마케팅 실무를 시작하면서 가장 먼저 마주치게 되는 것이 바로 데이터 분석 프로세스인데요.
“어떤 데이터를 봐야 하지?”, “이 숫자가 좋은 걸까, 나쁜 걸까?” 이런 고민은 모든 주니어 마케터가 겪는 일반적인 고민입니다. 이 글에서는 데이터 분석을 처음 시작하시는 분들을 위해 꼭 필요한 기초 개념을 설명해드리겠습니다.
전환 퍼널 분석 시작하기
퍼널 분석이란 무엇일까요?
퍼널 분석은 고객이 우리 사이트를 찾아와서 최종 구매까지 하는 과정을 단계별로 살펴보는 방법인데요.
마치 위가 넓고 아래가 좁은 깔때기처럼 생겨서 ‘퍼널’이라고 부릅니다. 고객은 처음에 많이 방문하지만, 단계가 진행될수록 점점 줄어들기 때문이죠.
퍼널 분석의 장점은 어느 단계에서 고객이 많이 이탈하는지 한눈에 볼 수 있다는 것입니다. 예를 들어 상품 페이지까지는 잘 들어왔는데 구매로 이어지지 않는다면, 상품 설명이나 가격에 문제가 있을 수 있습니다.
이렇게 문제가 되는 부분을 찾아 개선하면 전체적인 성과를 높일 수 있습니다. 실제로 많은 기업들이 퍼널 분석을 통해 판매 실적을 크게 높였습니다.
퍼널의 각 단계 살펴보기
먼저 고객이 우리 사이트를 방문하는 ‘인지’ 단계가 있습니다. 이 단계에서는 얼마나 많은 사람이 우리 사이트를 찾아왔는지 확인하면 됩니다.
사이트를 찾아온 사람들 중 얼마나 많은 사람이 바로 나가버렸는지도 중요한데, 이것은 ‘이탈률’이라는 지표로 확인합니다. 이탈률이 높다면 광고나 콘텐츠가 방문자의 관심사와 맞지 않았다는 의미일 수 있습니다.
일반적으로 이커머스의 경우 이탈률이 60% 이상이면 개선이 필요하다고 봅니다. 실제로 한 의류 쇼핑몰은 광고 타겟팅을 개선하여 이탈률을 45%까지 낮추었습니다.
관심 단계 분석하기
방문자가 우리 사이트에 관심을 보이기 시작하면 ‘관심’ 단계로 진입합니다. 이 단계에서는 방문자들이 얼마나 오래 머물었는지, 몇 개의 페이지를 보았는지를 확인합니다.
예를 들어 평균 체류시간이 1분 미만이라면, 콘텐츠가 방문자의 흥미를 충분히 끌지 못하고 있다는 신호일 수 있습니다. 한 뷰티 브랜드는 상품 페이지에 상세한 사용법 영상을 추가한 후 평균 체류시간이 2.5배 증가했습니다.
방문자들이 여러 페이지를 둘러본다는 것은 우리 브랜드나 상품에 관심이 있다는 뜻이므로, 페이지뷰 수도 중요한 지표가 됩니다.
구매 의도 확인하기
‘고려’ 단계는 방문자가 구매를 진지하게 고민하기 시작하는 단계입니다. 상품 상세페이지 조회나 장바구니 담기 같은 행동이 여기에 해당합니다.
이 단계에서는 장바구니 담기 비율이 핵심 지표가 됩니다. 많은 사람이 상품을 조회했는데 장바구니에 담지 않는다면, 상품 정보가 불충분하거나 가격이 경쟁력이 낮을 수 있습니다.
최종 전환 단계 이해하기
마지막으로 ‘구매’ 단계에서는 실제로 얼마나 많은 사람이 구매를 완료했는지 확인합니다. 여기서 가장 중요한 것이 전환율입니다. 전환율은 전체 방문자 중 실제로 구매한 사람의 비율을 의미합니다.
일반적으로 이커머스의 경우 2~3%의 전환율을 보이는데, 업종과 상품에 따라 차이가 있을 수 있습니다. ‘장바구니에 담았으나, 구매하지 않는 행동’의 비율이 높다면, 결제 과정이 복잡하거나 배송비 정책에 문제가 있을 수 있습니다.
데이터 분석 시 채널별 기여도 이해하기
마케팅 채널의 실제 가치 측정하기
마케팅 채널 분석에서 가장 중요한 것은 각 채널이 실제로 얼마나 성과에 기여했는지 정확히 아는 것입니다. 많은 기업들이 단순히 ‘마지막 클릭’만 보고 채널의 가치를 판단하지만, 이는 큰 오해를 불러올 수 있습니다.
