[Chapter 08-1] 애널리틱스 분석과 캠페인 관리 : 데이타 기반의 마케팅 관리

#08-1. 데이타 기반의 마케팅 관리

■ 데이터 기반 의사 결정

  데이터에 의한 의사 결정보다는 직관이나 창의적인 아이디어가 더 중요하다고 생각하는 마케터가 여전히 적지 않다. 이들은 누구나 고대하는 혁신적 창조물인 '보랏빛 소(purple cow; 마케터인 S. Godin이 경이로운 상품의 비유로 창조한 단어)'는 데이터로 찾아낼 수 있는 것이 아니라고 생각한다. 그러나 이런 주장들이 마케팅에 있어서 점차 증가하는 데이터 중심 사고의 중요성을 부인하는 것은 아니다. 특히 전통적인 마케팅에서 고객 데이터는 쉽게 접근할 수 없는 희소한 자원이었다. 고객 자료수집은 주로 간헐적인 설문조사와 마케팅 리서치, 값비싼 POS 시스템 구축, CRM 시스템의 도입 등 큰 노력과 시간을 들인 이후에야 가능하였으며, 수집 이후의 분석 과정 역시 다양한 통계 기법을 동원한 전문적 영역이었다. 마케터는 로우 데이터(raw data)가 아니라 단지 이런 과정을 거친 이후에 요약된 보고서로 고객 데이터를 접하는 것이 고작이었다.

<보라빛 소가 온다>

그러나 디지털 마케팅 시대로 진입한 이후, 고객 데이터는 의도된 단편적인 마케팅 활동이 아니라 일상적 활동이 되었다. 원하든 원하지 않든 웹사이트와 소셜 미디어를 방문한 고객의 데이터는 추가적인 투자 없이도 자동화된 관리 시스템을 통하여 실시간으로 축적되고 있다. 기업이 성과를 창출하기 위해서는 단순히 이런 데이터를 집계하는 것이 아니라 이로 부터 가치를 창출해낼 수 있어야 한다. 단순히 방문이나 유입의 통계를 확인하는 것에서 벗어나 심층적인 데이터 분석, 즉 데이터 애널리틱스(analytics)가 가능하여야 한다. 구글 애널리틱스나 인스타그램 인사이트 등 다양한 데이터 수집 및 분석 지원 도구를 통하여 마케팅 캠페인을 기획하고 투자수익률(ROI) 관점에서 기업의 퍼포먼스를 추적할 수 있어야 한다. 퍼포먼스 중심으로 관리를 전환함으로써 비효율적인 마케팅 관행을 개선하고 수행 중인 마케팅 전략의 타당성을 점검하고 수시로 개선하는 피드백 체제를 갖추어야 한다.

실제로 과거의 마케팅에서 대표적인 의사 결정 과정인 목표 고객의 수립과 타깃 마케팅을 살펴보자. 전통적인 마케팅 과정에서는 마케터의 직관, 혹은 잠재고객을 대상으로 한 설문조사 결과를 바탕으로 STP(segmentation, targeting, positioning) 계획을 사전에 수립하고 마케팅을 시행한다. 그러나, 시행한 이후에 진행된 마케팅 캠페인이 애초 STP 전략에 부합하게 진행되고 있는지를 캠페인 중간마다 수시로 확인하고 전략을 수정하는 것은 매우 어려운 일이었다. 이에 따라 전략의 성패는 캠페인이 종료된 이후의 사후 평가 과정에서 가능한 경우가 많았다. 만일 수시로 고객 반응을 실시간 점검하고 결과를 바탕으로 개선해 나갈 수 있다면, 마케팅 활동의 효율성은 크게 개선될 수 있을 것이다.

