태그 설치를 끝낸 후 GA4 대시보드에서 데이터가 잘 수집되는 것을 확인했다면 이제 데이터 시각화 기능인 루커 대시보드와 연동하여 나만의 대시보드를 만들 수 있다.

GA4의 유입 데이터와 내부 데이터를 연동하여 한 화면에서 비즈니스 데이터를 확인할 수 있기 때문에 데이터 기반 인사이트를 용이하게 확인할 수 있다. 내 웹사이트에 어떤 경로로 들어왔는지, 어느 페이지에서 이탈률이 높은지, *스크롤은 몇 % 내리는지, 어느 광고 매체에서 구매 전환 혹은 매출이 많이 일어나는지 한 화면에서 확인이 가능하다.

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그리고 루커 대시보드는 gmail 계정만 있으면 관련 담당자와 쉽게 공유할 수 있으므로 타 부서와 긴밀하게 매출과 비즈니스 KPI를 관리할 수 있다는 장점이 있다.

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1. 루커 대시보드와 데이터 연동하기

루커 대시보드에서 차트를 구현할 때 연동하는 데이터 세트를 ‘데이터 소스’라고 한다. 데이터 소스는 루커 스튜디오의 커넥터를 클릭하여 쉽게 연동이 가능한데, 루커는  무려 1,000개 이상의 다양한 데이터 소스를 간편하게 연동할 수 있도록 지원하고 있다. (연동 가능한 데이터 소스 종류 확인하기)

만약 내가 기존에 적재하고 있던 구글 시트 보고서의 데이터와 GA4 데이터를 기반으로 대시보드를 만들고자 한다면 구글시트와 GA4 계정을 커넥터에 연결해서 확인할 수 있다.

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1-1. 우선, 루커 스튜디오 홈페이지에 접속하여 빈 보고서를 클릭한다. (링크)

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1-2. 나의 데이터를 확인한 후 커텍트를 클릭하여 루커 스튜디오와 연결한다.

구글 시트 보고서와 GA4 데이터를 연결해야 하기문에 커넥터에서 ‘Google 애널리틱스’와 Google Sheet를 클릭하여 연동을 시작한다. 구글 시트는 워크시트별로 연동이 가능하고 GA4는 해당 계정에 대해 권한이 있어야 연동이 가능하다. 다만 이때 각 열의 헤더(제목)이 있어야 하고 헤더는 중복되면 안된다.

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1-3. 루커 스튜디오 기본 화면 이해하기

루커 스튜디오는 ‘보기’모드와 ‘수정’모드가 있다. 보기 모드는 편집자 권한이 없는 사람이 대시보드가 보이는 형태를 확인할 수 있고 편집자 모드가 있을 경우 ‘수정’모드에서 각 차트와 대시보드 스타일에 대한 요소들을 생성 및 수정할 수 있다.

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수정 모드에서는 가장 우측 데이터, 속성, 필터 표시줄 이모티콘을 클릭함으로써 각 기능에 대한 툴바를 숨김 처리할 수 있다.

(상단 좌측부터 순서대로 설명)

• 데이터 추가
  • 데이터 소스 추가

• 차트 추가

[✔︎ 가장 많이 쓰는 차트 예시]

(1) 막대그래프 및 열 차트 (링크)

(2) 선 차트 및 콤보 차트 (링크)

(3) 스코어카드 (링크)

1개의 측정항목에 대한 요약 수치를 표시할 수 있다. 전자상거래 대시보드에서는 총매출, 구매 수, 광고소진액, 신규 유저, MAU, DAU에 대한 수치를 증감률과 함께 확인할 수 있다.

(4) 시계열 (링크)

시간의 흐름에 따라 데이터가 어떻게 변화되는지 확인할 수 있다. 전자상거래 대시보드에서는 일별 구매수, 세션별 일별 구매자 수, 일별 광고비 등을 확인할 수 있다.

(5) 원형 차트 (링크)

값 비율 차이가 큰 데이터를 비교할 때 많이 쓰는 차트로 전자상거래 대시보드에서는 광고비 비중, 채널별 비중을 확인할 수 있다.

(6) 트리맵 차트 (링크)

값이 큰 데이터 항목일수록 색상이 진하고 크기가 크게 표시되는 차트로 계층별로 정리하여 비교할 수 있다는 장점이 있다.

(7) 피벗 테이블

• 컨트롤 추가
  • 차트 필터 추가
    • 날짜, 검색, 드롭 다운, 체크박스 필터 기능 추가 가능

• 링크, 이미지, 도형 이모티콘
  • 링크, 이미지, 도형 삽입 가능

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2. 루커 대시보드 내용 기획하기

루커 시보드에서 데이터를 연결하고 어떤 차트를 구현할 수 있는지 파악이 완료되었다면 실제로 내가 활용할 대시보드의 목차를 기획해야 한다. 대시보드를 이용하는 사용자가 누군지 파악해야 하고 가능하면 사용자 관점에서 보기 편리하도록 대시보드를 구성해야 한다. 즉, 사용자가 무엇을 알고 싶어 하는지를 파악해야 한다.

가장 좋은 방법은 파악한 사용자들과 함께 회의를 통해 목차를 구성하고 아웃라인을 작성하는 것이지만 그것이 어렵다면 목차라도 함께 작성해야 한다. 사용자가 대시보드를 보고 의미를 쉽게 파악하지 못하거나, 알고 싶은 데이터가 대시보드에 반영되어 있지 않다면 지금까지 노력을 기울여 만든 대시보드의 활용성을 떨어지기 때문에 이 부분을 가장 중점적으로 생각해야 한다.

이커머스 서비스에서 가장 기본적으로 파악해야 하는 그래프를 바탕으로 대시보드 목차를 생각해 보면 다음과 같다.

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3. 차트 구현하기

3-1. 측정기준, 측정항목 이해하기

GA4, 루커 스튜디오와 같이 구글 플랫폼을 활용할 때 많이 들어볼 수 있는 측정항목과 측정 기준의 개념을 이해하고 가는 것이 좋다.

Dimensions (측정기준)

• 값 (Value)

Metrics (측정항목)

• 숫자
• 계산된 필드(계산 수식) 적용이 가능하다.
  • e.g. CPC (계산된 필드): SUM(지출금액)/SUM(클릭)

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3-2. 계산된 필드 생성하고 차트 만들기

예를 들어 위 그림처럼 매체별 광고 성과에 대한 피벗 테이블 차트를 구현하고 대시보드에 추가하려고 한다면 어떻게 해야 할까?

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피벗 테이블을 추가하고 수식을 걸지 않은 광고비, 노출, 클릭, 구매, 구매금액까지는 데이터 소스에서 추출하여 측정항목을 선택하여 그대로 차트에 넣으면 된다. 단, CPC, CTR, ROAS의 경우 수식 계산이 필요한데 계산된 필드로 만들어서 측정항목으로 추가할 수 있다.

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계산된 필드 생성을 클릭하면 필드 생성 창이 뜨는데, 원하는 측정항목 이름으로 필드 이름을 적은 후 수식에 루커 스튜디오 함수 목록을 참고하여 수식을 입력한다.

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[✔︎ 많이 쓰는 함수식]

(1) CPC

SUM(광고비) / SUM(클릭수)

(2) CTR

SUM(클릭) / SUM(노출)

(3) ROAS

SUM(구매금액) / SUM(광고비)

(4) CPI

SUM(광고비) / SUM(설치수)

(5) CPA (구매)

SUM(광고비) / SUM(구매이벤트수)

* 루커스튜디오 함수 목록 (링크)

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이렇게 맞춤으로 생성한 계산된 필드는 데이터 툴바에서 파란색으로 필드명이 보이게 된다. 대시보드 화면에 추가한 차트를 클릭하여 해당 차트의 측정항목에 필드명을 가져온다.

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4. 스타일 다듬기

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속성 툴바에서는 설정과 스타일 탭 두 가지가 있는데 설정 탭에서는 차트에 들어가는 측정항목에 대한 추가/삭제, 필터, 정렬을 설정할 수 있고 스타일 툴바에서는 차트 색, 소수점, 글꼴, 데이터 없음 표시 종류 등 디자인과 관련한 항목을 설정할 수 있다.

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(1) 소수점 변경하는 방법

• 소수점 정밀도를 클릭하여 구매 금액 데이터가 USD인 경우 소수점 2자리 또는 정수로 임의로 설정할 수 있다.

(2) 색상 변경하는 방법

• 측정항목 왼쪽에서부터 측정항목 1번에 해당하며 측정항목 1번 > 히트맵 설정 > 원하는 색상을 적용하면 테이블 내에서 색상이 지정된다.

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(3) 데이터 누락 서식 지정하는 방법

• 데이터가 없을 경우 0, - , 공백, null 등 어떻게 누락을 표현할 것인지에 대해 설정할 수 있다.

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📊 완성 예시 대시보드 (링크 클릭🔽)

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5. 결론

지금까지 루커 대시보드를 구현하는 방법에 대해 데이터 연결부터, 시각화 구성, 루커 대시보드 구현하는 방법까지 설명하였는데 루커 대시보드를 직접 구현해 보는 데 도움이 되었으면 좋겠다. 예시 대시보드를 참고하여 우리 서비스만의 대시보드를 만드는 것도 좋은 연습이 될 것 같다. 실제 우리 데이터를 연결해 보고 다양한 시각화를 시도해 보며 경험을 쌓는 데 좋은 시작이 될 것이라고 믿는다.

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참고문헌

• 루커스튜디오 공식 도움말

• 데이터스토리텔링

• 루커 스튜디오 함수 목록

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*궁금한 점이나 추가적인 도움이 필요하다면 언제든지 문의해 주세요! 여러분의 데이터 시각화 여정에 도움이 되기를 바랍니다. 감사합니다😊

본업이 그로스마케터이므로... '그로스마케팅'와 관련된 포스팅을 지속적으로 작성하고 있는데요. 관련 키워드로 '패션마케팅'이 검색량이 높아 무신사, 29CM, W컨셉을 사례로 준비해 보았습니다. (좀 더 알아보니 패션마케팅은 대학교 학과가 있어 입시생들의 검색량이 높은 키워드인 듯은 하네요.)

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1. Acquisition: 유입/가입 캠페인

무신사의 브랜드마케터 채용 공고를 먼저 보겠습니다.

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cf. https://brunch.co.kr/@marketer-emje/13

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퍼포먼스마케팅에서 배너 광고를 운영할 때 그 소재로 브랜드가 강조될 수 있고, 프로모션이 강조될 수도 있고, 인플루언서가 강조될 수도 있고 메인 콘셉트를 무엇으로 하느냐에 따라서 소재 베리에이션은 다채로울 수 있는데요. 예시와 함께 보겠습니다.

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페이스북 광고 라이브러리에서 'WConcept'을 검색했을 때 결과 중 일부를 가져왔는데요.

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W컨셉에서 W컨셉 페이지로 랜딩 시키는 것은 당연한데, W컨셉에 입점해있는 '브랜드'들이 광고의 랜딩을 랜딩을 W컨셉으로 보내네요!

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소규모 브랜드라면 개별 웹사이트를 관리, 운영하는 것보다 수수료를 감안하더라도 의류 플랫폼(W컨셉 등)에서의 매출을 높이는 것이 더 낫다고 판단했다고 추측할 수 있습니다.

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신규 가입과 앱 첫 구매의 내용이 담겼다는 것은 해당 광고의 세팅이 '리타겟팅'이 아닐 것이라 추측할 수 있습니다. 아마 성별만 '남성'으로 지정하고 오픈 타겟으로 열지 않았을까 싶네요. 디타겟팅(=타겟에서 제외하는 것)으로 이미 회원인 분들과 앱이 있는 분들을 타겟에서 제외하고요.

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해당 업무는 일반적인 퍼포먼스마케터/그로스마케터가 진행하기보다는 무신사의 예시처럼 '인플루언서 마케터'의 직무가 따로 있는 경우가 많습니다.

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인스타그래머라면 피드, 스토리의 이미지/워딩 그리고 유튜버라면 유튜브 구성안과 기획안을 검토하면서 논의를 이어가게 됩니다. 일정, 비용, 스토리라인, 강조되어야 하는 점, 해시태그 등을 이야기하고요.

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하단 예시처럼 유상 광고 소재(인스타그램 광고 소재)로 인플루언서의 이미지를 활용하는 경우 추가 협의가 필요합니다.

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2. Retention: 재방문/재구매 캠페인

새로운 회원들을 어느 정도 유치했다면, 그 회원들을 계속해서 유지하는 것이 관건이겠죠. 리텐션(=재방문율/재구매율)이 그 지표가 되는데요. 리텐션의 기본으로 여겨지는 것 중 하나가 멤버십입니다.

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W컨셉은 5개의 멤버십 등급을 가지고 있고, 그 기준으로는 누적 구매액과 함께 구매'수량'을 같이 보고 있습니다. 해석해 보자면 딱 한 개의 상품만 샀는데 - 그 상품이 100만 원짜리였다 -라고 했을 때 한 번에 VIP로 가는 것을 방지하기 위함이라고 볼 수 있습니다. 한 번 들어와서 비싼 것 한 개 산 사람보다, 여러 번 들어와서 중고가를 여러 개 산 사람이 더 충성도가 높다고 판단하는 것이겠죠?

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29CM의 경우 동일한 워딩에 여러 브랜드X상품 이미지를 활용하기 위해 조금 포괄적인 내용을 광고 워딩으로 썼는데요. 29CM의 아이덴티티 + 매월 멤버십 쿠폰 ~15% 혜택을 강조합니다. 여기엔 신규 회원 가입이나 앱 설치 쿠폰이 없는 것을 보아 신규를 대상으로만 하는 광고가 아님을 알 수 있고요.

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무신사스탠다드(무신사의 PB브랜드)의 마케팅 팀장 채용 공고에도 '중요 이벤트와 프로모션 지원을 통해' 라는 워딩을 통해 마케팅과 연계된 프로모션의 중요성을 인지할 수 있습니다.

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상품 할인과 쿠폰 할인(상품 쿠폰, 장바구니 쿠폰)의 구분은 커머스에서 혜택을 설계할 때나 손익을 계산할 떄 때 그리고 심지어 프로덕트 애널리틱스에서 이벤트/프로퍼티의 택소노미를 설계할 때도 아주 중요한 요소입니다.

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상품 할인과 쿠폰(상품 쿠폰, 장바구니 쿠폰)

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앱 설치 쿠폰 및 가입 혜택 프로모션은 Always-on 올웨이즈온 캠페인에 속하고, 홀리데이 프로모션은 팝업/애드훅 캠페인으로 볼 수 있겠죠? (와 쉽다!)

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보통 앱 설치, 가입의 경우 장기적인 관점의 KPI 달성을 위해 진행되는 캠페인으로 일간/주간/월간 성과를 지속적으로 모니터링하고요. 팝업/애드훅 캠페인의 경우 정해진 기간 동안 최대 매출 등의 목표치를 달성하는 것이 중요합니다. (무신사의 무진장세일이 매년 역대급 매출을 갱신한다고 하죠...? 그렇지만 무진장 정도면 이제는 정규 캠페인이라고도 볼 수 있겠네요)

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CRM 수단으로는 앱 중심의 서비스인 경우 앱푸시, 카카오톡을 위주로 사용하고 웹의 경우 배너/팝업 또한 CRM의 일환으로 볼 수 있겠습니다. 문자 및 이메일은 조금 더 전통적인 수단이겠죠?

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CRM 마케팅은 CRM 마케터 직무로도 많이 채용하지만, 그로스마케터의 수행 업무에 수반되는 경우도 꽤 있습니다. 29CM의 그로스 마케터 채용 공고를 보면 '고객 커뮤니케이션 타겟 / 채널 / 메시지 테스트 및 운영' 이라는 워딩을 볼 수 있는데요. 하단처럼 쪼개서 생각할 수 있고, 결국 CRM 마케팅에 대한 내용이라는 것을 알 수 있습니다.

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• 고객 커뮤니케이션 > 고객 관계 관리를 위한 커뮤니케이션 (메시지를 보내는 것!)
• 타겟 > 누구에게 보낼 것인지?
• 채널 > 어떤 채널로 보낼 것인지? 앱푸시/카톡/문자/이메일/팝업 배너 등
• 메시지 > 어떤 워딩으로 보낼 것인지? 할인율을 강조할 것인지? 쿠폰의 유효기간을 강조할 것인지? 등

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CRM 마케팅이 최근 뜨는 이유는 개인 정보 보호 트렌드 때문인데요. 과거 퍼포먼스마케팅에서는 정교한 타겟팅을 위해 사용자가 웹 내에서 행동했던 것들을 추적하는 (cookie, 쿠키! 한 번쯤은 지워보셨죠?) 것이 중요했는데 이 쿠키 정보의 제공이 중단되면서 일반적인 퍼포먼스마케팅의 효율이 낮아지며 비용이 높아진 것도 일부 원인이 있고요.

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상대적으로 CRM은 이미 보유한 회원 모수를 대상으로 메시지를 보내기에, 신규 사용자를 획득하는 것보다 효율이 높고(=비용이 낮고) 운영에 필요한 실 비용이 메시지 발송 비용 정도로 상대적으로 비용이 낮기 때문도 있습니다. CRM마케팅은 기회가 된다면 다음에 좀 더 자세하게 풀어보도록 할게요!

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이렇게 패션 플랫폼의 그로스 마케팅 (ft. 무신사, 29CM, W컨셉)을 광고 소재와 채용 공고, 프로덕트를 통해서 Acquisition과 Retention 위주로 알아봤습니다.

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[다른 글 보러 가기]

그로스마케팅과 AARRR 퍼널 분석 (ft. 29CM)

https://brunch.co.kr/@marketer-emje/11

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그로스마케팅이란? 콘텐츠도 퍼포먼스도 UIUX개선도!

https://brunch.co.kr/@marketer-emje/10

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그로스마케팅과 AARRR:Acquisition 획득

https://brunch.co.kr/@marketer-emje/13

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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원본 포스팅 링크

패션 플랫폼의 그로스마케팅 (무신사/29CM/W컨셉)

📊 SEO 분석 대시보드 템플릿

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블로그나 서비스를 운영하다 보면 내 게시물이나 제품이 자연스럽게 Google 또는 Naver 검색 결과에 노출되길 기대하게 됩니다.

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이러한 관점에서 접근하는 방법이 Search Engine Optimization(SEO)입니다.

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Google과 Naver 모두 자체 검색 엔진에서 노출되는 다양한 방법과 데이터를 제공합니다. 이는 각각 Google Search Console과 Naver Webmaster Tools입니다.

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그 중 Google에서 제공하는 Google Search Console은 키워드 노출, 클릭 수, 순위 등 유용한 정보를 제공하지만, 여전히 복잡한 정보를 얻기에는 어려움이 있습니다.

