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올바른 데이터 만들기

다이티

2023.01.31 08:00
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지난번 콘텐츠에서는 어떤 데이터가 올바른 데이터인지, 그리고 올바른 데이터를 쌓지 못하는 이유를 정리해 드렸는데요. 이어서 이번 콘텐츠에서는 올바른 데이터를 쌓는 방법에 대해서 정리해 드립니다. 이번 콘텐츠는 운영자, 마케터별로 직무를 나눠 작성하였으니, 내 직무에 맞는 올바른 데이터를 만들어보시기 바랍니다. (지난 콘텐츠 보러 가기)

 

 

 

올바른 데이터를 만들기 위해 첫 번째로 할 일. 목표 정의하기

 

올바른 데이터를 만들기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 바로 목표를 정하는 것입니다. 쇼핑몰을 운영하는 운영자와 마케터는 '매출'이 목적이고, 브랜딩 마케팅을 하는 마케터는 '인지도 강화'가 가장 큰 목적일 텐데요. 지난 콘텐츠에서 언급한 올바른 데이터의 기준 1. 잘 쓰일 수 있는 데이터, 그리고 2. 중복과 누락이 없는 데이터를 만들기 위해서는 이 목표를 더 디테일하게 쪼개 보는 것이 좋습니다.

 

 

1. 목표를 쪼개는 방법

 

목표를 나누는 방법에는 "누구의/ 무엇의 / 어디에서의 / 어떻게" 4가지를 순서대로 쪼개면 되는데요. [매출 늘리기]의 포괄적인 목표에서 '누구의' 매출을 늘릴 것인지 목표를 쪼개면 [첫 구매자의 매출]과 [재구매자의 매출]로 나누어집니다. 재구매자는 또 한 번 '일반 재구매 회원'과 'VIP 재구매 회원'으로 나뉠 수 있고요.

 

목표를 [VIP의 재구매 매출 늘리기]로 더 세분화했다면, "어떻게'란 항목을 넣어 목표에 맞춘 마케팅 전략까지 자연스럽게 이어집니다. VIP의 재구매 매출을 늘리기 위해서 '횟수'를 늘릴 것인지, 1회 구매 금액인 '객단가'를 높일 것인지에 따라 맞춰 주요 메시지가 달라지기 때문입니다.

 

위와 같은 방법으로 [매출 늘리기]의 캠페인 목적에 '무엇의'와 '어디에서의'를 고려해서 세분화하면 아래와 같이 제품별, 프로모션별과 같이 가시적인 매출 목표가 생기게 됩니다. 

 

 

2. 목표에 맞춰 필요한 데이터 정리

 

위와 같이 목표를 쪼개면 보다 가시적인 목표를 만들어 달성률을 높일 수 있고, 마케팅 전략을 더 디테일하게 세울 수 있다는 장점이 있습니다. 또한, 목표를 세분화하면 어떤 데이터가 필요한지 쉽게 알 수 있습니다. 단지 [매출 상승]이라는 목표만 있다면, 필요한 데이터는 '매출 금액'이겠죠. 여기서 [재구매의 매출을 늘리기]로 목표를 더 세분화하면, 필요한 데이터는 '첫 구매자의 매출 금액'과 '재구매자의 매출  금액'으로 디테일해집니다. 이렇게 목표를 나누면 필요한 데이터도 더 많아지고 상세해지고. 이 작업으로써 우리는 '잘 쓰일 수 있는 데이터'와 '누락이 없는 데이터'를 확보하게 됩니다.

 


 

 

만약 매출 늘리기에서 세분화한 목표가 '신제품의 사전예약 매출 늘리기'라면 제품별 데이터와 추가적으로 프로모션(사전예약) / 이벤트(경품 이벤트 / 페이백 이벤트)별로 구분할 수 있는 데이터가 필요하다는 것을 알 수 있게 됩니다.

 


 

 

3. 문제점 파악과 비즈니스 개선을 위한 데이터 활용

 

목표가 세분화되면서 필요한 데이터들도 더 구체화됩니다. 이 데이터들은 단순히 지표와 모니터링이 아닌 비즈니스를 개선하는데 큰 역할을 하게 됩니다.

 

[매출 늘리기]가 목표일 때, 확인할 수 있는 분기별 매출 데이터를 확인했을 때에는 ①과같이 하락하는 매출에 대한 지표만 확인이 가능합니다. 이 데이터를 보게 된다면, 하락하는 매출을 어떻게 다시 끌어올릴 수 있을지 막막하죠. 하지만 ②처럼 대상별 매출을 확인해 본다면 첫 구매와 일반 재구매의 매출을 잘 유지하고 있으나, VIP 회원의 매출이 크게 감소하는 것을 확인할 수 있게 됩니다.

 

또 ③처럼 VIP 회원들의 수가 감소하고 있는 것인지, 아니면 객단가가 감소하고 있는 것인지 데이터로 확인해 보면 매출 감소의 원인을 더 확연하게 알 수 있게 되는데요. 객단가는 35,000원 내외를 유지하고 있으나, 고객의 수가 1분기보다 30%나 감소했습니다. 즉, VIP 고객의 이탈이 전체 매출 감소로 이어졌던 것이죠. 이렇게 데이터를 통해 문제점을 파악하게 되면, 세분화된 목표 [VIP의 재구매를 유도해 매출 회복하기]가 세워지게 되고, VIP의 이탈을 막고 구매를 유도할 수 있는 마케팅 전략과 액션을 진행하게 됩니다. 이렇게 진단과 처방이 목표와 데이터가 유기적으로 이어져, 더 효율적으로 비즈니스를 성장할 수 있습니다.


