[마케터의 지표정의] 우리가 데이터 활용에 매번 실패하는 첫 번째 이유

 

 

 

안녕하세요? 

신사동 마케터입니다. 

마케팅의 지표 정의와 관련된 글을 연재하고 있는데요. 지난 글에서는 왜 데이터로 마케팅하기 어려운지에 대해 이야기했어요. 데이터를 분석하기만 하면 문제와 목적, 결론이 나올 것으로 생각하지만 이것은 본래 분석자가 스스로 생각해야 하는 부분이기 때문에 목적과 어떤 지표를 볼 것인지에 대한 고민이 우선시돼야 한다는 이야기를 드렸습니다. 이번 포스팅은 구체적으로 데이터 활용에 실패하는 2가지 이유에 대해 이야기해보겠습니다.  (이번 글 역시 카시와요시키 <데이터 문해력>을 참고하여 작성하였습니다.)

 

 

성공과 실패를 가르는 단 하나, 일의 순서 

 

 

 

 

 

위 그림은 카시와기 요시키가 정리한 데이터 활용 프로세스입니다. 데이터 활용의 성공과 실패를 결정짓는 단 하나의 요인을 꼽자면 저는 <일의 순서>라고 생각해요. 성공하는 일의 순서는 데이터에서 무엇을 알 수 있을지를 먼저 생각한 뒤 데이터를 가공합니다. 그래야 제대로 된 ‘결론’을 얻을 수 있습니다. 하지만 대부분은 목적과 문제에 대한 고민 없이 데이터부터 드맆따 가공하기 때문에 항상 임팩트는 없고 그저 그런 결과물이 나오는 것 아닐까요. 카시와 요시키 <데이터 문해력>에서는 데이터 활용에 실패하는 두 가지 이유를 다음과 같이 설명합니다.(요시키 당신은 정말 천재!) 

 

 

첫 번째 이유

 

풀고자 하는 문제가 명확하지 않다.

Are you solving the right problem?

 

 

두 번째 이유

 

정의한 문제와 사용하는 데이터가 일치하지 않는다.

Are you using the right data?

 

 

이번 글에서는 첫 번째 실수를 하지 않도록 문제정의를 잘 하게 도와주는 질문 3가지에 대해 이야기해보겠습니다.  

 

 

 

 

문제정의를 돕는 첫 번째 질문 #1. ‘현상’과 ‘문제’를 구분하는 것. 

 

목적과 문제를 정의할 때 유의해야 할 점은 현상과 문제를 구분하는 것입니다. 현상은 어떤 문제로 인한 결과일 뿐 우리가 풀어야 하는 ‘그 문제’가 무엇인지를 말해주지는 못합니다. 하지만 많은 사람들이 ‘현상 = 문제’라는 암묵적인 가정하에 데이터를 활용하게 됩니다. 

쉽게 설명해보자면 ‘광고 ctr이 하락하고 있다’는 하나의 현상일 뿐입니다. 우리가 겪는 진짜 문제는 광고 ctr하락으로 인해서 유저 1인당 광고 획득 단가(CAC)가 상승하는 것입니다. 별로 다를 것이 없어 보이지만 사실 전혀 다른 방향으로 업무가 진행됩니다. 

 

광고 ctr하락을 문제로 정의한 경우 

▶광고 구성 요소인 매체, 소재, 타겟팅에서 원인을 탐색한다

 

CAC 증가를 문제로 정의한 경우

▶경쟁사 광고 활동, 전환율, 오가닉 유저 유입 증감 

 

이처럼 현상과 문제를 구분해서 파악하는 일은 데이터 활용에 있어 매우 중요합니다. 진짜 문제가 아닌 현상을 중심으로 일을 전개하다 보면 엉뚱한 데이터를 활용하게 되고 그 데이터로 이상한 결론을 내게 되니까요. 광고 ctr 하락 이슈도 현상=문제라고 가정하고 ‘광고 ctr을 올리자!’라고 결론을 지으면 문제 해결이 될까요? 어찌어찌 광고 ctr을 올릴 수도 있겠지만 금방 다시 하락하거나 다른 이슈가 또 터져서 근본적인 문제 해결은 되지 않을 거예요. 

 

 

문제정의를 돕는 두 번째 질문 #2.  문제정의가 구체적이고 명확한가? 

 

문제를 구체적으로 정의하는 것은 데이터 활용의 필수 조건입니다. 여기서 구체적이고 명확함은 크게 2단계를 거칩니다. 