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저 또한 블로그를 운영하면서 Google Search Console을 자주 방문하고 관찰하지만, 이러한 점이 아쉬워 복잡한 데이터를 확인할 수 있는 대시보드를 만들었습니다.

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1️. 좌측 하단의 구글서치콘솔 변경 시 내 데이터를 확인할 수 있습니다.

2️. 노출도에 따른 키워드 그룹을 두어서 그룹간 관리가 용이합니다.

3️. 새롭게 등장하는 키워드를 파악할 수 있습니다.

4️. 기간, 기기, 국가에 따라 다양한 지표 변화를 빠르게 확인할 수 있습니다.

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👉 혹시 더 보면 좋을 지표와 내용들이 있을까요?

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👉 대시보드 링크

https://lnkd.in/gdKp8hi7

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원본 포스팅 링크

📊 SEO 분석 대시보드 템플릿

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GA4는 유저가 수행한 행동 기반의 분석을 할 수 있게 도와주는 솔루션입니다. 기존의 세션 기반으로 획득관점의 유저분석을 목표로 했던 UA의 단점을 보완하는 업데이트였습니다. 다만, 기본적으로 제공하는 대시보드가 UA 대비 친절하지 않다보니 GA4로 넘어가는 많은 마케터분들과 분석가분들이 어려워하는 경우가 많았습니다.

이러한 단점을 보완하기위해 GA4의 데이터 + UA의 UI를 합친 루커스튜디오 대시보드를 만들었습니다.

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'2024년 7월 1일부터 Universal Analytics(UA)를 더 이상 사용할 수 없습니다.'

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1️. Google Analytics(UA)의 만남

퍼포먼스 마케팅을 처음 시작했을 때, Google Analytics(GA)는 제가 처음 접한 주요 도구 중 하나였습니다. 처음에는 기능이 많아 어색하고 어려웠지만, UA는 곧 필수적인 도구가 되었습니다. 잘 구성된 메뉴와 사용자 인터페이스(UI) 덕분에 쉽게 탐색하고 데이터를 분석할 수 있었습니다.

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UA는 사용자, 획득, 행동, 전환의 네 가지 주요 영역으로 주제가 나뉘어 있어 분석이 매우 간단했습니다. 이러한 구조 덕분에 메뉴 순서에 따라 데이터를 분석함으로써 비즈니스 현상을 이해하기가 쉬웠습니다.

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2️. Google Analytics 4(GA4)로의 전환

GA4는 UA의 획득 관점에 초점을 맞춘 세션 기반 분석에서 행동 기반 분석 방식으로 데이터 구조를 크게 변경하였습니다. 이러한 변화는 UA의 데이터 단점을 보완했습니다. 그러나 GA4의 메뉴가 UA처럼 주제별로 명확하게 구분되어 있지 않다는 점은 다소 아쉬웠습니다.

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✅ 해결책

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두 가지 장점을 결합한 대시보드이러한 문제를 극복하기 위해 UA의 분석 섹션과 GA4의 이벤트 수준 분석을 결합한 대시보드를 만들었습니다. 이 대시보드는 UA의 익숙한 UI를 유지하면서 GA4의 고급 분석 기능을 활용합니다.

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원본 포스팅 링크

📊 GA4 마스터 대시보드 | 루커스튜디오 템플릿

구글 애널리틱스 vs 앰플리튜드 비교 요약

구글 애널리틱스와 앰플리튜드의 기능, 추적 방식, 분석 항목, 의의와 장단점, 담당자를 비교하자면 하단과 같습니다.  해당 내용의 이해를 위해 차근히 퍼포먼스마케터, 그로스마케터의 직무 요건에서부터 왜 애널리틱스가 중요한지(GA든 Amplitude든) 알아보도록 하겠습니다.

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마케터가 하는 일

마케터로 생각하는 직무는 주로 퍼포먼스 마케터일 것입니다. 퍼포먼스마케터, 소위 퍼포마는 브랜드나 대행사(에이전시)에서 마케팅 전략을 수립하고 미디어믹스를 짜고 (매체 별/광고 상품 별로 얼마나 쓸 건지를 짜는 것) 이후 해당 미디어믹스에 따라 광고를 집행한 후에 광고 성과를 관리합니다.

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그렇다면 퍼포마의 채용 공고를 분석해 보겠습니다. 퍼포먼스 마케터의 직무 요건 및 우대 사항에는 Google Analytics와 Amplitude가 꽤 자주 등장합니다. 심지어 데이터 분석가 직무에도 있네요. 왜일까요?

• 발란: 퍼포먼스 마케터 (DA, 5년 이상)
• 아이디어스: 퍼포먼스 마케터 인턴 (체험형 6개월)
• 사람인: 데이터 애널리스트 (사업기획팀)

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어트리뷰션 Attribution? 애널리틱스 Analytics?

한 건의 전환이 일어나기까지, 한 명의 사용자에게 노출되는 광고는 수도 없이 많습니다. 마케팅을 열심히 할수록 그렇습니다. 사용자가 1) 인스타그램 광고도  볼 거고, 2) 유튜브 콘텐츠를 봤을 수도 있고, 3) 카카오 배너 광고를 봤을 수도 있고, 4) 네이버 검색 광고를 봤을 수도 있습니다. 이렇게 수많은 광고 매체를 거쳐, 한 건의 전환이 일어났을 때 가장 중요한 질문은 무엇일까요?

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다수의 광고 매체들은 다 자기가 기여를 했다고 말합니다. 그래서 광고 관리자로만 광고 성과를 보면 과도하게 성과가 집계될 수밖에 없고, 중복 집계될 수밖에 없는 것입니다.

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일주일 안에 저 광고 매체들에 다 노출되었던 사용자가 전환을 했다고 가정해 볼까요? 그렇다면  기여 기간은 7일인 것이고 (광고 매체의 성과를 인정해 주는 기간) 노출된 매체는 4개, 그중 유상(Paid) 광고 매체 3개입니다. (유튜브 콘텐츠는 자사의 브랜딩이었다고 하면요.)

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그럼 그중 누가 이 전환의 성과를 가져갈까요?

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• First touch Attribution: 첫 번째 접점을 만들어 낸 광고 매체에게 기여/성과를 인정하는 것
• Last touch Attribution: 마지막 접점을 만들어 낸 광고 매체에게 기여/성과를 인정하는 것
  *First와 Last는 한 개 매체만 인정해 주기 때문에 Single-touch라고도 합니다.
• Multi touch Attribution: 접점을 만들어 낸 여러 매체들에게 가중치를 주어 기여/성과를 인정하는 것

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이렇게 광고 성과의 기여값을 보다 정확하게 측정하기 위해서 Attribution Tool(어트리뷰션툴), Analytics(애널리틱스)가 존재합니다. Web Analytics로 가장 유명한 것이 구글 애널리틱스인 것이고요.

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글의 초반 앰플리튜드 vs 구글애널리틱스 비교표에서 언급했었죠. 구글 애널리틱스는 이처럼 광고 매체들의 전환값의 기여도를 측정하여 마케팅을 효율화하는 것을 목적으로 많이 활용합니다.

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'전환'이 어디서 일어나는데?

여기서 또 하나 짚어야 할 것이 있습니다. 그 광고, 클릭하면 어디로 가나요? 클릭해서 이동한 페이지에서 보통 전환이 일어날 테니까요.

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• 웹(Web) 랜딩(*Landing = 착륙, 이동)            
  우리에게 가장 친숙한 웹페이지로 랜딩 되는 것이 일반적입니다.
• 앱(App) 랜딩
  최근에는 앱 설치를 유도하며 앱스토어 페이지로 랜딩 되거나 앱이 설치되어 있다면 앱 내의 특정 페이지로 랜딩 되기도 합니다.
• 웹투앱 (Web to App) 
  혹은 웹으로 먼저 랜딩 시킨 후에 여러 혜택을 소구하여 앱을 설치하게끔 하기도 합니다.

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웹에서 앱으로, Web to App에서 사라지는 데이터

마케팅 캠페인이 '웹'에 치중되어 있을 때는 구글애널리틱스의 시대였습니다. 그렇지만 '앱'이 뜨기 시작하고 앱마케팅이 활성화되면서 구글애널리틱스 또한 한계에 부딪힙니다.

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웹으로 랜딩 된 후 구매라는 전환 행동이 일어날 때 구글 애널리틱스는 Last touch 기여 설정에 의해서, 해당 전환의 성과는 '페이스북'에게 있다고 측정했습니다.

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그런데 웹 랜딩 이후 앱 설치가 진행되고 앱에서 구매가 일어나면 어떻게 될까요? 사용자의 흔적을 파악할 수 있던 utm (광고 매체의 소스값)이 유실되며 광고 매체의 성과를 잡지 못하고, organic (자연 유입)으로 측정하게 됩니다.

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cf. 여기서 utm의 광고 매체 소스값이란...?

구글에 나이키를 검색하면 '스폰서' 광고로 나이키가 뜹니다. 이걸 클릭하면 url이 이렇게 나옵니다.

https://www.nike.com/kr?utm_source=Google&utm_medium=PS&utm_campaign=365DIGITAL_Google_SA_Keyword_Main_PC&cp=72646825390....  > utm_source=Google이라고 알려줍니다. (소스값) utm_medium=PS라고 알려줍니다. (매체) 이 두 개의 조합을 광고 매체의 소스값이라고 합니다.

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그래서 쓰는 MMP와 PA

그래서 앱 마케팅이 중요해질수록 MMP와 PA의 인지도 또한 높아질 수밖에 없습니다. MMP는 Mobile Measurement Partners로 앱스토어에 SDK를 붙여 앱 설치 성과를 측정해 주는 솔루션을 말하고, PA(Product Analytics)는 이러한 MMP들을 연동하여 앱 설치 성과를 분석할 수 있도록 도와줍니다.

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서비스가 Web 위주인 경우 구글애널리틱스만 사용해도 충분합니다. 다만 App 위주인 경우 App 설치 성과를 분석하는 MMP (Appsflyer, Adjust, Airbridge 등)와 Web to App을 추적하고, App 내 사용자 행동을 분석하는 PA(Amplitude, Mixpanel 등)가 필요합니다!

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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원본 포스팅 링크

구글애널리틱스(GA4)와 앰플리튜드의 차이

Amplitude, 아직도 어렵다면?

행사명 : [그로스 캠프] Ep.2 - Amplitude by Martinee

장소: 서울 서초구 서초대로38길 12 마제스타시티 타워2 12F

일시: 2024년 6월 5일 ~ 6월 26일 매주 수 오후 7시

대상

• Amplitude의 주요 기능들을 포함하여 기초 개념부터 실무 활용까지 배우고 싶은 분
• Amplitude 기반 그로스 마케팅에 관심이 있으신 분

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어떻게 진행하였나요?

그로스 캠프 2기 세션 시작 전 현장 모습

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그로스 캠프 2기는 웨비나 없이 LV. 1, LV. 2, LV. 3, LV. Expert 총 4번의 세션으로 진행되었고, 레벨이 올라갈수록 실무에 활용가능한 앰플리튜드의 고급 기능까지 배웠습니다.

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실습 세션의 경우, 실무에 바로 적용 가능하도록 데모 계정을 통해 직접 앰플리튜드의 차트와 기능을 살펴보았습니다.

세부적으로 확인하고 싶은 유저 데이터를 직접 세팅해보고 집계 기간에 따른 차이를 살펴보며 앰플리튜드 차트 활용 시 주의할 점들까지 알아보았습니다.

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각 세션 이후에는 간단한 퀴즈를 통해 배웠던 내용을 쉽게 잊지 않을 수 있었습니다.

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후기 포스팅을 포함하여 적극적으로 참여해주신 분들께는 마티니가 직접 만든 108장 분량 앰플리튜드 가이드북까지 전달드려서 캠프 종료 후에도 앰플리튜드 기능들을 하나씩 적용해보실 수 있습니다.

이렇게 아낌없이 전수해드리는 그로스 캠프, 다음 번엔 놓치면 안되겠죠?

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어떤 것들을 배웠나요?

앰플리튜드 필수 차트 살펴보기

LV.1 세션 실습 모습

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LV.1 ‘탐색적 데이터 분석(EDA)과 가설 발견을 위한 분석 기초’ 세션에서는 앰플리튜드를 다루기 전에 알아야 할 사항과 앰플리튜드의 활용 목적, 구조, 데이터 택소노미 (Data Taxonomy) 설계에 대해 알아보았고 앰플리튜드의 필수 차트인 세그멘테이션 (Segmentation)과 퍼널 (Funnel), 리텐션 (Retention) 차트를 활용하여 분석 기초를 진행해보았습니다.

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차트 기능들을 활용할 때는 앰플리튜드에서 정의한 모듈과 필터의 역할을 명확하게 이해해야 하는데요. 이벤트, 유저, 메트릭 모듈 등 그룹을 쪼개고 측정 기준을 정의할 때 Uniques, Active %, Average, User & Event Property 등이 각각 어떤 의미를 가지고 있는지와 라인, 영역, 바 차트들을 어떤 상황에서 활용하는지 배웠습니다.

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세부적으로 예시 사례를 기반으로 한 예제 문제 실습을 통해 각 차트별 적합한 활용법을 익혀보는 시간이었습니다.

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• 구매가 많이 발생하는 날의 브랜드별 매출 비중 차이를 확인
• 프로모션 진행 전후 매출 차이 확인
• 푸쉬 메시지 타입별 구매 영향도 확인

• 유저별 구매 전환까지 걸리는 시간을 확인
• 전환까지의 유저 여정 분석
• 이벤트가 가장 많이 일어나는 파트 확인

• 주요 이벤트 및 서비스 사용 간격 및 빈도 점검
• 핵심 이벤트(Critical Event) 유효성 점검
• 측정 기준을 통한 시계열 트렌드 확인

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내 유저 살펴보기

그로스팀 리드 재철님의 LV.2 세션 강의

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LV.2 세션 실습 모습

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LV.2 ‘Cohort / LTV / Lifecycle 분석을 활용한 제품 분석 & 유저 분석 심화’ 세션에서는  DAU & MAU와 LifeCycle, Revenue와 LTV, Sign up과 Engagement를 살펴보고 코호트 (Cohort) 분석 정의와 활용에 대해 알아보았습니다.

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MAU를 확인할 때는 실질적으로 성장하고 있는지 잘 확인해야 하는데 Formula 기능을 사용하여 서비스의 MAU가 성장하고 있는지를 세그먼트 차트(Segment Chart)를 직접 활용해보며 확인해보았습니다. 라이프사이클 차트(Lifecycle Chart)를 통해서 휴면, 이탈, 유입 사용자의 비중을 살펴보며 실질적으로 MAU가 성장하고 있는지 점검할 수 있었습니다.

하지만 유저 라이프사이클은 매출을 보장해주지 못하기에 LTV까지 꼭! 확인해야 한다는 사실을 잊지 마세요!

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코호트 차트 기능을 통해서는 유저의 시계열 데이터를 확인하고 인사이트를 도출할 수 있는데요.

• 음악  스트리밍앱에서 7일차에 3곡을  즐겨찾기한  사용자
• 온보딩  중  푸시  알림을  활성화한  사용자
• 커머스  웹사이트에서  가입  후 7일  내  구매한  사용자

위 예시와 같이 유저 별 행동들을 상세하게 쪼개서 살펴볼 수 있습니다.

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지난 한 달 동안 장바구니에 상품을 담았지만 구매는 하지 않은 유저 분석, 회원가입 이후 7일 이내 구매를 하는 유저와 아닌 유저를 비교해보는 예제를 통해 코호트 차트를 활용해보았습니다.

코호트를 메타나 CRM툴로 보내주기까지 한다면 매우 잘 활용할 수 있게 되겠죠!

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내 서비스 성장시키기

그로스팀 리드 재철님의 LV.3 세션 강의

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LV.3 세션 실습 모습

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LV.3 ‘비즈니스 성장을 위한 유저 여정 분석(AARRR)과 그로스 모델링’ 세션에서는 앰플리튜드에서 대시보드를 구축하는 과정과 AARRR 프레임 워크(Framework)의 각 단계인 획득 (Acquisition) , 활성화 (Activation), 수익 (Revenue), 재방문 (Retention), 추천 (Referral)의 유저 여정 분석과 그로스 모델링에 대해 배우는 시간을 가졌습니다.

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• LTV/CAC 확인

• DAU/MAU 확인
• 퍼널 별 전환율 확인 후 개선
• 아하 모먼트(Aha moment) 찾기

• ARPU & ARPPU 확인

• 내 서비스 주요 이벤트 찾기
• 제품 사용 간격 찾기

• 입소문 효과 계수 측정

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환경 구축하기

그로스팀 리드 재철님의 LV.Expert 세션 강의

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LV.Expert 세션 실습 모습

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LV. Expert 'Performance & CRM & Growth 분석에 대한 실행을 위한 마케팅 분석 & 자동화 Case Study' 세션에서는 MMP & PA & CRM 솔루션의 연동을 통한 통합 마케팅 환경을 구축하는 이유와 방법에 대해 그 중요성과 과정을 세부적으로 실제 기업 사례를 통해 알아보았습니다.

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제품을 많이, 잘 판매하기 위해서 프로모션을 진행하는데 발생하는 매출에 대해 정말 프로모션의 영향인지 확인하기 위해 증분 분석을 진행합니다. Amplitude 퍼널 차트를 통해 실험 집단을 분리해서 A/B 테스트를 진행하여 프로모션의 유효성을 검증하는 과정 공유해드렸습니다.

이외에도 클러스터링 기능을 통한 라플 유저와 일반 유저의 여정 분석 및 비교 방법과 연관 규칙 분석을 통한 카테고리 내 상품별 연관성을 파악하는 방법에 대해서도 배웠습니다.

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궁금한 것이 있다면?

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살펴본 데이터가 비즈니스에 따라 상이하거나 세션 중 어려운 부분이 있어도 QnA를 통해 상세하게 답변드리고 함께 살펴보며 자신의 비즈니스에 적합한 최적의 활용법을 익힐 수 있는 시간이었습니다.

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참여자 후기를 확인해보세요!

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그로스 캠프가 1기에 이어 2기까지 1달 동안 많은 분들의 적극적인 참여 속에 마무리 되었습니다.

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LV. 1 세션부터 마지막까지 많은 분들깨서 남겨주신 후기를 확인해보세요!

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마티니가 여러분의 비즈니스 성공을 위해 언제나 함께 합니다.

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마티니가 진행한 다른 세미나들이 궁금하다면?

마티니 이벤트 확인하러 가기!

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프로덕트 분석/성과 분석 툴

‍그로스마케팅의 기본은 분석입니다. 분석 툴, 주로 Analytics라고 많이 이야기하죠. Google Analytics가 대표적이고요. 이외 Product Analytics라고 했을 때 Mixpanel(믹스패널), Amplitude(앰플리튜드) 등의 솔루션이 있습니다.

