CFO가 가장 먼저 묻는 질문
"이 광고로 매출이 얼마나 늘어나나요?" 옥외광고 예산 승인을 받으려 할 때마다 듣는 질문입니다. 구글 애즈나 메타 광고라면 대시보드에서 ROAS 2.5, CPA 15,000원 같은 숫자를 보여줄 수 있습니다. 하지만 강남역 전광판이나 지하철 랩핑 광고의 효과를 어떻게 숫자로 증명할까요? "브랜드 인지도가 올라갑니다"는 설명으로는 CFO를 설득할 수 없습니다. 예산 3억 원을 투자했을 때 얼마의 가치를 만들어내는지 명확한 계산식이 필요합니다.
디지털 마케팅 출신 실무자들이 옥외광고를 기피하는 이유가 여기 있습니다. 클릭 한 번, 구매 한 건을 실시간으로 추적하던 환경에서 갑자기 측정 불가능한 영역으로 들어가는 것처럼 느껴집니다. 대행사는 "장기적인 브랜드 가치"를 강조하지만, 매번 성과 보고를 해야 하는 실무자에게는 설득력이 없습니다. 경쟁사는 옥외광고에 수억을 쓰는데 우리만 안 하기도 애매하고, 그렇다고 효과를 증명 못하면 예산을 받기도 어렵습니다. 이 딜레마를 해결하려면 옥외광고의 ROI를 계산하는 구체적인 방법론이 필요합니다.
실제로 글로벌 브랜드들은 옥외광고 효과를 정량적으로 측정하고 있습니다. 넷플릭스는 옥외광고 집행 지역의 앱 다운로드 증가율을 추적하고, 배민, 쿠팡이츠, 토스는 지역별 신규 가입자 데이터와 구매 증분을 분석합니다. 옥외광고가 측정 불가능하다는 것은 오해입니다. 다만 디지털 광고와는 다른 측정 방법론이 필요할 뿐입니다. 이 글에서는 실제로 기업들이 사용하는 세 가지 ROI 계산 방법을 소개하고, CFO를 설득할 수 있는 데이터 프레임워크를 제시합니다.
방법 1: 브랜드 리프트 측정으로 인지 가치 계산하기
브랜드 리프트는 옥외광고 전후 브랜드 인지도 변화를 측정하는 방법입니다. "우리 브랜드를 아시나요?"라는 질문에 "예"라고 답하는 비율이 광고 전 35%에서 광고 후 52%로 올랐다면, 브랜드 리프트는 17%포인트입니다. 이 수치를 비즈니스 가치로 환산하려면 고객 생애 가치(LTV)를 곱해야 합니다. 가정을 들어보겠습니다. 우리 서비스의 평균 LTV가 50만 원이고, 인지도 1%포인트 증가가 신규 고객 1,000명 획득으로 이어진다면, 17%포인트 리프트는 85억 원의 잠재 가치를 만듭니다. 물론 인지에서 구매까지 전환율을 고려해야 하므로, 실제 매출 기여분은 이보다 낮습니다. 업종에 따라 다르지만 통상 인지 증가의 10-15%가 실제 매출로 전환됩니다.
브랜드 리프트를 측정하는 가장 정확한 방법은 지역 비교 테스트입니다. 서울에서만 옥외광고를 집행하고 부산은 집행하지 않은 뒤, 두 지역의 브랜드 인지도를 각각 조사합니다. 서울에서 인지도가 18%포인트 올랐고 부산에서는 3%포인트만 올랐다면, 순수 옥외광고 효과는 15%포인트입니다. 이 방식은 다른 마케팅 활동의 영향을 통제할 수 있어 가장 신뢰도가 높습니다. 넷플릭스는 신규 콘텐츠 런칭 시 이 방법을 자주 활용합니다. 특정 도시에만 옥외광고를 집행한 뒤 해당 지역의 콘텐츠 시청률 변화를 추적하는 것입니다. 이렇게 측정한 데이터는 CFO가 가장 신뢰하는 A/B 테스트 결과와 같은 논리 구조를 갖습니다.
브랜드 리프트 측정에는 두 가지 방법이 있습니다.
첫째는 온라인 서베이입니다. 광고 집행 전후로 각각 3~400명씩 타겟 고객을 대상으로 브랜드 인지도를 조사합니다. 서베이 비용은 보통 회당 200-300만 원 정도입니다. 둘째는 검색량 분석입니다. 네이버나 구글에서 우리 브랜드명 검색량이 광고 기간에 얼마나 증가했는지 추적합니다. 검색량 증가는 브랜드 관심도 상승의 직접적 지표이며, 별도 비용 없이 측정할 수 있습니다. 과거 쿠팡이츠는 지하철 광고 집행 후 해당 노선 주변 지역의 "쿠팡이츠" 검색량이 평균 대비 30% 증가한 것을 확인했습니다. 이런 데이터를 CFO에게 보여주면 훨씬 설득력이 높아집니다.
