데이터는 거의 대부분의 의사결정에서 쓰입니다.
심지어 '오늘 저녁으로 치킨을 먹어야지. 어떤 치킨이 맛있을까?'와 같은 매우 사적인 의사결정을 할 때도 데이터를 통해서 결정을 내리곤 합니다. 블로그나 배달 앱에 있는 데이터를 통해서 어느 브랜드의 어떤 치킨이 많이 배달되고 또 후기는 어떤지와 같은 질문을 통해서요. 특히 마케팅을 포함한 비즈니스 영역에서는 효율적인 의사결정이 중요하기 때문에 데이터를 통해서 여러 가지 경우를 예측해보고 보다 낳은 선택을 하고자 합니다.
그 배경에는 여러 방면에서 사용할 만큼, 참고하고 활용할 만한 데이터가 셀 수 없이 많이 존재한다는 전제가 있습니다. 데이터는 모든 순간에서 쌓이기 때문이죠. 스마트폰으로 SNS를 하는 것은 물론이고 간단한 서치, 터치 하나 하는 것도 데이터가 되며 카페에 가서 주문한 메뉴 역시 데이터가 됩니다. 지금 이 순간에도 수 많은 데이터가 쌓이고 있습니다.
데이터 시각화의 가장 큰 장점은 데이터를 한 눈에 파악할 수 있다는 점입니다. 데이터를 분석하여 수치화하는 것도 좋지만 시시각각으로 쌓이는 데이터를 원하는 속도로 분석하기란 쉽지 않은 일입니다. 이때 데이터를 시각화하게 된다면 복잡한 데이터에서 한 눈에 패턴을 파악하고 손쉽게 인사이트를 얻는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
데이터 시각화가 큰 도움이 된다는 것을 간단히 말씀드렸습니다. 지금부터는 데이터 시각화가 마케팅에서 왜 중요한가에 대해서 좀 더 깊이 있게 다뤄 보도록 하겠습니다.
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1. 방대한 양의 데이터를 한 눈에 파악할 수 있다.
아래의 두 이미지는 엑셀에 담은 한스로슬링 데이터셋과 그것의 시각화 결과입니다.
첫번째 이미지를 보시면 스크롤을 내리고 내려도 끝이 보이지 않을 만큼 방대한 양입니다. 이 데이터를 보고 데이터가 어떤 경향을 가지고 있는지, 각 변수 간에는 어떤 관계가 있는지 파악하실 수 있으신가요? 그렇다고 답할 수 있는 사람은 없을 겁니다.
두번째 이미지는 특별한 분석없이 X축과 Y축에 특정 변수를 넣어, 한스로슬링 데이터셋을 시각화한 것입니다. 기대수명과 수입에는 어떤 관계가 있는지, 시간의 흐름에 따라 기대수명이 어떻게 되는지를 한 눈에 알 수 있습니다.
하트카운트 ⌜스마트 플롯⌟ 예시 화면
마케팅에서 사용되는 데이터 역시 변수의 개수, 데이터 값의 개수가 매우 많습니다. 또 수시로 쌓이고 업데이트되기 때문에 매번 상세한 분석을 진행하기 어렵죠. 데이터 시각화는 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 표현할 수 있고 한 눈에 볼 수 있도록 합니다. 이러한 특징을 가지기 때문에, 정확한 예측과 함께 신속한 결정이 필요한 마케팅에서 매우 중요합니다. 만약 시각화가 없다면 애써 모은 데이터를 제대로 활용할 수 없을 것입니다.
2. 짧고 효과적인 논의가 가능하다.
시각적 데이터를 활용한 경우 텍스트나 숫자로만 진행되는 회의에 비해서 더 짧고 합의에도 더 쉽게 도달한다고 합니다. 세 가지 이유를 제시하겠습니다. 먼저 시각화된 데이터를 이용할 경우 시청자가 더 큰 몰입감을 느낄 수 있고, 줄글과 각각 제시된 숫자보다 한 눈에 제안 사항을 알기 쉽기 때문입니다. 1번과 통하는 내용이죠.
