“마케팅에서 데이터 시각화는 필수입니다”
입력
수정
한경 CMO Insight 「한국의 마케터」
전서연 비저블 대표
비즈니스 인텔리전스 전문가들이 모인 커뮤니티 비저블(vizable)을 이끌고 있는 전서연 대표는 데이터 시각화 전문가다.전 대표는 “데이터의 탐색적 분석을 통한 인사이트를 도출할 때, 그리고 실시간으로 지표의 변화를 모니터링 할 때 데이터 시각화가 필수적”이라고 강조했다.
그는 “마케팅에서는 매출, 고객의 행동, 광고 성과 등 다양한 데이터를 분석하는 것이 굉장히 중요하고, 다른 이해관계자들을 이해시키고 설득할 수 있어야 실제 액션으로 이어질 가능성 또한 높아진다”며 “데이터 속에서 액션 가능한 인사이트를 빠르게 도출하고, 액션까지 걸리는 시간을 최소화하고, 다른 이해관계자들을 설득시키고 더 나은 의사결정을 빠르게 하기 위해 데이터 시각화가 꼭 필요하다”고 강조했다.
전 대표는 Amazon Web Services 에서 비즈니스 애널리스트로 근무했었고, 몇 달 전부터 풀퍼널 마케팅 전문기업 마티니(Martinee, 대표 이선규)의 그로스 데이터 애널리스트로 일하고 있다.현재 패스트캠퍼스, 미래에셋증권, 신세계 인터내셔널, 서울산업진흥원, 한양대 등에서 산업군별 비즈니스 데이터 시각화 강의를 진행하고 있다. 한국관광공사, 반스, 웍스아웃 등에서 데이터 시각화 컨설팅도 수행중이다.
Q: 비저블(vizable)은
A: 비즈니스 인텔리전스 커뮤니티다. 다양한 산업군(게임, 글로벌 이커머스, 소프트웨어, 금융, 리테일)의 데이터 분석가 멘토들과 사회초년생들이 함께 비즈니스 시각적 분석 프로젝트를 진행하고 있다.비저블에서는 약 6개월동안 데이터 시각화 기초부터 산업군별 비즈니스 시나리오 (고객 분석, 앱 로그, 디지털 마케팅)를 공부하고, 데이터 시각화 및 분석 관련 자율 주제 스터디를 진행한다. 최종적으로는 멤버들끼리 자율적으로 팀을 구성하여 ‘비저블 런웨이’라는 이름의 데이터 시각화 컨퍼런스 때 발표할 비즈니스 시나리오 팀 프로젝트를 진행한다. 최근에 진행한 컨퍼런스 영상은 유튜브 ‘비저블’ 채널에서 확인할 수 있다.Q: RFM 기법은
A: RFM(Recency, Frequency, Monetary) 기법은 타깃 마케팅을 위한 고객 세그멘테이션 방법 중 하나다. 이 기법을 활용한 시각화 대시보드를 만들어서 마케팅에 데이터 시각화를 접목시켰다.RFM은 고객을 Recency(최근 방문 여부), Frequency(방문 빈도), Monetary(매출액)을 기준으로 세부적인 세그먼트로 나눈다. 이탈 위험 고객, 잠재 고객, 관심이 필요한 고객 등으로 카테고리를 나눈 뒤, 가운데 트리맵으로 시각화해 각 고객 세그먼트 비율을 보고, 각각을 클릭할 때마다 각 고객들이 어느 점수에 속해있는지 삼각형 모양의 tenary 차트에서 확인할 수 있다.마케터는 타겟팅을 하고자 하는 세그먼트의 고객 리스트를 아래 테이블에서 추출해서 더욱 효율적인 마케팅을 할 수 있다. 실제로 이러한 고객 세그멘테이션 기법을 적용하여 리타겟팅을 진행했을 때, ROAS가 500%에서 데일리 최대 6000%, 월 평균 3000%까지 상승한 한 커머스 고객사가 있었다.
Q: 강의 수강생 사례는
A: 최근 제 강의의 수강생은 이커머스 CRM 마케터였다. 첫 구매 전환을 높이기 위한 목적의 프로모션을 진행하는데, 첫 구매가 많이 일어나는 브랜드 및 상품명을 지속적으로 업데이트해서 보고자 하는 니즈가 있었다.그 분은 태블로를 활용하여 첫 구매 유저의 구입 데이터를 기반으로 순위를 시각화하여 프로모션 대상 상품을 리스트업 하는 데 바로 활용할 수 있었다. 이처럼 엑셀을 업데이트할 필요없이 자동화할 수 있다는 점, 그리고 텍스트로 볼 때 보다
훨씬 직관적으로 더 정확하게 지표 간의 차이를 비교할 수 있다는 점이 태블로 같은 BI툴을 활용한 데이터 시각화의 큰 장점이라고 생각한다.