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프로덕트 분석이 뭔가요?

‍프로덕트 분석은 사용자들이 디지털 프로덕트를 쓰는 방식을 이해해보는 것입니다. 사용자의 행동 데이터를 분석하고, 전환 기회를 파악하고, 사용자의 평생 가치(LTV: Long Time Value)를 높이는 경험을 만들어 사용자를 비즈니스의 핵심으로 만듭니다.

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프로덕트 분석을 통해 사용자의 실시간 참여 및 행동 데이터를 추적, 시각화, 분석하여 전체 고객 여정(User Journey)을 최적화할 수 있습니다. 사용자의 라이프사이클 모든 단계를 데이터로 확인하여 디지털 경험을 개선하고, 충성도를 확보하고, 비즈니스 성과로 연결하도록 지원합니다.

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(사용자 여정 예시) 광고를 클릭하고 ~ 계정을 생성하고(Onboarding Process라고 함) ~ 가입하고 ~ 기능 A를 경험하고 ~ 모바일로 로그인하고 ~ 첫구매를 하고 ~ 기능 B를 경험하고 ~ 기능 C를 경험하고 ~ 앱푸시를 받고 ~ 구독할 것 같은데 ~ A/B 테스트를 경험하고 ~ 파워 유저가 되고 ~ 남에게 추천하고...

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위와 같은 사용자 여정 중에서 하기 질문에 앰플리튜드를 통해서 답할 수 있습니다.

• Why do users convert or dropoff? (사용자가 전환하거나 이탈하는 이유는 무엇일까요?)

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• Which featurees predict likelihood to buy? 구매 가능성을 예측하는 기능은 무엇인가요?
  *커머스라면 대개 상품/브랜드 찜하기, 장바구니에 상품 담기가 그 기능입니다.

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• What is the cross-device user journey? 크로스 디바이스 유저의 여정은 무엇인가요?
  보통 Web to App으로 Mobile/Web에서 프로덕트를 경험하다가 App을 설치하고 App으로 넘어갑니다.
  *대개 여기서 데이터가 유실됩니다.

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• How did our launch impact monetization? 출시가 수익 창출에 어떤 영향을 미쳤나요?

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• Who are our highest value customers? 우리의 최고 가치 고객은 누구입니까?
  *가치가 가장 높은 고객군의 특성을 알아야, 그 고객군과 유사한 고객들을 더 데려올 수 있고 혹은 기존 고객들이 그 고객과 유사한 행동을 하게끔 유도해야합니다.

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• How likely is churn within user cohorts?사용자 집단 내에서 이탈할 가능성은 얼마나 되나요?
  *이탈 지점과 시점을 알고 있어야 이를 방지하거나 개선할 수 있습니다.

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커머스의 필수 지표: 매출, 주문수, 건단가, 객단가

프로덕트 분석이라고 하면 거창해 보이지만 실전은 생각보다 단순합니다. 커머스에서 가장 중요한 지표가 무엇일까요? 바로 매출/주문수/객단가/건단가입니다.

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매출=주문수X건단가, 매출=주문자수X객단가 개념으로, 결국 '매출'이 가장 중요한데요.

동일한 매출을 기준으로 주문수가 많아지면 건단가가 낮아지고, 건단가가 높아지면 주문수가 적어집니다. 아주 당연한 얘기지만, 이 내용이 무엇과 연관이 있을까요? 바로 물류비입니다.

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건단가가 낮아서 주문수가 많아지면 택배 물량이 많아집니다. 물론 합배송이 가능하냐, 물류 체계가 자체 배송이냐 위탁 배송이냐, 물류 센터가 있느냐 등에 따라 상황은 다를 수 있겠지만 대개 커머스는 주문수와 건단가 중 굳이 택한다면, 건단가를 높이고 주문수를 줄이는 것이 좋습니다. (객단가는 유저수와 객단가를 둘 다 올리는 게 좋고요...ㅎㅎ)

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앰플리튜드(Amplitude)의 Segment Chart 만들기: 매출, 주문수, 객단가, 건단가

*매출, 주문수, 객단가, 건단가 차트 모두 '주문 완료'/'구매 완료'/'결제 완료' 와 같은 이벤트와 '주문 금액'/'구매 금액'/'결제 금액'을 뜻하는 이벤트 프로퍼티가 필수입니다.

*여기서 이벤트와 프로퍼티는 모두 개별적으로 설정되는 것으로 통용되는 단어가 아님을 참조해주세요.

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1️. 매출 차트 그리기

1. Segmentation by 에서 주문 완료 이벤트를 설정해줍니다.

해당 택소노미에서는 total_items_order_completed 가 주문 완료/결제 완료 이벤트입니다.

그리고 by order_total 이라는 이벤트 프로퍼티를 사용하여 값을 표현해줍니다.

2. ...performed by Any Users는 따로 설정하지 않아도 됩니다. (전체 유저의 매출을 보는 것이고, 특정 유저의 행동을 보고자 하는 것이 아니니까요.)

3. ...measured as 에서 'Properties'를 선택하고 Sum of Property Value를 설정합니다.

4. 일자까지 설정해주면 그래프가 구현됩니다!

5. 그래프 하단에는 데이터 테이블이 표 형식으로도 나오고, 이는 CSV로 다운로드 받을 수 있습니다.

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2️. 주문수 차트 그리기

주문수는 쉽습니다! ...measured as Sum of Property Value를 Event Property로 바꿔주면 됩니다.

매출이 구매 이벤트의 금액의 총합이었다면, 주문수는 이벤트가 발생한 수이기 때문입니다.

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Event Totals로 바꿨는데 그래프가 조금 이상하죠? order_total이라는 주문금액값이 grouped by 필터로 걸려있어서 그렇습니다. 금액값 별로 어떻게 구성되어져있는지 보여주는 거죠. 해당 필터를 지워주면 됩니다.

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3️. 객단가 차트 그리기

객단가는 매출/주문자수입니다. 그러므로 매출=주문완료 이벤트(+order_total 프로퍼티)의 PROPSUM (PropertySUM)/주문완료 이벤트의 유니크(사용자수)로 수식을 만들어서 적용하면 됩니다. 즉 객단가는 PROPSUM/UNIQUES입니다.

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객단가의 추이를 과거와 비교할 수도 있습니다. Comparing to date range ending _ 여기서 일자를 설정하여 두 개의 그래프로 구현되도록 할 수 있습니다. 과거 일자와 비교하면 그 시점의 유저가 **[Previous]**로 표시되고, 이후 시점의 유저가 All User로 표시됩니다.

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4️. 건단가 차트 그리기

건단가는 매출/주문수입니다. 그러므로 주문완료 이벤트의 속성값, 주문액 평균을 확인하면 됩니다. ...measured as Average of Property Value로 설정해줍니다.

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건단가는 주로 프로모션을 진행할 때 부차적으로 확인합니다. 평상시 대비 프로모션 진행 시에 카테고리/브랜드/상품/장바구니 할인 쿠폰이 발급되어 건단가가 낮아지는 경우가 많기 때문입니다.

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건단가/객단가는 대개 유사합니다. 다만 예외도 존재합니다. 리셀러가 커머스에 많은 경우, 상품을 대량하는 구매하므로 경우 주문수가 주문자수보다 월등히 많아 건단가는 낮고, 객단가는 높을 수 있습니다.

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건단가/객단가는 시즈널리티를 탑니다. 특히 의류 커머스의 경우 S/S에는 반팔 티셔츠가 주가 되기에 객단/건단이 낮아지고, F/W에는 아우터 상품이 메인이 되면서 객단/건단이 높아집니다.

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앰플리튜드 대시보드 예시

‍대시보드 한 판에 차트들을 모을 수 있습니다. 매출도, 구매전환율도, 상품수도 여러 필터로 쪼개보면서 프로덕트의 현황을 확인할 수 있습니다.

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분석 내용 공유하기

앰플리튜드 차트로 확인한 데이터들은 구글 스프레드시트로 이전 성과들과 비교하거나, 노션으로 정리하거나, 간단하게는 슬랙으로 정리하여 공유합니다.

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그로스마케터가프로모션/쿠폰 분석을 하는 과정 중에 앰플리튜드로 세그먼트 차트 (커머스에 꼭 필요한 매출, 주문수, 건단가, 객단가) 그리는 법을 알아보았습니다! 감사합니다.

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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원본 포스팅 링크

앰플리튜드(Amplitude) Segment Chart

그로스해킹은 Growth와 Hacking의 조합, 그로스마케팅은 Growth와 Marketing의 조합으로 두 개념 다 '성장'을 위함이지만 해킹은 어떤 수단을 동원할지 한정짓지 않는 것이고 마케팅은 마케팅 측면에 집중한 것입니다.

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AARRR 프레임워크가 왜 중요할까요? 그로스마케팅의 범위가 모든 마케팅을 포괄하는 만큼, 업무의 우선순위를 정해야 하기 때문입니다. 비즈니스의 특성, 규모, 성숙도에 따라 AARRR 중 현재 집중해야하는 단계를 파악하고 그 부분을 활성화하기 위한 마케팅 캠페인을 운영해야 합니다.

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(1) A: Acquisition 획득

(2) A: Activation 활성화

(3) R: Retention 유지(리텐션)

(4) R: Revenue 수익화(매출)

(5) R: Referral 추천

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▶️ AARRR 프레임워크 관련된 더 자세한 글은 여기서 확인해주세요.

https://brunch.co.kr/@marketer-emje/11

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AARRR의 1단계: Acquisition 획득

AARRR 프레임워크의 첫번째 약자인 Acquisition(획득)을 알아보겠습니다. 사용자 획득을 위한 마케팅을 UA 마케팅 (User Acquisition Marketing)이라고 자주 부르는데요. UA마케팅에서 사용하는 광고 매체, 성과 분석 툴, KPI(유입, 가입, 앱설치, 첫구매 등)에 따라 봐야하는 지표, 실제 사례 등을 공유해보겠습니다.

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잡코리아에 'UA마케팅'을 검색했을 때의 결과페이지입니다. 넷마블, 크래프톤 등 유명 게임 회사가 좀 보이고, 이외 앱 중심의 커머스 회사인 브랜디도 있네요. UA 마케팅이란 단어를 게임 업계에서 많이 쓴다고는 하는데요, UA 마케터라는 포지션명은 잘 쓰지 않기 때문에 UA 마케팅을 하는 퍼포먼스마케터로 생각할 수 있겠습니다.

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UA 마케팅이란, User Acquisition: 사용자 획득

AARRR의 첫 단어인 만큼 '획득'은 마케팅 초기 단계로, 유저(사용자)가  서비스에 '획득'되게 만드는 것입니다. 여기서 획득은 서비스 내에서 정의하기 나름이지만 단순히 유입(Traffic, 트래픽)이 될 수도 있고 유입 이후의 가입(Signup, 등록/계정 생성) 혹은 앱 설치 (App Install) 혹은 첫구매 (1st Purchase)일 수도 있습니다. KPI가 무엇이냐에 따라 주의 깊게 봐야하는 지표 또한 달라집니다.

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주요 광고 매체와 성과 분석 툴/솔루션

사용자를 획득하고자 하는 UA 마케팅에서는 주로 어떤 광고 매체를 활용할까요? 힌트는 UA마케팅을 검색했을 시 나오는 퍼포먼스마케터의 채용 공고에 있습니다!

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1. 넷마블의 UA마케팅 담당자 채용 공고

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· 글로벌 UA 매체 Self-serve: Google, Meta 등

Self-serve: 광고 대행사를 통한 운영이 아닌 직접 운영을 말합니다.

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· 마케팅 성과 분석 툴 활용 역량 (Singular, Appsflyer, Firebase, Gamesight, GA 등)

MMP(Mobile Measurement Partners)인 싱귤러와 앱스플라이어가 등장하네요.

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· 1st Party Data 활용을 통한 광고 <> 내부 성과 분석

1st Party Data란 우리 서비스에 쌓이는 데이터를 기반으로, 자사 내부 데이터라고 할 수 있습니다. 이에 반대되는 개념이 3rd Party Data로 외부 데이터로, 광고 매체들의 데이터들을 예시로 들 수 있습니다.

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2️. 브랜디의 퍼포먼스마케터 채용 공고

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· 광고 매체: 메타, 구글, 네이버 SA/DA, 카카오 등

DA는 Display Advertisement(Ads)로 배너 광고, SA는 Search Advertisement(Ads)로 검색 광고를 뜻합니다.

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· 분석 트래킹 툴 활용 통한 데이터 분석 (Appsflyer, GA 등)

MMP(Mobile Measurement Partners)인 앱스플라이어가 등장하네요.

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· User Acquisition - Activation 퍼널 단계에서 KPI 달성

그로스마케팅은 그로스(Growth)를 위해 무엇이든 하기에 AARRR 프레임워크의 모든 단계와 관련된 업무를 하지만 주로 퍼포먼스마케팅은 AARRR 중의 초기 단계인 Acquisition과 Activation 위주의 업무를 합니다.

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3️. 야나두(야핏)의 퍼포먼스 마케터 채용 공고

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· 주요 매체 (Google, NAver, Meta, Kakao) Self-Serve

(*Self-serve: 광고 대행사를 통한 운영이 아닌 직접 운영을 말합니다.)

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· 3rd + 1st Party 데이터 분석을 통한 UA 성과 관리

1st Party Data란 우리 서비스에 쌓이는 데이터를 기반으로, 자사 내부 데이터라고 할 수 있습니다. 이에 반대되는 개념이 3rd Party Data로 외부 데이터로, 광고 매체들의 데이터들을 예시로 들 수 있습니다.

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보통의 광고 매체(3rd Party)에서는 자신의 매체를 기준으로 성과를 측정하기 때문에 내부 데이터(1st Party)와 수치가 맞지 않는 경우가 많습니다.

ex. 사용자가 3일 전 인스타 배너 광고를 보고 클릭해서 유입되었다가 이탈된 후 다시 네이버 검색 광고를 통해 오늘 유입되어 가입한 경우를 생각해봅시다. 기여기간이 7일이라고 할 때, 인스타그램 및 네이버 매체의 광고 관리자에서 해당 가입이 모두 각자의 성과라고 계수할 수 있습니다. 이렇게 되면 광고 관리자에서 확인된(3rd Party) 가입자 수치는 2명이고, 실제 내부 데이터(1st Party)에서는 1명이겠죠?

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광고 매체로의 메타(Meta), 네이버(Naver), 구글(Google), 카카오 (Kakao)

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메타(Meta)

• 인스타그램/페이스북 광고로 배너 광고의 가장 대표적인 매체입니다.
• 페이스북 광고 관리자에서 캠페인 - 광고 세트 - 광고 소재 의 위계로 이미지/영상 광고를 세팅하여 운영할 수 있습니다.
• 페이스북 광고 라이브러리에서는 키워드를 검색하여 유관 광고 소재를 참조할 수 있습니다.

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네이버 배너 광고 (GFA) 및 검색 광고 (파워링크, 쇼핑 검색)

• 네이버는 배너 광고와 검색 광고를 모두 가지고 있습니다.
• 배너 광고는 네이버 메인이나 웹툰, 기사 등을 볼 때 주로 뜨는 광고이고요.
• 검색 광고는 특정 키워드 검색 시 상위에 노출되는 '파워링크' 영역과 '쇼핑검색' 영역 등에 노출됩니다.

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네이버의 배너광고와 검색광고 노출 화면

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네이버 검색광고/디스플레이 광고(배너광고) 관리자

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KPI와 지표

'지표'는 특정 현상을 나타내는 수치입니다. 쉽게 말하면 클릭률(CTR:Click-Through Rate)), 클릭당비용(CPC:Cost Per Click), CPM(노출당비용), CPI(설치당비용), PV(페이지뷰), CAC(가입당비용).. 이런 것들 인데요. 배너 광고 및 검색 광고의 효율을 판단할 때 지표들을 기준으로 성과가 좋다/나쁘다를 이야기할 수 있습니다.

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지표를 AARRR 프레임워크에 맞추어 구분하고 확인할 수도 있습니다.

Acquisition 관련 대표 지표들

• CTR: Click-Through Rate, 클릭률
• CPM : Cost per mille 노출 1,000회당 비용
• CPC: Cost per Click 클릭당 비용
• CPI: Cost per Install 설치당 비용
• CPE: Cost per Engagement 실행당 비용
• CPA 액션당 비용

액션을 무엇으로 설정해두었느냐에 따라 달라집니다.

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• CPS: Cost Per Sales 구매 전환당 비용
• PV
  Page View 페이지뷰 (=조회수)
• 세션당 단가
  한 명의 세션을 만들어내는 데에 드는 비용 (유입당 비용, CPC와 다르게 보는 이유는 클릭하고 유입되기 전에 이탈할 수 있기 때문입니다.)
• 세션 시간
  오래 체류할수록 좋겠죠?
• 세션당 페이지뷰
  한 번 들어와서(=유입되어서) 여러 페이지를 볼 수록 좋겠죠?
• CAC 가입당 비용 (Customer Acquisition Cost)
• DAU/WAU/MAU
• Daily/Weekly/Monthly Active User 일간/주간/월간 활성 사용자수
• New/Return 새로 들어온 사용자/다시 돌아온 사용자

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UA 마케팅 사례: 유입/가입/첫구매/앱설치 캠페인

보통 유입/트래픽 캠페인은 일회성 모수인 경우가 많아 (즉 사용자가 서비스를 장기적으로 사용하지 않고 유입만 되었다가 이탈하는 경우) 커머스에서는 가입 및 첫구매를 독려하고, 앱의 중요도가 큰 경우는 앱설치까지 유도하는 경우가 많습니다.

• 컬리, 무신사, 지그재그 모두 신규 고객이라면/가입하면/처음이라면 > 1만원 할인, 990원 상품 등으로 혜택을 제공하고 있으며
• 29CM의 경우 앱에서만 사용할 수 있는 쿠폰을 제공하여 앱 설치를 유도합니다.

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그로스해킹과 그로스마케팅 그리고 그로스마케팅에서의 AARRR 프레임워크 개념을 넘어서 이제는 조금 더 구체적으로 Acquisition 단계의 UA마케팅에 대해서 다뤄봤습니다. 광고 매체나 성과 분석 툴의 경우는 다른 단계에서도 크게 달라지지 않지만 그만큼 중요한 내용이기에 계속 이야기하겠습니다!

