1. 프로젝트 개요광고주/브랜드: 플레이스 영어 (영어 교육 가맹 브랜드)캠페인 목적: 가맹점(학원/교습소/공부방) 창업 희망자 진성 DB 확보매체/상품: Meta (Facebook, Instagram) 전환 광고 (잠재 고객 확보)2. 성과 요약 (Key Results)기존 보유 DB 자산을 활용한 유사 타겟(Lookalike) 최적화 전략으로, B2B 타겟팅의 한계를 극복하고 잠재 고객 확보 효율을 극대화함.CPA (DB 획득 단가)00% 절감: 기존 관심사 타겟 대비 DB 획득량00% 증가: 월평균 진성 DB 확보량 DB 품질(상담 연결률)00% 상승: 허수 DB 비율 감소, 최종 상담 전환율 3. 핵심 전략 및 액션 (Core Strategy)퍼스트 파티 데이터(First-party Data) 기반의 시드(Seed) 구축기존 가맹 계약자 및 고효율 상담 완료 고객의 DB 리스트를 정제하여 Meta 매체 내 맞춤 타겟(Custom Audience)으로 자산화.정밀 유사 타겟(Lookalike 1%~3%) 설계 및 확장단순 교육 관심사 타겟팅의 모호함을 탈피, 실제 영어 가맹 사업에 관심이 높은 고관여 유저와 프로필이 유사한 타겟 세그먼트 생성.유사도 비율별(1%, 3%, 5%) A/B 테스트를 통해 타겟 모수 크기와 DB 단가의 최적 밸런스 구간 확보.머신러닝 최적화 기간 단축검증된 시드 데이터를 타겟팅에 활용함으로써 메타 알고리즘의 학습 효율을 높이고, 불필요한 광고비 누수(Ad Spend Waste)를 최소화.4. 성과 인사이트 (Takeaway)"B2B 성격이 강한 가맹점 모집 캠페인 특성상 관심사 타겟팅만으로는 모수의 유효성을 담보하기 어려웠으나, 광고주가 보유한 기존 오프라인 DB를 매체 머신러닝과 결합함으로써 타겟 정밀도를 혁신적으로 높였습니다. 결과적으로 단가 절감뿐만 아니라 실제 계약으로 이어질 수 있는 '진성 잠재 고객'의 비중을 크게 끌어올린 데이터 기반의 최적화 성공 사례입니다."