브랜드 리프트를 ROI로 환산하는 공식은 다음과 같습니다. (브랜드 리프트 % × 타겟 시장 규모 × 인지-구매 전환율 × LTV - 광고 집행 비용) ÷ 광고 집행 비용입니다. 가정을 통해 계산해보겠습니다. 광고 집행비 2억 원으로 브랜드 리프트 15%포인트를 달성했고, 타겟 시장 규모가 100만 명, 인지-구매 전환율이 12%, LTV가 50만 원이라면 계산식은 이렇습니다. (0.15 × 1,000,000 × 0.12 × 500,000 - 200,000,000) ÷ 200,000,000 = 4.5입니다. ROI가 4.5라는 것은 1원 투자로 5.5원의 가치를 만들었다는 의미입니다. 이 계산식을 엑셀 시트로 만들어 CFO에게 제시하면 정량적 근거로 인정받을 수 있습니다.
방법 2: 지역 기반 귀인 분석으로 전환 추적하기
지역 기반 귀인 분석은 옥외광고 노출 지역의 고객 행동 변화를 추적하는 방법입니다. 강남역에 전광판 광고를 집행했다면, 강남구 거주자나 강남역 이용자의 웹사이트 방문, 앱 다운로드, 구매 전환이 다른 지역 대비 얼마나 증가했는지 측정합니다.
이를 위해서는 GA4나 앱 분석 도구에서 지역별 세그먼트 데이터를 추출해야 합니다. 광고 집행 전 최소 2~4주의 기준선 데이터를 수집하고, 집행 기간 전체의 데이터를 비교하여 순수 광고 효과를 확인할 수 있습니다. 실제 사례를 보면, 폴란드의 식품 브랜드 Hochland는 OOH 광고 집행 지역의 매장 방문이 8.28% 증가했으며, 이를 모바일 리타게팅과 결합했을 때는 27.63%까지 증가하여 OOH 단독 대비 330%의 효과 증대를 확인했습니다. 이런 데이터는 옥외광고가 실제 전환에 기여한다는 명확한 증거가 됩니다.
더 정교한 방법은 위치 기반 리타게팅을 활용하는 것입니다. 옥외광고 노출 지역을 지나간 모바일 사용자에게 디지털 광고를 노출하고, 이들의 전환율을 측정합니다. 강남역 전광판을 본 사람이 이후 우리 앱을 설치할 확률이, 전광판을 보지 않은 사람 대비 2.3배 높다는 식의 데이터를 얻을 수 있습니다. 이는 옥외광고가 단순 노출에 그치지 않고 실제 구매 의도를 높인다는 증거입니다. 알리익스프레스는 이 방식으로 지하철 광고의 효과를 측정했었습니다. 특정 지하철 역 주변 500m 이내를 지나간 사용자를 세그먼트로 만들어, 이들의 알리익스프레스 앱 가입 및 활동을 추적하는 것입니다. 이렇게 측정한 전환율 차이를 매출 증가분으로 환산하면 명확한 ROI를 계산할 수 있습니다.
지역 기반 귀인 분석의 핵심은 대조군 설정입니다.
지역 기반 귀인 분석의 핵심은 대조군 설정입니다. 광고를 집행한 지역과 집행하지 않은 유사 지역의 데이터를 비교해야 합니다. 강남역에 광고를 집행했다면, 유동인구나 소득 수준이 비슷한 잠실역을 대조군으로 설정하는 것입니다. 두 지역의 전환율 차이가 통계적으로 유의미하다면, 그 차이는 옥외광고의 효과로 귀인할 수 있습니다. 실무에서는 최소 3개 이상의 집행 지역과 3개 이상의 대조 지역을 설정해야 신뢰도가 높아집니다. 미국의 한 스마트링 브랜드는 뉴욕에서 3주간 OOH 캠페인을 집행하고 대조 지역과 비교한 결과, 광고 집행 지역의 주문 전환율이 222% 높았고 홈페이지 방문은 125% 증가했습니다. 이런 명확한 데이터가 있으면 CFO에게 옥외광고의 실제 효과를 입증할 수 있습니다.
