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그 놈의 데이터, 무엇부터 시작해야할까?

오픈애즈

2016.08.23 18:03 조회수 1247
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온라인, 모바일 시장이 성장하면서 광고효과를 분석하고 이를 마케팅에 적용하는 데이터 퍼포먼스 마케팅이 점점 주목 받고 있다. 지난 2015년 빅데이터 분석, 그로스해킹 등의 용어가 마케팅 시장에서 주목받았던 것이 이를 뒷밤침 하고 있다. 이제는 철저한 데이터 분석을 통해 맞춤형 광고를 해야하는 상황이 되었고, 마케터에게는 데이터를 분석하고 활용하는 능력은 필수가 됐다.

 

하지만 아직 이런 데이터를 분석하고 활용하는 것을 어떻게 해야 할지 모르는 마케터가 허다 하다. 데이터가 중시되기 시작한 것이 비교적 최근이기 때문에 축적된 데이터가 부족한 경우도 많고 오랜기간 데이터를 쌓아왔다 하더라도 이를 어떻게 활용 해야 할 지 막막한 경우가 많기 때문이다.

 

“시작은 데이터 분석 모델의 이해부터”

 

다행히도 우리에겐 데이터를 분석할 때 도움이 되는 프레임워크가 이미 있다. 신규 서비스를 출시해서 성공시키는 전 과정을 분석하고 이 과정을 통해 다양한 시사점을 찾을 수 있도록 도와주는 분석 모델인데, 신규서비스 외에 조직/매출 확장을 목표로 하는 고객에게도 적용될 수 있기 때문에 특정서비스나 제품과 관계없이 대부분의 분석이 가능하다. 이 모델은 ‘Lean Analytics 모형”와 함께 고려가 되면 좋은데, 그 부분에 대해서는 추후 다시 다루는 것으로 한다.* 한번에 두 마리 토끼는 잡기 어려우므로

 

분석모델을 이해하기에 앞서 명심해야 할 것이 있다.

 


 

이 데이터로 우리는 무엇을 알 수 있을까? 물론 이 숫자만으로는 절대 의미를 만들어낼 수 없다. 최근 너도나도 빅데이터, 빅데이터 라고 하니 분석툴에 관심을 집중하는 경우를 많이 볼 수가 있는데, 이 분석툴을 통해 우리가 얻는 것이 바로 위와 같은 데이터이다. 이런 데이터가 쌓이기 시작하면 의미가 생기는 것으로 생각하는 분 기업이 생각보다 많았다. ‘비싼툴을 샀으니 뭔가 되겠지’, ‘분석에 좋은 툴이라니 좋은 데이터가 나올거야’ 라고 말이다.

 

분석툴에 대해서는 걱정할 필요가 없다. Google Analytics에서 이미 무료로 분석모델에 필요한 대부분의 기능을 제공하고 있기 때문이다. 여기서 명심해야 할 것은 ‘도구(Tool)가 만능이 아니다’ 라는 것이다.

 

“AARRR”


Acquistion(획득), Activation(활성화), Retention(재방문), Referral(추천), Revenue(매출)의 약자로, 마케팅 퍼널의 관점에서 비즈니스의 성과지표를 측정한 기준을 제시하는 모델이다.

 

뭔가 어려울 것 같은 기운이 느껴질 수 있지만, 용어가 익숙하지 않을 뿐, 어려운 개념은 아니다. 간단하게 내 서비스를 AARRR 단계별로 대입한 후 정의를 명확하게 내려주면 된다. 내 서비스에서 Acquisition(획득)을 웹사이트 방문으로 할 것인지, 회원가입으로 할 것인지 혹은 Activation(활성화)을 장바구니담기로 할 것인지, 구매완료로 할 것인지를 말이다.

 

여성의류쇼핑몰을 예로 AARRR 프레임워크를 풀어가보자!

 

 

 

 

보통은 사이트에 방문하는 것을 Acquisition(획득)으로 생각하는 경우가 많은데, 각 단계별로 정의 내리는 것에는 정답이 없다. 예시로 제시한 여성의류쇼핑몰의 경우, 사이트에 방문한 고객을 획득의 단계로 정의 내리지 않았다. 방문을 했다고 해서 ‘그 고객의 옷취향이 해당 여성의류쇼핑몰의 옷스타일과 비슷해서 장바구니에 담고 구매로 이어질 수 있는 확률이 높다’라고 보기는 어렵기 때문이다. 이보다는 장바구니에 담고 구매의 단계에서 회원가입이 이루어지므로 설령 구매단계까지 가지 않았다 하더라도 회원가입이 이뤄졌다는 것은 이 사이트에 대한 지속적인 관계를 허용하겠다는 것으로 볼 수 있기 때문에 방문보다는 더 의미있는 획득 단계로 정의 내릴 수 있을 것이다. 방문을 Acquisition(획득)으로 생각하는 것은 너무 큰 개념으로 Acquisition(획득)을 고려한 것이다. 이 후 사이트가입자들의 구매를 Activation(활성화)로 보고 구매가 이뤄진 고객의 재구매를 Retention(재방문)으로 정의했다.