 

Step 1. 문제 그 자체를 구체적으로 정의

Step2. 문제에 사용된 단어를 구체적으로 정의

 

Step1. 에서 문제 그 자체를 구체적으로 정의한다는 의미는 문제를 읽었을 때 ‘누구에게 어떻게 문제가 되는지’ 추가 질문 없이 바로 파악이 가능한 상태를 의미합니다. 만약 이것이 익숙지 않으시다면 문제를 정의한 문장에 육하원칙을 포함해보기를 추천드립니다. 언제, 어디서, 누구에게, 무엇을, 어떻게, 왜가 포함되도록 문장을 고치다 보면 문제가 훨씬 뾰족해지는 걸 느낄 수 있을 겁니다. 문제는 작지만 (하지만 sizable 한) 확실하게 거슬릴수록 임팩트가 큽니다.  

Step 2는 예를 들어 설명해보겠습니다. 우리 조직이 서로 다른 장소에서 일하면서 한 팀으로 일하는 시스템을 만들고 싶은 경우 ‘한 팀으로 일하는 시스템’이라는 건 도대체 어떤 시스템인지에 대한 정의가 필요합니다. 어떤 단어를 듣고 사람마다 제 각각의 해석을 내놓는다면 그 문제 정의는 구체화가 필요합니다. 그런데 여기서 꼭 해야 할 질문이 있습니다.  

 

‘우리 조직/회사 무슨 일 하는 조직이죠?’ 

 

우리가 영업인지 마케팅인지 기획인지에 따라 한 팀으로 일하는 것에 대한 정의가 달라질 거니까요. 또 우리 회사가 무역회사인지, 앱 서비스 회사인지, 오프라인 소매점인지에 따라서도 원팀의 정의는 달라집니다. 이 질문을 skip 했다면 그냥 본인이 생각하는 원팀의 정의에 대해 이야기하는 것 이상도 이하도 아닙니다.

 

 

 

 

 

문제정의를 돕는 세 번째 질문 #3. ‘문제’, ‘원인’, ‘해결방안’을 구분하고 있는가? 

 

문제를 잘 정의해도 해결방안이 어쩐지 별로라면 그건 원인 분석이 제대로 되지 않았기 때문입니다. 고백하자면 저도 이런 식으로 일을 했던 적이 있습니다. 닐슨이라는 회사에서 제조사 판매 데이터를 분석해서 성과 제언을 하면 사실 제언할 수 있는 내용이라는 게 많지 않습니다. 분석하는 지표 자체가 몇 개 없다 보니 제안할 수 있는 해결책도 그렇게 다양하지가 않거든요. 대충 각을 보고 결론을 정한 후 우리가 원하는 스토리에 맞는 데이터를 찾거나 조건을 추가해가면서 데이터를 트리밍 하곤 했습니다.  

이런 식으로 문제를 해결하면 결국 일을 위한 일 밖에 되지 않습니다. 해결책이라는 건 문제가 발생한 그 원인에 대한 트러블 슈팅이 되어야 하는 건데 엉뚱한 곳에 총을 쏘고 있으니 문제가 그대로 남아있는 거죠. 

이번 글에서는 데이터 활용에 실패하는 첫번째 이유인 ‘명확하지 않은 문제 정의’에 대해 알아보았습니다. 다음 글에서는 두번째 이유인 ‘정의한 문제와 사용하는 데이터가 일치하지 않는다’에 대해 알아볼게요. 

오늘도 행복하세요~! 

 

 

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데이터를 기반으로 마케팅 업무를 하는 분들과 생각과 고민을 나누기 위해 ‘마케터의 지표정의’에 관련된 글을 시리즈로 연재하고자 합니다. 어떤 지표를 목표로 달려가느냐가 마케팅의 성공 여부를 결정한다고 생각해요. 제대로 된 지표와 함께 서비스를 성장시키고 싶은 많은 분들에게 도움이 되길 바라며 앞으로 제가 공유할 이야기들의 목차는 아래와 같습니다.

 

#0.Intro_데이터로 마케팅하기 어려운 당신에게

#1.우리가 데이터 활용에 매번 실패하는 첫번째 이유(▶We are here)

#2.우리가 데이터 활용에 매번 실패하는 두번째 이유

#3.KPI란?

#4.북극성지표란?

#5.북극성 지표의 조건

#6.좋은 가설의 조건

#7.북극성 지표 가설 수립

#8.데이터 추출 요건 정의하는 방법

#9.데이터 해석하는 방법

#10.북극성 지표 정의

#11.문제해결을 돕는 그로스마케터의 사고법 1

#12.문제해결을 돕는 그로스마케터의 사고법 2

#13.문제해결을 돕는 그로스마케터의 사고법 3

#14. Outro_데이터 활용&그로스마케팅 관련 도서추천