✅Summary
데이터 드리븐 마케팅이란?
데이터 드리븐 마케팅 이해하기
데이터 드리븐 마케팅을 통한 성공 사례
데이터 드리븐은 선택이 아닌 필수
1. 데이터 드리븐 마케팅이란?
1-1 데이터 드리븐 마케팅의 정의
여러분은 마케팅을 무엇이라고 말씀하시나요? 개인이 생각하는 마케팅이라는 개념은 다양하게 이야기할 수 있을 것입니다.
예전에는 마케팅이라 함은 단순하게 '데이터'가 아닌 '감'을 기반으로 하는 것을 마케팅이라고 불렀습니다. 하지만 다들 알다시피 현재는 다릅니다. 현재는 데이터를 기반으로 하는 것을 마케팅이라고 합니다.
단순하게 이야기하면 데이터 드리븐 마케팅은 [데이터를 기반으로 하는 마케팅]을 의미합니다. 이를 풀어 말하자면 '목표를 잡고 소비자 행동 데이터 분석을 통해 가설 및 목표 설정을 하고 실험 및 결과까지 실행'하는 것을 의미하기도 합니다. 현재 대부분의 마케팅은 '데이터 드리븐 마케팅'을 기반으로 마케팅 전략을 세우고 있습니다. 아래 그림은 데이터 드리븐 마케팅의 흐름을 이해하기 쉽도록 첨부한 사진입니다.
아마 데이터 드리븐 마케팅이 무엇이냐고 물었을 때 조금씩은 다를 수 있습니다.
하지만 본질은 같습니다. '데이터를 기반으로 하는 마케팅'이라는 점입니다.
2. 데이터 드리븐 마케팅 이해하기
2-1 데이터 드리븐 마케팅 중요 요소
앞서 말했던 말을 다시 언급해 보면 '목표를 잡고 소비자 행동 데이터 분석을 통해 가설 및 목표 설정을 하고 실험 및 결과까지 실행'하는 것을 데이터 드리븐 마케팅이라 했었습니다. 저는 이 문장에 모든 중요 요소가 들어가 있다고 생각합니다. [목표, 소비자(=고객), 행동, 데이터, 분석, 가설, 목표 설정, 실험, 결과, 실행]
이렇게 단어로 나열해 보니 딱 봐도 중요한 단어들만 모아둔 느낌이 들지 않으신가요?
2-2 데이터 드리븐 마케팅 중요 요소의 이해
위에서 다룬 중요 요소들을 3가지로 분류하여 이야기해보도록 하겠습니다.
2-2-a 목표 설정
목표의 중요성은 누구든 잘 아실 거라 생각합니다. 무슨 일이든 목표 없이 일을 진행한다는 것은 앞뒤가 맞지 않습니다. 보통 데이터 드리븐 마케팅을 할 때 목표라 함은 중간 단계인 '가설 및 목표 설정' 단계에서의 목표만을 생각합니다. 하지만 데이터 분석을 하기 전에 어떠한 데이터를 추출할 것인지 목표를 세우고 진행해야 합니다. 물론 대략적인 목표를 세우기는 하지만 초기 목표부터 세밀하고 탄탄하게 목표를 잡아야 보다 정확한 데이터를 수집할 수 있습니다.
간략하게 예를 들어보겠습니다.
한 기업은 대략적으로 '우리는 스마트폰을 구매하는 사람들의 데이터를 수집해 보자'이고 다른 기업은 '우리는 스마트폰을 구매하는 사람들의 데이터를 연령별, 성별 등 항목별로 데이터를 수집해 보자'입니다.
차이점이 느껴지시나요? 이 사소한 차이가 성장의 속도를 가르기도 합니다.
2-2-b 고객, 행동, 데이터, 분석
마케팅의 요소들 중 고객은 정말 중요한 요소 중 하나입니다. 고객이 있기에 마케팅 일련의 모든 것을 할 수가 있기 때문입니다.
