[Publy] 데이터, 무엇을 보느냐보다 어떻게 보느냐가 중요하다

Summary

구글 마케팅 플랫폼(Google Marketing Platform)

• 회사의 규모가 작고, 예산이 충분치 않거나 인프라가 부족하면 GMP가 해답이 될 수 있다
• 데이터 기반 마케팅 플랫폼을 무료로 구축할 수 있도록 도와준다
• AWS(Amazon Web Services)나 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)와 같이 비교할 수 없지만 충분히 효율적인 툴

데이터 드리븐 마케팅을 시작할 때 사용하기 좋은 툴

• 구글 애널리틱스(GA, Google Analytics) 접근성이 좋고 웹 분선 표준으로서 입지를 확보한 툴
• 세일즈포스(Salesforce) CRM 분야에서 가장 많이 활용하고, 업계 표준이라고 할 수 있는 툴
• 엠플리튜드(Amplitude) 디지털 프로덕트 분석 분야에서 가장 많이 활용하고, 업계 표준이라고 할 수 있는 툴

현명한 의사결정을 돕는 데이터 측정과 실험

1. 데이터 측정의 목적과 가능성 설정하기
2. 데이터 기반 실험의 중요성 - 사용자 입장에서 최선이 되는 선택을 내려야 실험과 분석의 의미가 있다

확실한 목표 달성을 위한 KPI 설정법

• 올바른 KPI의 수립을 위해서는 비즈니스 목표와 부합되는 지표를 선정해야 한다
• 이를 기반으로 각 지표를 증대시키기 위한 실행전략 구축으로 이어져야 한다
• KPI는 달성하고자 하는 목표를 '바텀 업(Bottom-up)' 방식이 아닌, '탑 다운(Top-down)' 형태로 수립해야 한다

매출 향상이라는 비즈니스 목표를 달성하기 위해서는 어떤 지표를 측정하고 관리해야 할까?
비즈니스 유형 파악하기 → 목표 설정하기 → KPI 설정하기 → 세부 지표 추적 및 관리하기

데이터 리터서리와 분석 사고력 기르기

• 데이터를 어떻게 볼 것인가
• 네가지 데이터 분석 오류 사례 (비율의 함정, 해석의 함정, 평균의 함정, 결론의 함정)

Review

퍼블리의 1월 큐레이션인 '데이터를 고민하는 마케팅을 위한 데이터 드리븐 마케팅 노하우'에서 6번째로 발행된 글이다. 이 글을 읽고 나서 큐레이션에 있는 글을 모두 읽어야겠다고 생각했다. 여기저기서 많이 들었던 용어들이 언급되어서 한 번 더 정리할 수 있었고, 심지어는 면접 때 들었던 툴 이름도 나왔다. 공부하라는 신의 계시인가? 물론 내 직무가 마케터는 아니지만 서비스를 제공하는 입장이라면 당연히 마케팅 용어도 익혀둬야겠다고 생각했던 참이었다. 데이터 분석을 공부할 때, 논리에 대한 근거가 항상 중요하다고 들었다. 결론을 도출해낼 때 근거가 없으면 말짱도루묵이기 때문이다. 그러기 위해서 정확한 비즈니스 유형을 파악과 목표, KPI 설정까지 체계적인 과정에 대해 예시를 통해 알 수 있었다. 실무에서는 이런 방식으로 진행하는구나.

