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비-퍼포먼스 마케터라도 데이터 분석을 해야 하는 이유

마케터 와이

2024.05.24 08:00
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브랜드 마케터, 바이럴 마케터, 콘텐츠 마케터, AE 등 마케팅의 종류는 많지만 그 경계가 뚜렷하지 않아 마케터라는 이름으로 다양한 일들에 투입되는 경우가 많다. 하지만 아직까지 데이터를 다루는 퍼포먼스 마케터는 별도로 분리되어 있는 경우가 많은데, 데이터가 가진 진입장벽 때문이다. 하지만 비-퍼포먼스 마케터라도, 특히 주니어일수록 데이터를 기반으로 소통하고 의사결정하는 태도가 중요하다. 



사전 성과 지표 설정
 
마케터로서 인스타그램 이벤트를 진행한다고 가정해 보자. 이벤트의 성공 여부를 판단하는 지표를 사전에 설정하는 것이 첫 번째 단계다. '팔로워 증가 추이'를 성공 지표로 삼는다면, 이벤트 진행기간, 예산, 기존 팔로워들의 이벤트 참여도, 경쟁사 비교 등 여러 가지 요소를 고려하여 어느 정도의 팔로워 증가를 성공으로 판단할 것인지 목표치를 산정해야 한다.


팔로워가 1,000명인 계정에서 이벤트 진행 기간을 2주라고 가정한다면, 다음과 같은 방법으로 목표치를 산정해 볼 수 있다.

1. 이벤트 기간 동안 자연 팔로워 증가율을 2%로 볼 수 있다. 이는 2주 기준 기존 계정 모니터링 데이터와 이벤트 참가자의 자연스러운 확산을 고려한 수치다. 자연 증가율은 비교적 신뢰할 수 있는 수치이므로 가중치를 1.0로 두었다. (20명 x 1.0 = 20명)

2. 50만 원의 광고 예산으로 2주간 유료 광고를 집행했을 때의 평균 팔로워 증가율을 5%로 산정할 수 있다. 지난 광고 성과를 반영한 수치이지만, 유료 광고의 효과는 예산과 타겟팅에 따라 변동될 수 있으므로 가중치를 0.8로 산정했다. (50명 x 0.8 = 40명)

3. 기존 팔로워 중 10%가 이벤트에 적극 참여하여 태그나 언급 등을 통해 추가 팔로워를 유입시킨다고 가정했다. 기존 팔로워의 참여도는 이벤트의 매력도에 따라 차이가 있으므로 가중치를 0.5로 산정했다. (100명 x 0.5 = 50명)

= 자연 팔로워 증가: 20명 / 유료 광고에 따른 증가: 40명 / 기존 팔로워 참여도에 따른 증가: 50명

따라서, 이벤트 진행으로 인한 팔로워 증가 추이가 110명(20명+40명+50명=110명) 이상이면 성공이라고 판단할 수 있다. 
이처럼 성과를 판단하는 지표의 목표치는 각 상황의 특수성에 따라 많은 차이가 있기 때문에 여러 변수를 고려하여 설정해야 한다.

 

데이터 측정과 성과 분석
 
이벤트가 종료된 후에는 팔로워 증가 추이를 통해 이벤트의 성공 여부를 판단한다. 목표했던 팔로워 증가 수치를 달성했는지, 예상보다 높은 성과를 거두었는지, 아니면 부족했는지를 검토한다.

또한, 단순히 팔로워의 증가 수치를 기록하는 것도 중요하지만, 더 넓은 맥락에서 고객의 데이터를 분석하는 단계가 필요하다. 고객의 연령, 지역, 성별 등의 고객 세그먼트 정보를 통해 각각의 반응 정도를 파악하고, 이를 바탕으로 향후 마케팅 전략을 조정할 수 있다. 또한, 특정한 시간대와 요일별로 팔로워 증가 추이를 분석하여 어느 시간에 활동하는 고객이 가장 많은지, 어떤 요일에 효과적인 반응을 보이는지를 이해할 수 있다. 이렇게 얻은 인사이트는 유사한 이벤트를 기획할 때는 물론, 전반적인 계정 운영 방향을 설정하는 데 중요한 지표가 된다.



데이터 시각화를 위한 다양한 그래프의 종류 



데이터 시각화와 공유
 
분석된 데이터를 도표나 그래프 등으로 시각화하여 관련 부서에 공유하는 단계는 간과하기 쉽지만 중요하다. 데이터 시각화는 복잡한 정보를 명확하고 이해하기 쉬운 형태로 전달해, 빠르고 효과적인 의사결정을 가능하게 한다. 또 관련 부서에 공유하는 과정은 프로젝트에 대한 나의 책임감의 표시이기도 하다.

실제로, 인스타그램 팔로우 이벤트 진행 후 콘텐츠 디자이너에게 광고 성과를 시각화하여 공유하였고, 계정 타깃에 대한 디자이너의 이해도가 높아졌다는 직접적인 피드백을 들었던 경험이 있다. 더 나아가 이후의 협업이 더 원활해지는 결과를 경험했다. 데이터 시각화는 의사결정 과정에서 구성원의 이해도와 협력을 원활하게 하고, 전체 팀의 목표에 대한 명확한 방향성을 제공한다.

데이터 분석가나 개발자, PM, 퍼포먼스 마케터처럼 UTM 파라미터 접근 권한이나 복잡한 SQL 쿼리 분석 능력을 즉시 갖출 필요는 없지만, 비-퍼포먼스 마케터나 주니어 마케터라도, 각자의 상황에 맞는 데이터 분석 능력과 데이터 기반의 의사소통 능력은 마케팅 능력을 향상하는 중요한 요소다. 데이터를 이해하고 이를 활용하여 의사결정을 내릴 수 있다면 마케팅력을 궁극적으로 높이는 요인이 된다.
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