앞선 글 “인사이트란 무엇인가?” 를 통해 DIKW 모델의 Data 와 Information을 소개했다.
Data는 객관적인 사실을 뜻하며, Information은 특정한 의도와 목적을 가지고 데이터를 가공한 정보를 뜻한다.
그렇다면 DIKW에서 Knowledge와 Wisdom은 무엇일까?
그리고 앰비션플랜이 생각하는 데이터 기반의 인사이트는 무엇일까?
[ Knowledge / Wisdom ]
< 그림 1 – DIKW 모델 >
DIKW 모델에서 Knowledge, 지식은 데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합시켜, 고유의 지식으로 내재화한 것이다. 보다 명료하게 말하자면, 정보에 의미를 부여한 것이다.
< 그림 2 - 매체별 수치 예시 이미지 >
위와 같은 광고운영 리포트가 있다. 담당자는 이를 보고 말한다.
“월 전체 ROAS는 295.9% 이며, 이를 세부적으로 볼 경우 Facebook&Instagram Ads(이하 FBIG) ROAS 306% / Google Ads ROAS 254%이다”. 이것은 정보다.
* 광고비 지출 대비 매출액을 알기 위한 목적으로 데이터를 가공하여 ROAS 지표를 만들었기 때문
이후 담당자가 “FBIG의 ROAS가 Google Ads보다 높으니, 전체 ROAS 상승을 위해 Google Ads 예산을 FBIG로 이관 제안드립니다.” 라는 의미를 부여하는 것, 이것이 지식이다.
각 매체의 광고비와 매출액은 객관적인 사실이기에 Data이며, 광고 성과를 측정하기 위한 목적으로 가공된 전체/매체 ROAS 수치는 Information이다. 위 이미지를 보면 ROAS 외에도 CPC / CTR / CPS / AOV 등 다양한 Information이 있다.
다양한 정보 중 ROAS를 중요 지표로 선정하고, 기존 정보를 바탕으로 “FBIG가 Google Ads 대비 ROAS가 높으니, 예산을 FBIG에 더 투여하면 전체 ROAS가 상승할 것”이라는 의미를 부여한 것이 지식이다.
DIKW 모델의 마지막인 Wisdom, 지혜는 무엇일까.
앰비션플랜이 생각하는 지혜는 지식이 나온 원인을 분석하여 지식을 내재화한 것이다.
예시에서 FBIG / Google Ads를 비교했을 때, 왜 FBIG에서 더 높은 ROAS가 나타났을까?
1) 각 매체를 통해 유입된 고객의 타겟팅 관심사 차이
2) 머신러닝 완성 정도의 차이
3) 노출되는 게재 지면의 차이(Full Screen VS Banner)
4) 랜딩페이지 환경의 차이
5) 베스트 에셋의 차이 등
이처럼, 여러 가지 데이터와 정보를 종합하여 현상의 원인을 찾아 내재화한 것이 지혜다.
[ 인사이트 ]
인사이트라고 하면 많은 사람들은 드라마틱한 변화를 기대한다.
무언가 거대한 의미를 발굴해내고 이를 통해 직관적으로 문제를 해결하는 만능키가 인사이트일 거라 생각한다.
특히 빛나는 몇 개의 성공 사례는 인사이트의 의미를 더욱 부풀린다.
이러한 과정 속에서, 인사이트는 마치 천재적인 마케터의 전유물인 것처럼 여겨지게 된다.
우선 인사이트를 발굴해내기 위해서는 인사이트에 대한 부담감을 덜어내야 한다. 인사이트는 드라마틱하게 문제를 해결할 수 있는 만능키가 아니다. 이것을 먼저 인정하자.
인사이트는 지속적이고 점진적으로 브랜드를 성장시키는 하나의 도구다. 마치 변증법처럼 문제와 원인, 해결 방안을 끊임없이 찾아나가는 과정 자체다.
앰비션플랜은 인사이트를 발굴하는 과정을 다음의 세 단계로 나눈다.
DIKW를 통하여 앰비션플랜이 어떻게 인사이트를 발굴해내는지 같이 알아보자
Data : 매출액 / 광고비
Information : Roas XX %
Knowledge : FBIG ROAS가 Google Ads 대비 높으니 예산을 FBIG 쪽으로 이관하면 더 좋은 성과가 나올 것이다.
Wisdom : FBIG의 Roas가 더 높은 이유는 Full-Screen 특성 상 같은 소재를 사용했을 때, FBIG가 더 메시지를 전달하는데 최적화 되어있기 때문이다.
상기와 같이 광고 운영을 통해 데이터 / 정보 / 지식 / 지혜를 모두 정리했을 때, 지혜는 인사이트를 도출하는 과정 중 1단계인 가설 설정의 기반이 된다.
지혜를 통해 찾은 원인은 하나의 추측이자 가설이다. 노출되는 이미지 에셋 내 텍스트가, FBIG에 비해 Google Ads에서는 잘 보이지 않아 성과 차이가 난 것으로 원인을 추측한 것이다.
그렇다면 우리의 가설은 다음과 같이 설정될 수 있다.
(지혜) 텍스트의 크기가 메시지 전달에 영향을 미치기 때문에
(가설) Google Ads 이미지 소재에는 텍스트 크기를 보다 키우면 성과가 좋아질 것이다.
상기의 가설을 실행하는 것이 2단계이며, 실행한 결과를 기반으로 우리의 가설이 실제로 이루어졌는지, 성과가 개선되었는지, 성과가 개선되지 않았다면 그 이유는 무엇인지 등에 대한 피드백을 하는 과정이 3단계이다.
피드백 이후 다른 지혜를 이끌어내고 가설 설정 – 실행 – 피드백의 과정을 끊임없이 반복하여, 지속적인 성장 시나리오를 그려가는 과정이 바로 인사이트다.
우리는 이러한 과정을 내부화하여 불분명한 직관에 기반하는 인사이트가 아닌, 정확한 데이터에 기반한 인사이트를 통해 지속적인 성장을 일구어내고 있다.
마지막까지 긴 글을 읽어주신 여러분들도 모두 인사이트를 통해 성장해나가길 바랍니다.
* 앰비션플랜의 인사이트가 담긴 리포트가 궁금하다면 언제든지 연락주세요.
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