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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원본 포스팅 링크

그로스마케팅과 AARRR:Acquisition 획득

매출 증대를 위한 2가지 최적화 방법

▶ 구매 & ROAS

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 퍼포먼스 마케팅에서는 다양한 최적화 전략을 사용하여 목표를 달성할 수 있습니다. 특히, 머신러닝이 주요하게 작용하는 상품들은 최적화를 무엇을 적용하느냐에 따라 성과 결과가 다르게 나타나는데요. 오늘은 매출 증대를 위한 최적화 2가지에 대해 얘기해보고자 합니다. 구매 최적화와 ROAS 최적화. 이 두 최적화는 매출 증대의 목적으로 운영되긴 하지만, 분명한 차이가 존재합니다. 간단하지만, 각 최적화별 정의와 차이점, 어떤 상황에 적용하는게 더 효과가 좋을지에 대해 작성해보고자 합니다. 

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구매 최적화와 ROAS 최적화의 정의

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 구매 최적화는 구매 이벤트 최적화, 즉 광고 캠페인을 통해 직접적인 구매 전환을 최대화 하는 것을 목표로 하며, 주로 비용 효율 보다는 구매 자체에 집중합니다. 흔히 알고 있는 이벤트 최적화이며, 이벤트들 중 구매 이벤트 발생에 집중하여, 머신러닝 합니다.

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  ROAS 최적화는 광고 비용 대비 매출 최대화 하는 것을 목표로 하며, 효율적인 비용 관리와 최대 매출 포커싱하여 최적화 합니다. 

• ROAS = 광고로 부터 발생한 매출 / 광고 지출 비용

ROAS는 위와 같이 계산하며, ROAS은 두 최적화 모두 산출 가능하지만, ROAS 최적화는 ROAS에 보다 집중하여 머신 학습이 진행되는 것을 의미합니다. 

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상황별 효과적인 최적화 방법과 그 이유

 구매 최적화는 많은 구매 이벤트를 발생 시키는 것을 목적으로 머신러닝이 작동하여, 상대적으로 객단가가 낮은 상품 운영에 보다 적합하며, ROAS 최적화 대비 더 많은 유저들의 구매를 기대할 수 있습니다. 

  또한 높은 LTV가 기대되는 산업/제품군의 경우, 구매 최적화 활용이 긍정적입니다. 

• 건강 기능 식품(e.g. 매일 먹으면 좋은 비타민 등)
• 월 구독형 서비스(e.g. 넷플릭스)

  초기 CPA가 다소 높을 수 있지만, 산업/서비스 특성상 반복 구매를 통한 높은 수익 창출이 가능하여, 구매 최적화를 통해 구매를 이끌어 내는 것이 중요합니다.

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 ROAS 최적화는 광고비가 제한적이거나 특정 ROI 목표가 있을 때, 주로 적용합니다. 구매 금액에 포커싱하여 학습하여, 비교적 구매 객단가가 높거나, 한명의 유저가 다양한 상품을 구매할 수 있는 경우에 ROAS 최적화가 적합합니다.

• 게임
• 커머스

 특히 게임 업종에서 고래 유저라는 용어를 사용하는데, 고래 유저란 일반 사용자에 비해 높은 구매력을 가지고 있으며, 한번의 결제로도 큰 금액을 소비하는 유저를 의미합니다. 장르별로 고래 유저의 비중은 다르지면, 평균적으로 1%미만, 구매 금액은 과반 내외를 차지합니다. 쇼핑 업종에서는 VVIP라고도 하는 이 고객들은 한번의 구매로도 높은 수익을 창출하여, ROAS 최적화는 이들을 타겟하여 머신 학습 진행하여 상대적으로 적은 광고 비용으로도 높은 매출을 기대할 수 있습니다. 

  정액제/구독형과 같은 서비스에는 ROAS 최적화 적용에 부적합 합니다.  

 물론 앞서 말한 상황별 예시가 100% 정답은 아닙니다. 게임 업종이라도, 구매 객단가가 낮은 편이거나, 매칭을 위한 많은 유저가 필요한 경우에는 구매 최적화 상품이 게임에는 더 적합할 수 있습니다. 예산의 여유가 있고, 가설을 테스트해보고자 한다면, 각 최적화별 A/B테스트도 하나의 방안입니다. 

  캠페인 성과에는 최적화 방식 뿐만 아니라, 타겟에게 소구할 메세지, 크리에이티브의 품질, 어떤 매체를 활용할지, 지면별 경쟁 상황, 시즈널리티 등 다양한 요소들이 작용합니다.  적합한 최적화를 선택하는 것은 성공적인 캠페인을 위한 하나의 옵션이지만, 각 특성을 고려하여 시행착오를 줄이고, 상황에 맞게 적용하여 우수한 성과를 거둘 수 있습니다.

📊 링크드인 통계 분석 대시보드 만들기

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데이터를 다루다보니 링크드인 컨텐츠도 데이터로 관리하고 싶은 마음이 컸습니다.

링크드인에서 가장 많이 들어가는 항목이 통계 부분인데 들어갈때마다 아쉬운건 제공 되는 데이터가 너무 제한적이라는 것이었습니다.

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링크드인이 제공해주지 않아서 직접만들어 봤습니다.

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1️. 평균/누적 컨텐츠 노출, 참여도(좋아요, 댓글), 팔로워에 대해서 알 수 있습니다.

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2️. 노출, 참여도, 팔로워에 긍정적인 컨텐츠 종류를 확인할 수 있습니다.

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3️. 컨텐츠 개별 누적 지표와 계정 지표를 분리해서 볼 수 있습니다.

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링크드인이 제공하는 API가 페이지 데이터다 보니 개인용 컨텐츠에 대한 통계를 자동화 하지 못한 게 아쉽긴 하지만 주기적으로 데이터를 다운받아서 스프레드시트에 올리기만 하면 자동으로 시각화에 업데이트가 되게 했습니다.

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<추가할 것들>

+ Social Selling Index (SSI)와 같은 지표를 추가하면 좋을 것 같아 점진적으로 추가할 계획입니다.

+ 각 콘텐츠 유형에 대한 레이블을 추가하여 분석을 다양화하려고 합니다.

+ 링크에서 썸네일 이미지 자동으로 가져올 수 있게 하는 방법 없을까요?! 고민중입니다.

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👉 혹시나 더 보면 좋을 지표와 내용들이 있을까요?

👉 대시보드 링크 : https://lnkd.in/gRGdQE2i

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원본 포스팅 링크

📊 링크드인 통계 분석 대시보드 만들기

그로스마케팅이란?

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성장을 위해 가장 필요한 정보는 무엇일까요? 사용자에 관한 것입니다. 누가 어떻게 사용했는지 알아야, 그 사람과 유사한 사람들을 더 불러올 것이고 (=유입) 어떻게 사용했는지 알아야 어디서 이탈했는지를 찾아 그 지점을 개선시킬 수 있을테니까요.

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사용자 행동을 데이터로 남기고, 이를 분석하여 서비스 개선의 근거로 삼는 것이죠. 사용자의 행동을 이벤트(Event) 혹은 로그데이터 (Log data)라고 이야기하는데요. 이 로그데이터를 분석할 수 있는 툴/솔루션 중 하나가 앰플리튜드(Amplitude)입니다.

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이렇게 PC/Web이든 Mobile/Web이든 App이든, 어떤 플랫폼에서든 사용자가 한 행동을 수집하여 분석할 수 있습니다. 사용자 행동 분석은 그로스해킹, 그로스마케팅의 기본이니까요.

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그로스마케팅 툴, 앰플리튜드(Amplitude)를 배우고자

앰플리튜드를 더 잘 사용하기 위해 마티니에서 개최한 앰플리튜드 부트캠프 1기에는 김과외, 당근마켓, 사람인, 잡코리아, 현대홈쇼핑, 비소나이, 타이어픽, CJ올리브영 등의 재직자 분들이 오셨었습니다. 마케터를 지망하는 취준생도, 이제 막 취업한 신입도 아닌 유니콘 스타트업의 연차가 있는 실무자들이 앰플리튜드를 배우기 위해서 모입니다.

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사용자를 이해하고 분석하여 그로스(Growth)를 도모합니다.

앰플리튜드(Amplitude)를 학습하고, 도입하고, 활용하고자 하는 이유는 대다수 유저 분석을 위함입니다. 그렇다면 유저 분석은 어떻게 할 수 있는 것일까요?

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이벤트(Event)와 프로퍼티(Property)를 수집하여 현황을 분석합니다.

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좀 더 자세한 정황을 파악할 수 있습니다. '구매'라는 Event에 Event Property로 Brand_name이 추가로 수집되었을 때입니다. 구매수가 실제 증가한 브랜드는 'Nike'이고 'Vans'는 감소했다는 것을 알 수 있습니다. Nike의 반응도가 높으니 재고를 미리 확인해두면 좋겠죠? 현상을 분석하여 이후 상황에 적절한 대응을 취할 수 있습니다.

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17일에서 18일의 구매수 증가에 기여한 구매 내역은 meta로 유입된 신규 유저의 Nike 구매입니다. (30건에서 70건으로, 200%이상 증가) organic으로 유입된 기존 유저의 Nike 구매는 이틀 간 동일했고, organic으로 유입된 기존 유저의 Vans 구매는 60건에서 40건으로 감소했네요.

즉 Nike의 구매수가 늘었다라는 분석이, meta 광고에 의해 유입된 신규 유저들의 Nike의 구매수가 늘었다. 라고 훨씬 자세해졌습니다.

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구매수 100 > 120, 20%의 증가가 있었다라는 표면적인 확인에서 Nike 브랜드 증가가 일어났다는 조금 더 깊이있는 확인으로 어떤 경로에 의해 어떤 특성을 가진 유저에 의한 구매수 증가였는지까지 분석이 가능해진 것이죠.

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분석이 깊이있을수록 전략과 실행방안도 구체성을 가집니다. 메타 광고에 의해 유입된 신규 유저들의 증가세가 확인되었으니, 해당 광고 매체를 활성화시키는 것이 좋겠죠. 어떤 광고 소재가 좋은 효율을 가져왔는지 분석하고 그 소재를 베리에이션하여 (다양한 버젼으로 만들어보는 것) 예산을 증액하여 광고를 운영해자는 실행 방안이 나오기 쉬워집니다.

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서비스 내 주요 이벤트(유입, 조회, 가입, 구매 등) 분석하고 마케팅하기

이벤트와 이벤트 프로퍼티, 유저 프로퍼티 등의 설계가 완료되면 (이를 총칭하여 택소노미, taxonomy를 설계한다고 합니다.) 차트를 구성하여 주요 지표들의 수치를 확인할 수 있습니다.

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가입완료(Event:sign_up_completed)수를 나이(User Property:user_age)로 나눠볼 수도 있고요.

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(예시) 데이터 분석을 기반한 퍼포먼스마케팅

가입 관련 데이터 분석을 했을 때, 서비스 내의 유입 대비 가입 전환율이 30대가 가장 높다면 퍼포먼스마케팅 광고의 타겟 대상을 30대로 집중해준다면 동일 비용 대비 좀 더 광고 효율이 높아지겠죠?

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주문완료(Event:order_completed)수를 유저 상태(User Status: New or not)로 나눠볼 수도 있습니다.

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(예시) 데이터 분석을 기반한 CRM마케팅

주문수의 유저 비중을 확인했을 때 절대적으로 기존 유저의 비중이 높기 때문에 두 가지 방안을 생각할 수 있겠는데요.

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(1) 비중이 낮은 신규 유저의 구매 활성화를 위해서 신규 유저 타겟으로 추가 쿠폰을 발급하는 프로모션을 운영하고 이를 홍보하는 CRM 마케팅을 진행할 수 있겠습니다.

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혹은 (2) 비중이 높은 기존 유저의 구매수를 더 장려하기 위해서 기존 유저들이 선호하는 브랜드의 신상품 런칭 소식을 알려주는 CRM 마케팅을 진행할 수도 있겠고요.

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그로스해킹과 그로스마케팅에 쓰여지는 수많은 마테크 솔루션 중 하나일 뿐입니다. 앰플리튜드(Amplitude)는 프로덕트 애널리틱스로 (행동 분석 솔루션) 유용한 것인지, 만능인 것은 아닙니다. 솔루션의 사용이 성장을 보장해주지는 않습니다. 그러나 사용자를 더 잘 이해하는 것은 서비스의 개선 그리고 성장과 직결될 것입니다.

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앰플리튜드 부트캠프는 현재 2회차까지 진행되었으며 (1회차 격주 2시간씩 2회 운영) 다음 일자는 24년 1월 정도로 예정되어 있습니다. 마티니의 링크드인이나 인스타그램을 통해 소식을 공유받으실 수 있습니다.

링크드인 https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7103207584077139968

인스타그램 https://www.instagram.com/martinee_official/

홈페이지 https://martinee.io/

풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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그로스마케팅 앰플리튜드(Amplitude) 부트캠프

🧩 Figma가 고객을 찾는데 걸린 시간 = 5년

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최근 새롭게 시작하는 IT 기반의 기업들 혹은 일반 제품들도 PMF 찾는 것을 중요 단계로 생각합니다.

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PMF

PMF는 제품 - 시장 적합성으로 제품이 시장에서 매력적인 상품인지 찾는 단계를 의미합니다. 매력이라는 모호한 단어만큼 PMF는 명확한 순간을 정의하는 것은 쉽지는 않습니다. 많은 경우 유저들과 인터뷰를 통해서 단계의 달성을 가늠합니다. 충분한 PMF를 찾았다면 그 때부터 비즈니스 스케일업을 본격적으로 하게됩니다. 이렇게 하면 제품 개발과 제작에 들이는 리소스를 줄여서 제품 출시에 따른 위험성을 최소화할 수 있다는 장점을 가지고 있어 특히나 스타트업에서 각광받는 방식입니다.

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우리가 흔히 아는 Canva, Notion, Figma 의 기업들의 인터뷰로 PMF 달성 소요기간을 확인해보니 대부분 1년~2년 이상의 시간이 걸렸다는 것을 알 수 있었습니다.

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평소 PMF는 빠르게 시장을 찾는게 중요하다라고 생각했는데 유수의 기업들도 PMF를 찾는데 오랜기간이 걸렸다는게 너무나 놀라웠습니다. PMF의 기준이 높았을 수도 있고 기술 기반의 기업이다보니 더 많은 시간이 주어졌을 수 도 있습니다. 그럼에도 불구하고 좋은 제품으로 성장하기 위해서는 분명히 고객이 제품을 사랑하게 만들고, 지속적으로 제품을 사용하도록 유도하는데 충분한 시간과 고민이 필요하다는 것을 다시 생각하게 되었습니다.

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얼마전부터 집으로 가는 길에 작은 건물이 지어 지고 있었습니다. 처음엔 공사를 하는 것 같은데도 한참동안이나 건물은 올라갈 기미가 보이지 않았습니다. 아마도 지반공사와 기초 공사만 이루어졌던것 같습니다. 그리고 기초공사가 마무리되니 체감은 하루에 한 층 씩 빠르게 집이 올라가면서 공사가 마무리 되었습니다. 건물을 만들때 가장 많은 시간을 투자하는 것은 외형적 모습이아닌 기초 공사 기간입니다.

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제품의 기초공사가 PMF를 찾는 과정이라면 PMF를 찾는데 충분한 시간과 고민이 필요하지 않을까요? 그리고 그 시간이 결국 안정적 비즈니스를 찾는데 중요한 기준이 되지 않을까요?

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빠르게 문제를 찾는 것과 견고한 기초를 만드는 것, 정답이 있기보다 상황에 따라 선택을 하는 문제라고 생각합니다. 다만, '빠름' 이라는게 언제나 정답처럼 생각한 저에게 좀 더 새로운 시각을 준 것 같습니다.

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👉 여러분 서비스의 PMF는 어떤가요?

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🧩 Figma가 고객을 찾는데 걸린 시간 = 5년

그로스마케팅이란? 비즈니스의 성장을 위한 마케팅

성장을 위해서 모든 수단을 총 동원하는 그로스 해킹에서 유래된 마케팅 방법론입니다. 성장의 목표는 매출, 앱설치수, 회원수, 리드 확보(B2B) 등이 될 수 있겠죠.

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그로스마케팅의 수단은 다양합니다. 전환율 개선을 위해서는 UIUX 개선이 필요할 수도 있고, 사용자의 획득 및 유입을 위해서는 퍼포먼스마케팅이 그로스마케팅의 수단이 될 수도 있습니다.

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그로스마케팅의 목표와 수단의 예시

• 목표: 브랜드 인지도 향상
• 수단: 브랜드/콘텐츠 마케팅

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세부 업무 1. 자사 SNS 관리

• 인스타그램 피드 기획 및 제작
• 유튜브 콘텐츠 기획 및 촬영, 편집
• 블로그 콘텐츠 기획 및 작성

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• 목표: 결제 전환율 개선
• 수단: UIUX 개선

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세부 업무 2. 장바구니 페이지 UIUX 요소 변경

• 장바구니 할인율 표기
• 최대 할인 혜택 표기 방식 변경

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• 목표: 유입수 증대
• 수단: 퍼포먼스마케팅

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세부 업무 3. 인스타그램 광고용 소재 기획 및 제작, 세팅 및 효율 관리

• 페이스북/인스타그램 광고 소재 기획
• 소재 제작
• 세팅 및 효율 관리

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퍼포먼스 광고 소재 기획안 예시

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퍼포먼스마케팅에 대해 더 알고 싶다면?

https://brunch.co.kr/@marketer-emje/9

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그로스마케팅의 퍼널 분석과 A/B 테스트

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즉 정성적 감에 의존하기 보다는 내부 데이터를 분석하여 정량적인 근거를 기반으로 합니다. 일례로 퍼널(Funnel) 분석을 통해 사용자들이 이탈하는 구간을 찾아내고 A/B 테스트를 통해 개선안을 운영하여 수치를 개선시키고 성장을 만들어냅니다.

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그로스 스프린트의 일환으로 UIUX 개선안을 적용할 시, 기존 UI와 성과를 비교할 수 있도록 A/B Test를 진행하는 것이 좋습니다. 마티니에서는 세 가지의 방안을 고객사에게 제안했습니다.

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방안 1. 전후 비교하기: 1주씩 기존안/개선안 반복하며 2개월 간 운영

기존 장바구니>구매 전환율의 변동 폭이 주간/월간 기준으로도 큰 편임을 감안하였을 시, 기간을 길게 잡고 진행하는 것이 다른 변인을 감안할 수 있을 것으로 예상됩니다. 개발적 공수가 제일 적을 수 있습니다.

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방안 2. 내부 개발

동일한 페이지(장바구니페이지/결제페이지)를 분기하여 기존안과 개선안, 두 개로 운영하는 것입니다. (cart_page vs. cart_page_test 및 order_page vs. order_page_test)

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방안 3. 외부 tool 사용

Heckle (핵클) 링크

자체 개발보다는 개발 인풋이 적게 들어갈 것이라고 판단되나 SDK 연동은 필요합니다. 노출될 페이지를 개별 제작해야합니다. 핵클은 A/B 테스트 운영 시 필요한 개발 인풋과 분석 환경 인풋을 줄여주는 툴입니다.