 

어떤 서비스든 실제 마케팅을 통해 활성화 하기 전 ‘우리의 제품이 서비스를 유지할만한 가치가 있는가?’를 파악하기 위해 거치는 단계가 있다. 방법은 간단하다. A/B테스팅 등을 통해 가설을 내리고, 유지 할 것인지 아니면 보완할 것인지 등에 대해 계속 확인 하는 것이다. 사람들은 이 단계를 ‘Product-Market Fit’라고 부르며,  AARRR 모델에서는 Activiation – Retention 항목에 해당한다.

 

여성의류쇼핑몰의 경우 실제 구매(Activation)한 고객들이 어느 정도의 빈도로 이용해서 재구매(Retention)를 하는지를 분석하여 이 서비스를 유지할만한 가치가 있는가를 파악할 수 있을 것이다.이 때 실제 구매자수가 목표로 하는 수치에 턱없이 부족하다거나, 구매 이 후 사이트 재방문은 높지만 재구매가 이뤄지지 않는다면, Activiation – Retention 항목을 심도 있게 분석해봐야 할 것이다.

 

AARRR 분석모델은 운영하는 관점에 따라 ‘Referral(추천) →  Revenue(매출)’ 또는 ‘Revenue(매출)→  Referral(추천)’로 운영할 수 있다. 이는 “Referral(추천)를 통해 유입된 고객을 Revenue(매출)로 일으킬 것이냐” 아니면 “Revenue(매출)을 발생시킨 고객을 Referral(추천)시킬 것인가” 정도의 차이며 분석에는 전혀 문제가 되지 않는다.

 

여성의류쇼핑몰은 재구매가 높은 충성도 높은 고객들이 그 주변 혹은 다른 사람에게 해당 쇼핑몰의 Referral(추천)을 일으키고, 이를 추가적인 Revenue(매출) 창출로 연결하는 AARRR 모델링을 선택했다.

 

 사업의 목표를 AARRR단계별로 어떻게 정의 내릴 것인가, 이것이 핵심이다.

 

주위에서 특정 목표도 없이 광고를 집행하는 광고주나 마케터를 종종 봐왔다.

“광고는 해야하니까 일단 합시다, 하면서 생각해봅시다.”

혹은 “매출이야 많으면 많을수록 좋지, 최대한 많이 구매될 수 있게 해봐요.”라고 말이다. 시대는 바뀌었다. 우리가 흔히 말하는 크리에이티브 조차 이제는 분석을 기반으로 해야 하는 시대다. 적어도 사업의 목표만큼은 가야 할 방향을 최대한 수치화하고 정확하게 정의 내려두자. 그리고 그 기반위에 AARRR단계별로 정의를 내려보자.

 

 AARRR 모델링 이 후는?

 

AARRR 모델링 후 해야 할 것은 프레임워크를 실제 분석툴로 가져가보는 것이다. “꼭 모델링을 하고 분석툴을 이해해야하나요?”, “분석툴로 데이터를 먼저 쌓으면 안되나요?”라고 물을 수 있다. 물론 정답이 없을 수 있다. 분석툴을 이해하고 AARRR 모델링을 하거나, 데이터를 먼저 쌓는다고 해서 문제가 될 것은 전혀 없기 때문이다. 그럼에도 순서를 따지는 것은 우리가 분석툴을 사용하고 데이터를 쌓아가는 과정이 무엇을 위한 것인지를 좀 더 명확히 하자는 것이다.

 

이제 ‘실제 분석툴로 어떻게 가져가야 하는가’에 대한 문제가 남았다. 일단은 툴의 세부기능에 대한 이해가 우선시 되어야 한다.(해당 내용을 다루기에는 양이 방대해지기 때문에) 더 간단하게 설명하자면 실제 분석을 위해 Dimension과 Metrics 개념과 각 항목들을 이해해야 한다.(Google Analytics의 경우)

 

Dimension은 기준이 되는 정보 구조를 의미하며, Metrics는 Dimension에 대한 측정 가능한 정보를 뜻한다. 내 사이트에 몇 명이 방문을 했냐를 Dimension으로 본다면 방문을 한 사람이 얼마간 체류했고, 몇 페이지를 이동했으며 또 구매는 일어났는지 등을 Metrics라고 할 수 있다. 좀 더 자세한 설명은 다음 링크를 참고 하자. (http://www.slideshare.net/WISETRACKER/dimension-metrics)

  

예를들어 여성의류쇼핑몰에서 1,000명의 가입자를 확보했다면 이는 Dimension(기준이 되는 정보)이 될 것이다. 그리고 이 Dimension을 통해 측정할 수 있는 Metrics 데이터(가입자의 재방문율, 장바구니 담은 상품수 등)를 보면 확보한 가입자에게서 구매가 이루어지고 있는지를 분석할 수 있을 것이다.

 

이런 설계 위에 쌓여진 데이터는 어디에 문제가 있고, 해결점은 무엇인지 그래서 앞으로 무엇을 하면 좋을지 등을 알려줄 수 있을 것이다.

 

어렵지 않다.  펜을 들어 목표를 쓰고 AARRR 모델링부터 시작해보자!

본인이 하고 있는 서비스, 그 누구보다 더 잘 알고 있지 않은가?

가고 싶은 목표도 가야 할 목표도 누구보다 잘 알고 있지 않은가?

 



 


​l 에디터 소개  NHN Ent. AD 이두나 매니저님 

 


 

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