고객의 정보, 행동, 관심사 등이 정말 중요해진 시대입니다. 때문에 이제는 고객에 대해서 더 깊이 더 신중하게 생각할 필요가 있습니다. 고객의 나이, 성별, 지역, 학력, 관심사 등 다양한 모든 정보들이 마케팅에 필요한 필수 데이터입니다.
위의 데이터를 가지고 어떤 식으로 분석해야 하는지에 대한 정답은 간단합니다. 최대한 구체적, 많은 항목일수록 좋습니다. 예를 들어 아래처럼 간략하게 항목을 나눌 수 있습니다.
고객은 어떠한 관심사를 가지고 있는가?
이 고객은 어떠한 개인정보를 가지고 있는가?
고객이 어떤 행동을 했었는가?
고객이 어디에서 더 오래 머물렀는가?
고객이 어느 부분에서 구매를 망설였는가?
고객이 어떤 부분을 보고 구매를 했는가?
고객이 구매하는 동안의 경험은 어땠는가?
고객이 구매 이후 어떻게 느끼고 있는가?
위처럼 항목을 나누어 해당 항목에 맞는 데이터를 추출하여 분석을 하면 됩니다.
다만 해당 데이터를 추출할 때 중요시할 항목을 정해두고 보는 게 좋습니다.
그래야 문제점이 보이고 상황에 맞는 전략을 변경 및 개선할 수 있기 때문입니다.
이처럼 추출한 데이터를 구분하여 중요도를 정해 정리하고 그 데이터에 따라 분석하는 작업을 거치는 것이 데이터 드리븐 마케팅의 과정 중 일부입니다.
2-2-c 가설, 목표 설정, 실험, 결과, 실행
데이터 드리븐 마케팅의 남은 과정도 중요합니다. 데이터 드리븐 마케팅에 있어서 어느 한 부분도 허투루 해서는 안됩니다.
가설과 목표 설정 시 주의 사항
앞에서 데이터를 분석하여 추출된 데이터 값들을 가지고 가설을 세우는 과정을 거쳐 목표를 다시 재설정하는 작업을 반복해야 합니다. 이 과정을 다시 작업하지 않는다면 정제된 데이터의 정확도 및 신뢰성이 떨어질 수 있기 때문입니다.
실험과 결과 실행 시 주의 사항
데이터를 기반으로 실험을 할 때 목표가 무엇이었는지 생각을 하고 그 목표에 맞게 설계하여 실험을 진행해야 합니다.
ex) 메타 광고를 집행한다고 가정해 보겠습니다.
목표는 자사 홈페이지로 유입을 시키기 위해 트래픽을 확인하려 합니다.
본래 목표대로라면 '클릭수 최대화' 캠페인을 통해 실험해야 합니다.
하지만 '클릭수 최대화'가 아닌 '전환' 캠페인을 사용하면 목표도 잃고 실험에 의미가 없어집니다.
결과가 나왔을 때 해당 결과에서 만족하지 말고 지표 분석을 통해 결과를 개선할 수 있도록 전략을 계속 수정해 주어야 합니다.
3. 데이터 드리븐 마케팅을 통한 성공 사례
⭕데이터 드리븐은 마케팅은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 거의 모든 산업 군에서 활용되고 있다고 생각합니다. 아니, 이제는 모든 분야에서 사용해야 하는 필수 스킬 중 하나입니다. 데이터 드리븐을 통한 크게 성장한 사례를 살펴보겠습니다.
3-1 성공 사례 : 넷플릭스
넷플릭스는 다들 잘 알고 계실 겁니다. 코로나19 이후 영화관의 고객이 줄어들면서 OTT 분야의 넷플릭스 고객이 엄청나게 급증했죠. 단지 코로나19로 인해 넷플릭스가 우리들의 삶에 자리 잡게 되었을까요? 넷플릭스는 코로나19 시기마저도 마케팅의 타이밍으로 잡고 공격적으로 마케팅을 해왔습니다. 그로 인해 연간 2억에 육박하는 가입자 수를 확보하게 되었습니다.
넷플릭스는 15년도부터 수집되어온 내부 고객 DB를 바탕으로 오리지널 콘텐츠 제작, 홍보 마케팅, 바이럴 마케팅, SEO 전략 등 다양한 마케팅을 펼쳐 왔습니다.