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그로스마케팅과 퍼포먼스마케팅

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메타 광고를 예시로 한다면 매출 증대를 목표로 하는 전환 캠페인에서는 광고 비용과 ROAS 등의 수치를 중요시할 것이고요. 그로스마케팅의 경우 리텐션(재방문율/재구매율)을 개선하고자 했을 때는 재방문수, 재구매수의 절대적인 수치와 전체 방문 중 재방문수의 비중, 전체 구매 중 재구매수의 비중 등 상대적인 수치를 봐야할 것입니다.

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진짜 그로스마케팅은 어려운 것이 당연합니다.

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Growth Marketing이 '성장'을 위한 마케팅인 만큼 그리고 그 수단으로 여러 업무들과 범위가 겹치는 만큼 혼자서는 하기 어려운 것이 당연합니다.

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UIUX 개선의 경우 서비스기획 부문과 겹치고, 퍼포마의 효율화를 위해서는 그 많은 광고 매체들을 커버해야하며, 콘텐츠 마케팅을 위해서 주요 키워드를 찾고 크리에이티브를 짜고, CRM 마케팅을 한다면 메세지를 수신할 타겟 대상을 세분화하고 메시지 구성을 짜고 보내는 시점을 정하고 혜택을 구성하는 등 해야할 일이 끝이 없겠죠.

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그로스마케팅 부문에 컨설팅 회사가 존재하는 이유라고 생각합니다. 그로스를 경험한 인력들에게 레버리지를 시킬 수 있으니까요.

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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그로스마케팅이란? 콘텐츠도 퍼포먼스도 UIUX 개선도!

📨 인마이메일 (What is in my email)

비즈니스와 관련된 다양한 영역에 관심이 있다보니 괜찮다 싶은 곳이 보이면 일단 구독을 하는 편입니다.

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항상 모든 정보를 읽는건 아니지만 그래도 가끔 보내주는 정보들을 보면서 업계의 소식과 요즘의 트렌드를 따라가려 합니다. 국내 자료들도 많이 구독하지만 비중은 외국 아티클과 뉴스가 많습니다.

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오늘 아침 제 메일에 쌓여있는 메일들이 모두 영어로된 글로 화면을 꽉 차는걸 보고 너무 했나 싶은 생각도 잠깐 했습니다. 이 기회에 제가 구독하고 괜찮다 싶은 뉴스레터를 한번 소개 시켜 드리겠습니다.

한 때 인마이백 컨텐츠가 유행했는데 비슷하게 '인마이메일' 컨텐츠 입니다 😀

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1️. Medium Daily Digest

- 주기 : 매일

- 유무료 : 부분 유료

- 주제 : 저의 관심사 기반으로 Medium 플랫폼에 올라온 데일리 컨텐츠

- 특징 : Medium은 이미 너무 유명한 블로그 플랫폼입니다. 국내에서도 29cm, 네이버, 직방, 당근 등 다양한 기업들의 테크 블로그들의 글들이 올라오는 곳입니다. Medium이 저의 관심기반으로 컨텐츠들을 추천해주다 보니 저는 기술 기반의 내용들이 많이 보이는 편입니다. Medium 블로그를 최초에 가입하면 관심사를 선택하게 되고, 관련 관심사 기반으로 유명 인플루언서를 팔로우하게 됩니다. 다른 곳들보다 상대적으로 양질의 글들이 많이 올라오다 보니 거의 매일 보는 뉴스레터입니다.

컨텐츠 중 일부는 유료 컨텐츠인데 연간 멤버십을 하게 되면 모두 볼 수 있습니다. 저는 유료로 전환해서 보고 있는데 만족하는 편입니다.

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2️. Reforge

- 주기 : 매일

- 유무료 : 무료

- 주제 : 스타트업, 성장 전략, 제품 관리 및 기술 등 다양한 비즈니스 및 기술 관련 주제

- 특징 : Reforge는 연간 멤버십이 200만원이 넘을 정도로 고가의 지식 정보 플랫폼입니다. 그 중 일부는 아티클로 발행되고 뉴스레터를 통해서도 받아볼 수 있습니다. Reforge의 창업자는 Hubspot Growth 리드이자 다양한 스타트업 창업 경험이 있는 Brian Balfour입니다. 네트워크가 넓은 만큼 업계 전문가들의 인사이트를 포함하여 인터뷰를 통한 깊이 있는 정보들도 공유를 하고 있습니다. 각 호에는 최신 트렌드와 실제 사례 연구가 포함되어 있어 실무자들에게 유용한 정보를 제공하고 있습니다.

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3️. Hubspot blog

- 주기 : 주간

- 유무료 : 무료

- 주제 : 인바운드 마케팅, 세일즈 전략, 고객 서비스, CRM 소프트웨어 사용법

- 특징 : Hubspot이 CRM과 세일즈, 마케팅 오토메이션에 특화되어 있다보니 관련된 기술 트렌드와 성공 사례들을 공유해주고 있습니다. 특히 이메일, SEO와 같이 B2B 관련된 기술들의 트렌드를 확인하기에 좋습니다.

특히나 Hubspot은 다른 곳보다 템플릿을 정리해서 공유해주는 편이어서 실무적 활용도도 높은 편입니다. 지금 컨설팅 회사에서 B2B 업무를 처음 시작하면서 초반에 많은 정보를 얻었던 것 같습니다.

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4️. Lenny's Newsletter

- 주기 : 주 2회 (화,금)

- 유무료 : 유료 구독은 월 15$로 좀 더 다양한 정보를 받습니다.

- 주제 : 주요 주제는 제품 개발, 성장 전략, 인력 관리 등입니다. 특히 스타트업 환경에서 제품 관리와 성장에 대한 깊이 있는 조언을 제공

- 특징 : Lenny의 뉴스레터는 이미 너무 유명한 뉴스레터입니다. 전세계 스타트업과 제품 성장에 관심이 있는 70만 명이 구독하고 있습니다. 제품 관리와 성장에 대한 구체적이고 실질적인 조언을 제공합니다.

예를 들어, "성공적인 피벗 리스트"나 "B2B SaaS 회사의 GTM 모션"과 같은 주제를 다루며, 독자들에게 실질적인 인사이트를 제공합니다​​.레니 뉴스레터의 특징은 팟캐스트나 인터뷰 비율이 높다는 편입니다. 그리고 구독자들의 질문을 바탕으로 한 조언 형식으로 구성되어 있습니다.

Lenny는 독자들의 질문에 대한 답변을 통해 자신의 경험과 배운 점을 공유합니다​​.다른 어떤 뉴스레터보다 양과 질이 압도적입니다. 특히나 양이 상상이상으로 많기 때문에 날잡고 읽어야지 하다가 놓치는 경우가 많습니다. 이번 연휴에는 꼭 밀린 뉴스레터를 읽어봐야겠습니다.

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5️. Demand Curve

- 주기 : 주 2회

- 유무료 여부 : 무료

- 주제 : 스타트업 성장 전략, 광고 캠페인, 제품 메시징, 마케팅 전략 등 입니다.

- 특징 : 주로 스타트업들이 사용할 수 있는 Growth 사례와 전략을 보내줍니다.

예를 들어, 광고 캠페인을 처음 시작하고 최적화하는 방법, 제품 메시징(LMF)을 개선하는 전략 등을 다룹니다.Growth 컨설팅을 비즈니스 모델로 하는 곳에서 발행하다 보니 실제로 그들의 컨설팅 경험들을 공유해줄 때가 많습니다. 허브스팟과 비슷하게 다양한 마케팅 주제에 대한 플레이북과 템플릿을 잘 공유해 줍니다.

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🙋 쓰다보니 내용이 엄청 길어지네요. 원래는 한번에 알려드리고 싶었는데 욕심이었습니다.

다음에 다시 2탄으로 돌아오겠습니다!

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👉 여러분들의 뉴스레터 중 보석같은 친구들이 있으면 함께 공유해주세요 :)

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원본 포스팅 링크

📨 인마이메일 (What is in my email)

소위 퍼포마 라고도 부르는 퍼포먼스마케팅에 대해서 얘기해보려고 합니다. 마케팅이라는 개념이 워낙 넓어서인지 다소 모호하게 느껴질 때가 많은데요.

현직 그로스마케터의 입장에서 퍼포먼스마케팅의 개요와 사례에 대해 최대한 구체적으로 소개해보겠습니다. 퍼포먼스마케터를 준비하시는 취준생 분들 혹은 이미 마케터로 일하는 분들께도 도움이 되었으면 합니다.

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일상에서 쉽게 만나볼 수 있는 마케팅

마케팅은 모든 곳에 있습니다. 출근 길, 지하철에서 본 스크린도어 광고도 마케팅이고요. 인스타그램 스토리를 넘기다보면 나오는 브랜드의 블랙프라이데이 할인 광고도 마케팅이죠.

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거실 방에 틀어져있던 TV에서 본 TV CF도 마케팅, 핸드폰으로 뉴스를 볼 때 옆에따라다니는 이미지들도 마케팅입니다. 엊그제 무심코 온라인 커뮤니티 글에서 읽었던 글이 마케팅일 수도 있을겁니다.

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퍼포먼스마케팅이란? 성과 측정이 가능한 마케팅!

Performance Marketing이란 '성과'에 초점을 맞춘 마케팅입니다. 위에 예시로 들었던 마케팅들 중에서 성과를 명확히 알 수 있는 마케팅은 무엇일까요?

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1) 지하철 스크린도어

2) 인스타그램 스토리

3) TV CF

4) 온라인 뉴스 배너 광고

5) 온라인 커뮤니티 글

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몇 명에게 보여졌을까요? 그리고 몇 명이 진짜로 '봤을까요?' 그리고 몇 명이 그냥 본 것 외에 (수동적 차원) 다음 행동을 했을까요? (적극적 차원)

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1) 스크린도어, 3) TV CF, 5) 커뮤니티 글의 경우 광고 노출 = 광고 조회라고 보기 애매합니다.

1)의 경우는 지나쳤을 뿐 진짜 보지는 않았을 수 있으니까요.

3) 또한 마찬가지입니다. 광고가 틀어져있었을 뿐 시청자는 자리를 비웠을 수도 있고요.

5)의 경우는 글 내에 다음 행동을 유도하는 장치가 있냐 없냐에 따라 달라질 수 있겠네요.

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2) 인스타그램 스토리, 4) 뉴스 배너 광고는 광고 노출수, 다음 행동을 유도하는 영역의 클릭수, 이후 전환수와 전환율 등 성과로 볼 수 있는 다양한 수치를 확인할 수 있습니다.

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즉 여기서는 2) 인스타그램 스토리와 4) 뉴스 배너 광고를 퍼포먼스마케팅이라고 볼 수 있겠네요.

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인스타그램 스토리나 뉴스 배너 광고의 경우 증명할 수 있습니다. 그 브랜드나 상품에 흥미가 생겼을 때, '클릭'하게 되니까요. CTA (Call To Action)이라고 하는 행동 유도 장치 버튼을 통해서요.

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인스타그램 스토리 광고

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결론적으로 퍼포먼스 마케팅은 성과를 측정할 수 있는 마케팅을 말하며, 외부에 있는 사용자를 내부의 서비스로 유입시킬 때 주로 사용됩니다.

커머스를 예시로 들면 유입~가입~첫구매 혹은 유입~재구매를 위한 UA Marketing과 Retargeting Markteting이 있습니다.

• User Acquisition은 사용자 획득으로 외부에 존재하는 유저들을 서비스 내부로 데려오는 것이고,
• Retargeting은 유입된적 있지만 다시 떠나있는 이들을 다시 한 번 타겟팅하여 서비스 내부로 또 데려오는 것입니다.

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퍼포먼스마케팅의 배너 광고와 검색 광고

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1) 배너 광고는 불특정 다수에게 광고 콘텐츠를 노출시키는 것을 것입니다. 물론 대상의 타겟팅을 정교화할 수 있지만 (성별, 연령대 등의 인구통계학적 특징 외에 주요 관심사, 기타 행동) 최근에는 오픈 타겟이라고 하여 다른 조건 없이 광고의 모수로 삼는 경우가 많습니다. (광고 매체들의 머신 러닝이 정교화되어 알아서 타겟팅을 해주기 때문입니다.)

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배너 광고 매체로는 페이스북/인스타그램(메타), 구글/유튜브, 네이버, 카카오 등이 있습니다. 페이스북 피드 광고, 인스타그램 스토리 광고, 구글/네이버/카카오의 배너 광고들이 그 예시입니다.

카카오와 네이버의 배너 광고

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퍼포먼스마케팅의 주요 지표

배너 광고는 목표에 따라 중요하게 여기는 지표 또한 달라지는데요. 목표에 따른 캠페인으로는 브랜드 인지도 향상, 유입(=트래픽) 증대를 위한 트래픽 캠페인과 가입/앱설치/매출 증대 등을 위한 전환 캠페인이 있습니다. 주요 지표로는 도달수, 노출수, 노출당비용, 클릭수, 클릭율, 클릭당비용, 전환수, 전환당비용, 전환율 등을 통해 성과를 측정할 수 있습니다.

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• 목표 (1)  브랜드 인지도 향상
• 세부 목표: 최대한 많은 사람들에게 보여지게 하기
• 주요 지표: 도달수, 노출수

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• 목표 (2) 웹사이트의 유입 증대
• 세부 목표:  최대한 많은 사람들이 들어오게 하기
• 주요 지표: 클릭수, 유입수 트래픽 캠페인

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• 목표 (3) 커머스 매출 증대
• 세부 목표: 최대한 많은 주문 발생시키기
• 주요 지표: 결제수

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2) 검색 광고는 배너 광고보다는 고관여자에게 광고 콘텐츠가 노출됩니다. 보통 배너 광고를 통해 상품을 인지하고 이후에 그 상품군이 필요할 때 키워드를 검색하여 구매하기 때문이죠.

즉 검색을 했을 때는 구매 직전일 가능성이 높습니다. 검색을 하는 것 자체가 이미 구매 의도가 있다는 것이니까요. 그러므로 검색 광고는 배너 광고보다 대상 모수는 적고 경쟁도가 치열하여 비용이 높지만, 상대적으로 구매로 이어지는 전환율이 높습니다.

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• 네이버 검색 광고: 파워링크, 쇼핑검색 등
• 구글 검색 광고

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퍼포먼스마케팅에서 주의할 점!

제일 조심해야하는 점은 '숫자'입니다. 가장 중요한 만큼 가장 위험할 수 있는데요. 성과 측정에 초점을 맞추기 때문에 숫자에 현혹되기 쉽기 때문입니다. ROAS: Return On Ad Spend, 광고 수익률 - 가 주요 지표로 여겨지는 만큼 이 숫자'만을' 보게될 때를 주의해야합니다.

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여기서 ROAS 1000%의 광고가 무조건 좋은 소재라고 판단할 수 없습니다. 기간과 비용 등 다른 수치들을 함께 봐야죠.

• 최근 7일 간 100만원의 마케팅 비용을 집행하여 ROAS 1000%가 나왔다면 매출은 1,000만원일 것입니다.
• 어제 1일 간 1,000만원의 비용을 써서 ROAS 200%가 나왔다면 매출은 2,000만원일 것입니다.

마케팅은 비용을 많이 쓸수록 난이도가 높아지므로 ROAS 수치만으로 판단할 수는 없습니다.

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퍼포먼스마케팅도 그로스마케팅도 중요한 것은 데이터

퍼포먼스마케팅과 그로스마케팅의 가장 큰 공통점은 '숫자'로 대변되는 데이터를 근거로 한다는 것입니다. 메타 광고의 매출 증대를 목표 전환 캠페인에서는 광고 비용과 ROAS 등의 수치를 중요시할 것이고요.

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그로스마케팅의 경우 리텐션(재방문율/재구매율)을 개선하고자 했을 때는 재방문수, 재구매수의 절대적인 수치와 전체 방문 중 재방문수의 비중, 전체 구매 중 재구매수의 비중 등 상대적인 수치를 봐야할 것입니다.

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마케팅을 하는 경우는 크게 인하우스와 대행사(에이전시)로 나뉩니다. 인하우스에서 퍼포먼스마케터로 광고 매체를 직접 운영하거나 (self-serving이라고 많이들 표현합니다.) 대행사와 논의하며 일하는 경우가 있고요. 대행사에서 퍼포마를 한다면 여러 고객사들을 맡아서 다양한 광고매체를 경험할 수 있습니다.

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보통 전자(인하우스)에서 퍼포먼스마케터로 일하는 경우 그로스마케터처럼 일하는 상황도 자주 발생합니다. 매출 성장에 필요한 모든 마케팅들을 도맡아서 하다보면 꼭 유상 광고 매체만 운영하는 것이 아닌, 인스타그램도 관리하고, 제휴 마케팅도 진행하고, 프로모션도 관리하고, 자사몰 상세페이지를 기획할 수도 있기 때문이죠.

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Data-driven Marketing

데이터를 기반으로 한 의사결정과 마케팅을 하기 위해서 데이터 환경이 구축되어 있어야 합니다. 퍼포먼스마케팅에서 주로 다루는 광고 매체들의 성과의 명확한 분석을 위해서는 기여(Attribution)와 접점(Touchpoints)에 대한 결정과 설정이 필요하기 때문입니다.

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이를 위해 MMP(Mobile Measurement Partner)인 에어브릿지(Airbridge)나 앱스팔라이어(Appsflyer), 애드저스트(Ajdust)를 활용하는 것이고요. CRM 마케팅과의 연계 캠페인을 운영하기 위해서 브레이즈(Braze)와의 연동을 구현하기도 합니다.

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그리고 결국 궁극적인 전환 성과를 판단하기 위해서 DB Data (User Data)를 연동하여 비교하기도 하죠. 데이터 분석의 깊이에 따라 사용자에 대한 이해도가 달라지는 만큼 데이터 파이프라인 구축은 중요합니다.

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데이터파이프라인 구축을 지원하는

풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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원본 포스팅 링크

퍼포먼스마케팅이란? 성과 측정이 가능한 것!

그로스마케팅이란?

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정답은 둘 다입니다. 기업의 성장을 위해 어떠한 수단이든 동원한다는 해킹(Hacking)의 개념 하에 그로스 마케팅이 속하기 때문입니다. '성장'이라는 말이 모호하게 느껴지지만, 결국 성장은 기업의 수익을 올리는 것이라 볼 수 있습니다. (매출, MAU, 회원수, 앱설치수 등 대다수의 지표가 결국은 수익화를 위함이죠.)