ROI 계산 공식은 이렇습니다. (집행 지역 증가 전환 수 × 객단가 - 광고 집행 비용) ÷ 광고 집행 비용입니다. 구체적인 가정으로 계산해보겠습니다. 광고 집행비 1.5억 원으로 4주간 강남역 일대에 광고를 집행했습니다. 해당 기간 강남구의 신규 구매 고객이 광고 전 대비 320명 증가했고, 대조군인 송파구는 50명만 증가했습니다. 순수 광고 효과는 270명입니다. 객단가가 80만 원이라면, 매출 증가분은 2억 1,600만 원입니다. ROI는 (216,000,000 - 150,000,000) ÷ 150,000,000 = 0.44입니다. ROI 0.44는 광고비 회수 후 44%의 순수익을 만들었다는 의미이며, 이는 CFO가 요구하는 손익분기점 분석과 동일한 구조입니다.
방법 3: 통합 마케팅 효과 모델로 시너지 측정하기
옥외광고는 단독으로 작동하지 않습니다. 강남역 전광판을 본 소비자가 나중에 인스타그램 광고를 다시 보면 클릭할 확률이 높아집니다. 이런 시너지 효과를 측정하는 것이 마케팅 믹스 모델링(MMM)입니다. 통계 모델을 통해 디지털 광고, 옥외광고, TV 광고 등 각 채널이 매출에 얼마나 기여했는지 분리해서 계산합니다. 예를 들어 전체 매출 증가분 50억 중 디지털 광고가 28억, 옥외광고가 12억, TV 광고가 10억 기여했다는 식으로 분해할 수 있습니다. 넷플릭스나 쿠팡 같은 대기업은 이 방법을 기본으로 사용합니다. 분기마다 모든 마케팅 채널의 기여도를 분석하고, 다음 분기 예산 배분에 반영하는 것입니다. 이 방법의 장점은 옥외광고의 단독 효과뿐 아니라 다른 채널과의 시너지까지 정량화한다는 것입니다.
MMM을 실행하려면 최소 1년 이상의 데이터가 필요합니다. 매주 또는 매월 단위로 각 마케팅 채널의 지출액과 매출 데이터를 기록해야 합니다. 이 데이터를 회귀 분석에 넣으면 각 채널의 매출 기여 계수를 구할 수 있습니다. 가정을 들어보겠습니다. 옥외광고에 1억 원 추가 투자할 때마다 매출이 평균 1.8억 원 증가한다는 계수가 나왔다면, 옥외광고의 한계 ROI는 0.8입니다. 이 계수는 디지털 광고의 한계 ROI 1.2와 비교할 수 있습니다. CFO 입장에서는 두 채널의 효율을 직접 비교하고, 어디에 더 투자해야 할지 판단할 수 있게 됩니다. MMM의 가장 큰 가치는 서로 다른 채널을 동일한 기준으로 평가할 수 있다는 점입니다.
더 간단한 버전으로는 증분 테스트가 있습니다.
옥외광고 집행 전후의 디지털 광고 성과 변화를 측정하는 것입니다. 옥외광고 집행 전에는 구글 검색광고 전환율이 3.2%였는데, 옥외광고 집행 기간에는 4.1%로 상승했다면, 0.9%포인트 증가분은 옥외광고의 시너지 효과입니다. 브랜드 검색량도 함께 봐야 합니다. 옥외광고 집행 후 "우리 브랜드명" 검색이 급증했다면, 이는 옥외광고가 디지털 유입을 촉진했다는 증거입니다. 실제 연구 결과를 보면, 옥외광고와 온라인 광고를 결합했을 때 웹사이트 트래픽이 3배 증가했고, 옥외광고에 노출된 소비자는 디지털 캠페인 전환율이 48% 더 높았습니다. 또한 옥외광고에 노출된 집단은 모바일 행동률(CTA 클릭, 홈페이지 유입 등)이 38% 더 높았습니다. 이런 데이터는 옥외광고가 디지털 마케팅의 효율을 높이는 촉매 역할을 한다는 것을 보여줍니다.
통합 효과 모델의 ROI는 이렇게 계산합니다. (직접 전환 매출 + 시너지 증가 매출 - 광고 집행 비용) ÷ 광고 집행 비용입니다. 가정 기반 계산을 해보겠습니다. 옥외광고 집행비 2억 원으로 직접 전환 매출 1.5억 원을 만들었고, 동시에 디지털 광고 전환율 상승으로 추가 매출 1.2억 원이 발생했습니다. 총 매출 기여분은 2.7억 원입니다. ROI는 (270,000,000 - 200,000,000) ÷ 200,000,000 = 0.35입니다. 만약 시너지 효과를 계산하지 않고 직접 전환만 봤다면 ROI는 -0.25로 손해처럼 보였을 것입니다. 하지만 통합 효과를 측정하면 실제로는 수익을 만들고 있다는 것을 증명할 수 있습니다. 이것이 CFO를 설득할 때 가장 강력한 논리입니다.