 

 

올바른 데이터를 만들기 위해 두 번째로 할 일. 데이터 플로 짜기

 

올바른 데이터를 만드는 두 번째는 데이터 플로 짜기입니다. 데이터 플로를 통해 퍼널 분석이나 시나리오 분석이 가능해짐으로써 마케팅뿐 아니라 UI/UX까지 개선할 수 있습니다. 최종 목표까지 가기 위한 경로가 매끄러운지, 아니면 허점이 많은 경로라서 인내심이 크지 않은 사람들은 이탈할 수밖에 없는지 점검할 수 있는 업무 절차입니다. 데이터 플로는 직무별로 목표가 다르기 때문에, 목표를 세워놓고 반대로 흐름을 짜보는 것이 좋습니다.

 

 

1. 쇼핑몰 운영자의 플로

 

쇼핑몰 운영자라면 목표를 세워놓고 반대로 흐름을 짜보는 것이 좋습니다.

목표를 '구매 완료'로 정한 뒤에, 역으로 구매 경로를 살펴보면 '장바구니 > 회원가입(필수는 아님) > 상세페이지 > 사이트 유입'이죠. 보통 퍼널분석, 시나리오 분석도 이 액션들을 기준으로 하는 경우가 많고요. 아래 ①처럼 페이지별로의 사용자 수 데이터를 확인하면 각 단계별 이탈하는 유저의 규모를 알 수는 있지만, 고객의 구매 패턴을 파악하고 구매를 늘릴 수 있는 인사이트를 얻기에는 쉽지 않습니다.

 

반면에 ②와 같이 단계에서 더 구할 수 있는 데이터를 나열하면 풍부하고 깊은 인사이트를 발견할 수 있습니다.

 

예시로 장바구니에 담은 상품과 실제 구매한 상품을 비교하면, 갖고 싶은 상품과 실제 구매한 상품의 차이를 확인할 수 있습니다. 장바구니에 담긴 수는 많지만 실제 구매 수가 적은 상품은 당장 필요하지 않아도 갖고 싶은 상품이라는 의미이므로, 유입을 늘리기 위한 광고용 상품으로 활용할 수 있습니다.

반대로 장바구니에 담긴 수에 비해 구매가 많은 상품은 반복 구매의 핵심 상품일 확률이 높습니다. 이 경우 고객의 평균 구매 주기를 확인하여 적절한 시기에 상품을 상기시키는 마케팅 활동을 진행할 수 있습니다.

 


 

 

2. 광고 마케터의 플로

 

광고의 성과를 정확하게 측정하고, 광고 효율을 개선하는 광고 마케터가 데이터 플로를 짜는 방법은 광고에서부터 시작하는 것이 좋습니다.

 

대부분의 퍼포먼스 마케터는 아래 ①처럼 광고의 노출과 클릭, 그리고 전환 데이터를 보고 매체와 캠페인의 성과를 측정합니다. 그리고 전환(구매, 앱 설치 등)을 올리기 위해서 매체/타깃/광고 소재들을 나눠 A/B 테스트 업무를 반복적으로 진행하죠.

 

하지만 고객들이 단지 광고 하나만으로 전환 여부를 결정하는 것이 아니기에, 전환까지 이어지는 프로세스를 살펴보고 우리의 고객이 어떤 것에 관심이 있는지, 어떤 요소들이 전환을 결정하는지 인사이트를 얻음으로써 A/B 테스트를 더 효율적으로 운영할 수 있습니다.

 

특히 광고를 집행하는 것은 유료이므로, 무분별하게 많은 사람들에게 노출하여 클릭을 유도하는 것보다 브랜드에 관심이 있을만한 타깃을 찾아내는 것이 중요합니다. 타깃을 잘 찾았는지 확인하는 지표가 바로 "반송률" 입니다. 반송률은 사이트에 유입하자마자 바로 이탈하는 비율을 뜻하는데요. 광고로 흥미를 끌었어도 연결된 랜딩 페이지가 그 흥미를 이어가지 못해, 타깃이 전환 경로에서 이르지 못하고 바로 이탈하는 수치입니다. 반송률이 너무 높다면, 광고 소재와 랜딩 페이지의 메시지가 상이하다는 것이기 때문에 가장 우선적으로 점검해야 합니다.

 

광고로 방문해서 바로 구매까지 이른다면 광고 성과를 명료하게 판단할 수 있겠지만, 고관여 제품은 비교하고 탐색하는 활동 때문에, 저관여 제품은 기존 이용하던 브랜드와의 멤버십 때문에 즉시 전환을 만드는 것은 쉽지 않습니다. 광고로 방문한 고객이 이번 방문에서 전환 활동을 하지 않았더라도, 이후에 전환을 했을 때(간접 전환)의 성과측정, 전환한 고객이 이후에도 꾸준하게 전환 활동을 했을 때의 성과까지 확인할 수 있다면 광고 마케터는 꾸준히 실질적으로 효율을 낼 수 있는 캠페인을 만들어낼 수 있습니다.

  

 

데이터를 보는 많은 분들이 올바른 데이터에 대해서 생각하시길 바라며, 2편에 걸쳐서 [올바른 데이터]에 대해서 말씀드렸습니다.

 

1. 올바른 데이터란?

2. 올바른 데이터를 만드는 방법

 

콘텐츠를 보시고 올바른 데이터에 대해 더 궁금한 점이 생기시거나 우리 기업에도 올바른 데이터가 쌓이고 있는지 알아보고 싶으시다면, 저희 컨설팅팀에 문의주시기 바랍니다. 또한 다이티는 고객이 데이터를 A부터 Z까지 잘 쓰시는데 도움이 되는 콘텐츠를 제공하고 있습니다. 필요한 주제가 있으시다면 고민하지 마시고 저희에게 편하게 말씀 주시기 바랍니다.🤗

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