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태블로 대시보드, 왜 구축하는 걸까?

마티니X태블로 MIBI Webinar (1) 데이터드리븐 환경 구축

문명진
|
June 14, 2024

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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(As-is) 모호한, 정성적인 이야기들
  • 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.

‍

(To-be) 구체적인, 정량적인 이야기들
  • 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.

‍

눈치채셨나요?

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

‍

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.

‍

(To-be) 구체적인, 정량적인 이야기들 > 바로 적용해볼 수 있는 실행방안 도출하기
  • 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.

CRM 마케터와 PM의 분석
상황을 데이터로 분석하면 어떤 행동을 해야할지 명확해져요!

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숫자와 비교군이 더해졌을때 데이터드리븐이 가능해집니다!

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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

우리 모두가 합의할 수 있는 '데이터'를 기반으로 의사결정을 한다는 데에 그 핵심이 있습니다.

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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.

엑셀/스프레드 시트 피봇 테이블 예시
돌려 돌려 pivot table~!~!~!

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그래서 태블로로 대시보드를 구축합니다.

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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.

Marketing Dashboard 예시
Data pipeline 예시

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Marketing Dashboard 예시
Marketing Dashboard 예시

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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!

대시보드를 구축하는 4단계
태블로 대시보드 구축을 위한 4단계

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원본 포스팅 링크

태블로 대시보드, 왜 구축하는 걸까?

문명진
Growth Manager
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개인과 회사의 성장을 고민하고 실행합니다.

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