CFO 설득을 위한 보고서 구성법
CFO는 스토리가 아니라 숫자를 원합니다. 보고서 첫 장에 가장 중요한 숫자 3개를 넣어야 합니다. 광고 집행비, 매출 기여분, ROI입니다. "옥외광고 2억 원 집행으로 3.2억 원 매출 기여, ROI 0.6"처럼 한 문장으로 요약하는 것입니다. 두 번째 페이지에는 계산 근거를 넣습니다. 브랜드 리프트 15%포인트, 집행 지역 전환 증가 280명, 디지털 광고 시너지 1.1억 원처럼 세부 수치를 보여줍니다. 세 번째 페이지에는 대조군 비교 그래프를 넣습니다. 집행 지역과 미집행 지역의 전환율 차이를 시각화하면 효과가 명확히 보입니다. 넷플릭스는 이런 구조의 한 장짜리 대시보드로 옥외광고 성과를 매월 체크하고 공유합니다.
CFO가 가장 의심하는 부분은 인과관계입니다. "매출이 늘긴 했지만, 그게 정말 옥외광고 때문인가요?" 이 질문에 답하려면 다른 변수들을 통제했다는 증거가 필요합니다. 광고 집행 기간에 프로모션을 하지 않았는지, 경쟁사 이슈가 없었는지, 계절적 요인은 없는지 확인해야 합니다. 대조군 데이터가 여기서 핵심입니다. 광고를 집행하지 않은 지역도 매출이 비슷하게 올랐다면 옥외광고 효과가 아닙니다. 하지만 집행 지역만 유의미하게 상승했다면 인과관계가 입증됩니다. 통계적 유의성을 표시하는 것도 도움이 됩니다. "p-value 0.03으로 통계적으로 유의미한 차이"라고 명시하면 CFO가 신뢰합니다.
마지막으로 다음 액션을 제안해야 합니다. "이번 캠페인에서 ROI 0.6을 달성했으니, 다음 분기에는 예산을 1.5배 확대하여 ROI 0.8을 목표로 하겠습니다"처럼 구체적인 계획을 제시하는 것입니다. 어떤 지역을 추가할지, 어떤 매체를 테스트할지, 예상 매출 증가분은 얼마인지 수치로 보여줘야 합니다. CFO는 과거 성과보다 미래 계획에 더 관심이 많습니다. 옥외광고가 지속적으로 성장 가능한 채널이라는 확신을 주면, 예산 승인 가능성이 높아집니다. 실제로 OAAA(미국옥외광고협회) 연구에 따르면, 자동차 업계는 OOH 예산 비중을 1%에서 2%로 단 1%포인트만 늘렸을 때 5,210만 달러의 매출 증가를 달성했고, 식품 업계는 5%에서 6%로 확대해 242만 달러의 추가 수익을 만들었습니다. 이처럼 점진적 예산 확대가 큰 성과로 이어진다는 것을 보여주면, CFO는 더 쉽게 승인합니다.
옥외광고의 ROI를 증명하는 것은 더 이상 불가능한 과제가 아닙니다.
브랜드 리프트 측정으로 인지도 증가를 금액 가치로 환산하고, 지역 기반 귀인 분석으로 실제 전환 증가를 추적하며, 통합 마케팅 효과 모델로 다른 채널과의 시너지까지 정량화할 수 있습니다. 중요한 것은 이 세 가지 방법 중 자사의 비즈니스 모델과 측정 역량에 맞는 방법을 선택하여 일관되게 적용하는 것입니다. 넷플릭스, 토스, 쿠팡 같은 기업들이 옥외광고 예산을 지속적으로 확대하는 이유는 감이 아니라 데이터로 효과를 증명했기 때문입니다. CFO에게 "브랜드 가치"를 강조하는 대신, "광고비 2억 원으로 ROI 0.6 달성" 같은 명확한 숫자를 제시하면 예산 승인 확률이 크게 높아집니다.
측정 시스템은 광고를 집행하기 전에 먼저 구축해야 합니다. 어떤 지표를 측정할지, 대조군은 어디로 설정할지, 어떤 데이터를 수집할지를 광고 기획 단계에서 함께 설계해야 정확한 ROI 계산이 가능합니다. GA4 지역별 세그먼트 설정, 브랜드 서베이 파트너 선정, 집행 지역과 대조군 선정을 사전에 완료하고, 첫 캠페인부터 측정 프로세스를 정립하십시오. 첫 캠페인의 ROI가 낮더라도 측정 방법론을 개선하면서 지속적으로 최적화하면, 옥외광고는 디지털 광고만큼 신뢰할 수 있는 성장 채널이 될 수 있습니다. 측정하지 않으면 개선할 수 없고, 개선하지 않으면 예산을 받을 수 없습니다. 지금 바로 측정 시스템 구축부터 시작해보세요.