■ 애널리틱스의 등장

  이런 요구가 증대함에 따라 강력한 성능과 손쉬운 이용 방법을 갖춘 다양한 데이터 수집 및 분석 도구들이 등장하고 있다. 이런 애널리틱스 도구들은 크게 웹 트래픽의 분석 도구, 스마트폰 기반 유입에 특화된 앱 트래픽 분석, 해킹 등 외부 공격이나 부정적 사용자 행동에 특화된 부정행위 분석 도구로 구분되기도 한다. 또한, 페이스북 페이지나 인스타그램 프로페셔널 버전 등은 자체적으로 데이터를 분석하는 도구인 인사이트(Insight) 형태의 분석 도구들을 제공하고 있다.

<어낼리틱스 도구>

따라서 어떤 애널리틱스 도구를 사용할 것인가는 유입되는 고객 특성과 분석자의 목적에 따라 달라질 수 있을 것이다. 그럼에도 불구하고 웹과 앱 등 다양한 트래픽 분석을 지원할 수 있는  구글 애널리틱스는  다른 도구들과 병행해서라도 반드시 사용해야 하는 기초적인 애널리틱스 도구이다. 구글 애널리틱스(marketingplatform.google.com)는 구글의 검색 엔진에 기반을 두어 신뢰할 수 있는 데이터 수집 결과를 제공하며, 사용자 목적에 맞는 다양한 보고서의 제공, 유입 트래픽의 확인, 자동화된 캠페인 관리 등이 광범위한 기능을 제공한다.

또한, 구글 애즈(ads.google.com)와의 연동한 광고 관리가 가능하고, 대부분의 블로그나 사이트의 추적이 가능하다. 무료로 사용할 수 있어 비용적 부담도 적다. 구글 애널리틱스와 유사한 기능을 제공하는 어도비 어낼리틱스(https://www.adobe.com/kr/analytics)의 경우 처리할 수 있는 월간 데이터 건수에 따라 가격이 달라지며, 수억원 이상의 연간 사용료를 징수하고 있다. 이런 이유로 구글 애널리틱스는 디지털 마케팅의 표준적인 분석 도구로 자리 잡고 있으며, 일반적으로는 구글 애널리틱스를 기본 도구로 사용하면서, 목적에 따라 다른 도구들을 추가로 활용하여 비교·분석하는 형태로 이용하고 있다.

다만 구글 애널리틱스가 강력한 도구이지만 유일한 도구는 아니며, 완전한 마케팅 자동화나 최적의 의사결정을 자동으로 해주는 만능의 수단이 아닌 것을 잊어서는 안될 것이다. 수집되는 데이터 자체도 완벽한 데이터는 아니다. 예를 들면, 브라우저에 삽입된 쿠키(cookie)를 기준으로 방문 정보를 수집하기 때문에 브라우저의 종류를 크롬에서 익스플로러로 바꾸어 접속하거나 쿠키 파일을 삭제한 후 재접속하면 재방문자도 신규방문자로 인식하게 된다. 즉, GA는 뛰어난 도구이지만 결국 도구의 하나일 뿐이며, 도구의 가치는 사용하는 사용자의 사용 능력, 경험, 그리고 직관에 따라 크게 달라질 수 있다. 분석을 위하여 다른 분석 도구가 더 뛰어난 성과를 낼 것이라고 판단하면 다른 도구를 이용할 수도 있고, 똑같은 결과 데이터를 보더라도 사용자의 판단에 따라 해석과 실행 성과에도 큰 차이가 발생할 수 있다. 통계적 결과는 구글 어낼리틱스가 제공하지만 이를 분석하고 숨겨진 함의를 찾는 것은 결국 모니터 앞에 앉은 사람이 하는 것이기 때문이다. 데이터에 기반한 퍼포먼스 마케터도 숫자에만 매몰되지 말고 일반적인 마케터와 마찬가지로 고객과 트렌드 변화, 그리고 시장 정보에 지속적인 관심을 기울여야 하는 이유이다.

: 청주대학교 이 원준 (meetme77@naver.com)

본 8장(8.1~8.3)의 내용을 강의에 활용하시려는 분은 아래 요약된 강의용 프리젠테이션(pdf파일)을 참조하시기 바랍니다.

8장_애널리틱스의 이해.pdf

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