이런 분들에게 특히 도움이 될 수 있습니다 🙂

– 광고 성과를 분석하고 있는 마케팅 담당자
– 수집된 광고 데이터를 활용하여 마케팅 성과를 높이고 싶은 분
– 데이터 활용의 중요성은 알고 있지만 활용이 어렵게만 느껴지는 분

 

바야흐로 오늘날은 빅데이터 시대입니다.
전 산업분야에서 데이터 분석과 활용을 강조하고 있고, 특히 마케팅 분야는 데이터 분석에 가장 밀접한 분야 중 하나로 자리잡았습니다. 이에 따라 오늘날의 많은 광고대행사나 인하우스 마케터 등 마케팅 담당자들에게 데이터는 필수불가결한 존재가 되었지요. 광고 데이터를 수집하는 툴(Tool)은 많아졌지만, 그럼에도 불구하고 마케팅 담당자가 데이터를 다루는 것은 쉬운 일이 아닐 것입니다.

 

데이터 분석 전문가가 아니어도 데이터를 분석할 수 있을까요?

 

비즈니스 빅데이터 분석을 주제로 다룬 [그해 여름, 고등어 통조림은 어떻게 히트상품이 되었을까?] 책에서 저자인 오오키 신고는 “전문가가 아니라도 데이터를 ‘분석’ 할 수 있다”고 말합니다. 저자는 통계분석 전문가는 아니지만, 계속적으로 데이터를 활용하는 업무를 경험한 사람으로써, 데이터 분석 프로세스의 이해가 중요하다고 강조하며, “데이터의 인과관계를 분석하면 새로운 ‘발견’을 할 수 있다”고 말합니다.

 

마케팅 분야에서 광고 데이터 분석이 중요한 이유는, 단언컨대 “효율적인 광고 운영” 입니다. 즉, 주어진 예산 안에서 높은 성과를 내기 위해 광고 데이터를 분석하는 것이죠. 현재 집행 중인 광고의 성과를 개선하기 위해서, 혹은 새로운 광고를 시작하기에 앞서 광고 데이터 분석은 반드시 필요합니다.

 

그렇다면 데이터 분석으로 어떻게 효율적인 광고 운영을 할 수 있을까요?

 

먼저 책에서 소개한 사례를 함께 살펴보겠습니다.

이 사업자는 정기적으로 고객을 초청하는 이벤트를 실시하고 있는데, 매번 흥미를 가질 만한 고객군을 골라내어 내점을 촉진하는 다이렉트 메일(DM)을 보내고 있다. DM에는 ‘본 우편물 지참시 2000엔 할인’이라는 쿠폰이 첨부되어 있다. 현재 DM을 받은 고객의 방문율은 10% 정도인데, 이 숫자를 더 높여 방문 행사의 활성화를 도모하고자 했다.

우선 DM을 보내는 대상이 된 고객군과 그렇지 않은 고객군 사이의 구매 경향 차이를 분석했다. 고객 데이터와 고객별 구매 데이터를 기준으로 분석한 결과, 이벤트의 대상이 되는 고객군은 점포 안에 있는 레스토랑의 이용률이 현저하게 높다는 것을 알았다.

이 분석 결과를 근거로 인센티브를 기존의 상품 할인권이 아닌 레스토랑의 식사 쿠폰으로 변경했다. 쿠폰 메시지도 레스토랑 초대 메시지로 변경하고, 기존의 할인권과 같은 예산으로 가능한 범위의 식사 쿠폰을 보냈을 뿐이다.

메시지와 인센티브를 바꾼 결과, DM을 받은 고객의 내점 비율은 과거에 비해 약 4배로 대폭 늘었다. 게다가 레스토랑 이용자의 대부분은 고객 단가의 평균을 웃도는 구매를 했다.

 

위 사례는 데이터 분석 결과로부터 고객의 특징을 ‘발견’하여, 행동을 통해 성과를 개선시킨 사례입니다.
위와 같이 광고를 집행할 때에도 데이터를 분석해야 광고에 반응하는 고객들의 특징을 ‘발견’할 수 있습니다. 온라인 광고에서 가장 대표적으로 활용되고 있는 ‘키워드 광고’만 보아도, 100개의 키워드 광고를 집행한다고 가정했을 때, 반응이 좋은 키워드를 선별하여 해당 키워드들의 특징을 분석하면, 고객들이 관심을 갖는 키워드를 알 수 있습니다.
해당 핵심 키워드를 중심으로 100개의 키워드를 다시 셋팅하여 더 높은 성과를 기대할 수 있고, 혹은 키워드 갯수를 줄여서 광고비를 절감할 수 있습니다.
타겟층 설정이 가능한 ‘네이버GFA’ 광고를 함께 활용한다면, 더 넓은 차원에서 광고 성과를 분석할 수 있습니다.
‘네이버GFA’ 광고 분석 방법에 대해 궁금하다면, 아래 링크 게시물을 확인해보시길 권장드립니다!

 

저자는 데이터 분석 단계를 아래와 같이 4단계로 나눕니다.

①데이터 분석에 착수하기 전 분석의 목적을 명확히 하고 가설을 구축하는 ‘의지 확립’ 단계
②데이터를 수집하고 작업 환경을 정돈하고 분석하는 ‘가시화’ 단계
③분석 결과가 의미하는 바를 해석하고 해결 방안을 강구하는 ‘번역’ 단계
④목표를 설정하고 실제로 ‘실행’하는 단계

데이터 분석 4단계

출처: 그해 여름, 고등어 통조림은 어떻게 히트상품이 되었을까?

 

 

위 4단계에 광고를 적용한다면, 아래와 같이 정리할 수 있겠습니다.

①광고 목표를 기준으로 가설(예상 성과)을 세우고
②광고를 집행하면서 데이터를 수집 및 분석하여
③목표 및 예상치와 데이터 차이를 비교하고
④차이를 해결하기 위한 방법을 실행한다

 

[그해 여름, 고등어 통조림은 어떻게 히트상품이 되었을까?] 책을 통해, 마케팅 분야에서 데이터를 활용하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이 책에서는 다양한 사례와 함께 데이터를 활용하는 방법에 대해 소개하고 있습니다. 가벼운 분량이지만 데이터 활용의 핵심 내용을 다루는 만큼, 데이터 활용 업무의 입문자들께 권장드립니다 🙂

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