CFO가 가장 먼저 묻는 질문
"이 광고로 매출이 얼마나 늘어나나요?" 옥외광고 예산 승인을 받으려 할 때마다 듣는 질문입니다. 구글 애즈나 메타 광고라면 대시보드에서 ROAS 2.5, CPA 15,000원 같은 숫자를 보여줄 수 있습니다. 하지만 강남역 전광판이나 지하철 랩핑 광고의 효과를 어떻게 숫자로 증명할까요? "브랜드 인지도가 올라갑니다"는 설명으로는 CFO를 설득할 수 없습니다. 예산 3억 원을 투자했을 때 얼마의 가치를 만들어내는지 명확한 계산식이 필요합니다.
디지털 마케팅 출신 실무자들이 옥외광고를 기피하는 이유가 여기 있습니다. 클릭 한 번, 구매 한 건을 실시간으로 추적하던 환경에서 갑자기 측정 불가능한 영역으로 들어가는 것처럼 느껴집니다. 대행사는 "장기적인 브랜드 가치"를 강조하지만, 매번 성과 보고를 해야 하는 실무자에게는 설득력이 없습니다. 경쟁사는 옥외광고에 수억을 쓰는데 우리만 안 하기도 애매하고, 그렇다고 효과를 증명 못하면 예산을 받기도 어렵습니다. 이 딜레마를 해결하려면 옥외광고의 ROI를 계산하는 구체적인 방법론이 필요합니다.
실제로 글로벌 브랜드들은 옥외광고 효과를 정량적으로 측정하고 있습니다. 넷플릭스는 옥외광고 집행 지역의 앱 다운로드 증가율을 추적하고, 배민, 쿠팡이츠, 토스는 지역별 신규 가입자 데이터와 구매 증분을 분석합니다. 옥외광고가 측정 불가능하다는 것은 오해입니다. 다만 디지털 광고와는 다른 측정 방법론이 필요할 뿐입니다. 이 글에서는 실제로 기업들이 사용하는 세 가지 ROI 계산 방법을 소개하고, CFO를 설득할 수 있는 데이터 프레임워크를 제시합니다.
방법 1: 브랜드 리프트 측정으로 인지 가치 계산하기
브랜드 리프트는 옥외광고 전후 브랜드 인지도 변화를 측정하는 방법입니다. "우리 브랜드를 아시나요?"라는 질문에 "예"라고 답하는 비율이 광고 전 35%에서 광고 후 52%로 올랐다면, 브랜드 리프트는 17%포인트입니다. 이 수치를 비즈니스 가치로 환산하려면 고객 생애 가치(LTV)를 곱해야 합니다. 가정을 들어보겠습니다. 우리 서비스의 평균 LTV가 50만 원이고, 인지도 1%포인트 증가가 신규 고객 1,000명 획득으로 이어진다면, 17%포인트 리프트는 85억 원의 잠재 가치를 만듭니다. 물론 인지에서 구매까지 전환율을 고려해야 하므로, 실제 매출 기여분은 이보다 낮습니다. 업종에 따라 다르지만 통상 인지 증가의 10-15%가 실제 매출로 전환됩니다.
브랜드 리프트를 측정하는 가장 정확한 방법은 지역 비교 테스트입니다. 서울에서만 옥외광고를 집행하고 부산은 집행하지 않은 뒤, 두 지역의 브랜드 인지도를 각각 조사합니다. 서울에서 인지도가 18%포인트 올랐고 부산에서는 3%포인트만 올랐다면, 순수 옥외광고 효과는 15%포인트입니다. 이 방식은 다른 마케팅 활동의 영향을 통제할 수 있어 가장 신뢰도가 높습니다. 넷플릭스는 신규 콘텐츠 런칭 시 이 방법을 자주 활용합니다. 특정 도시에만 옥외광고를 집행한 뒤 해당 지역의 콘텐츠 시청률 변화를 추적하는 것입니다. 이렇게 측정한 데이터는 CFO가 가장 신뢰하는 A/B 테스트 결과와 같은 논리 구조를 갖습니다.
첫째는 온라인 서베이입니다. 광고 집행 전후로 각각 3~400명씩 타겟 고객을 대상으로 브랜드 인지도를 조사합니다. 서베이 비용은 보통 회당 200-300만 원 정도입니다. 둘째는 검색량 분석입니다. 네이버나 구글에서 우리 브랜드명 검색량이 광고 기간에 얼마나 증가했는지 추적합니다. 검색량 증가는 브랜드 관심도 상승의 직접적 지표이며, 별도 비용 없이 측정할 수 있습니다. 과거 쿠팡이츠는 지하철 광고 집행 후 해당 노선 주변 지역의 "쿠팡이츠" 검색량이 평균 대비 30% 증가한 것을 확인했습니다. 이런 데이터를 CFO에게 보여주면 훨씬 설득력이 높아집니다.