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어쩌다 그로스 마케터

전 지금이야 그로스마케터이지만 그전에는 그냥 마케터였고요. 매출을 올릴 수 있는 모든 활동이 마케팅이라고 생각했고요. 실제로 18년도 글을 보니 다양한 일을 한다고 써뒀네요.

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지금 와서 보니 신생 브랜드의 브랜드 마케터라고 볼 수 있겠습니다.

• 채널 관리 > 온라인 유통 채널 관리
• 콘텐츠 기획 (제품, 광고, 브랜딩) > 자사 채널(owned media:인스타, 블로그)와 상품페이지 기획

크게는 MD와 콘텐츠 마케터, 그리고 광고 운영도 했으므로 퍼포먼스 마케터의 업무가 섞여있던 것으로...

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즉 저는 경험적으로는 그로스마케팅이 성장을 위해 무엇이든 하는 마케팅이라고 생각하는데요! ( MD가 M:뭐든지 D:다한다로 해석된다는 것처럼요.) 신기하게도 그로스마케팅이 뭔지 몰랐어도 열심히 성장에 집착하며 살다 보니 진짜 그로스마케터가 되었습니다.

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구글에 그로스마케팅을 검색하면?

성장(Growth)과 해킹이 결합된 단어, 그로스 해킹에서 비롯된 마케팅 방법으로서 고객의 반응에 따라 제품 및 서비스를 수정해 나가는 방식으로 시장이 원하는 제품, 고객이 원하는 커뮤니케이션 채널을 찾아가는 것을 의미합니다. 이렇게 나오네요!

https://www.google.com/search?q=그로스마케팅

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이외 광고 영역을 살펴보고 그 주체나 설명을 보면, 그로스마케팅과 퍼포먼스마케팅의 연관성도 엿볼 수 있네요.

• 몰로코: 퍼포먼스마케팅 매체, 즉 유상 광고를 운영할 수 있는 매체사입니다.
• orm-imc.co.kr: 퍼포먼스마케팅을 운영하는 대행사 같네요!
• 크몽: 마케터들을 연결해 주는 플랫폼입니다. 보통 개인이 많겠죠?
• 패스트캠퍼스: 마케팅을 온라인으로 학습하도록 강의를 판매하는 플랫폼입니다.

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그럼 그로스해킹은 뭔데요?

그로스해킹이라는 개념은 Sean Ellis와 Andrew Chen에 의해 알려졌는데요. 전통적인 비즈니스(e.g. 제조업 등)에서 분리되어 있던 상품팀과 마케팅팀이 디지털 프로덕트(e.g. 페이스북과 같은 서비스)에서는 경계가 모호해졌고 프로덕트의 성장을 위해 이를 따로 구분하지 않은 그로스팀이 탄생합니다. (e.g. 2008년 페이스북의 그로스팀) 페이스북의 그로스팀이 이뤄낸 성과는 따로 다뤄 보도록 하겠습니다.

(참조) 페이스북 그로스팀의 탄생: 10억 명의 사용자를 확보하는 방법

https://gopractice.io/skills/growth_hacking/

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비즈니스 프로세스의 변화: 선형에서 원형으로

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위에서 '그로스'의 탄생이 전통적인 비즈니스에서 최근 디지털 프로덕트의 변화에 의한 것이라 언급했는데요. 그 부분을 비즈니스 프로세스로도 설명할 수 있겠습니다. 과거, 사업을 만드는 과정은 일방향에 가까웠습니다. 기획을 한 후, 그에 맞춰 생산을 하고, 판매를 했죠.

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하지만 최근에는 선형이라고 보기 어렵습니다. 유통/판매 측면에서는 '크라우드펀딩'처럼 기획을 하고 판매를 한 뒤 수량에 맞춰 생산을 하는 경우도 있고요. 홈페이지에 썸네일을 여러 개 올려 클릭률을 확인한 후 반응이 제일 좋은 것으로 확정하는 것도 선형보다는 원형에 가깝다고 볼 수 있습니다.

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예약구매, 클릭, 후기 등으로 소비자들의 피드백을 반영, 개선점을 보완하여 상품을 재생산하거나 서비스를 재배포하며 원형의 프로세스를 구성하죠.

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그로스해킹/그로스마케팅의 스프린트(실험)

애자일과 스프린트의 개념에 대해서 말하자면 또 하나의 글이 필요하겠지만, 실질적으로 그로스해킹/그로스마케팅 씬에서 해석되는 내용은 가볍고 빠르게 실험 하나 운영해 보자 - 에 가깝습니다. 이 그로스해킹 스프린트는 위의 원형 비즈니스 프로세스와도 매우 유사한데요.

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문제를 정의하고 가설을 수립한 뒤 실험을 운영해서 결과를 도출하고 또 그 결과에서 문제를 정의하여... 계속해서 문제에서 개선점을 찾아 실험안을 운영하는 것이 그로스 스프린트입니다. 결국 모든 것은 맞닿아있죠!

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개념만 얘기하면 모호하니 사례를 말씀드릴게요. 커머스 쿠폰 마케팅 관련 그로스 스프린트 제안 건인데요.

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• (문제 정의) 쿠폰에 의한 매출 비중이 너무 높다! + 데이터 확인
• (가설 수립) 쿠폰을 써서 구매하면 재구매율이 낮다? + 데이터 확인
• (실험 운영) 쿠폰을 안 써서 구매했던 사람들에게도 쿠폰을 줘 보자.
• (결과 도출) 쿠폰을 줬더니 더 많이 객단가가 상승하네?

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왼쪽의 앰플리튜드(Amplitude, Product Analytics)를 통해서 매출에 기여하고 있는 쿠폰 현황을 분석하고 오른쪽의 쿠폰을 통해 구매한 유저와 쿠폰 없이도 구매한 유저를 구분하여 재구매율을 확인해 보는 것입니다.
*하단의 예시 중에는 데이터 확인 부분에 속합니다.

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그로스해킹 대표 사례

제품의 기획-생산-판매 외에 우리에게 더 친숙하고 유명한 서비스들의 사례를 들어볼게요.

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• 에어비앤비는 숙소 사진의 퀄리티가 올라갈 때 예약률 또한 올라가는 사용자의 반응을 확인하여, 호스트와 포토그래퍼를 매칭하는 프로그램을 도입합니다.

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• 드롭박스는 친구 추천 시, 양쪽에게 베핏을 줘서 빠른 성장을 달성합니다. 초대받은 친구가 가입하면 500MB 저장용량을 줬고 이를 통해 280만 명의 신규 회원을 얻습니다.

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그로스해킹과 그로스마케팅의 상관관계

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위의 그로스해킹의 대표적인 사례 중, 그로스마케팅에 가깝다고 할 수 있는 것이 바로 드롭박스의 '친구추천'입니다. 친구추천 꽤 자주 보고 계시지 않으신가요? '추천'이라는 기능을 활용하기 때문에 바이럴마케팅의 일환으로도 볼 수 있습니다. 마켓컬리에서도 무신사에서도 볼 수 있네요!

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그로스마케팅을 위해 필요한 직무들

위에서 언급했던 스프린트 하나에도 필요한 직군이 5명이 필요합니다.

데이터를 보는 데이터 분석가, 서비스의 개선안을 기획하는 기획자, 이를 디자인해 주는 디자이너, 개발로 구현해 내는 개발자, 개선된 기능을 홍보해 주는 마케터까지... 최소 3개~5개의 직무가 협업하여하는 일이죠.

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양승화 님의 그로스해킹 책에서는 그로스해킹을 이처럼 정의합니다.

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크로스펑셔널한 직군의 팀원들이 모여서

핵심지표를 중심으로 실험(스프린트)을 통해 배우고

이를 빠르게 반복하며 제품/서비스를 성장(Growth!)시키는 것

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그로스해킹, AARRR, 지표, 스프린트...

그로스매니저/그로스컨설턴트로 재직하면서 양승화 님의 '그로스해킹'책을 정말 인상 깊게 읽었습니다. 이를 PPT 자료로 만들어 회사 내부적으로 공유회를 열기도 했고요. 앞으로 브런치에 책 내용에 회사(마티니)의 업무, 제 개인적인 경험을 녹여서 계속해서 글을 써보도록 할게요!

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

https://martinee.io/

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그로스 마케팅과 그로스해킹은 뭐가 다를까?

✂︎ 분석 = 나눌 분(分) + 쪼갤 석(析)

데이터 분석 관련 강의를 하게 되면 항상 하는 질문 입니다. '분석이 뭔가요?'

아마 이 글을 보는 많은 분들은 각자의 경험으로 답변들을 생각 하셨을 겁니다. 분석은 딱 떨어지는 정의가 아닌 일 하기 방식과 관련이 있다 보니 다양한 답변이 등장할 수 있고 그 답변이 모두 정답이 됩니다.

그러다 보니 분석을 처음 시작하는 사람들 혹은 이제 분석을 한지 얼마 안 된 분들은 분석이 막막하고 거창해 보입니다. 저 역시도 분석을 시작하고 한참 동안이나 분석을 멋진 무언가로 생각했습니다.

물론 데이터 사이언스와 같이 어려운 지식들을 가지는 예측이나 고급 통계적 지식을 활용하는 분석도 있지만 우리 일상적 비즈니스의 분석은 생각보다 어렵지 않습니다.

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분석은 나눌 (분)에 쪼갤 (석) 한자로 구성되어 있습니다.간단한 풀이는 나누고 쪼개는 걸 분석이라 정의하고 있습니다.좀 더 덧붙이자면, 복잡한 내용을 이해하기 위해 대상을 이루는 요소로 나누어서 생각하는 것을 '분석'이라고 합니다.

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얼마전 패스트 푸드 서비스의 앱 구매 활성화를 목적으로 분석을 진행하였습니다. 먼저 특정 시간대 별 매출 차이가 있는지 확인했습니다. 앱 매출은 점심, 저녁 시간에 활발해지는 것을 확인했습니다.

앱의 어떤 주문이 활성화되는지 확인해보니,배달 주문과 원격 주문 모두에서 점심 저녁 시간대 활발해지는 것을 확인했습니다. 배달과 원격 주문은 지역과 연령에 따라 주문 형태가 달라질 수 있을 것 같았습니다. 지역별로 나누어서 분석을 해보니, 배달 주문은 직장인들이 모여있는 여의도, 강남, 구로, 종로 일대에서 주문이 더 많았고, 원격주문은 학생들이 많은 대학가 지역에서 높았습니다. 거기에 시간을 기준으로 다시 나누어 보니,배달 주문과 원격주문이 상승하는 시간대가 다른 것을 확인했습니다. 직장인들이 대상이 되는 배달 주문은 11시 주문이 높았고 원격주문은 12시가 높아졌습니다. 직장인과 대학생들이 주문 패턴이 높다면 주말 / 주중으로 나누어 보면 또 다른 패턴이 나올 것 같습니다.주말은 베드타운 위주에서 주문이 높아지는 것을 확인하였습니다. 이제 나누어진 조건을 조합하여 우리 고객의 특성을 분류하고 거기에 맞는 CRM 전략을 세울 수 있었습니다.

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전체 고객

= 배달 주문 고객 + 원격 주문 고객

= 지열별 주문 고객

= 시간대별 주문 고객

= 요일별 주문 고객

+날씨별 고객, 쿠폰별 고객, 상품별 고객, 프로모션별 고객, 단품/세트 고객, 가격대별 고객, 주문횟수별 고객

앞서의 예시와 더해서 나누어서 분석해 볼 조건들은 무수히 많습니다.

특별히 대단한 분석을 진행한 건 아닙니다. 그저 전체 고객이라는 복잡한 내용을 적절한 기준으로 나누어서 생각해보니 고객 특성을 이해할 수 있었습니다.

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👉 분석을 너무 어렵게 생각하지 마세요. 그저 나누는 것 뿐입니다.

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원본 포스팅 링크

분석이 뭔가요?

왜 유니콘 스타트업에서는 앰플리튜드를 쓰는 그로스마케터를 구할까?

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앰플리튜드란?

웹/앱 서비스 내에서 사용자들의 행동을 분석할 수 있는 프로덕트 애널리틱스(Product Analytics), 서비스 분석 툴입니다.

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앰플리튜드는 프로덕트 애널리틱스(Product Analytics)입니다. 단어가 영어일 뿐, 직역하면 서비스 분석 솔루션/툴입니다. 온라인 비즈니스, 서비스, 프로덕트, 마케팅 서비스들을 도와주는 기능들을 솔루션(Solution)/툴(Tool)이라고 많이 지칭합니다. 특히, 마케팅 쪽에서는 마테크 솔루션(Mar-tech Solution), 마테크 툴(Mar-tech Tool)이라고도 하죠.

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구글 애널리틱스보다 '앱'에 좀 더 특화된 솔루션!

가장 유명한 마테크 솔루션으로는 구글 애널리틱스(Google Analytics)가 있습니다. 무료인 만큼 대중성이 높고 자사몰이 있는 웹 서비스를 하신다면 들어보셨을 것입니다. 이전에는 앱이 약하다는 단점이 있었지만, 최근 GA4는 앱까지 커버합니다.

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GA4가 앱까지 커버한다 해도 아직 앱 분석의 디테일은 앰플리튜드가 강합니다. 즉 GA는 웹(Web)>앱(App), Amplitude는 앱(App)>웹(Web)의 순으로 장점이 있습니다.

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또한 구글애널리틱스는 사용자를 서비스 웹/앱에 들어오게 하는 유입에 초점이 맞춰져있습니다. 사용자 획득이라고 하여, UA(User Acquisition)으로도 이야기하는데요. 모든 서비스의 첫 시작이라고 할 수 있습니다.

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유튜브를 구독하기 위해서, 무신사에서 상품을 사기 위해서, 밀리의 서재에서 책을 읽기 위해서는 결국 유튜브, 무신사, 밀리의 서재에 유입되어야 하니까요. 즉 목표가 되는 전환을 위해서는 유입이 필수 요건입니다.

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일례로 구글애널리틱스는 사용자의 유입을 만들어내는 채널(Organic, Paid, Refferal)의 데이터를 세부적으로 확인할 수 있습니다. (물론 앰플리튜드로도 확인할 수 있습니다.)

• 오가닉 채널(Organic)은 자연적인 방식으로, 네이버나 구글에 키워드를 직접 검색해서 들어온 경우
• 페이드 채널(Paid)는 퍼포먼스마케팅와 연계된 방식으로, 페이스북/인스타그램 광고나 네이버 검색 광고를 클릭해서 들어온 경우
• 추천(Referral)은 링크를 타고 들어오는 경우 등

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• Q1. 사용자가 우리 서비스에 유입된 이후에 직후에 가장 많이 한 행동은 무엇일까?
• A1. SALE을 눌러볼까, 상품을 검색해볼까, 가입을 할까, 혜택을 볼까?
• Q2. A 브랜드에서 구매 완료 행동을 N개월에 걸쳐 X회 이상 한 유저들의 특성은 무엇일까?

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UA 관점 (User Acquisition) 이후로 언급되는 것은 리텐션 (Retention)인데요. 첫 방문, 첫구매로 사용자의 행동이 끝난다면 서비스가 장기적으로 살아남기는 어렵겠죠? 이에 따라 두 번, 세 번 방문하고 또 전환되는 재방문과 재구매가 중요합니다.

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‍‍(*코호트: 동일 특성을 가진 사용자의 집단화) 충성 사용자들의 코호트를 분석하여 특성을 파악하고 다른 사용자들이 충성 사용자가 될 수 있도록 유도할 수 있습니다.

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즉, 구글 애널리틱스가 UA에 강점이 있는 솔루션이라면 앰플리튜드는 리텐션에 강점이 있는 솔루션이라고도 이야기할 수 있겠습니다. (물론 GA도 Retention을 볼 수 있고, 앰플리튜드도 UA를 볼 수 있습니다.)

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앰플리튜드(Amplitude), 개인에게는 왜 필요한가요?

스타트업 쪽에서 데이터 분석 역량을 요하는 직군에게는 우대 사항 혹은 자격 요건이 됩니다. 오늘 기준 원티드에서 찾아본 채용 공고인데요.

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채널톡의 마케팅 매니저 채용 공고 내에도 우대사항으로 세일즈포스(아마 태블로겠죠?), 앰플리튜드 등 데이터 솔루션을 통한 성과 측정이 언급됩니다.

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왜 앱 데이터를 분석해야 할까요? 더 좋은 앱을 만들기 위해서겠죠. 앱 데이터는 무엇으로 구성될까요? 사용자들의 정보와 행동에 의해서 앱 데이터가 쌓입니다.

사용자들이 불편을 느끼는 지점이 사용자들이 이탈하는 지점일테고, 불편을 개선하면 이탈률이 낮아지고 잔존율이 높아지며, 잔존율이 높아지면 전환의 대상이 되는 모수가 많아지기 때문입니다. 즉 더 많은 전환을 유도할 수 있게되어 서비스가 목표하는 KPI - 매출이나 회원수 등 - 을 달성할 수 있게됩니다.

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앰플리튜드(Amplitude), 회사에게는 왜 필요한가요?

앰플리튜드를 사용하면

대시보드는 여러 차트의 구성으로 이루어져있는데요.

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예를 들어 UA 대시보드라고 하면, 첫방문수 추이(차트1), 가입수 추이(차트2), 첫구매수 추이(차트3), 첫방문을 광고 매체 별로 쪼갠 것(차트1-1) 등으로 구성될 수 있겠습니다.

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이외 데이터에 대한 접근성을 높여서 회사 구성원들의 데이터 기반 의사 결정 (data-driven) 의사결정을 돕습니다. 데이터를 sql, python으로만 추출하는 경우 이 데이터 스킬셋이 있는 사람들만 데이터를 추출할 수 있는데요. Amplitude는 한 번 도입해두면 차트를 그리는 것이 훨씬 쉬워, 원하는 것을 보기도 쉽습니다.

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마지막으로 데이터의 연동이 빠르다는 것 또한 장점입니다. 어제의 매출 데이터도, 오늘 오전의 유입 데이터도 바로 확인할 수 있습니다.

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앰플리튜드 누가 쓰나요?

마케터와 서비스기획자(PM/PO), 데이터 분석가(Data Analyst), UIUX 디자이너 등 여러 직군에서 활용할 수 있습니다.

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언제, 어디에 쓰나요?

전체 구성원들이 함께 확인할 수 있는 KPI 대시보드

마케터가 사용하는 마케팅 대시보드

서비스기획자(PM)이 사용하는 프로덕트 대시보드

디자이너가 사용하는 디자인 대시보드 등이 있습니다.

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앰플리튜드 어떻게 쓰나요?

무료 버전이나 구독 모델을 사용해볼 수 있습니다.

https://amplitude.com/pricing

앰플리튜드 정규 도입은 한국 공식 리셀러인 AB180/CJ맥소노미를 통해 진행할 수 있습니다. 이후 기획자들의 택소노미 설계와 개발자들의 구현을 통해 도입이 완료됩니다.

