다.
문의하기 →진행 방식
진단 → 실행 → 전수 → 자립
- STEP 1
진단
광고 계정, 측정 설정, CRM 여정, 퍼널 데이터를 직접 봅니다.
결과물 · 문제 우선순위와 볼 지표 1~3개
- STEP 2
실행
가설을 작은 실험으로 검증합니다. 리포트·세그먼트·소재 분석 같은 반복 운영은 에이전트가 합니다.
결과물 · 실험 기록과 주간 리포트
- STEP 3
전수
효과가 확인된 운영을 스킬·자동화·플레이북으로 만들어 팀에 설치합니다.
결과물 · 팀 PC에 설치한 운영 에이전트와 문서
- STEP 4
자립
팀이 직접 실험을 돌리고, 저희는 필요할 때 리뷰합니다.
결과물 · 팀이 운영하는 그로스 루프
끝나면 고객 팀에 남는 것
사례
이렇게 일했습니다
Attribution
Meridian MMM으로 예산 배분 다시 짜기
2.3배예산 효율 개선
Google Meridian으로 채널별 기여도를 분석해 예산 배분을 바꿨습니다. 라스트 클릭만으로 판단하지 않습니다.
방법 자세히 보기 →CRM
협업 필터링 기반 CRM 개인화
+30%재구매 리텐션
BigQuery 추천 엔진과 Braze Catalog를 연결했습니다. 푸시·인앱·카카오 캐러셀 개인화 캠페인을 자동으로 돌립니다.
방법 자세히 보기 →Measurement
증분성 측정과 웹→앱 흐름 개선
+160%앱 설치 전환율
"ROAS는 높은데 왜 매출이 안 느나요?"에서 출발했습니다. 실제 손익에 영향을 주는 성과를 측정하고, 제품 실험과 웹→앱 흐름을 고쳤습니다.
방법 자세히 보기 →CRM·자동화
개발자 없이 만든 Braze 커스텀 인앱 메시지
7%+오픈율 (평균 2.6%)
개발 우선순위를 기다리지 않고 AI로 커스텀 인앱 메시지를 직접 만들었습니다.
방법 자세히 보기 →국내 대표 홈·리빙 기업
그로스 과제를 AI 에이전트와 함께 수행
심규섭의 문제 정의와 판단 아래 AI 에이전트가 상품 데이터와 이미지 처리, BigQuery·Braze 연동, 메시지 테스트, 운영 문서 작성을 나눠 맡았습니다.
서울대기술지주
포트폴리오 스타트업 그로스·AX 멘토링
초기부터 시리즈B 이상까지 포트폴리오 스타트업을 기업별로 1~1.5시간씩 만났습니다. 사전 설문으로 질문과 자료를 먼저 받고, 마케팅·리텐션·AI 활용 과제를 그 자리에서 진단했습니다.
사례 전체 보기 →"처음 부딪쳐보는 일들에 대해서 뚫는 방법론을 많이 배운 것 같아요. 물론 직접적인 컨설팅 도움도 좋았지만, 최근에는 특히 AI를 활용하는 방법을 알려주시면서 '여기까지 가능하구나'라는 가능성을 보여주셨어요. Braze 개인화나 카탈로그 자동화 같은 것들, 업체에 맡기면 오래 걸리고 비용도 많이 드는데 AI로 간단하게 해결하는 걸 보면서 많이 배웠습니다. 단순히 대행사나 일을 처리해주는 사람이 아니라, 실무자 입장에서 가장 적합한 멘토이자 컨설턴트라고 생각합니다."
시작하는 방법
작게 시작해서 넓힙니다
- 01
1일 파일럿
실제 업무 하나를 하루 만에 에이전트로 작동시켜 봅니다.
1~4인 300만 원(부가세 별도)
- 02
2~4주 진단
현황 진단, 실행 계획, 시범 실행까지 합니다.
견적
- 03
3~6개월 실행·전수
함께 실행하면서 방법을 팀에 넘깁니다.
견적
자주 묻는 질문
광고 대행사와 무엇이 다른가요?
대행사는 운영을 계속 맡아 줍니다. 리텐션은 운영하면서 그 방법을 팀에 넘기고, 끝나면 팀이 직접 운영하게 만듭니다. 진단과 실행을 같은 사람이 합니다.
어떤 회사에 맞나요?
앱, 커머스, 구독 서비스처럼 고객 행동 데이터가 쌓이는 회사에 잘 맞습니다. 스타트업부터 대기업 실무팀까지 함께했습니다.
데이터 엔지니어가 없어도 되나요?
됩니다. BigQuery·Braze 연동과 자동화를 에이전트와 함께 직접 만듭니다. 더 깊은 엔지니어링이 필요하면 분야별 전문가와 팀을 꾸립니다.
비용은 어떻게 되나요?
1일 파일럿 300만 원(부가세 별도)부터 시작할 수 있습니다. 진단과 실행 계약은 범위를 듣고 견적을 드립니다. 세금계산서로 진행합니다.