브랜드 리프트를 ROI로 환산하는 공식은 다음과 같습니다. (브랜드 리프트 % × 타겟 시장 규모 × 인지-구매 전환율 × LTV - 광고 집행 비용) ÷ 광고 집행 비용입니다. 가정을 통해 계산해보겠습니다. 광고 집행비 2억 원으로 브랜드 리프트 15%포인트를 달성했고, 타겟 시장 규모가 100만 명, 인지-구매 전환율이 12%, LTV가 50만 원이라면 계산식은 이렇습니다. (0.15 × 1,000,000 × 0.12 × 500,000 - 200,000,000) ÷ 200,000,000 = 4.5입니다. ROI가 4.5라는 것은 1원 투자로 5.5원의 가치를 만들었다는 의미입니다. 이 계산식을 엑셀 시트로 만들어 CFO에게 제시하면 정량적 근거로 인정받을 수 있습니다.
방법 2: 지역 기반 귀인 분석으로 전환 추적하기
지역 기반 귀인 분석은 옥외광고 노출 지역의 고객 행동 변화를 추적하는 방법입니다. 강남역에 전광판 광고를 집행했다면, 강남구 거주자나 강남역 이용자의 웹사이트 방문, 앱 다운로드, 구매 전환이 다른 지역 대비 얼마나 증가했는지 측정합니다.
이를 위해서는 GA4나 앱 분석 도구에서 지역별 세그먼트 데이터를 추출해야 합니다. 광고 집행 전 최소 2~4주의 기준선 데이터를 수집하고, 집행 기간 전체의 데이터를 비교하여 순수 광고 효과를 확인할 수 있습니다. 실제 사례를 보면, 폴란드의 식품 브랜드 Hochland는 OOH 광고 집행 지역의 매장 방문이 8.28% 증가했으며, 이를 모바일 리타게팅과 결합했을 때는 27.63%까지 증가하여 OOH 단독 대비 330%의 효과 증대를 확인했습니다. 이런 데이터는 옥외광고가 실제 전환에 기여한다는 명확한 증거가 됩니다.
더 정교한 방법은 위치 기반 리타게팅을 활용하는 것입니다. 옥외광고 노출 지역을 지나간 모바일 사용자에게 디지털 광고를 노출하고, 이들의 전환율을 측정합니다. 강남역 전광판을 본 사람이 이후 우리 앱을 설치할 확률이, 전광판을 보지 않은 사람 대비 2.3배 높다는 식의 데이터를 얻을 수 있습니다. 이는 옥외광고가 단순 노출에 그치지 않고 실제 구매 의도를 높인다는 증거입니다. 알리익스프레스는 이 방식으로 지하철 광고의 효과를 측정했었습니다. 특정 지하철 역 주변 500m 이내를 지나간 사용자를 세그먼트로 만들어, 이들의 알리익스프레스 앱 가입 및 활동을 추적하는 것입니다. 이렇게 측정한 전환율 차이를 매출 증가분으로 환산하면 명확한 ROI를 계산할 수 있습니다.
지역 기반 귀인 분석의 핵심은 대조군 설정입니다. 광고를 집행한 지역과 집행하지 않은 유사 지역의 데이터를 비교해야 합니다. 강남역에 광고를 집행했다면, 유동인구나 소득 수준이 비슷한 잠실역을 대조군으로 설정하는 것입니다. 두 지역의 전환율 차이가 통계적으로 유의미하다면, 그 차이는 옥외광고의 효과로 귀인할 수 있습니다. 실무에서는 최소 3개 이상의 집행 지역과 3개 이상의 대조 지역을 설정해야 신뢰도가 높아집니다. 미국의 한 스마트링 브랜드는 뉴욕에서 3주간 OOH 캠페인을 집행하고 대조 지역과 비교한 결과, 광고 집행 지역의 주문 전환율이 222% 높았고 홈페이지 방문은 125% 증가했습니다. 이런 명확한 데이터가 있으면 CFO에게 옥외광고의 실제 효과를 입증할 수 있습니다.