이런 다양한 마케팅 또한 전부 '데이터를 기반으로 한 마케팅'입니다.
➡️넷플릭스가 수집한 데이터는 무엇이 있을까?
고객 고유 개인 정보
기기 정보, 위치 정보
접속 In to Exit 정보, 결제 관련 정보
시청한 컨텐츠 정보, 검색 정보
위의 데이터 말고도 더욱 다양한 데이터를 가지고 있는 넷플릭스는 15년부터 방대한 데이터를 수집해 왔습니다. 이러한 데이터를 기반으로 다양한 마케팅 전략을 시도해오며 현재 대한민국 최대의 OTT 플랫폼으로 성장했습니다.
3-2 성공 사례 : 무신사
모든 연령층에게 사랑받고 있는 패션 플랫폼 무신사입니다. 2019년에 약 9000억 원의 거래액이 2021년에 약 2조 원이라는 거래액으로 폭풍 성장하여 유니콘이 되었습니다. 이러한 무신사도 데이터 드리븐을 통한 마케팅으로 성장할 수 있었습니다. 무신사도 넷플릭스와 마찬가지로 2000년대 초반부터 쌓아온 내부 고객 DB를 통해 다양한 마케팅을 선보일 수 있었습니다.
무신사는 어떤 데이터를 보고 마케팅 전략을 짜서 성공할 수 있었을까요?
예를 들어보자면, 무신사의 주 타깃은 10-20대인 MZ 세대입니다. 무신사의 목표는 '패션을 좋아하는 MZ 세대들의 브랜드 커머스'입니다.
이를 통해 무신사는 내부 데이터들 중 '패션을 좋아하는', '연령은 10-20대', '똑같지 않은 특별함' 등 다양한 타깃 데이터를 뽑았을 겁니다. 이러한 데이터들로 각 데이터에 맞는 또는 데이터들을 포함하는 가설을 세우고 여러 실험을 통해 목표를 재구성하여 최상의 결론을 내며 지금의 자리까지 올라섰습니다.
이처럼 무신사 또한 내부 데이터를 기반하여 마케팅 전략을 실행해오며 유니콘 기업으로 성장했습니다.
4. 데이터 드리븐은 선택이 아닌 필수
위의 사례들처럼 OTT, 패션 등 다양한 분야에서 데이터 드리븐 마케팅 전략을 사용해 왔습니다. 정보화 시대에 살아가고 있는 지금의 고객들은 예전처럼 단순히 필요하면 구매하지 않습니다. 보고 듣고 경험하고 경험하지 않은 것들 또한 비교해 보고 개개인마다 특성에 따라 구매하고 행동합니다. 이제 우리는 까다로워진 고객만큼 우리 또한 까다롭게 분석하고 행동해야 합니다. 때문에 데이터 드리븐 마케팅은 선택이 아닌 필수입니다.
상품 및 서비스를 고객에게 제공하고자 한다면 보다 세부적으로 고객에게 다가가야 합니다. 예를 들면 해적 지표라 불리는 AARRR 모델을 이용하여 데이터를 측정하고 부족한 항목을 개선해가며 성장을 바라보아야 합니다.
해적 지표(AARRR)는 5가지 사용자 행동을 구분되어 있습니다. Acquisition(고객유치), Activation(활성화), Retention(긴장감), Referral(추천), Revenue(수익)으로 구분되어 있는데 이 5가지 항목 안에 더 구체적으로 구분지어 분석하고 목표를 설정하는데 도움이 되는 지표라고 생각하면 됩니다.
저희 스케일업스쿼드의 경우 상품 및 서비스 본질 자체부터 분석하고 AARRR(해적 지표)를 기본적으로 고려하여 수많은 기업들을 성장시켜 왔습니다.
마케팅에 있어서 정답은 없지만 데이터 드리븐을 통해 정답과 같은 높은 지점으로 끌고 갈 수 있는 길을 만들어 갈 수 있습니다.
궁금한 점 있으시면 언제든 문의 주세요.