테이블릿 광고 타게팅 전략
테이블릿 광고를 '노출'이 아니라 '타게팅 정책'으로 바꿔, 테이블 상황별로 클릭률(CTR)을 개선하고 검증합니다.
문제
티오더 환경에서 광고는 '노출'이 아니라 주문 순간의 선택(메뉴/주류/추가 주문)을 바꾸는 의사결정 문제입니다. 그런데 대부분의 매장은 광고를 모든 테이블에 동일하게 노출하거나, 단순 시간대/인기메뉴 중심으로 운영합니다. 그 결과 테이블별 클릭 가능성 차이(인원/주문 맥락/시간/동반 구성 등)를 반영하지 못해 클릭률(CTR)이 낮아지고, 어떤 광고가 실제로 클릭을 유도했는지 검증과 최적화가 불가능하며, 캠페인 운영이 경험과 감으로 고착됩니다.
의사결정 사항
지금 이 테이블에 어떤 광고를 보여줘야 클릭률이 높아지는가? 테이블 세그먼트와 상황(시간/주문 맥락)에 맞게 어떻게 타게팅하여 광고 클릭률(CTR)을 최대화하는가?
입력 데이터
접근 방식
테이블 단위 컨텍스트를 정의하고 타게팅 후보 룰(정책)을 생성합니다(예: '주류 주문 없는 2인 테이블 + 저녁 피크 → 가성비 안주/세트 광고'). 노출 전후/유사 테이블 비교로 추가 매출 uplift를 추정하고(Incrementality 관점), A/B 또는 스위치백 실험 설계로 검증합니다. '대시보드'가 아니라 운영에서 바로 쓰는 룰 형태로 배포: 세그먼트 정의 → 추천 광고 Top-N → 가드레일(빈도/중복/피로도/재고) → 예외 처리.
산출물
결과
테이블 상황별 타게팅 정책을 배포 가능한 운영 룰로 변환하여, 광고 클릭률(CTR)을 측정 가능한 형태로 개선. 테이블 세그먼트별 CTR 차이를 추적하고, 어떤 타게팅 룰이 더 높은 클릭률을 내는지 비교 분석하여 반복 최적화 가능한 의사결정 루프를 구축.
