Media Mix CalculatorSAFE

An agent skill published by revfactory.

The instruction file, verbatim from the audited commit — this is the text the model reads, and the surface the audit's instruction layer examines. Quoted here so you can judge it without cloning anything.

---
name: media-mix-calculator
description: "미디어 믹스 설계 시 GRP/CPM/CPC/CPA/ROAS 등 핵심 미디어 지표 계산 공식, 예산 배분 모델, 채널별 벤치마크 데이터를 제공하는 미디어 플래너 확장 스킬. '미디어 지표 계산', 'CPM 계산', 'ROAS 분석', '예산 배분', '미디어 효율 비교', '채널별 벤치마크' 등 미디어 플래닝의 정량적 분석이 필요할 때 사용한다. 단, 실제 광고 플랫폼 연동이나 실시간 입찰 최적화는 이 스킬의 범위가 아니다."
---

# Media Mix Calculator — 미디어 지표 계산 & 예산 배분 모델

media-planner 에이전트가 미디어 플랜 수립 시 활용하는 핵심 지표 계산 공식, 예산 배분 프레임워크, 채널별 벤치마크 데이터.

## 대상 에이전트

`media-planner` — 이 스킬의 공식과 벤치마크를 미디어 플랜 수립에 직접 적용한다.

## 핵심 미디어 지표 계산 공식

### 도달 & 빈도 지표

| 지표 | 공식 | 설명 |
|------|------|------|
| **GRP** | `도달률(%) x 빈도` | 총 광고 노출량 |
| **TRP** | `타깃 도달률(%) x 빈도` | 타깃 대상 노출량 |
| **Reach** | `노출 순 사용자 / 타깃 모수 x 100` | 1회 이상 노출된 비율 |
| **Frequency** | `총 노출수 / 도달 사용자 수` | 1인당 평균 노출 횟수 |
| **Effective Frequency** | 일반적으로 3~7회 | 메시지 인지에 필요한 최소 노출 |

### 비용 효율 지표

| 지표 | 공식 | 해석 |
|------|------|------|
| **CPM** | `광고비 / 노출수 x 1,000` | 1,000회 노출 비용 |
| **CPC** | `광고비 / 클릭수` | 클릭 1회 비용 |
| **CTR** | `클릭수 / 노출수 x 100` | 노출 대비 클릭률 |
| **CPA** | `광고비 / 전환수` | 전환 1건 비용 |
| **CPL** | `광고비 / 리드 수` | 리드 1건 비용 |
| **CPI** | `광고비 / 설치 수` | 앱 설치 1건 비용 |

### 수익성 지표

| 지표 | 공식 | 해석 |
|------|------|------|
| **ROAS** | `광고 매출 / 광고비 x 100` | 광고비 대비 매출 (300%+ 목표) |
| **ROI** | `(매출 - 비용) / 비용 x 100` | 순수익 기준 수익률 |
| **LTV:CAC** | `고객 생애가치 / 고객획득비용` | 3:1 이상이 건전 |
| **Payback Period** | `CAC / 월 ARPU` | CAC 회수 기간 (개월) |

## 예산 배분 모델

### 모델 1: 퍼널 기반 배분

| 캠페인 목표 | 인지(Top) | 고려(Mid) | 전환(Bot) | 리텐션 |
|------------|----------|----------|----------|--------|
| **브랜드 론칭** | 50% | 30% | 15% | 5% |
| **성장기** | 30% | 35% | 25% | 10% |
| **퍼포먼스** | 10% | 20% | 55% | 15% |
| **리텐션** | 10% | 15% | 25% | 50% |

### 모델 2: 70-20-10 법칙

| 구분 | 비율 | 용도 |
|------|------|------|
| **검증 채널** | 70% | 과거 성과가 입증된 채널 |
| **확장 채널** | 20% | 성장 가능성이 있는 채널 |
| **실험 채널** | 10% | 새로운 채널/포맷 테스트 |