Q: 마케터들을 위한 조언은
A: 많은 퍼포먼스, CRM 마케터들이 엑셀을 활용한다. 거기에 최종적으로 데이터 시각화가 연결된다면, 동료들에게 더욱 설득력있는 메시지를 전달하기 수월하고, 시각화를 하는 과정에서 액션 가능한 새로운 인사이트를 발견할 수 있는 가능성이 높아진다.다만, 데이터 시각화 그 자체가 목적이 되어서는 안된다. 단순히 예쁜 차트를 그리는 것이 아니라, 질문에 대한 답을 이끌어내면서 동시에 액션 가능한 인사이트를 발굴하고, 최종적으로는 조직에 설득력 있는 스토리텔링을 하여 비즈니스에 임팩트를 만드는 것이 목적이다.
따라서 시각화의 본질적인 목적인, 액션 가능한 인사이트를 찾고 조직에 커뮤니케이션 하는 것에 집중해야 한다. 이렇게 조직에 전달할 설득력 있는 차트를 만들려면, 핵심은 ‘얼마나 정확하고 자세한가’가 아니라, ‘가장 중요한, 내가 전달하고자 하는 메시지를 얼마나 쉽게 확인할 수 있는가’이다. 따라서 표현하고자 하는 데이터 외에는 불필요한 장식을 없애고 심플하게 만들어 커뮤니케이션의 효율성을 극대화하는 것이 중요하다.
Q: 기억에 남는 사례와 성과는
A: 우선 첫번째로 마티니에서 프로모션 상품 추천 및 효과 측정에 시각화를 활용한 사례다. 최근에는 패션 브랜드 고객사의 기획전에 들어갈 상품 리스트를 선정할 때, 쿠폰을 통해 매출을 상승시킬 수 있는 상품군을 추천한 사례가 있었다. 해당 기획전이 성공적이었는지 판단하기 위해, 쿠폰에 의한 매출 상승이 있었는지 전후 대비 트렌드 시각화를 통해 쿠폰의 효과를 측정하고, 유저별 산점도를 시각화하여 구매 여정에서의 페르소나를 분석해 다음 기획전에서 고려해야 할 사항을 제안한 사례가 있었다. 실제로 해당 기획전 이후 매출이 20% 이상 상승했다.다음으로, 셀프 서비스 대시보드를 구축하고 데이터 처리 시간을 획기전으로 줄인 사례다. AWS 근무 당시 조직의 서비스 지표가 담긴 실시간 대시보드를 기획하고 개발한 사례가 있었다. 당시 Sales Pipeline, 파트너 펀딩 효율성 분석 등을 주제로 AWS Athena의 데이터를 Quickisight라는 BI툴로 연동해 대시보드 인프라를 구축했다. 이를 통해 Ad-hoc 성격으로 스프레드 시트에 의존하던 파편화된 지표를 한 곳에 정립할 수 있었다.
결과적으로 팀의 데이터 처리 시간이 약 80% 이상 획기적으로 줄었다. 또한 셀프 서비스 분석 측면에서도, 머신러닝 기반 서비스인 Sagemaker를 연동함으로써 매출 예측, 산업군별 서비스 사용량 예측 등을 기반으로 팀이 의사결정을 위한 인사이트를 뽑는 데 도움이 되었다.
그리고 영업 기회 측면에서도 영업 담당자들이 각자 집중해야 할 영업기회를 우선순위로 리스트업 하고, Won rate와 Conversion rate, Sales Cycle을 시각화함으로써 파이프라인에 오래 머무르고 있는 딜을 파악하고 거래 성사 확률이 높은 딜에 집중할 수 있었다. 실제로 해당 대시보드를 구축한 이후 진행한 프로젝트에서 성사 확률이 높은 딜을 20건 이상 찾아내 실제 거래로 이어졌다.
■ Interviewer 한 마디
“앞으로도 계속해서 데이터 시각화를 만들고, 열심히 배우고, 그걸 많은 사람들과 나누고 싶습니다”전서연 대표는 “누구나 데이터를 보고 이해하고 활용하고 표현할 수 있는 가장 쉬운 방법이 데이터 시각화”라며 “데이터를 어렵게만 생각하고 전문가의 영역이라고 단정짓는 분들에게 본인의 활용 목적에 맞게 활용하고 표현할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 돕고 싶다”고 했다.
아직 데이터와 데이터 활용에 거리감을 느끼는 분이라면, 전 대표의 말을 좀 더 열린 마음으로 경청하시기를 권한다.장경영 선임기자
마케터를 위한 지식·정보 플랫폼
■ 한경 CMO 인사이트 구독하기
https://page.stibee.com/subscriptions/95694