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그로스 마케터가 데이터를 분류하고 활용하는 법


비즈니스 환경에서 데이터 활용은 필수다. 전략적으로 활용해야 할 이유 역시 분명하다. 더 나은 의사결정, 인사이트 획득, 업무 효율 제고, 예측 가능성 향상 등 비즈니스 전 영역에서 데이터가 활용돼서다. 기업은 방대한 데이터를 수집한 후 분석한다. 분석된 데이터는 시장 동향, 트렌드, 고객 요구 등 경쟁력 강화를 위해 전략적으로 활용된다.

데이터는 의사결정 속도를 높이고, 결과에 가장 근접한 예측 값을 도출한다. 잠재적 가치를 이끌어 내고, 경쟁력을 한층 더 높이기 위한 핵심이다. 즉, 마케터에게 ‘데이터 활용’과 ‘데이터 분류 체계 정립’은 필수 불가결한 요소다.  

마케터에게 데이터 분류 체계, 즉 택소노미(Taxonomy)는 반드시 필요한 요소다(자료=마티니 아이오)

체계적인 데이터 분류가 필요한 이유

데이터 분류 체계는 세 단계를 거친다. 먼저 데이터를 수집한다. 수집된 데이터를 체계적으로 정리 후 분류한다. 마지막으로 분류된 데이터의 규칙을 정의한다. ‘수집 – 분류(정리) – 정의’로 이어지는 것이 일반적이다.

이해를 돕기 위한 예를 들면 다음과 같다. 상품 혹은 브랜드를 분석한다. 이때 상품 옵션과 고객 구매 이력이 반드시 고려돼야 한다. 구매 분석 시엔 연속적인 고객 행동을 파악하기 위한 흐름의 이해가 필요하고, 기민한 분석을 위한 데이터 분류 체계가 정립돼 있어야 한다. 잘못된 데이터가 기반이라면, 나쁜 결과가 초래된다(Trash In Trash out).

데이터는 일종의 외현적 표상이다. 단순 수집만으로는 정확한 정보를 도출할 수 없다. 인사이트는 반드시 분석으로 표출된다. 분석된 데이터의 체계적인 분류도 필수다. 빅데이터 대홍수에 휩쓸리지 않고, 적절한 데이터를 선별해 정확하게 이해한 후 활용하기 위함이다. 전략적 활용을 위해선 방대한 양의 데이터를 체계적으로 정리하고 분류해야 하는 이유이기도 하다.

체계적으로 정의된 데이터는 효과적인 마케팅 전략으로 이어진다. 연령, 성별, 구매 이력 등으로 세분화된 데이터는 고객 별 최적화, 고객 별 맞춤형 캠페인 설계와 진행이 가능해서다.

데이터 정확성과 분석 결과 신뢰성은 비례한다. 많은 데이터를 보유하고 있다고 해서 문제가 쉽게 해결되지 않는다. 정확한 데이터만이 신뢰할 수 있는 결과를 도출한다. 전문가를 고용하거나 고가의 분석 솔루션을 도입할지라도 데이터 분류 체계가 체계적이지 않으면 결코 좋은 결과를 얻을 수 없다. 전문가의 실력이 발휘될 수도 없고, 솔루션 효과를 입증할 수도 없다. 체계적인 데이터를 전략적으로 활용할 수 있는 전문가가 결국 더 큰 가치를 창출한다.

잘못된 데이터로는 잘못된 결과가 도출된다. 데이터를 체계적으로 분류해야 하는 이유다(자료=마티니 아이오)

 

데이터를 전략적으로 활용하는 방법

데이터 분류 체계는 전략적 의사결정으로 이어진다. 산업군을 막론하고 데이터 분류 체계가 중요한 이유다. 초기 비즈니스와 스케일업을 앞둔 시점이 중요한 것처럼 데이터 분류 체계 시 ‘데이터 수집을 시작할 때’ 그리고 ‘더 큰 규모의 데이터를 수집해야 할 때’ 더욱 세심한 주의가 요구된다.

수집, 분류, 관리 모두 데이터 분류 체계에 속한다. 어떤 데이터를 어떻게 수집할지 정확한 계획을 세우는 것이 데이터 분류 체계를 만드는 첫 단계다. 온라인 쇼핑몰에 관한 데이터로 가정했을 때 고객의 클릭 패턴, 구매 이력, 검색 행동 등이 이에 해당한다. 고객 선호도와 행동 분석에 관한 정보가 핵심이다.  

수집 후 체계적으로 분류된 데이터는 퍼포먼스 마케팅, CRM, 제품 개발 등 비즈니스 전 영역에서 활용된다. 고객 선호도를 통해 행동을 예측하는 등 효과적인 전략 수립이 가능하다. 데이터 분류 체계는 전략적 의사결정을 가능하게 하는 중요 요소다.

분류와 더불어 체계적인 관리도 필요하다. 정확성과 보안 유지는 필수다. 정보 보호는 고객들의 신뢰로 직결된다. 데이터 분석 도구와 숙련된 기술은 인사이트의 가치를 높인다. 데이터 시각화 도구는 이해도를 높여 보다 나은 의사결정을 할 수 있도록 돕는다.

데이터를 기반으로 한 의사결정 문화를 조직 내에 정착시키는 것도 매우 중요하다. 직원 개개인의 이해도를 높인 후 데이터를 기반으로 한 의사결정은 조직의 데이터 활용 능력으로 연결돼 기업 경쟁력을 높이는 자원이 된다. 다시 정리하면 기업에서 데이터 기반 의사소통이 필요한 이유는 직감에 의존한 결정을 피할 수 있고, 시장 트렌드를 미리 예측할 수 있어서다. 

온라인 커머스로 살펴 본 택소노미 설계(자료=마티니 아이오)

풍요의 시대다. 새로운 물건은 교체품이나 대체제로 필요한 경우가 대부분이다. 마케팅 시장도 마찬가지다. 새롭고 창의적인 캠페인이 넘쳐난다. 이러한 세상에서 데이터의 가치는 더욱 빛을 발한다. 틈새 시장을 공략하고, 새로운 땅을 개척하기 위해 ‘데이터 활용’은 필수다. 숫자와 그래프로 빼곡한 엑셀시트를 꼼꼼하게 살피며 정확한 이해가 필요한 이유다.

석유는 중요한 에너지원이지만 적절하게 활용하지 않으면 가치를 얻을 수 없다. 석유를 에너지로 전환하기 위한 과정을 거쳐야만 효용가치가 발휘된다. 석유가 전환 과정을 거쳐 에너지가 되듯 데이터는 체계적인 분류와 분석을 통해 인사이트로 전환된다. 즉, 데이터 분류 체계는 비즈니스 성공을 위한 기반인 셈이다.


자료출처 : 그로스 마케터가 데이터를 분류하고 활용하는 법 - DIGITAL iNSIGHT 디지털 인사이트 (ditoday.com)