현장에서 쌓인 인사이트
발주를 앞두고 한 번 훑어보시면 좋을 순서로 묶었습니다.
용어사전
체류시간부터 서드파티 쿠키까지
체류시간, ROAS, 어트리뷰션부터 퍼스트파티 데이터, DSP, SSP까지. 마케팅, 퍼포먼스, 애드테크 필수 용어를 6그룹으로 정의했습니다.
전체 74개 보기 →가이드
팝업스토어 KPI, 목적별로 이렇게 잡습니다
인지형, 판매형, 데이터 확보형에 따라 KPI가 완전히 달라집니다. 발주 담당자가 실제로 부딪히는 8개 질문에서 출발했습니다.
가이드 10편 보기 →사례집
모델을 바꾸자 같은 캠페인 성과가 45% 달라졌다
전부 다른 브랜드의 캠페인입니다. 공개된 수치를 기준으로 성과가 발생한 구조와 적용 조건을 살펴봅니다.
사례 11편 보기 →가이드
발주 담당자에게 실제로 반복해서 받은 질문만 골랐습니다. 각 편은 무엇이 문제인가 → 어떻게 설계하는가 → 무엇으로 확인하는가 순서로 씁니다. 인용한 수치에는 출처를 달았고, 저희 추정치는 추정치라고 적었습니다.
팝업스토어 KPI, 목적별로 이렇게 잡습니다
인지형, 판매형, 데이터 확보형에 따라 KPI가 완전히 달라집니다. 방문자 수 하나로 전부를 평가하려는 것이 가장 흔한 실패입니다.
체류시간을 늘리는 6가지 장치
단계별 미션, 대기줄 콘텐츠, 동선별 QR 분산, 스탬프 투어, 리더보드, 인증샷. 장치마다 늘어나는 시간의 성격이 다릅니다.
부스 성과 측정이 어려운 3가지 이유
수기 기록 의존, 페이지뷰를 대신할 지표 부재, 방문객 식별 불가. 세 가지를 각각 어떤 신호로 대체하는지 정리했습니다.
방문객 개인정보 동의, 게임으로 자연스럽게 받는 법
결과 전송이나 응모처럼 정보 제공의 이유가 생기는 지점에 동의를 배치합니다. 고지 내용은 별도로 분명하게 보여 줍니다.
굿즈 대신 데이터를 남기는 팝업 설계
로고만 박힌 굿즈는 버려집니다. 같은 예산을 굿즈에 쓸 때와 참여, 데이터 구조에 쓸 때를 원가로 비교했습니다.
앱 설치 없이 참여시키는 법
QR 한 번으로 시작되는 웹 구조를 어떻게 짜는지, 그리고 스캔에서 첫 인터랙션까지 어디서 사람이 빠지는지 계측하는 방법입니다.
온라인 이벤트와 오프라인 부스, 데이터를 하나로 잇는 법
같은 캠페인인데 데이터가 두 갈래로 쌓이는 문제. 통합 ID 설계와 UTM 네이밍 규칙, 기여 모델 합의 순서를 다룹니다.
체리피커만 모이는 이벤트의 공통점
참여 수를 KPI로 잡으면 참여만 남습니다. 허수를 진단하는 지표 4개와, 관문을 다시 설계하는 방법입니다.
GUIDE 09 — 제작 실무
브랜드 미니게임, 어떻게 만드나
메시지를 게임 규칙으로 번역하고, 참여 흐름에 측정 지점을 심고, 앱 없이 QR 로 진입하는 웹으로 만듭니다. 순서를 뒤집으면 광고가 됩니다.
GUIDE 10 — 시장 읽기
2026 팝업스토어, 숫자로 본 변화
열리는 개수가 2년 만에 3배, 상권은 성수에서 용산, 마포, 명동으로 분산. 공급이 늘면 방문 자체가 성과가 아니게 됩니다.
사례집
전부 다른 브랜드의 캠페인입니다. 공개 수치가 나온 배경과 적용 조건을 중심으로 읽습니다. 각 편에는 수치를 만든 구조, 저희 작업에 옮길 때의 조건과 한계를 함께 적었습니다.
여기 실린 9건은 모두 타사 캠페인에 대한 공개 자료 기반 분석이며, 하이프가 수행한 프로젝트가 아닙니다. 브랜드가 발표한 수치, 제3자 매체가 검증한 수치, 저희 해석을 본문에서 구분해 표기했습니다.
AR의 종착점을 쿠폰으로 둔 캠페인
경쟁사 광고를 태우면 와퍼 쿠폰이 나왔습니다. 화제성으로 끝날 수 있었던 AR이 인앱 매출 지표까지 움직인 이유는 보상이 측정 가능한 형태였기 때문입니다.
참여를 어렵게 만들었더니 완주율 85.4%
페트병 수거까지 요구한 미션의 완주율이 85%를 넘었고 모집 경쟁률은 10:1이었습니다. 참여 동기와 단계별 관문이 완주율에 어떤 영향을 줬는지 살펴봅니다.
침대를 치운 팝업이 남긴 것과 남기지 못한 것
침대 브랜드가 침대를 전시하지 않고 20만 명을 불러 굿즈로 11억 원을 팔았습니다. 브랜드 인지 관점에서는 성공입니다. 다음 캠페인 자산 관점에서는 다른 질문이 남습니다.
‘방문’을 누가 정의했나
방문당 과금 모델로 5억 회 방문이 발표됐지만, 그 방문은 게임 내 터치였습니다. 성과 지표의 정의권을 파트너에게 넘기면 무엇이 벌어지는지 보여주는 사례입니다.
보상을 로열티 가입 뒤에 둔 게임
연간 350만 회 플레이가 로열티 가입과 연결됐습니다. 보상 수령 전에 가입 단계를 배치해 플레이 기록을 식별 가능한 회원 데이터로 전환했습니다.
2년간 2억 회 시도된 가상 체험
체험 횟수와 계정, 구매 기록을 함께 연결한 사례입니다. 널리 인용되는 전환율 수치는 출처마다 조건이 달라 그 차이도 함께 확인했습니다.
모델을 바꾸자 같은 캠페인 성과가 45% 달라졌다
10개 캠페인을 라스트터치와 애니터치로 각각 계산했더니 귀속 구매가 평균 45% 차이 났습니다. 오프라인 체험이 구조적으로 불리한 이유가 여기 있습니다.
동의를 받았는데 위법이 된 이유
경품 이벤트로 모은 2,400만 건이 보험사로 넘어갔고, 1mm 고지는 인정되지 않았습니다. 이벤트 데이터를 다루는 모든 실무자가 읽어야 하는 판결입니다.
대기 시간을 줄이지 않고 불만을 없앤 방법
인력을 늘려 대기를 8분까지 줄여도 불만은 그대로였습니다. 서서 기다리는 시간을 걷는 시간으로 바꾸자 불만이 줄었습니다. 대기줄 콘텐츠의 근거로 자주 인용되는 사례입니다.
방문 24.5만, 참여 7.2만 — 장기 운영이 만든 것
하이프가 직접 수행한 프로젝트입니다. 장기 운영 덕분에 참여 데이터를 요일, 시간대, 지역, 연령별로 나눠 다음 캠페인의 기준선으로 쓸 수 있었습니다.
전환율 2.0% → 3.5% — 상세페이지에서 바꾼 것
하이프가 직접 수행한 프로젝트입니다. 유입을 늘리지 않고 상세페이지의 정보 순서와 결제 진입 지점만 다시 짜서 전환율을 올렸습니다.
