CASE
신한은행·식약처 등 금융·공공기관의 실제 AI 검증 맥락을 전면에 배치
MOON
AI B2B · SEOULSELECTSTARGrowth Marketer현재 역할
디자인팀장 → 마케팅 팀장 → 신사업개발실 마케팅 매니저 → Growth Marketer
사례 07 · GTM · LANDING OPTIMIZATION
Datumo Eval
GTM
신한은행·식약처 등 금융·공공기관 사례를 신뢰 근거로 활용해 Datumo Eval의 제품 메시지와 랜딩 경험을 다시 설계하고, 광고부터 문의까지 측정 가능한 실험 환경을 구축했습니다.
증빙자료 · SELECTED PROOF
사용자 행동을 관찰하고 개선점을 찾은 기록
Clarity에서 확인한 유입·스크롤·클릭·사용자 행동 데이터를 바탕으로 랜딩과 CTA 개선 지점을 검토했습니다.
01
문제
비즈니스 배경
기능은 설명했지만,
신뢰할 이유는 충분하지 않았습니다.
기존 페이지는 제품 설명 중심이어서 금융·공공기관 고객이 AI 평가의 필요성과 도입 근거를 빠르게 이해하기 어려웠습니다. 광고 메시지와 랜딩 경험도 충분히 이어지지 않았습니다.
낮은 문의 전환사례 근거 부족광고–랜딩 메시지 단절
가설
실제 금융·공공기관 AI 검증 사례를 중심으로 메시지와 정보 구조를 재구성하면, 신뢰 형성이 빨라지고 CTA 클릭과 문의 전환을 개선할 수 있다.
02
전략
시스템 설계
제품 설명에서
사례·근거·행동의 흐름으로.
엔터프라이즈 고객이 확인해야 하는 신뢰 근거를 먼저 배치하고, 같은 메시지가 광고와 랜딩, 전환 측정까지 이어지도록 설계했습니다.
EVIDENCE
도입 필요성과 신뢰 형성을 돕는 근거 구조화
ACTION
관심이 생긴 지점에서 명확한 CTA와 문의 연결
LEARNING
행동 데이터를 다음 메시지와 페이지 개선에 반영
03
실행
직접 실행한 범위
고객 인사이트부터
전환 측정까지 직접 연결했습니다.
Customer & sales insight
영업팀 인터뷰와 고객 문의 패턴을 바탕으로 신뢰 형성에 필요한 정보와 표현을 정리했습니다.
Message & information architecture
금융·공공·글로벌 사례 중심으로 GTM 메시지와 랜딩페이지 정보 구조를 기획하고 제작했습니다.
Paid message
랜딩의 핵심 메시지와 일치하도록 Meta 광고 카피와 크리에이티브 방향을 설계했습니다.
Measurement foundation
Landing View, CTA Click, Contact View, Generate Lead, Scroll Depth를 GA4·GTM으로 측정하고 Clarity 행동 분석을 연결했습니다.
04
성과
비즈니스 임팩트
성과를 단정하기 전에,
검증 가능한 환경을 만들었습니다.
01신한은행·식약처 등 금융·공공기관 사례를 신뢰 근거로 활용한 신규 랜딩페이지 구축
02광고–랜딩–GA4–GTM–Clarity를 잇는 전환 측정 체계 구축
03CTA·문의·스크롤·세션 행동을 기준으로 실험 가능한 기반 마련
현재 A/B 및 전환 최적화 실험이 진행 중입니다. 기존 페이지의 90일 CTA 클릭 89회는 비교 기준이며, 신규 페이지의 장기 전환 성과로 표현하지 않았습니다.
배운 점
- 엔터프라이즈 고객은 기능 설명보다 도입 사례와 신뢰 근거에 더 반응합니다.
- 광고 메시지와 랜딩 메시지의 일관성이 중요합니다.
- 전환 개선을 판단하려면 디자인보다 먼저 측정 구조가 필요합니다.