두 번째는 보고서나 프레젠테이션에 시각화된 데이터를 첨부하면 전달하고자 하는 주장에 대한 근거로 작용해 신뢰를 높일 수 있기 때문입니다. 사실을 기반으로 수집된 데이터를 시각적으로 보여주어 신뢰성 높은 주장이 가능합니다. 가령 회의에서 현재의 각 광고 채널 별 고객의 반응을 바탕으로 새로운 광고 방안을 제시할 때, 단순히 수치나 텍스트로 전달하기 보다는 이전에 진행되었던 서베이를 바탕으로 한 bar-chart가 훨씬 더 큰 신뢰를 줄 수 있습니다.
마지막으로 논의에서 데이터 시각화를 이용할 경우 좋은 점은 데이터 스토리텔링에도 도움이 된다는 점입니다. 잘 된 제안서나 보고서에서는 "올해의 수익은 1억입니다."와 같이 대뜸 숫자를 언급하지 않습니다. "작년 3,000만원이던 매출이, 신제품을 출시한 올해1억을 달성했습니다."와 같이 데이터의 맥락, 즉 데이터 스토리를 포함하고 있습니다. 데이터 스토리텔링은 시청자에게 공감을 유도해 설득력을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다.
“무슨 일이 일어났는지 설명하려면 데이터의 힘을 빌려야 하고
그 일이 어떤 의미를 지니는지 설명하려면 이야기의 힘을 빌려야 한다.”
- 낸시 두아르테 -
아래의 데이터 시각화된 화면을 봅시다. 슈퍼마켓의 매출을 포함하는 데이터셋입니다. 시간의 흐름에 따라 제품대분류 매출을 시각화하였습니다. 수입의 오르내림이 매우 큰 제품대분류가 있어 확인해보니 '전자 제품'입니다. 매출이 많이 올랐던 시기와 많이 떨어졌던 시기에 무슨 일이 있었는지 알아 볼 수 있겠죠. 당시 경쟁사의 상황이나 자사의 상황, 혹은 제품의 금액이나 프로모션 등을 살펴 보고 이유를 발견했다면 해당 내용을 바탕으로 데이터 스토리텔링이 가능합니다.
하트카운트 ⌜스마트 플롯⌟ 예시 화면
데이터의 시각화를 통해서 높은 몰입과 함께 누구나 이해하기 쉬운 근거를 세울 수 있고 신뢰성과 설득력을 향상시켜, 보다 짧은 시간 내에 효과적인 논의를 할 수 있습니다.
3. 패턴 발견과 인사이트 도출에 용이하다.
결국 데이터를 다루는, 분석과 시각화는 패턴을 발견하고 인사이트를 도출하기 위한 방법입니다. 1, 2번에서도 조금씩 언급되었듯이 데이터 시각화는, 전통적으로 데이터를 정리하기 위해서 사용되었던 요약 통계(평균, 표준편차, 상관 관계)에서는 어려웠던 것들을 할 수 있습니다. 데이터 시각화는 추세, 패턴, 관계를 드러내기 때문입니다. 실제로 동일한 요약 통계를 가지는 데이터를 시각화 했을 때 다른 결과가 있기도 합니다.
데이터 시각화는 데이터의 분포, 비교, 시간의 흐름에 따른 변화, 경로 탐색, 특정 값의 비율을 나타내어, 이것을 통해서 우리는 다양한 패턴을 발견하고 인사이트를 도출할 수 있습니다.
아래의 시각화 예시 이미지를 살펴 봅시다. 페이스북 광고 결과를 담은 데이터셋(출처. 캐글)을 시각화한 결과입니다. [매출]과 [TV광고 비용]의 관계를 나타내고 있습니다. 여기에 더해 색상은 짙은 보라색에 가까워질수록 [라디오 광고 비용]이 높은 경우입니다. 시각화 결과를 보니 TV 광고 비용이 높을수록 매출이 상승합니다. 또 비슷한 TV 광고 비용이 들 때면 라디오 광고 비용이 높을수록 매출도 높아집니다.
