# task-1075.1: 리쿠르팅 캠페인 A/B 테스트 프로토콜 + KPI + 위기 대응 + 예산 시뮬레이션

## 목표
리쿠르팅 마케팅 v2.0 캠페인의 운영 프로토콜을 **세계최고 수준의 디테일**로 수립한다.
광고 에이전시 컨설팅 프로젝트에 납품 가능한 수준의 체계적 문서를 작성한다.

## 참고 문서 (반드시 먼저 읽을 것)
1. `/home/jay/workspace/memory/specs/recruiting-campaign-plan.md` — 계획서
2. `/home/jay/workspace/memory/plans/recruiting-marketing/strategy.md` — 전략서 v2.0
3. `/home/jay/workspace/memory/plans/recruiting-marketing/improvements-v2.md` — 개선계획 v2
4. `/home/jay/workspace/memory/specs/recruiting-campaign-checklist.md` — 체크리스트

## 관련 스킬 (활용 필수)
- `/home/jay/.claude/skills/ab-test-setup/SKILL.md` — A/B 테스트 설계
- `/home/jay/.claude/skills/analytics-tracking/SKILL.md` — GA4/GTM 추적
- `/home/jay/.claude/skills/paid-ads/SKILL.md` — 유료 광고

## 산출물 4개 (경로 고정)

### 1. `/home/jay/workspace/memory/plans/recruiting-marketing/exec/ab-test-protocol.md`
**A/B 테스트 통계 프로토콜**
- 테스트 설계 원칙: 단일 변수 격리, 대조군/실험군 정의
- 표본 크기 계산: MDE(Minimum Detectable Effect) 20%, 유의수준 α=0.05, 검정력 1-β=0.80 기준
  - 각 테스트별 필요 표본 크기 산출 (CTR 기준, CPL 기준)
  - 일 예산 10만원 기준 도달 가능한 노출/클릭 수 추정
  - 통계적 유의성 확보까지 예상 소요 기간
- Phase 1 브랜드 A/B: 테스트 구조, 판정 기준, 폴백 절차 (improvements-v2 개선14 반영)
  - D+7: 1차 중간점검 (노출 5,000회, 클릭 50개 충족 여부)
  - D+14: 최종 판정 (CTR 20%↑ or CPL 30%↑)
  - D+21: 연장 판정 (미확정 시 기본값 B안 선택)
- Phase 2 상시/긴급 A/B: 테스트 구조, 판정 기준
- Phase 2 메시지 A/B: 상시 승자 vs 긴급 비교
- Phase 3 대안 메시지 A/B: 7월 이후 메시지 vs 긴급 메시지
- 자동 판정 로직: GA4 데이터 기반 자동 알림 조건 (z-test p<0.05)
- 다중 비교 보정: Bonferroni correction 적용 여부 판단
- 결과 문서화 템플릿: 승자/패자, 효과 크기, 신뢰구간, 다음 테스트 제안

### 2. `/home/jay/workspace/memory/plans/recruiting-marketing/exec/kpi-tracking.md`
**KPI 추적 프레임워크**
- KPI 계층 구조:
  - L1 (비즈니스): 월 문의 30건, 적합 인재 50%, 상담 전환 60%
  - L2 (채널): 채널별 CPL, CTR, 전환율, ROAS
  - L3 (캠페인): 캠페인/세트별 노출, 클릭, 전환, 비용
- 리뷰 주기 및 프로세스:
  - 일간: 예산 소진율, 이상 감지 (CPL 2배 초과 시 알림)
  - 주간: 채널별 성과 비교, 키워드 성과 정리
  - 격주: A/B 테스트 중간 점검
  - 월간: 종합 리뷰, 예산 재배분 판단
- 추적 지표 정의서: 각 지표의 정의, 측정 방법, 데이터 소스, 계산 공식
- 알림 조건 (자동화 가능한 것):
  - CPL이 목표의 200% 초과 시
  - 일 예산 120% 초과 소진 시
  - 전환율 0 (24시간 무전환) 시
  - 클릭률 0.5% 미만 시
- 대시보드 설계: 어떤 차트에 어떤 지표를 배치할지 (목업 수준)
- 보고서 템플릿: 주간/월간/90일 보고서 구조

