앞선 콘텐츠에서 데이터를 잘 읽는 방법에 대해 알려드렸는데요. 이번에는 데이터를 잘 쓰는 방법에 대해 정리하였습니다.
데이터를 잘 쓴다는 것은 같은 데이터를 더 임팩트 있게 전달하되, 데이터를 전달하는 사람과 읽는 사람이 같은 해석할 수 있게 작성하는 것이라 생각하는데요.
성과를 강조하지만, 사람마다 해석이 다른 “열린 결말”이 되지 않기 위한 간단한 방법을 전달 드립니다.
전일 대비 구매율이 "3%P 올랐다" vs "150% 올랐다"
동일한 데이터를 위와 같이 표현할 수 있다면, 어떤 텍스트를 사용하시겠어요?
저라면 성과를 더 극대화할 수 있는 후자를 선택할 것 같은데요. 2개 단위의 차이점을 정확히 알고 있으면 데이터에 적절하게 분석하고 유용하게 사용할 수 있습니다.
%P와 P (NAVER 지식백과)
퍼센트(%) : 백분비라고도 하는데 전체의 수량을 100으로 하여, 해당 수량이 그중 몇이 되는가를 가리키는 것
퍼센트포인트(%P) : 퍼센트포인트는 이러한 퍼센트 간의 차이를 표현한 것
2개의 표현은 아래 데이터를 해석한 것이며, 위 설명에 맞춰 퍼센트와 퍼센트포인트 각각 데이터를 구해보겠습니다.
(해당 데이터는 예시를 위해 가상으로 만들었습니다)
전일 대비 구매율이 3%P 올랐다
우선 구매율이 3%P 오른 것은 퍼센트 간의 차이를 표현한 것이니, 2%와 5%의 차이 3%P가 올랐다고 한 것이고요.
전일 대비 구매율이 150% 올랐다
기준이 되는 전체의 수량(10월 20일 구매율 : 2%)을 100으로 본다면 해당 수량(10월 21일 구매율 5%)은 250이 되므로 150% 상승으로 표현할 수 있습니다.
추가로, 5%는 2%의 2.5배와 같으니 2.5배 또는 250% 달성으로도 표현할 수 있는데요. 같은 데이터지만 어떻게 말하고자 하는지에 따라 표현이 달라집니다. 만약 3% 증가 또는 250%P 달성으로 표현했다면 완전히 틀린 해석이니, 단위와 수치를 적절히 사용해야 합니다.
평균 광고 클릭률 0.6% vs 0.9%
프로모션 홍보를 위해 네이버, 카카오, GDN, 페이스북 4개 매체에 광고를 집행했는데요, 최종 리포트에서 평균 광고 클릭률을 A마케터는 0.6%, B마케터를 0.9%라고 작성하였습니다. 무려 0.3%P나 차이가 나는데요, 왜 그런 것일까요?
A마케터는 평균 노출 수와 평균 클릭 수로 클릭률을 구했고 (2,632÷409,362 →0.6%)
B마케터는 클릭률의 평균을 구했습니다. ((1.1+1.5+0.6+0.5)÷4 →0.9%)
A마케터는 평균 수의 클릭률을, B마케터는 클릭률의 평균을 구했는데, 둘 다 틀린 답은 아닙니다.
다만, 평균 클릭률을 0.9%라고 했을 때 어떤 사람은 전체 평균 수치로 계산한 것으로 받아들이고 어떤 사람은 클릭률의 평균으로 이해할 수 있으므로, 모든 사람이 동일하게 데이터를 해석할 수 있도록 기준을 꼭 명시해야 합니다.
A마케터 → 평균 클릭률 : 평균 노출 수 ÷ 평균 클릭 수
B마케터 → 평균 클릭률 : 매체별 클릭률의 합 ÷ 매체 수
※ 보통 평균클릭률은 전체수와 전체 클릭으로 확인하지만, 트렌드를 확인할 때 하나의 큰 데이터가 전체 데이터에도 영향을 주는 것을 방지하기 위해 평균의 평균을 구하는 방법도 있어 예시로 넣은 것이니 참고 부탁드립니다.
클릭률이 다른 이유는, 클릭률이 낮은 GDN의 노출수가 많았기 때문인데요, 데이터를 분석하고 트렌드를 해석할 때 위와 같이 데이터의 양의 차이가 전체 수치에 큰 영향을 주는 경우는 아주 많습니다.
인테리어 트렌드를 보기 위해 주요 5개 앱(오늘의집/IKEA/한샘몰/집꾸미기/모던하우스) 설치자의 연령 비중을 확인했는데 오늘의집이 앱 설치수가 압도적으로 많았습니다. (전체 대비 72% 차지)
※ 데이터 소스 : Dighty 국내 앱 설치자의 추정 데모데이터 (Android, 2020/10/20 기준)
어떻게 데이터를 분석해야 할지 애매할 때, 가장 좋은 방법은 작성자가 전달하고자 하는 의도에 맞춰 분석하면 되는 것입니다. 인테리어 트렌드는 앱 5개 통합 수치로 반영해야 한다고 생각하면 전체수의 비중을, 5개 앱의 비중을 동일하게 반영해야 한다고 생각하면 비중의 평균으로 데이터를 작성하는 거죠.
[전체 설치자 수 비중]은 20대 설치자가 많은 오늘의 집이 전체 데이터에도 영향을 주었고, 40대 설치자가 20대 설치자보다 2~8배 많은 IKEA, 한샘몰, 모던하우스의 특성은 [앱별 비중의 평균]에 반영된 것을 확인할 수 있습니다.
