마케팅 분석 tip

1. 데이터 분석의 핵심은 "비교"하다

- '전년동월과 비교' vs '전원과 비교', cohort간 비교 등 해석이 어려운 비교분석까지 다양하게 분석이 존재한다.

 

'전년동월과 비교'는 작년 7월 vs 올해 7월의 매출(비용)이 얼마나 성장하였는가?를 볼 때, 사용한다. 특히 계절적인 영향을 받는 상품을 조사할 때 한다.

'전월과 비교'는 상품에 대한 개발, 개선상황

 

2. '가장 중요한 데이터'만 선정하라

수 많은 데이터 속에서 어떤 데이터가 가장 중요한지 데이터를 추려내지 못하여 의사결정에 실수가 나고 분석에서도 무엇을 선정해야할지 모르는 경우가 많다.

 

3. 데이터 분석 tool에 익숙해지자.

데이터를 추출하는 sql문, 데이터를 보여주는 visualization tool, 채널별성과를 추적하는 marketing tool, 웹 로그 분석하는 ga, 앱 내 고객행동을 tracking하는 tool 등 다양한 툴에 익숙해져야한다.

 

4. 전략적인 insight/ industry insight를 기억하라

회사가 바라보는 관점과 전략적 방향성에 대해 알고 있어야한다. 시장의 상식적인 수준대비 해당지표가 어느정도이고 경쟁사 대비 해당지표가 어느 수준을 말해주는 지에 대한 insight가 있어야 보다 집중해야할 방향성을 알수 있다.

 

5. 데이터 숫자의 성질이 숫자인지 백분율인지 정확하게 파악하라

숫자의 성질을 파악하고 계산을 통하여 계산 결과같이 제시하고 있는 결과값과 같은지 확인하는 작업이 필요하다.

 

6. 데이터 속성을 이해하라

비즈니스에서 다루는 데이터는 대부분 속성과 관련이 있다. 그러므로 속성을 정확하게 이해할 수록 빠르고 정확한 분석이 가능하다.

 

회계/재무 

- 쿠폰/적립금/매출/수익 등의 데이터는 모든 재무와 회계에 사용되는 데이터다. 우리회사가 어느 정도의 돈을 벌고 있고, 어느정도의 돈을 쓰고 있는지에 대해 알아야한다. 이는 데이터를 다룰 때 단순히 데이터의 등락을 파악하는 것이 아니라 어느정도로 돈을 쓰고 있고 잃고 있는지를 아는 것이 중요하다.

 

traffic

- MAU/WAU/DAU등 Traffic 관련 데이터는 쉽게 부풀러질 수 있는 데이터이다

이 traffic 데이터를 볼 때는 가장 중요한것은 '어떤 방법(어떤 tool)로 어떻게 측정하였는지'에에 대한 부분이다.

 

user

- 유저의 행동 패턴은 가장 알기 어려운 데이터이다

어떤 기준으로 측정할지 등에 대해서 명확하게 정의 내리는 것이 중요하다

 

7. 다양한 데이터의 원천에 대한 고민이 필요하다.

모든 데이터가 db에 있고, sql로 데이터를 추출하는 것에는 한계가 있다. 

또한 db에 자동적으로 데이터가 쌓이는 것도 있지만 직접 표본 추출 및 데이터 수집을 해야하는 경우도 있다.

 

여기서 잊지 말아야하는 것은 " 내가 풀고자하는 문제가 무엇인가"를 기억하는 것이다.

 

데이터를 오랫동안 수집하다보면 내가 가지고 있는 데이터를 사용하고 싶게 된다. 그러나 가장 효율적인 데이터 분석은 1. 설문조사 2. FGI (Focus Group Interview) 3. 외부통계자료 등으로 다양한 데이터가 외부에 존재하게 된다. 이것은 내부에 존재하는 데이터에서 볼수 없는 새로운 인사이트를 가져다 준다. 그래서 새로운 데이터를 수집하고 분석하는 것이 좋은 방법이 될 수 있다.

 

 

 

 

 

데이터를 분석하는 것도 중요하지만 가장 중요한것은 양질의 데이터를 확보하는 것이다.