ROI 계산 공식은 이렇습니다. (집행 지역 증가 전환 수 × 객단가 - 광고 집행 비용) ÷ 광고 집행 비용입니다. 구체적인 가정으로 계산해보겠습니다. 광고 집행비 1.5억 원으로 4주간 강남역 일대에 광고를 집행했습니다. 해당 기간 강남구의 신규 구매 고객이 광고 전 대비 320명 증가했고, 대조군인 송파구는 50명만 증가했습니다. 순수 광고 효과는 270명입니다. 객단가가 80만 원이라면, 매출 증가분은 2억 1,600만 원입니다. ROI는 (216,000,000 - 150,000,000) ÷ 150,000,000 = 0.44입니다. ROI 0.44는 광고비 회수 후 44%의 순수익을 만들었다는 의미이며, 이는 CFO가 요구하는 손익분기점 분석과 동일한 구조입니다.
방법 3: 통합 마케팅 효과 모델로 시너지 측정하기
옥외광고는 단독으로 작동하지 않습니다. 강남역 전광판을 본 소비자가 나중에 인스타그램 광고를 다시 보면 클릭할 확률이 높아집니다. 이런 시너지 효과를 측정하는 것이 마케팅 믹스 모델링(MMM)입니다. 통계 모델을 통해 디지털 광고, 옥외광고, TV 광고 등 각 채널이 매출에 얼마나 기여했는지 분리해서 계산합니다. 예를 들어 전체 매출 증가분 50억 중 디지털 광고가 28억, 옥외광고가 12억, TV 광고가 10억 기여했다는 식으로 분해할 수 있습니다. 넷플릭스나 쿠팡 같은 대기업은 이 방법을 기본으로 사용합니다. 분기마다 모든 마케팅 채널의 기여도를 분석하고, 다음 분기 예산 배분에 반영하는 것입니다. 이 방법의 장점은 옥외광고의 단독 효과뿐 아니라 다른 채널과의 시너지까지 정량화한다는 것입니다.
MMM을 실행하려면 최소 1년 이상의 데이터가 필요합니다. 매주 또는 매월 단위로 각 마케팅 채널의 지출액과 매출 데이터를 기록해야 합니다. 이 데이터를 회귀 분석에 넣으면 각 채널의 매출 기여 계수를 구할 수 있습니다. 가정을 들어보겠습니다. 옥외광고에 1억 원 추가 투자할 때마다 매출이 평균 1.8억 원 증가한다는 계수가 나왔다면, 옥외광고의 한계 ROI는 0.8입니다. 이 계수는 디지털 광고의 한계 ROI 1.2와 비교할 수 있습니다. CFO 입장에서는 두 채널의 효율을 직접 비교하고, 어디에 더 투자해야 할지 판단할 수 있게 됩니다. MMM의 가장 큰 가치는 서로 다른 채널을 동일한 기준으로 평가할 수 있다는 점입니다.
옥외광고 집행 전후의 디지털 광고 성과 변화를 측정하는 것입니다. 옥외광고 집행 전에는 구글 검색광고 전환율이 3.2%였는데, 옥외광고 집행 기간에는 4.1%로 상승했다면, 0.9%포인트 증가분은 옥외광고의 시너지 효과입니다. 브랜드 검색량도 함께 봐야 합니다. 옥외광고 집행 후 "우리 브랜드명" 검색이 급증했다면, 이는 옥외광고가 디지털 유입을 촉진했다는 증거입니다. 실제 연구 결과를 보면, 옥외광고와 온라인 광고를 결합했을 때 웹사이트 트래픽이 3배 증가했고, 옥외광고에 노출된 소비자는 디지털 캠페인 전환율이 48% 더 높았습니다. 또한 옥외광고에 노출된 집단은 모바일 행동률(CTA 클릭, 홈페이지 유입 등)이 38% 더 높았습니다. 이런 데이터는 옥외광고가 디지털 마케팅의 효율을 높이는 촉매 역할을 한다는 것을 보여줍니다.
통합 효과 모델의 ROI는 이렇게 계산합니다. (직접 전환 매출 + 시너지 증가 매출 - 광고 집행 비용) ÷ 광고 집행 비용입니다. 가정 기반 계산을 해보겠습니다. 옥외광고 집행비 2억 원으로 직접 전환 매출 1.5억 원을 만들었고, 동시에 디지털 광고 전환율 상승으로 추가 매출 1.2억 원이 발생했습니다. 총 매출 기여분은 2.7억 원입니다. ROI는 (270,000,000 - 200,000,000) ÷ 200,000,000 = 0.35입니다. 만약 시너지 효과를 계산하지 않고 직접 전환만 봤다면 ROI는 -0.25로 손해처럼 보였을 것입니다. 하지만 통합 효과를 측정하면 실제로는 수익을 만들고 있다는 것을 증명할 수 있습니다. 이것이 CFO를 설득할 때 가장 강력한 논리입니다.