### 3. `/home/jay/workspace/memory/plans/recruiting-marketing/exec/crisis-scenarios.md`
**위기 대응 시나리오**
각 시나리오별 구조: 발생 징후 → 즉시 조치 → 근본 원인 분석 → 재발 방지

- **시나리오 1: Meta 광고 계정 정지**
  - 원인: Special Ad Category 미설정, 정책 위반 콘텐츠
  - 징후: 광고 거부, 계정 제한 알림
  - 조치: 즉시 다른 채널 예산 재배분, 이의 신청, 백업 계정 준비

- **시나리오 2: CPL 폭등 (목표 대비 300% 초과)**
  - 원인: 경쟁 심화, 타겟 포화, 소재 피로
  - 조치: 저효율 캠페인 일시중지, 소재 교체, 타겟 재설정

- **시나리오 3: 예산 초과 소진**
  - 원인: 일 예산 한도 미설정, 자동입찰 폭주
  - 조치: 캠페인 긴급 중지, 일 예산 한도 재설정

- **시나리오 4: 부적합 문의 폭주 (적합률 20% 미만)**
  - 원인: 타겟팅 부정확, 사전 필터링 부족
  - 조치: 네거티브 키워드 추가, 광고 문구에 자격 조건 명시, 폼 필터 강화

- **시나리오 5: 법적 리스크 (금감원/공정위 문의)**
  - 원인: 과장 표현, 수치 오용
  - 조치: 해당 광고 즉시 중단, 법무 검토, 수정 후 재게시

- **시나리오 6: 랜딩페이지 다운/느림**
  - 원인: 티스토리 장애, GTM 스크립트 과부하
  - 조치: 광고 일시중지, 티스토리 상태 확인, 백업 LP 전환

- **시나리오 7: 1200% 룰 조기 적용 (6월 이전)**
  - 원인: 규제 일정 변경
  - 조치: 긴급 메시지 즉시 중단, 대안 메시지 3세트 교체 투입

- **시나리오 8: 경쟁사 동일 전략 모방**
  - 원인: 경쟁 GA의 동일 키워드/메시지 공략
  - 조치: 차별화 메시지 강화, 니치 키워드 확대

### 4. `/home/jay/workspace/memory/plans/recruiting-marketing/exec/budget-simulation.md`
**예산 일별 집행 시뮬레이션**
- 월 300만원 / 일 10만원 엄수 전제
- Phase 0 (Week 1~2): 광고비 0원, 세팅 비용만
- Phase 1 (Week 3~4): 일 10만원 배분
  - Meta: 3만원 (캐러셀 A/B)
  - Google: 2.5만원 (RSA 5그룹)
  - 네이버 SA: 2만원 (파워링크 A)
  - GFA: 1만원
  - 채용사이트: 1만원 (월정액)
  - 비축: 0.5만원
- Phase 2 (Week 5~8): 일 10만원 재배분 (신규 채널 추가)
  - Phase 1 성과 기반 재배분 3가지 시나리오
  - 시나리오 1: Meta 우세 → Meta 40%, Google 25%, 네이버 15%, 기타 20%
  - 시나리오 2: Google 우세 → Google 35%, Meta 25%, 네이버 20%, 기타 20%
  - 시나리오 3: 균등 → 비율 유지, 당근+카카오 편입
- Phase 3 (Week 9~12): CPL 기반 최적 배분
  - 저효율(CPL 상위 20%) 채널 예산 50% 감축
  - 고효율(CPL 하위 20%) 채널 예산 50% 증액
  - 마감 드라이브 기간: 긴급 메시지 채널 예산 30% 증액
- 12주 총 예산 흐름표 (주별 채널별 예산)
- 손익분기점 분석: CPL 기반 → 문의당 비용 vs 정착 시 LTV

## 품질 기준
- 데이터 기반: 모든 수치에 산출 근거 또는 업계 벤치마크 출처
- 실행 가능성: 1인 운영자가 따라할 수 있는 수준의 구체성
- fact_db.md에 없는 보험 수치 사용 금지
- 컨설팅 보고서 수준의 논리 구조 (MECE, So What)

## 보고서
- 경로: `memory/reports/task-1075.1.md`