유입수, 체류시간, 전환값, 광고비 등 정확한 매출과 광고 성과 분석을 위해서는 다양한 데이터가 필요합니다. 그렇지만 다양한 데이터의 출처는 각각 다르다 보니, 여러 출처에서 성과를 다운로드하여 데이터를 취합하는 것도, 중복 제거 등 데이터를 사용할 수 있는 수준으로 가공하는 것도, 가공된 데이터를 다시 하나로 통합하는 것도 많은 시간을 소요하게 만듭니다.
여행업계 브랜드 T사도 이처럼 흩어져 있는 데이터를 통합하고 원하는 하나의 답을 찾는 것에 어려움을 느끼고 있었는데요, 비즈스프링과 함께 흩어진 데이터를 통합하여 유의미한 인사이트를 쉽고 빠르게 발굴할 수 있는 환경을 구축하였습니다.
T사에는 어떤 데이터를 수집하고, 어떻게 데이터를 통합하였으며, 이를 통해 어떠한 결과를 맺었을까요?
고객 배경
여행업계 브랜드 T사는 흩어진 데이터를 통합하여 정확한 매출 성과 분석을 하기 원했습니다.
여행 및 티켓 상품을 판매하는 T사는 구글 애널리틱스4(Google Analytics4)를 활용한 행동 데이터와 자사몰 내부 데이터를 통해 다양한 고객 데이터를 수집하고 있었으며, 고객 경험 만족과 매출 향상을 위해 데이터를 적극적으로 활용하고 있었습니다.
그러나 실제로 전환을 발생시키기까지 투입된 비용, 즉 온라인 마케팅 비용은 통합하지 못하여 분석을 못하고 있었습니다.
한 번의 전환이 발생하기까지 투입되는 평균 얼마큼의 마케팅 비용이 들어가는지, 광고비가 제외된 순수한 매출액과 영업 이익은 얼마인지, 마케팅 비용으로 어느 정도까지 활용할 수 있는지 등 성공적인 마케팅 예산 확보와 광고비 운영을 위해 해당 마케터는 광고 데이터의 통합과 분석의 필요성을 느끼고 있었습니다.
<행동 데이터>
유입 횟수
체류 시간
신규방문/재방문
조회 페이지
서핑 경로
<자사몰 데이터>
회원 아이디
회원 고유 번호
주문 번호
주문 일자
주문 현황
<광고 데이터>
노출수
클릭수
광고비
CTR
CPC
해결 방법
비즈스프링은 흩어져 있는 데이터가 자동으로 통합되도록 환경과 프로세스를 제공했습니다.
여행업계 브랜드 T사가 보유하고 있는 방문자 행동 데이터, 광고 데이터, 자사몰 내부 데이터는 서로 다른 매체에서 제공하는 데이터입니다. 비즈스프링은 데이터 엔지니어링 기술을 활용하여 서로 다른 출처의 데이터를 하나로 통합할 수 있도록 가공하고, 고객사의 저장소에 적재시키며, 동일한 가공 및 적재 작업을 매일 자동으로 수행할 수 있는 환경과 프로세스를 구축하는 것을 목표로 하였습니다.
적용 기술
1. API를 활용한 상품별 광고 성과 확보
T사는 광고 랜딩 페이지를 각각의 여행 및 티켓 상품 페이지로 연결하고 있으며, 상품 페이지 URL에는 상품별로 고유한 상품번호를 포함하고 있습니다. 비즈스프링은 광고 매체의 API를 활용하여 URL에 포함된 상품번호를 기준으로 광고 성과(노출, 클릭, 광고비)를 확보하기로 하였습니다. UTM 코드 활용 등 상품별 광고 성과 데이터를 취합하는 여러 방법이 있지만, T사는 광고 매체사에서 제공하는 정확한 데이터를 확보하기 위하여 API를 활용하기로 하였습니다.
2. 데이터 수집 및 통합 채널 확장 : 네이버 쇼핑센터
T사는 자사몰 외에도 네이버 쇼핑센터도 운영 중이었는데요, 네이버 쇼핑센터 데이터는 자사몰에 자동 취합되지 않아 수작업으로 데이터를 취합해야 하는 번거로움이 있었습니다. T사의 요청으로 네이버 쇼핑센터 데이터도 수집 및 통합 자동화 범위에 포함시키도록 연구하였고, API를 제공하지 않는 네이버 쇼핑센터 데이터는 크롤링(Crawling) 방법을 활용하여 데이터를 수집/통합하기로 하였습니다. T사와 협의를 통해, 네이버 쇼핑센터에 특정 리포트를 생성해두면, 비즈스프링이 해당 리포트의 형식을 그대로 활용하여 데이터를 수집하고 통합/적재하도록 지원하였습니다.
3. 데이터 수집 → 가공 및 통합 → 전송 및 적재
수집한 광고 데이터 및 네이버 쇼핑센터 데이터는 T사의 데이터 저장소인 구글 빅쿼리(Google BigQuery)에 적재하였습니다. 기존에 수집/가공하고 있던 행동 데이터 및 자사몰 내부 데이터와 함께 통합 저장하여 T사에서 즉시 활용할 수 있도록 지원하였습니다.
수행 결과
실무자의 업무 시간은 확보하고, 마케팅 예산 확보를 위한 분석 데이터 정확도는 높였습니다.
데이터 통합 및 자동화를 통해 흩어져 있던 데이터를 수동으로 취합해야 했던 실무자의 업무 시간을 확보할 수 있었습니다. 또한 마케팅 예산도 그동안 감으로 추측해왔지만, 이제는 데이터를 기반으로 더욱 정확하게 확보할 수 있게 되었습니다. 이제부터 T사는 더욱 적은 시간을 들여서 더욱 높은 품질의 데이터를 확보할 수 있습니다.
Performance
지금까지 흩어진 데이터를 수집/가공/통합/적재하는 데이터 엔지니어링 성공 사례를 살펴보았습니다.
여행업계 브랜드 T사는 단순히 흩어져 있던 데이터를 취합하고 끝난 것이 아닙니다. 데이터를 활용할 수 있는 범위가 넓어지고, 데이터 속에서 발견할 수 있는 인사이트가 많아졌을 뿐만 아니라 데이터를 활용하는 업무 환경 자체가 변화된 것입니다. 이처럼 비즈스프링은 데이터 전문 기업으로, 데이터를 수집하고 있지만 활용할 수 없는(혹은 활용하지 못하고 있는) 분들께 새로운 업무 환경과 가치 있는 데이터를 제공할 수 있습니다.
데이터를 수집하고 있지만 활용하지 못하고 계셨던 분들께 도움이 되었길 바랍니다.
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