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앰플리튜드의 존재가 당연해집니다.

앰플리튜드를 한 번 사용하면 없는 것을 상상하기 어렵습니다. 앰플리튜드의 효능을 체감하는 곳들은 많습니다. 29CM, 무신사, SSG, 올리브영 등 '앱'이 중요한 주요 커머스들은 많이들 사용합니다!

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(참조) 29CM의 데이터 그로스팀의 데이터 분석가 분이 쓰신 글

목적 조직에서의 DA가 하는 일

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앰플리튜드 본사? 리셀러? 컨설팅펌?

앰플리튜드의 한국 공식 판권은 AB180과 CJMaxonomy(CJ맥소노미)가 가지고 있습니다. 제가 재직 중인 마티니아이오(martinee.io)는 컨설팅펌입니다.

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마티니의 그로스팀은 Amplitude를 도입할 때 택소노미 설계를 도와주고 데이터 파이프라인을 구축을 지원하며, 대시보드의 기획과 제작을 돕습니다. 즉 앰플리튜드가 '참고서'라고 했을 때 이를 판매하는 서점은 AB180과 CJ맥소노라면, 마티니는 과외 선생님입니다. 어떤 식으로 과외가 진행되는지, 시연을 원하시는 분들은 연락주세요!

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원본 포스팅 링크

앰플리튜드(Amplitude), 왜 쓰는 걸까?

📊 '지표' 대화를 위한 넓고 얕은 지식 (지대넓얕)

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지표에 관해 경험한 여러 이야기를 가져와 봤습니다.

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1️. 지표를 많이 본다는 생각을 버리자

인간의 욕심은 끝이 없습니다. 돈은 많이 벌고 싶지만 여유로워지고 싶고, 좋은 지위와 명예도 가지길 원합니다. 하지만 이 모든 것들을 한 번에 이룰 수 없습니다. 차근차근 하나씩 달성 계획을 세워야 합니다. 하물며 개인의 관점에서도 한 번에 할 수 없는데 더 복잡한 비즈니스에서 어떻게 모든 지표가 좋아지길 바랄 수 있을까요. 분명 모든 지표가 중요한 건 맞지만 비즈니스가 처한 상황과 목표에 따라 적절한 지표를 정하는 것이 필요합니다.

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2️. 지표는 측정가능해야 한다

'고객들에게 만족을 주는 서비스 만들기'는 좋은 목표이지만 데이터화 하기 어려운 목표입니다. 만족이라는 기준은 매출이 될 수도 회원 수가 될 수도 트래픽이 될 수도 있습니다.

앞의 단계에서 비즈니스의 상황과 목표가 정해졌다면 목표들을 지표화 할 수 있습니다.

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3️. 집계, 비율, 비용, 파생

지표를 나누는 방법은 많지만 주로 '집계'와 '비율'로 표현할 수 있습니다.추가로 광고 비용에 대한 효과 관점의 '비용' 지표와 지표의 구성 요소로 나누는 '파생' 지표로 구분할 수 있습니다.

예를 들어

- 오늘 방문한 유저 수 : 집계

- 방문 유저 대비 구매 수 : 비율

- 오늘 방문한 유저의 획득 단가 : 비용

- 방문한 유저는 광고 유저와 자연 방문 유저로 구분 : 파생

역시나 상황에 따라 어떤 형태의 지표를 세우고 바라볼지 정해야 합니다.

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4️. 지표는 고정되지 않는다

서비스를 사용하는 사람도 서비스가 있는 세상도 매일 변화하는데 서비스라고 고정적일 수가 없습니다. 그렇기 때문에 데이터 분석과 지표는 닭과 달걀의 관계입니다. 데이터 분석은 지표의 변화로부터 상황을 이해하는 것이고, 데이터 분석의 결과로 우리 서비스에 적절한 지표의 기준들이 다시 수립되어야 합니다.

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5️. 우리에게 맞는 지표를 찾기

메타도 구글도 모두 목표 지표가 있습니다. 그렇다면 해당 지표를 우리 서비스에 가져온다면 좋은 지표가 될 수 있을까요?좀 더 이해를 편하게 하기 위해 축구팀의 지표는 골, 슈팅 성공율, 패스 성공율, 점유율 등이 있습니다. 이를 우리 서비스에 가지고 오면 되나요?축구팀과 메타 처럼 다른 서비스의 좋아 보이는 지표도 우리 서비스에 맞지 않을 수 있습니다. 우리 서비스에 맞는 지표를 찾아야 합니다. 토스가 MAU로 비즈니스 성장을 기사에서 표현했다고 하더라도, 우리도 MAU를 쓴다면 [린 분석]에서 얘기하는 허상 지표가 될 뿐입니다.

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👉지표는 도달하고자 하는 목표를 가리키는 수단입니다. 절대적 기준이 아닙니다.

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원본 포스팅 링크

📊 '지표' 대화를 위한 넓고 얕은 지식

퍼포먼스 마케팅에서 좋은 소재 만드는 방법

좋은 소재 만드는 방법이 있어요?

“아니, 없어요.”

없었어요?

“없어요!!!”

아~ 있었는데?

“아니, 그냥 없어요!!!”

맞아요. 없어요.

아니, 좋은 소재 만드는 방법을 논하기 전에 근본적인 물음을 하나 던져 볼까요? 퍼포먼스 마케팅이 뭐죠?

저마다의 정의가 조금씩은 다를 수 있겠지만 ‘광고의 성과를 고도화하기 위한 끊임없는 테스트와 검증의 반복’이라 할 수 있을 것 같아요.

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소재를 게재하고, 성과를 분석하고, 성과에 따라 즉각적으로 대응하고, 새로운 매체를 끊임없이 발굴하고, 타게팅을 변경하고, 예산을 다시 분배하는 등의 총체적인 업무의 반복이 퍼포먼스 마케팅이라고 할 수 있겠지요.

물론 요즘은 많은매체들이 머신 러닝으로 자동으로 최적화합니다. 하지만 데이터를 해석하고, 다음 방향성을 제시하고, 이슈에 대응하는 건 여전히 퍼포먼스 마케터와기획자의 몫입니다. 그렇기에 광고 소재의 성과는 마냥 머신이 열일 하기를 바라는 기도 메타가 아닌 사람, 즉 우리 광고쟁이들의 몫이죠.

그렇기에 우리는모든 방법을 동원해서 모객 단가를 낮추고, 더 많은 타겟에게 도달하고,더 많은 전환을 일으키고, 더 많은 매출을 올리기 위해 노력합니다. 바꿔 말해 KPI라는 데이터를 달성하기 위함이죠. 그렇다면 좋은 소재는 어떤 소재일까요? 당연히 좋은 성과, 즉 목표하는 데이터를 달성하는 소재겠죠?

그래서 우리는좋은 소재와 나쁜 소재를 성과, 즉 데이터에 기반을 두고 구분합니다.

정량적인 구분은 명확하지만, 정성적인 판단은 어려운 상황이죠. 과거 전통적인 마케팅이나 성과를 측정할 수 없는 브랜딩 목적의 광고 소재는 비교적 좋고 나쁨을 구분하기에 용이했다면 지금의 퍼포먼스 마케팅에서의 좋은 소재를 구분하는 건 참 어려운 일입니다.

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자, A라는 소재가 있다고 가정해 봅시다. 미적으로 보기 좋고, 디자인이 세련되고, 브랜드의USP를 잘 담고 있는 소재가 있습니다. 광고주께서도 만족스러워합니다. 그런데 막상 이 소재의 데이터를 까봤더니 노출도, 단가도, ROAS도 아주 엉망이네요? 그렇다면 이 소재가 정말 좋은 소재가 맞을까요?

그럼, 반대의 경우,B 소재를 가정해 볼게요. 일정이 너무 촉박한 나머지 퀄리티도 떨어지고, 카피도 뭔가 애매하고, 브랜드 톤 앤 매너와도 어울리지 않는 소재를어쩔 수 없이 게재하게 됐습니다. (실제로 현업에서는 이런 일은 없습니다. ㅎㅎ 적어도 마티니 내에서는 말이죠) 그런데 이게 웬일인가요? 성과가 너무 잘 나오고 있는데요? 그럼 이건 좋은 소재일까요? 나쁜 소재일까요?

참 애매해 보여도 답은 간단합니다.

모로 가도 서울만 가면 된다는 말이 있듯이, 뭐가 됐든 좋은 성과를 기록한 B 소재가 더 좋은 소재가 되겠습니다. 물론 원론적인 말이기 때문에 정답이 명확합니다. 하지만, 이 정답을 달성할 수 있는 명확한 방법은 없는데요. 그렇기 때문에 우리는 ‘정답에 가까울 수 있도록’ 여러 조건을 갖춘 소재를 제작해야 합니다. 그 조건을 하나씩 파볼게요.

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첫 째, 목적을 담아주세요.

아무리 멋진 카피를 작성하더라도, 아무리 멋지고 예쁜 디자인을 하더라도 광고는 결코 예술이나 작품이 아닙니다. 철저히 상업이고 판매를 촉진하기 위한 수단이죠. 그렇기 때문에 우리는 ‘세일즈’라는 명확한 목적을 담아 광고 소재를 기획해야 합니다.

우리가 목적을 담지 않으면 고객의 입장에서는 “그래서 하고 싶은 말이 뭐야?”라는 느낌이 들겠죠? 쉽게 말해 고객이 우리의 제품이나 서비스를 구매해야만 하는 명분, 그 알맹이가 있어야만 온전히 광고의 기능을 할 수 있고, 나아가 구매까지 연결될 수 있습니다.

둘 째, 짧게 말해주세요.

퍼포먼스 마케팅의 플랫폼은 디지털 채널이죠. 디지털 채널의 특성은 과거 전통 매체와는 다르게 휘발성이 강하고, 빠르게 지나가는 경우가 많습니다.

따라서 광고 소재에 집중할 시간적 여유도 적을 뿐더러 타겟 유저의 이목을 끌기도 쉽지 않죠. 그렇기 때문에 되도록 한눈에 잘 읽히도록 간결하게 커뮤니케이션하는 게 유리합니다. 내가 쓴 카피를 소리 내 읽어보고, 비율을 축소해서 작은 지면에서도 한 눈에 읽히는지 스스로 체크해보세요. 별거 아닌 것 같아도 꽤 도움이 된답니다.

셋 째, 분명하게 말해주세요.

고객은 생각보다 우리에게 관심이 많지 않습니다. 안타깝지만 사실이죠. 그렇기에 우리는 한 마디를 던지더라도 값지게, 알뜰하게 써야 합니다. 다행히 우리의 광고가 고객에게 도달했다고 생각해 봅시다. 그런데 의미가 불분명해요.

고객은 우리가 전하려는 의미를 탐구하고, 해석하고, 유추하지 않아요. 그냥 빠르게 지나갈 뿐이죠. 그렇기에 우리는 가급적 오인지의 요소 없이, 여러 방면으로 해석될 일 없이 분명하고 정확하게 커뮤니케이션하는 게 중요해요.

넷 째, 잘 드러내 주세요.

디지털 플랫폼 뿐만 아니라 어떤 미디어도 오직 ‘광고만을 위한’ 지면은 많지 않습니다. 브라우저 내에도, 옥외 광고판 주변에도, 우리집 거실에 놓인 TV에도 모두 시선을 분산시킬 수 있는 것들것 산재해 있죠.

그렇기에 광고 소재는 가독성과 가시성이 정말 중요합니다. 그래서 소재를 기획할  때도 되도록 노출 지면을 미리 확인하고 해당 지면에 잘 노출되기 위해서는 어떠한 컬러와 레이아웃, 어떤 컨셉으로 노출될지를 예측하고 기획해야 더 나은 성과를 기대할 수가 있습니다. 광고주의 가이드와 매체의 가이드를 해치지 않는 선에서 여러분의 기획력을 마음껏 펼쳐보세요.

다섯 째, 듣고 싶은 말을 해주세요.

잘 보이게, 간결하고 정확하게 커뮤니케이션 하더라도 고객의 입장에서는 광고는 그저 광고일 뿐입니다. 그렇기 때문에 그들의 이목을 끌 수 있는 방법은 그들이 듣고 싶어 하는 이야기를 해주는 것이죠.

게임 광고 소재를 예로 들어 볼게요.

‘새로 출시한 우리 게임이 엄청 재미있으니 다운받아보세요!’ 와 ‘우리의 신상 게임을 다운받으면 어마어마한 보상을 드려요!’ 중에 어떤 메시지가 더 높은 성과를 기록할까요?

당연히 팩트의 나열인 전자보다는 유저 입장에서 베네핏이 강조된 후자의 메시지가 더 반응률이 높겠죠? (물론, 이건 단적인 예시일 뿐 모든 상황에서 적용되는 건 아닌 점은 참고해 주세요)

사실 이건 퍼포먼스 마케팅뿐만 아니라 브랜딩 캠페인을 포함한 모든 광고 홍보에 적용이 되는 부분이지요. 하지만 우리는 이 부분을 놓치는 경우가 굉장히 많아서 여러 번 강조해도 지나침이 없답니다.

만들어진 광고 소재를 광고주께 제안하기 전에 한 번 더 체크해보세요. 내가 고객의 입장이라면, 이 광고가 과연 매력적으로 보일까를 말이죠.

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물론 이 외에도 갖춰야 할 것들을 꼽자면 여러 가지가 있을 수 있겠지만 기본적으로는 위의 내용들에 충실하면 적어도 정답은 맞히진 못하더라도 실패할 확률은 많이 줄어들 수 있을 거예요.

광고 기획자든, 퍼포먼스 마케터든 누구도 감히 마케팅의 정답을 말할 수는 없을 겁니다. 항상 입버릇처럼 하는 말이지만 우리 광고쟁이들은 정답을 말하는 사람이 아닙니다. 정답이 아닌 것을 정답으로만들어가는 사람들이지요. 데이터를 해석하고, 테스트의 구조를 계획하고, 인사이트를 도출해서 끊임없이 캠페인의 성과를 개선하는 게 우리가 할 수 있는 최선의 노력이자 방법이 될 겁니다.

이 짧은 글이 여러분의 광고 여정에서 조금의 도움이 되길 바랄게요. 고맙습니다.

01. 데이터드리븐이 도대체 뭐길래

왜 다들 데이터드리븐을 이야기할까요?

데이터드리븐의 중요성을 논하기 전에, 어제 회의를 떠올려 보면... 회의 때 다들 어떤 이야기를 하고 계신가요?

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• 가입 과정이 복잡해서 회원 수가 정체된 것 같아요.
• 이번에 리뉴얼한 UI가 사용성이 좀 떨어지는 것 같아요.
• 새로 나온 상품이 별로라서 매출이 떨어진 것 같아요.
• 평균 체류시간이 지난주 대비 낮아진 것 같아요.

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• 가입 과정 중 핸드폰 번호 인증에서 이탈률이 다른 영역 대비 10%p 높아요.
• UI 개선을 위해 A/B 테스트를 7일 간 운영했는데 개선안의 구매 전환율이 1% p 높았어요.
• 새로 나온 상품의 클릭률이 기존 상품보다 5%p 낮네요.
• 평균 체류시간이 지난주 대비 3%p 전월 대비 13%p 감소했네요.

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눈치채셨나요?

같은 상황(가입 과정, UI, 상품 매출, 체류시간)에 대해서 이야기하고 있는데 숫자가 더해진 것만으로 내용이 구체적이 되었습니다.

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As-is의 상황은 상황 설명과 추측으로만 이루어져 특정 팀을 탓하는 것처럼 들리기도 하네요. (마케팅팀, UIUX팀, 상품팀, 프로덕트팀...에게 잘못을 전가하는 느낌이 묘하게 들죠.) 이에 반해 To-be의 상황은 상황 설명에 숫자가 붙고 비교군이 명확해지면서 문제를 정확히 직시하게 해줍니다.

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• 가입 과정 중 핸드폰 번호 인증에서 이탈률이 다른 영역 대비 10%p 높아요.

✅ 카카오로 간편 가입하면 핸드폰 인증은 필요 없으니, UI에서 카카오를 좀 더 강조한 A/B 테스트해보시죠!

• UI 개선을 위해 A/B 테스트를 7일 간 운영했는데 개선안의 구매 전환율이 1% p 높았어요.

✅ 개선안 내에서 어떤 영역의 클릭률이 가장 높고 어느 영역에서 이탈하는지 추가 분석해볼까요?

• 새로 나온 상품의 클릭률이 기존 상품보다 5%p 낮네요.

✅ 클릭률이 높은 상품들의 썸네일들을 모아서 다른 점이 있는지 인사이트 찾고, 이미지 A/B 테스트 운영해보죠!

• 평균 체류시간이 지난주 대비 3%p 전월 대비 13%p 감소했네요.

✅ 신규 캠페인에 의해서 유입 채널별 비중이 달라졌는지 확인해보고 사용자 특성 및 체류시간 점검해보죠.

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구성원 별로 한 상황에 대해 여러 측면의 추측을 하는 것이 아닌, 동일한 시야를 가질 수 있게 되어 의견 교환이 훨씬 원활하고 빠르게 같은 결론에 도달할 수 있죠. 결국 데이터드리븐은 내 머릿속 드리븐이 아닌, 팀장님 머릿속 드리븐도 아닌, 사장님 머릿속 드리븐(....!)도 아닌

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데이터드리븐의 중요성은 인지했다면 그 다음은 무엇일까요?

데이터드리븐 의사결정과 그것이 가능해지는 환경을 구축하는 것이겠죠.

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02. 데이터를 잘 보기 위해서는?

보통은 엑셀, 구글 스프레드시트, PPT등으로 데이터를 봅니다. 엑셀/스프레드 시트의 단점은 숫자의 나열이기에 표를 해석하기가 쉽지 않다는 것이고 (물론 엑셀로 그래프를 구현할 수 있지만요!) 엑셀/시트를 raw data로 그래프를 그려 PPT에 얹으면 보기는 좋아지만 수작업이 필요하다는 것이 단점입니다.

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특히 마케터들은 다수의 광고 매체와 MMP, 내부 DB의 데이터를 함께 봐야하므로 아무리 pivot을 돌린다고 해도 재가공해야하는 rawdata가 꽤나 많고 일간/주간 성과를 정리하는 것이 결국 시간을 왕창 잡아먹는 업무가 되죠.

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결국 대시보드의 가장 좋은 점은 '자동화' 입니다. 직접 다운로드 받던 데이터들은 API로 호출해서 받아내고, 직접 정제하던 데이터들 또한 미리 정의해둔 데이터 스키마에 의해 분류되어 적재됩니다. 그래프, 필터, 전일/전주/전월 추이 등 형식을 미리 정해두면 데이터가 자동 업데이트되며 값은 채워집니다.

