진짜 데이터는 쪼개야 보인다

진짜 데이터는 쪼개야 보인다

  • 오피노마케팅
  • 승인 2020.08.11 09:18
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Intro

실무를 하다 보면 데이터를 주별, 평균, 전체단위로 뭉뚱그려 보게 되는 경우가 많다. 보고서를 쓰거나 비교 데이터를 보기 위해서는 데이터를 잘게 쪼개기보단 합쳐서 보는 게 편할 수 있다. 하지만 여러분이 보고있는 데이터가 정말 ‘맞는' 데이터인가? 항상 데이터는 보고 있는데 뾰족한 해결책이나 인사이트를 얻지 못하고 있다면 지금이 바로 데이터를 더 쪼개 봐야 할 타이밍이다.

 

CASE01 : 우리 사이트의 회원가입률은?

회원을 가입시키는 것이 가장 중요한 KPI인 사이트A와 B가 있다고 가정해보자. 그리고 이 두 사이트의 이번주 회원가입률은 모두 2%라고 한다면 ‘이 두 사이트의 회원가입률은 동일하다.’ 라는 결론만으로 마케팅의 다음 스텝을 결정해야 할까?

아래 표를 보면 A사이트와 B사이트의 주간 회원가입률은 동일하지만 일별로 따지게 되면 완전히 다른 모습을 보인다. A라는 사이트는 금요일에 유독 높은 회원가입률을 보이는 한편, B라는 사이트는 요일별로 고른 회원가입률을 보이는 것이다. 하지만 요일별로 데이터를 쪼개 보지 않는다면 이런 정보를 얻을 수 없다.

 

CASE02: 고객은 우리 사이트를 어떻게 보고 있을까?

사이트에 유입되는 고객들의 디바이스 정보를 확인할 때 PC와 모바일 정도로만 데이터를 나눠본 경험이 한 번씩은 있을 것이다. 거기다가 요즘은 많은 커머스 사이트 고객들이 모바일로 접속하기 때문에 더욱 더 여기서 데이터를 쪼개서 볼 생각을 하지 못한다. 하지만 정말로 ‘모바일'이라는 큰 범주로 모든 고객을 뭉뚱그리는 것으로 충분할까?

A라는 패션 커머스 사이트는 80%의 고객이 모바일로 접속하는 사이트다. 그리고 이 80%의 고객중 67%가 넘는 사람은 아이폰을 사용하여 사이트에 접속하며 안드로이드 기종을 이용하는 사람보다 더 높은 구매전환율을 보인다. 이런 디바이스 정보는 결코 가벼운 정보가 아니다. 새로운 사이트 기능 테스트나 최적화를 진행할 경우 A라는 사이트는 안드로이드 기종보다 아이폰 기종을 우선해야 할 것이다. 뿐만 아니라 우리 고객들이 아이폰을 즐겨 쓰는 사람들이라는 인사이트를 새로운 프로모션에 적용할수도 있다. 하지만 단순히 ‘모바일' 이용고객이라는 데이터로는 이런 인사이트를 얻을 수 없다.

 

CASE03: 광고는 제대로 돌아가고 있을까?

아마도 가장 많은 마케터들이 하루에도 몇 번씩 하게 되는 질문일 것 같다. 2개 이상의 매체에서 광고를 돌리고 있다면 각 매체별 성과를 평가하는 일은 매우 중요하다. 3개의 매체를 운영하는 A라는 회사는 모든 매체를 통합했을 때 250%의 ROAS를 달성하고 있다.

A가 운영하는 매체는 페이스북, 네이버, 구글이라고 가정해보자. 그리고 매체별 ROAS 각각 250%, 260%, 240%로 모두 준수해보인다. 하지만 정말 그럴까? 만약 구글에서 검색광고와 유튜브 디스커버리 광고를 동시에 집행하고 있다고 생각해보자. 이 경우 검색광고의 ROAS는 480%이고 디스커버리 광고의 ROAS는 10%라면 어떨까? 목적에 따라 다르겠지만 일반적인 경우에는 디스커버리 광고를 종료하거나 효율을 상승시키기 위한 강력한 조치를 취해야 할 것이다. 제시한 수치가 너무 극단적으로 보이는가? 이런 수치는 의외로 심심치 않게 실제로도 발생한다.

 

Conclusion

위에서는 정말 간단한 수준의 데이터 쪼개보기를 소개했지만 각자의 상품과 사이트에 맞는 깊이있는 쪼개보기를 하기 시작한다면 훨씬 더 놀라운 데이터와 인사이트를 발견할 수 있다. 지금까지 크고 넓은 단위의 데이터 훑어보기를 해왔다면 이제는 좁고 깊은 데이터 쪼개 보기를 연습해보자.

 


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