CFO 설득을 위한 보고서 구성법
CFO는 스토리가 아니라 숫자를 원합니다. 보고서 첫 장에 가장 중요한 숫자 3개를 넣어야 합니다. 광고 집행비, 매출 기여분, ROI입니다. "옥외광고 2억 원 집행으로 3.2억 원 매출 기여, ROI 0.6"처럼 한 문장으로 요약하는 것입니다. 두 번째 페이지에는 계산 근거를 넣습니다. 브랜드 리프트 15%포인트, 집행 지역 전환 증가 280명, 디지털 광고 시너지 1.1억 원처럼 세부 수치를 보여줍니다. 세 번째 페이지에는 대조군 비교 그래프를 넣습니다. 집행 지역과 미집행 지역의 전환율 차이를 시각화하면 효과가 명확히 보입니다. 넷플릭스는 이런 구조의 한 장짜리 대시보드로 옥외광고 성과를 매월 체크하고 공유합니다.
CFO가 가장 의심하는 부분은 인과관계입니다. "매출이 늘긴 했지만, 그게 정말 옥외광고 때문인가요?" 이 질문에 답하려면 다른 변수들을 통제했다는 증거가 필요합니다. 광고 집행 기간에 프로모션을 하지 않았는지, 경쟁사 이슈가 없었는지, 계절적 요인은 없는지 확인해야 합니다. 대조군 데이터가 여기서 핵심입니다. 광고를 집행하지 않은 지역도 매출이 비슷하게 올랐다면 옥외광고 효과가 아닙니다. 하지만 집행 지역만 유의미하게 상승했다면 인과관계가 입증됩니다. 통계적 유의성을 표시하는 것도 도움이 됩니다. "p-value 0.03으로 통계적으로 유의미한 차이"라고 명시하면 CFO가 신뢰합니다.
마지막으로 다음 액션을 제안해야 합니다. "이번 캠페인에서 ROI 0.6을 달성했으니, 다음 분기에는 예산을 1.5배 확대하여 ROI 0.8을 목표로 하겠습니다"처럼 구체적인 계획을 제시하는 것입니다. 어떤 지역을 추가할지, 어떤 매체를 테스트할지, 예상 매출 증가분은 얼마인지 수치로 보여줘야 합니다. CFO는 과거 성과보다 미래 계획에 더 관심이 많습니다. 옥외광고가 지속적으로 성장 가능한 채널이라는 확신을 주면, 예산 승인 가능성이 높아집니다. 실제로 OAAA(미국옥외광고협회) 연구에 따르면, 자동차 업계는 OOH 예산 비중을 1%에서 2%로 단 1%포인트만 늘렸을 때 5,210만 달러의 매출 증가를 달성했고, 식품 업계는 5%에서 6%로 확대해 242만 달러의 추가 수익을 만들었습니다. 이처럼 점진적 예산 확대가 큰 성과로 이어진다는 것을 보여주면, CFO는 더 쉽게 승인합니다.
옥외광고의 ROI를 증명하는 것은 더 이상 불가능한 과제가 아닙니다.
브랜드 리프트 측정으로 인지도 증가를 금액 가치로 환산하고, 지역 기반 귀인 분석으로 실제 전환 증가를 추적하며, 통합 마케팅 효과 모델로 다른 채널과의 시너지까지 정량화할 수 있습니다. 중요한 것은 이 세 가지 방법 중 자사의 비즈니스 모델과 측정 역량에 맞는 방법을 선택하여 일관되게 적용하는 것입니다. 넷플릭스, 토스, 쿠팡 같은 기업들이 옥외광고 예산을 지속적으로 확대하는 이유는 감이 아니라 데이터로 효과를 증명했기 때문입니다. CFO에게 "브랜드 가치"를 강조하는 대신, "광고비 2억 원으로 ROI 0.6 달성" 같은 명확한 숫자를 제시하면 예산 승인 확률이 크게 높아집니다.
측정 시스템은 광고를 집행하기 전에 먼저 구축해야 합니다. 어떤 지표를 측정할지, 대조군은 어디로 설정할지, 어떤 데이터를 수집할지를 광고 기획 단계에서 함께 설계해야 정확한 ROI 계산이 가능합니다. GA4 지역별 세그먼트 설정, 브랜드 서베이 파트너 선정, 집행 지역과 대조군 선정을 사전에 완료하고, 첫 캠페인부터 측정 프로세스를 정립하십시오. 첫 캠페인의 ROI가 낮더라도 측정 방법론을 개선하면서 지속적으로 최적화하면, 옥외광고는 디지털 광고만큼 신뢰할 수 있는 성장 채널이 될 수 있습니다. 측정하지 않으면 개선할 수 없고, 개선하지 않으면 예산을 받을 수 없습니다. 지금 바로 측정 시스템 구축부터 시작해보세요.