실제로 고객은 구매를 결정하기까지 평균 3~4개의 서로 다른 채널을 접하게 됩니다. 예를 들어 인스타그램 광고를 보고 브랜드를 처음 알게 된 후, 블로그 리뷰를 찾아보고, 마지막으로 검색 광고를 통해 구매하는 경우가 많습니다.
이러한 경우 검색 광고만이 아닌 모든 접점의 가치를 이해하는 것이 중요합니다.
기여도 모델 선택하기
채널 기여도를 분석하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 기본이 되는 것은 마지막 클릭 기준으로 보는 것인데, 이는 구매 직전 마지막으로 접촉한 채널에 모든 기여도를 부여하는 방식입니다.
하지만 이것만으로는 부족하기 때문에 다른 모델도 함께 살펴봐야 합니다. 선형 모델은 모든 접점에 동일한 가치를 부여하는 방식으로, 각 채널의 역할을 균형있게 평가할 수 있습니다.
시간 가중치 모델은 최근에 접촉한 채널에 더 높은 가치를 부여하는데, 이는 구매에 가까운 접점의 중요성을 반영합니다. 구글 애널리틱스에서는 이러한 다양한 모델의 결과를 쉽게 비교해볼 수 있습니다.
데이터로 예산 효율화하기
채널 기여도 분석의 궁극적인 목적은 마케팅 예산을 효율적으로 사용하는 것입니다. 실제 사례를 보면, 한 패션 브랜드는 검색 광고에만 80% 이상의 예산을 투자하고 있었습니다.
하지만 기여도 분석 결과, 페이스북 광고가 초기 인지 단계에서 매우 중요한 역할을 한다는 것을 발견했습니다. 이에 페이스북 광고 예산을 30%까지 늘리고 콘텐츠 품질을 개선한 결과, 전체 전환율이 35% 상승했습니다.
또한 고객 획득 비용도 20% 감소하는 효과를 얻었는데요. 이처럼 정확한 기여도 분석은 예산 낭비를 막고 효율을 극대화하는 데 큰 도움이 됩니다.
데이터 분석 실무 적용 방법
일일 체크리스트 만들기
데이터 분석을 일상적인 업무로 정착시키기 위해서는 체계적인 접근이 필요합니다. 매일 아침 30분 정도 시간을 정해 전날의 주요 지표를 확인하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.
처음에는 전체 방문자 수, 전환율, 객단가 정도의 핵심 지표만 확인하는 것으로 시작하면 됩니다. 이러한 데이터를 매일 기록하다 보면 자연스럽게 트렌드가 보이기 시작할 것입니다.
특히 전일 대비 큰 변화가 있는 지표를 중심으로 원인을 파악하는 습관을 들이면 좋습니다. 예를 들어 갑자기 전환율이 떨어졌다면 웹사이트 오류가 있는지, 경쟁사의 프로모션이 있는지 등을 확인해볼 수 있습니다.
주간 리포트 작성하기
일일 체크리스트를 바탕으로 주간 단위의 종합 분석을 진행하는 것이 효과적입니다.
주간 리포트에는 핵심 지표의 추이와 함께 발견된 인사이트를 정리합니다. 지표의 단순한 나열이 아닌, 그 속에서 발견한 의미있는 패턴이나 개선이 필요한 부분을 포함시켜야 합니다.
많은 마케터들이 처음에는 ‘무엇을 써야 할지 모르겠다’는 어려움을 겪지만, 꾸준히 작성하다 보면 점차 눈에 보이는 것들이 많아집니다. 리포트는 팀원들과 공유하면서 다양한 관점의 피드백을 받는 것이 중요합니다.
A/B 테스트 시작하기
데이터 분석의 다음 단계는 실험을 통한 검증입니다. 예를 들어 장바구니 담기 버튼의 색상을 변경하거나, 상품 설명의 구성을 다르게 하는 등의 간단한 테스트부터 시작할 수 있습니다.
A/B 테스트를 할 때는 한 번에 하나의 요소만 변경하여 정확한 인과관계를 파악하는 것이 중요합니다. 테스트 기간은 최소 2주 이상 설정하여 충분한 데이터를 확보해야 합니다.
데이터 분석은 하루아침에 마스터할 수 있는 영역이 아닙니다. 작은 것부터 시작해서 점진적으로 역량을 키워나가는 것이 중요합니다.
처음에는 기본적인 지표들을 이해하고 활용하는 것에 집중하세요. 이후 기여도 분석, A/B 테스트 등으로 영역을 넓혀가면 됩니다. 무엇보다 중요한 것은 데이터를 단순히 보고하는 것이 아니라, 그 속에서 의미있는 인사이트를 발견하려고 노력하는 자세입니다.
“이 숫자가 왜 이렇게 변했을까?”, “어떻게 하면 개선할 수 있을까?”라는 질문을 끊임없이 던지면서 분석하다 보면, 자연스럽게 데이터 분석 역량이 향상될 것입니다.