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03. 대시보드를 구축하는 4단계

태블로 대시보드를 제작하기 위해는 4단계의 프로세스가 필요합니다.

환경 점검 > 데이터 수집 > 데이터 저장 > 데이터 시각화인데요.

자세한 내용은 다음 번 글에서 다뤄보도록 하겠습니다!

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태블로 대시보드, 왜 구축하는 걸까?

📊 A+AARRR로 지표 바라보기

데이터 분석에 있어 좋은 지표를 수립하는 건 필수적입니다.

다만 문제는 봐야 할 지표가 많기 때문에 어떤 지표부터 봐야 할지 막막한 경우가 많습니다.상황에 적절한 지표를 세우기만 해도 비즈니스 분석 문제는 훨씬 간단해지고 쉬워집니다. 지표가 없다는 것은 고장 난 나침반으로 북쪽을 찾아간다는 것과 똑같습니다.

이러한 관점에서 AARRR 프레임워크는 하나의 가이드가 될 수 있습니다.AARRR은 서비스를 사용하는 유저의 행동 관점으로 나누어 비즈니스 상황을 점검할 수 있게 도와줍니다.

다만, AARRR에는 유입 관점의 광고 지표 단계가 없다 보니 Awareness(인지) 단계를 추가하여 A+AARRR 프레임워크로 각 단계별 주요하게 활용하는 지표, 그리고 지표들의 관계를 아래의 그림처럼 표현하였습니다.

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1️. Awareness (인지)

페이드, 바이럴, 인플루언서 등 다양한 광고를 통해 유저는 서비스를 인지합니다. 고객은 인지에 대한 결과를 검색이나 클릭과 같은 행동으로 표현합니다.

- 광고비 + ROAS

- 노출 + CPM

- 클릭 + CTR, CPC, CVR

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2️. Acquisition (획득)

유저가 서비스에 들어오는 순간을 나타냅니다. 유저 획득 관점의 효과를 분석하기 위해 아래와 같은 지표들을 살펴볼 수 있습니다.

‍- 유저수 + DAU, MAU

- 앱 다운로드 + CPI

- 세션수 + 세션 시간

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3️. Activation (활성화)

유저가 서비스를 탐색 하고 서비스를 이해하는 순간을 나타냅니다.

‍- 페이지뷰 + 이탈율, 종료율

- 회원가입 + 전환율

- 아이템뷰 + 전환율

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4️. Revenue (매출)

비즈니스의 최종 목적인 매출을 달성하는 단계를 나타냅니다.구매에 영향을 주거나 비즈니스 건전성 지표들을 활용합니다.

‍- 거래수 + 거래유저

- 매출 + ARPU, LTV

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5️. Retention (재방문)

유저가 서비스를 다시 사용하는 단계를 나타냅니다.상품의 가격이나 특성에 따라 방문이나 구매 주기가 달라질 수 있습니다.

‍- 리텐션율 + 방문리텐션, 구매리텐션

- 사용주기

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6️. Referral (추천)

서비스가 건강하게 성장하기 위해서는 바이럴을 통한 자연유저의 유입이 필수적입니다.바이럴이 잘 되고 있는지 혹은 친구 추천 등의 기능 성과를 판단할 수 있습니다.

‍- NPS

- WoM

- Viral coefficient

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👉 물론 해당 프레임워크와 연결한 지표만으로 비즈니스 문제가 완벽히 해결되지는 않습니다.

다만 무수히 쏟아지는 지표들 속에서 하나의 기준을 세우고 시작해야 할 분석의 방향은 잡을 수는 있습니다.

우선 나침반으로 대략적인 북쪽부터 가리켜보시죠!

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📊 A+AARRR로 지표 바라보기

🧩 코호트(Cohort) 분석이 뭐죠?

🙋 Cohort : 유사한 특성을 공유한 집단으로 사용자를 나누어 보는 것

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처음 코호트라는 용어를 들었을 때 생소한 용어만큼 개념도 그렇게 와닿지 않았습니다. '유사한 특성을 공유한 집단'이라는 개념이 언뜻 보면 명료해 보이지만 그래서 그걸로 '어떻게?' '왜?' 라는 물음은 쉽게 답을 얻기 어려웠습니다. 돌이켜보니 Cohort라는 분석을 새로운 개념으로 접근하다 보니 어려웠던 것 같습니다. 사실은 그냥 분석의 개념을 그대로 담고 있었는데 말이죠.

분석은 나눌(분) + 쪼갤(석)으로, 현상을 쪼개서 분석 가능하고 이해 가능한 수준으로 만들어 나가는 것을 의미합니다. 집단을 쪼개는 코호트와 유사하지 않나요?

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예를 들어 전체 유저의 구매 전환율이 10%인 '재철 커머스'가 있다고 하겠습니다. 이를 신규 고객과 기존 고객으로 나누면 아래와 같이 전체 전환율로는 알 수 없었던 정보가 드러나게 됩니다.

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✅ 전체 구매 전환율 : 10%

→ 신규고객 구매 전환율 : 5%

→ 기존고객 구매 전환율 : 15%

그럼 쪼개면 뭘 할 수 있을까요?

위의 예시를 이어서 보겠습니다.

'재철 커머스'에서 여름맞이 프로모션을 진행했습니다. 프로모션을 통해 매출이 늘어나고 구매 전환율이 10% -> 15% 증가하였습니다.

성공적인 프로모션으로 모두가 자축했습니다. 그러나 코호트 분석을 배웠던 마케터는 현상을 신규/기존 고객으로 쪼개보기로 했습니다.

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✅ 기존 전환율

-> 프로모션 전환율

→ 신규고객 : 5% -> 6%

→ 기존고객 : 15% -> 22%

놀랍게도 신규고객과 기존고객에서 동일한 효과가 나타나지 않았습니다.

기존고객의 전환율과 매출이 훨씬 개선된 것을 알 수 있었습니다. 확인해 보니 이번에 준비한 프로모션 상품이 기존고객들에게는 매력적이었지만 신규 고객들은 해당 상품의 가격측면에 유인이 되지 않았습니다. 프로모션은 묶음 상품 위주의 객단가 플레이를 했기 때문입니다. 또한 신규고객 향 광고에서도 문제가 있었습니다. 프로모션 페이지로의 유입이 아닌 앞서 언급했던 묶음 상품으로 랜딩이 되다 보니 랜딩 후 이탈이 높아졌습니다.

다음에 동일한 프로모션을 준비했다면 아마 높은 확률로 유사한 매출을 만들지 못했을 겁니다. '재철 커머스'는 신규고객 향 상품과 광고를 통해서 이후의 프로모션 매출을 더 높여 나갈 수 있을 것입니다.

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앞서 언급한 프로모션의 성과 쪼개기는 흔히 보는 Cohort 분석의 예시입니다. 코호트 분석은 고객을 나누는 분석 방법을 의미하는 것으로, 우리가 아는 리텐션분석, 세그먼트 분석, 퍼널분석 모두 코호트 분석으로 이해할 수 있습니다. 가장 대표적인 예시로 날짜별로 들어오는 고객들을 나누어서 보는 아래의 그래프를 많이 보셨을 겁니다!

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코호트 분석을 한다는 건 거창하고 대단한 분석 방법을 하겠다는 것이 아닙니다. 그저 분석의 기초적 방법인 현상을 쪼개는 원리를 따르겠다는 것입니다. 사실 그렇다고 코호트 분석이 쉬운 건 아니지만, 코호트 분석을 잘하는 방법은 딱 하나 있습니다. 어떻게 쪼갤지 더 많이 고민하는 것입니다.

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👉 분석이 막막하다면 일단 한번 쪼개보시죠!

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🧩 코호트(Cohort) 분석이 뭐죠?

🤷 '분석을 위한' 데이터는 어떻게 수집해야하죠?

Log 설계 = Event 설계 = Taxonomy 설계

분석을 하다보면 분석을 위한 데이터가 없는 경우가 생각보다 많습니다. 데이터가 있다 하더라도 원하는 형태가 아닐수도 있습니다.이 때 우리가 해야할것은 데이터 수집을 위한 설계서를 만드는 것이고 이를 Log 설계 = Event 설계 = Taxonomy 설계라고 합니다.

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1️. Event는 유저가 하는 '행동'을 의미합니다. (Event = 행동)

2️. '행동'은 분석의 기준인 지표를 의미합니다. (행동 = 지표)

3️. Event는 '지표의 변화'를 측정하는데 활용합니다. (Event = 지표의 변화)

4️. 지표분석을 위해 '행동' & '유저' 속성을 확인합니다. (지표 분석 = 행동 + 유저 속성)

5️. '행동 속성'은 행동 하는 순간의 행동 정보를 의미합니다. - 구매 순간의 행동 정보는 '구매한 상품','구매 브랜드' 등이 있습니다.

6️. '유저 속성'은 행동 하는 순간의 유저 정보를 의미합니다. - 구매하는 순간 유저 정보는 '나이', '성별', '최근구매일' 등이 있습니다.

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우리는 유저의 '행동' + '행동의 속성' + '유저의 속성'을 통해 대부분의 분석을 수행할 수 있습니다. 그리고 이 3가지 요소를 Taxonomy 3요소라고 합니다.

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🙋️"지난 30일동안 미국에 거주하면서 락음악을 들은 유저의 비율은?"

음악 스트리밍 서비스를 가정했을 때, 위 물음에 답하기 위한 Taxonomy 3요소는 아래와 같습니다.

- 행동 = 음악듣기

- 행동 속성 = 음악 장르(락)

- 유저 속성 = 지역(미국)

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👉 여러분 서비스의 데이터 설계는 잘 되어 있나요?

👉 위 방식 외에도 다양한 설계 방식이 존재합니다! 다른 설계 방식들을 공유해주세요!

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Log 설계 = Event 설계 = Taxonomy 설계

원시 데이터에서 데이터 스토리텔링으로 이어지는 분석 여정은 5개의 단계로 구분할 수 있습니다. 성공적인 데이터 스토리텔링을 위해 각 단계를 이해하고 잘 수행할 필요가 있습니다.

분석의 단계별 특징들을 레고블록으로 비유해서 설명해보려고 합니다.
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1) 데이터 수집 : 분석 목적에 맞는 데이터를 수집

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2) 데이터 전처리 : 분석에 활용할 수 있도록 데이터를 정리, 변형

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3) 데이터 시각화 : 서비스의 현황을 누구나 더 쉽게 모니터링하고 이해할 수 있도록 데이터를 시각화

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4) 데이터 분석 : 분석 목표에 맞춰 인사이트를 찾기위해 데이터를 조사

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5) 데이터 스토리텔링 : 내러티브와 시각적 자료로 발견한 인사이트 설명

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1) 데이터 수집

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오늘날 대부분 조직에서는 데이터를 수집하고 있습니다. LEGO 조각과 마찬가지로 데이터도 다양한 모양과 형태로 이루어져 있으며 데이터의 조합으로 다양한 결과(레고 조립 결과)를 만들 수 있습니다. 다만 데이터나 LEGO 조각을 원시 형태로 남겨두면 저장 공간을 차지하는 것 외에는 다른 목적으로 사용되지 않습니다. 그것들이 적절한 형태로 조합될 때만 의미 있고 유용한 것으로 바뀝니다.

비즈니스는 다양한 데이터 소스로부터 매일 데이터를 쌓고 있습니다. 물리적 서버나 데이터 웨어하우스에 집계되는 이러한 데이터는 시간이 지남에 따라 저장공간을 더 넓혀 갈 것입니다. 우리가 해야 할 것은 쌓여가는 데이터에서 유의미한 결과들을 만들어나가는 고민 일것입니다.

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2) 데이터 전처리

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다양한 LEGO 조각을 무작위로 쌓아두는 것보다 색상, 모양, 크기 또는 기능별로 정리하는 것이 좋습니다. 이 과정에서 LEGO가 아닌 항목이나 부서진 LEGO 조각을 제거할 수 있습니다. 무엇을 만들려는 지에 따라 둘 이상의 LEGO 세트에서 LEGO 부품을 결합해야 할 수도 있습니다.

수집한 데이터를 사용하려면 먼저 유사한 정리, 결합 과정을 거쳐야 합니다. 데이터를 시각화하고, 분석하고, 데이터 스토리로 활용하기 위해 데이터를 사용할 수 있게 만드는 데 상당한 시간과 노력이 소요됩니다.

LEGO를 비슷한 색상 모양 크기로 분류하는 방식은 데이터 Mart를 그리는 것과 유사합니다. 데이터 Mart는 원시 데이터에서 분석 목적에 맞는 데이터들을 따로 분류해서 모아놓은 것으로 데이터 검색과 활용 속도를 높이는 분류 방식입니다. LEGO를 분류하면서 불량을 발견하는 것은 데이터의 전처리 과정에서 이상치, 누락데이터, 중복 데이터 등과 같은 데이터 문제점들을 발견하는 과정과 같습니다.

Garbage In, Gargabe Out 의 이야기처럼 깨끗하게 처리되지 않은 데이터를 가지고 분석을 하게 되면 오리려 분석이 더 어려워지고 적절한 인사이트 도출도 어렵습니다.

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3) 데이터 시각화

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이제 여러분은 분류된 LEGO 더미를 뒤져 무언가를 만들 수 있습니다. 하지만 색상이나 기능별로 벽돌을 쌓아두었다고 해도 새롭게 무언가를 만드는데는 시간이 오래 걸립니다. 같은 레고 블록을 쥐여주어도 모든 사람이 같은 결과를 만들어 내지는 않습니다.

따라서 LEGO는 해당 블록들로 만들 수 있는 예시 설명서를 제공하고 있습니다. LEGO 블록 내의 특정 크기, 모양, 기능, 색상별로 어떤 상황에 어떻게 활용하면 좋은지 체계적으로 정리되어 있습니다. 설명서를 통해 무엇을 작업해야 할지 결정하기가 더 쉽고 완성물을 만드는 동안 필요한 블록을 빠르게 찾아낼 수 있습니다.

마찬가지로, 데이터 전처리를 통해 시각적 차트와 그래프가 포함된 대시보드를 구성한다면 비즈니스의 현상을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 데이터 시각화를 사용하면 데이터를 보다 명확하게 확인하고 정보를 쉽게 탐색하여 데이터에 숨어있는 단서를 더 쉽게 발견할 수 있습니다.

이러한 시각화는 데이터가 친숙하지 않은 구성원들에게 특히나 효과적일 것입니다. 데이터를 다루거나 시각화를 할 수 없더라도 이렇게 시각화가 구성된 환경하에서 간단하게 도메인 지식을 시각적 정보와 결합하여 인사이트를 도출하기는 훨씬 쉽기 때문입니다. 이러한 환경을 데이터 드리븐 환경이라고 합니다.

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4) 데이터 분석

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데이터 분석 단계에서는 특정 비즈니스 질문에 대한 답을 찾기 위해 데이터 분석의 목적을 잘 정의해야 합니다.

LEGO로 무언가를 만들 때도 무엇을 만들 것인지에 대한 명확한 아이디어가 먼저 있어야 합니다. 자동차, 보트, 비행기를 만들고 싶다면 우선 해당 결과물을 만들 수 있는 데이터 인지 확인하고 하나씩 만들어 나가야 합니다. 자동차를 만들다가 보트를 만들면 이상한 결과물이 만들어질 수 있습니다. 한 번에 하나의 목적에 맞는 결과물에 집중해야 합니다.

대부분의 분석 작업의 결과물은 유의미한 인사이트가 발견되지 않을 수 있습니다. 마찬가지로 LEGO 조립 과정에서 원하지 않는 조립품을 폐기하거나 다른 방식으로 재구성하기는 경우는 흔합니다.

가지고 있는 모든 레고 블록을 활용해서 결과물을 만들지 않는 것처럼 데이터 일부만으로 인사이트를 만들 수 있습니다.

레고 블록 전체로 만들 수 있는 가장 큰 구조물이 있다 하더라도 대부분은 일부 블록으로 부분적인 결과들을 만들어 냅니다. 이처럼 대부분의 분석은 일부 데이터를 활용하여 인사이트를 발견하며 이는 비즈니스의 모든 것을 설명하지는 않습니다. 우리가 하는 분석과 인사이트는 LEGO 구조물의 하위 조립품과 유사합니다.(레고로 집을 만든다고 한다면 지붕 조립물과 같은 중간 결과물이 분석의 결과물과 유사합니다)

LEGO를 사용하는 친구 혹은 부모 등 누군가를 위해 만들수도 있습니다. 이처럼 데이터 분석을 우리의 사용 목적 외에도 관리자, 팀, 부서, 회사 등 다른 사람에게 이익을 주기 위해 그들의 사용 목적에 맞춰 분석을 수해하는 경우가 많습니다. 주요 이해관계자의 관심 사항이나 요구 사항을 더 많이 알수록 분석의 목표가 더욱 명확해지고 인사이트의 가치도 높아집니다.

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5) 데이터 스토리텔링

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LEGO 블록을 통해 최종 결과물을 조립하더라도 그 자체로서 의미가 있지 않습니다. 다양한 조립물로 아이들이 이야기를 만들며 가지고 놀때 조립물은 그제야 매력적인 결과물이 되는 것입니다. 하나의 조립물보다 여러 조립물들이 합쳐졌을 때 이야기는 더욱 풍성해지고 놀이는 더욱 재밌어집니다.

마찬가지로 일련의 데이터 분석과 인사이트도 이들을 하나로 묶는 포괄적인 이야기 전개가 없으면 불완전할 것입니다. 숫자에 관련된 맥락과 의미를 이야기해야 비로소 청중은 인사이트의 진짜 의미를 깨달을 것입니다.

데이터스토리텔링은 레고를 만드는(데이터 분석 과정의) 마지막 단계입니다. 데이터 스토리의 가치는 각 단계에 따라 달라집니다. 데이터 스토리를 효과적으로 전달하지 못하면 이전 작업이 모두 물거품이 될 수 있습니다. 반대로 각 단계가 잘 수행되지 않는다면 마지막 데이터스토리텔링 단계도 매력적인 이야기를 만들 수 없습니다.
LEGO 구축과 데이터 스토리텔링 모두 계획, 창의성, 세부 사항에 대한 다양한 해결 기술을 요구합니다.

데이터 분석 과정을 레고에 비유한 다양한 자료들이 있습니다(출처 참고) 모두 각자의 방식으로 과정들을 설명하고 있으며 이를 참고하여 지금의 분석 환경에 맞는 예시들과 내용을 수정해 새롭게 정리하였습니다. 혹시나 관련한 내용이 궁금하신 분들은 출처에 있는 링크를 참고해주세요 😄

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원본 포스팅 링크

데이터 스토리텔링과 LEGO