마지막 Q&A 부분은 도려내서 이마에 붙이고 다니고 싶을 정도로 인상깊게 읽었다. 첫번째 Q&A는 실험에 대한 가설을 세울 때 근거가 빈약하다면 이 갭을 줄이기 위한 방법이 '고객 분석'이라는 답변을 주셨다. 진짜 고객이 필요한 것이 무엇인지, 진짜 고객이 어떻게 생각을 하는지 등 깊게 파고들어 인사이트를 발견해야 한다는 답. 어떤 서비스를 제공할 것이냐의 기반은 소비자에게서, 즉 고객에게서 나온다고 생각한다. 아무리 좋은 서비스라도 아무도 이용하지 않는다면 무슨 의미가 있겠는가. 어떤 문제가 발생했을 때, 왜? 라는 질문을 가지고 계속해서 접근하는 방법이 좋은 방법이 될 수도 있겠구나 생각했다. 세번째 Q&A는 데이터가 많은 게 중요한 게 아니라 정말 필요한 데이터가 제대로 있는 것이 훨씬 더 중요하다는 답변을 주셨다. 취업을 준비하면서 데이터가 많은 기업에 가고 싶다고 생각했다. 이유는 볼 수 있는 데이터가 더 많으면, 분석할 수 있는 기회도 더 많을 거라 생각했기 때문이다. 그러나 우리에게 중요한 비즈니스 지표와 목표, KPI를 먼저 검토해보는 게 중요하다는 것을 배웠다. 

Keyword

• 데이터 리터러시(Data Literacy)
  데이터를 해석해 활용하는 능력
• 데이터 트랜스포메이션(Digital Transformation) 
  조직이 새로운 기술, 프로세스, 문화를 공통된 목적에 접목하려는 노력을 가리키는 말이다. 
• 검색 엔진 최적화(SEO, Search Engine Optimization)
  검색엔진으로부터 어떤 웹사이트에 도달하는 트래픽의 양과 질을 개선하는 작업. 흔히 어떤 사이트가 검색 결과에 빨리 나타날수록, 즉 순위가 높을수록 사용자들이 그 사이트를 클릭할 가능성이 커진다.
• 고객 관리 관리(Customer Relationship Management)
  기업이 고객과 관련된 내외부 자료를 분석﹒통합해 고객 중심 자원을 극대화하고 이를 토대로 고객 특성에 맞게 마케팅 활동을 계획﹒지원﹒평가하는 과정이다.
• 서드파티 쿠키 정책(Third-Party Cookie)
  사이트 소유자(퍼스트파티)가 아닌 광고회사 등 제3자(서드파티)도 쿠키를 수집해 광고에 활용할 수 있다. 지금까지 디지털 광고를 지배해온 문법. 참고
• 제로파티 데이터(Zero Party Data)
  고객이 적극적으로 브랜드와 공유하는 정보. 퍼스트파티 쿠키와 다른 점은 방문자의 관심과 취향 등의 정보가 들어간다. 방문자가 설문조사 등을 통해 자신의 관심사, 구매 의사를 표현한다. 참고
• 데이터 관리 플랫폼(DMP, Data Management Platform)
  다양한 소스에 있는 데이터를 수집하고, 체계화하고, 활성화하여 사용 가능한 형태로 만들어 주는 플랫폼.
• 그로스 해킹(Gross Hacking)
  성장과 해킹. 말 그대로 성장을 위해서라면 해킹을 해서라도 목적을 달성하겠다는 스타트업 정신을 잘 담은 단어. 제품이나 서비스의 핵심 지표를 파악하고 분석하며 사용자의 흐름을 따라 개선해가며 시장을 확장시키는 마케팅 기법. 참고
• 린 스타트업(Lean Startup)
  제품이나 시장을 발달시키기 위해 기업가들이 사용하는 프로세스 모음 중 하나. 빠른 프로토타입을 만들도록 권하며 고객의 피드백을 받아 기존의 소프트웨어 엔지니어링 프랙티스보다 훨씬 빠르게 프로토타입을 진화시킬 것을 주장한다. 린 사고방식의 핵심은 낭비를 줄이는 것이다. 
• ROAS(Return On Ad Spend)
  광고비 대출 매출액
• 바텀 업(Bottom-up) 방식과 탑 다운(Top-down) 방식 - 문제 해결의 방식
  • 바텀 업 : 작은 구성부터 만들어서 마지막에 이어 붙이는 방식. 각각의 모듈을 만들어 조합하는 과정
  • 탑 다운 : 보통 기본 설계도를 만드는 방식. 가장 큰 것부터 계획하고 뼈대를 만들어서 진행하는 것을 의미

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데이터, 무엇을 보느냐보다 어떻게 보느냐가 중요하다