"엉뚱한 데이터는 10원도 벌어오지 못해요!"

김선영 | 디지털 행동 분석 전문가

Q. 데이터가 한 차례 붐이 일었다가 지금은 조금 잠잠해졌다는 느낌이 듭니다. 비즈니스 효과가 떨어져서일까요?

아뇨, 오히려 데이터 분석의 힘을 제대로 경험해보지 못해서라고 생각해요. 버튼 위치랑 메시지 한 번 바꿔보고. 'A/B 테스트 다 해봤다'고 생각하는거죠. 데이터 많이 쌓아뒀다고 큰소리치는 회사에 컨설팅하러 가보면, 아무 데도 쓸 수 없는 데이터만 잔뜩 있기도 하고요. 진짜 데이터 분석 잘하는 회사들은 조용히 꾸준하게 성과를 내고 있죠.

특히 지금은 개인화를 넘어 '초개인화' 마케팅이 대세인데요. 고객 한 명 한 명에게 솔깃할 만한 마케팅 메시지를 보내려면 고객 세그먼트에 대한 정의가 잘 되어있어야 하죠. 그 데이터를 클린하게 잘 쌓는 것부터가 마케팅의 시작이에요. 엉뚱한 데이터는 아무리 쌓아봤자 10원도 못 벌어옵니다. 데이터에 전략을 세우는 법을 알아야 하는 이유죠.

앞서 말씀드렸듯이 '데이터 흐름'을 만들기 위한 전략이 없다는 게 가장 큰 문제인데요. 통합적인 관점에서 접근하는 사람이 없기 때문에 생기는 문제입니다. 광고 담당자가 요청받은 대로 CTR만 끌어올리는 바람에 구매 전환은 한 건도 일으키지 못한 경우도 있어요. 광고비로 10억을 썼는데 구매 전환 0건. 실화입니다. 미칠 노릇이죠. 어떤 액션을 왜 해야 하는지, 이 액션이 결국 돈을 벌어오는지를 알지 못하면 이런 참사가 벌어집니다. 

데이터 수집과 분석의 목표는 명확합니다. 광고비를 단돈 1원까지도 끝까지 추적해서 효율적으로 집행되도록 하는 것, 퍼널 깔때기를 최대한 늘리는 것, 상품 추천 로직을 개선하거나 고객 세그멘테이션, 리타겟팅으로 매출을 늘리는 것. 여러분의 데이터가 이 목표에 기여하고 있는지 확인해보세요. 

네 맞아요! 그동안 헤조 멤버들에게 데이터의 사례 등을 다양하게 소개드렸는데요. 이번 강연은 실행에 집중해서, 데이터 측정 전략부터 적재 방법, 활용 방법까지 데이터 분석의 전 사이클을 알려드릴 거예요. 신규 유입 단계부터 시작해서 고객을 락인하고 로열티 루프를 만드는 단계까지를 뜯어볼겁니다. 직접 데이터를 넣어보고 분석할 수 있도록 현업에서 컨설턴트들이 실제로 사용하는 템플릿도 공유해드릴게요.

디지털 행동 분석은 탐정처럼 단서를 찾고 가설을 확인하는 과정의 끝없는 반복인데요. 이제 저는 오랜 탐정 생활 끝에 (웃음) 누가 범인인지 알 수 있는 빠른 경로를 알게 됐어요. 그 경로를 여러분께도 아낌없이 알려드릴게요!