### 모델 3: SOV (Share of Voice) 기반

- SOV > SOM(시장점유율) → 시장점유율 성장 (Excess SOV 법칙)
- SOV가 SOM보다 10%p 높으면 → 연간 SOM 약 0.7%p 성장 (FMCG 기준)
- 신규 브랜드는 목표 SOM의 2배 SOV 권장

## 채널별 벤치마크 (한국 시장 기준)

### 디지털 광고

| 채널 | 평균 CPM | 평균 CPC | 평균 CTR | 평균 CPA |
|------|---------|---------|---------|---------|
| Google 검색 | - | ₩500~2,000 | 3~8% | ₩10,000~50,000 |
| Google GDN | ₩1,000~3,000 | ₩100~500 | 0.3~1.0% | ₩20,000~80,000 |
| 네이버 SA | - | ₩300~3,000 | 5~12% | ₩8,000~40,000 |
| Meta (FB/IG) | ₩3,000~10,000 | ₩200~1,500 | 0.8~2.5% | ₩15,000~60,000 |
| YouTube | ₩2,000~5,000 | CPV ₩15~50 | VTR 15~35% | ₩20,000~100,000 |
| 카카오모먼트 | ₩2,000~6,000 | ₩150~800 | 0.5~2.0% | ₩15,000~50,000 |
| TikTok | ₩1,500~5,000 | ₩100~600 | 1.0~3.0% | ₩10,000~40,000 |

### 업종별 평균 CPA

| 업종 | 검색 CPA | SNS CPA | 평균 ROAS |
|------|---------|---------|----------|
| 이커머스 (패션) | ₩15,000~30,000 | ₩10,000~25,000 | 300~500% |
| SaaS/IT | ₩30,000~80,000 | ₩20,000~60,000 | 200~400% |
| 교육 | ₩20,000~50,000 | ₩15,000~40,000 | 250~450% |
| F&B | ₩5,000~15,000 | ₩3,000~10,000 | 400~700% |
| 금융/보험 | ₩50,000~150,000 | ₩30,000~100,000 | 150~300% |

## 예산 시뮬레이션 공식

```
[입력] 총 예산 X원, 기간 N주, 목표 전환 Z건

일 예산 = X / (N x 7)
필요 클릭 = Z / 전환율(%)
필요 노출 = 필요 클릭 / CTR(%)
필요 CPM = 일 예산 / (일 필요 노출 / 1,000)

[검증]
실제 CPM <= 필요 CPM? → 실현 가능
실제 CPA x Z <= X? → 예산 충분
ROAS = (Z x AOV) / X x 100 → 목표 달성?
```

## 미디어 캘린더 배분 패턴

### 프론트로딩 (론칭 캠페인)
W1~W2: 40% | W3: 30% | W4: 30%

### 이븐 페이싱 (상시 캠페인)
매주 25% 균등 배분

### 플라이팅 (장기 + 제한 예산)
W1~W2: ON 35% | W3: OFF | W4~W5: ON 35% | W6: OFF | W7~W8: ON 30%

## 채널 시너지 매트릭스

| 조합 | 시너지 효과 | 권장 상황 |
|------|-----------|----------|
| 검색 + 디스플레이 | 디스플레이로 인지 → 검색으로 전환 | 퍼포먼스 캠페인 |
| SNS + 인플루언서 | 인플루언서가 신뢰 → SNS 광고가 전환 | 브랜드 론칭 |
| 영상 + 리타겟팅 | 영상으로 관심 → 배너로 재방문 유도 | 고관여 상품 |
| 검색 + SNS | 검색으로 의도 포착 → SNS로 관계 구축 | 서비스/SaaS |
| OOH + 디지털 | 오프라인 인지 → 온라인 전환 | O2O 비즈니스 |

SAFEgrade B · trust 89/100 Nothing in the source contradicts what it says it does. Grade A is reserved for packages that have also passed the behavioural sandbox.

What the source does

Filesystem

none-observed

Network

none-observed

Shell

none-observed

Dependencies

pinned

Secrets in source

none-found

Findings (0)

No findings outside the package's declared scope.

Gates applied: no_behavioural_pass.