하트카운트 ⌜스마트 플롯⌟ 예시 화면
2번에서 사용한 시각화 예시에서는 추세를 드러냈다면 3번의 시각화 예시에서는 변수 간의 관계를 알 수 있었습니다. 그것도 매우 쉽고 간편하게 말이죠. 요약 통계로 이런 정보를 찾아낼 수 있었을까요? 이렇듯 데이터 시각화는 간편하게 패턴을 발견하고 인사이트를 찾아낼 수 있게 합니다. 마케팅 전략을 세울 때 혹은 마케팅 평가를 할 때 문제를 발견하고 원인을 찾아내어 해결하기에 매우 용이하겠죠?
4. 전문가가 아니어도 이해할 수 있다.
글에서 몇 가지 시각화 예시를 보여드렸습니다. 데이터를 전문적으로 다루는 사람들은 물론, 그렇지 않은 사람들도 해석하는데 큰 어려움이 없었을 것입니다. 이 점이 마케팅에서 시각화가 필요한 마지막 이유입니다. 마케팅은 혼자서 하는 것이 아닙니다. 혼자서 기업 운영부터 마케팅까지 하는 경우가 아니라면 누가 봐도 이해할 수 있어야 설득을 하고 전략을 진행시킬 수 있습니다. 데이터 분석의 결과로 전문적인 용어와 수치를 사용하여 발표를 한다면 잘 알지 못하는 사람들은 '대단한 거 알겠는데.. 그게 뭔데?'라고 생각할 수 있습니다. 즉 와닿지 않아 설득력이 떨어집니다. 데이터 시각화를 사용한다면 이해 가능성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 기억에 더 오랜 시간 남습니다. 인간은 시각적인 요소에 익숙하기 때문입니다. 데이터 시각화를 하는 방법 역시 전문성 없이도 가능합니다. 위 예시에서 보았듯, 하트카운트와 같은 시각화 툴을 이용한다면 시각화를 만드는 사람 역시 손쉽게 데이터 시각화를 해낼 수 있습니다.
지금까지 데이터 시각화가 마케팅에서 중요한 4가지 이유에 대해서 알아 보았습니다.
요약해서 (1)방대한 양의 데이터를 한 눈에 파악할 수 있고 (2)짧고 효과적인 논의가 가능하며 (3)패턴 발견과 인사이트 도출에 용이하고 (4)전문가가 아니어도 해내고 이해할 수 있기 때문에 마케팅에서는 데이터 시각화가 매우 중요합니다. 이것은 마케팅만이 아닌 비즈니스 전 영역에서 마찬가지로 적용됩니다.
그러나 데이터가 너무 많은 나머지, 시각화의 큰 흐름에만 집중해 작지만 중요한 사항을 놓칠 수도 있으므로 그 부분에 유의해야 합니다. 또한 제대로 된 발견을 하기 위해서는 각 데이터 유형에 적합한 시각화의 방법을 활용해야 합니다. 관련 내용에 대해서는 추후에 다루어 보도록 하겠습니다.
우리는 데이터가 넘쳐나는 데이터 홍수의 시대에 살고 있습니다. 그러나 아직도 여전히 데이터를 어렵게만 생각하고 전문가의 영역이라고 단정짓기도 합니다. 데이터가 쓰이지 않은 곳은 이제 찾아보기 힘들 정도입니다. 그렇다고 해서 데이터를 심도 있게 공부해서 전문가가 되라는 의미는 아닙니다. 중요한 건 복잡하고 전문적인 데이터 분석 기능을 이용하는 것이 아니라 분석 대상에 맞고 본인의 수준에서 할 수 있는 선에서 데이터를 활용하고 표현하는 능력입니다. 데이터 시각화 역시 전문성이 크게 필요하지 않은, 데이터 활용 방법 중 하나이지요.
데이터에 대한 인식이 바뀌고 모두가 필요에 따라 데이터를 충분히 사용할 수 있는 세상이 하루 빨리 오기를 바라며 글을 마무리 하겠습니다 :)
