Thinking Lab CEO 박진아

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•MARKETER•
박진아 Thinking Lab CEO
데이터 마케팅
박진아는 데이터 시각화 전문 기업에서 솔루션 개발 사업을 했다. 그녀는 데이터 마케팅 실무로 쌓은 경력을 바탕으로 기업 강연을 시작했다. 지금은 씽킹랩의 CEO다. 씽킹랩은 교육 모임 공간 서비스를 제공한다. 박진아 대표는 회사를 운영하며 동시에 데이터 마케팅과 관련된 실무 교육을 겸임하고 있다.

① 데이터 마케팅
데이터 마케팅은 기존에 쌓인 데이터를 검증해서 미래를 예측하는 기법이다. 택시 트렌드를 데이터로 마케팅해보자. 사람들의 택시 이용 실적 데이터를 다양한 방식으로 비교한다. 지역별 콜택시 이용 현황, 많이 이용한 택시 순위 등이다. 데이터를 볼 때는 추이나 흐름을 발견하는 게 목적이다. 요일별 데이터 중 택시 이용량이 언제 많아지는지 보고 예외적인 경우를 발견하면 그것을 토대로 마케팅을 진행하는 것이다. 기업 실무에 적용하면 트렌드와 연관된 데이터를 바탕으로 전반적인 이용 현황을 살펴보고 일반적인 트렌드와 예외적인 트렌드를 비교해 문구를 뽑는 등 인사이트를 발굴하는 마케팅이 진행된다.

② 다르게 해석하는 방법
마케터 입장이 아닌 소비자 입장에서 생각해본다. 기발함은 그럴 때 나온다. ‘지역별 경제 소득 격차를 어떻게 하면 확인할 수 있을까?’라는 프로젝트를 예로 들어보자. 거시적 관점에서 톱다운 방식으로 데이터를 보는 것이 아니라 보텀업 방식으로 봤다. 그렇게 모은 키워드를 이용해 브레인스토밍 등을 통해 아이디어를 짠다. 당시 점심 시간이었다. ‘시골에서 햄버거를 먹고 싶은데, 시골에는 롯데리아밖에 없잖아?’ 누가 그런 소리를 했고 그렇다면 도시에만 있는 KFC와 맥도날드 매장 수치를 활용해보기로 했다. 중요한 건 두 가지다. 반대로 생각하고, 아이디어를 토대로 데이터를 수집하는 것.

③ 간접적인 경험
해당 분야에 전문성을 갖추고 궁금한 것을 정확히 알면 데이터를 그대로 뽑으면 된다. 그렇지 않다면 모든 데이터를 다 조사해야 한다. 조금이라도 연관이 있다면 전부 조사하고 그다음 분석한다. 데이터 분석은 모르는 것을 찾을 때까지 탐색하고 시각화하는 것이 중요하다. 소득에 대해 조사한다고 치자. 인구 소득부터 시작해 가능한 데이터 소스를 모두 찾는다. 그다음 기준을 세우고 비교한다. 주별, 일별, 월별 등 시계열로 비교해보고 이상 추이가 있는지 살핀다. 이상 없으면 범주별 비교를 한다. 유형별, 연령별, 세대별 등 계속 대조하는 작업을 한다. 그것을 토대로 데이터적인 인사이트나 현 추세를 찾는다. 수집한 데이터에서 신선한 발견이 이루어지기도 한다.

④ 세상의 모든 문제는 데이터를 갖는다
하지만 데이터가 모든 문제를 해결할 수 없다. 다만 문제 해결로 가는 지름길이 되어줄 수는 있다. 예전 한 기업에서 수억의 비용을 주고 데이터 컨설팅 의뢰를 한 적이 있다. 예상 매출액과 리스크를 뽑는 일이었는데, 결과값의 정확도가 높을 수 없었다. 데이터로 매출액과 리스크를 100% 예측한다는 것은 어렵다. 적중률이 60%도 안 되는 상황이었다. 기업 회장에게 데이터로 해결 못할 것 같다고 솔직히 말하니, 데이터로 완벽한 리스크를 산출하는 게 아니라 데이터를 통해 리스크를 예측하는 것에 의미가 있다고 했다. 무슨 말이냐면 데이터로 매출액을 예측하고 직원들의 리스크를 감시하는 것이 CCTV 역할을 한다는 의미다. 데이터로 문제를 완벽히 해결하지는 못하더라도 부수적인 것들이 발생하는 데 효과나 영향을 줄 수 있다.

⑤ 데이터 시각화
사람이 정보를 인지할 수 있게 만드는 것이 중요하다. 같은 데이터를 시각화하더라도 효과적이고 적절하게 표현하는 방법이 중요하다. 섹시한 차트를 그리려면 어떻게 해야 할까. 중요한 것은 정보의 나열이 아닌 데이터로 스토리텔링하는 것이다. 그러기 위해선 정확한 설명 분석과 정확한 시각화 자료를 사용해야 한다. 시간별로 보여주고 싶은지, 범주별로 보여주고 싶은지 목적이 명확해야 한다. 마케터들은 성과를 비중 있게 보여줘야 한다. 보고서에 단순 차트를 그리는 데 의의를 둘 것이 아니라 데이터로 스토리텔링을 이루어야 한다.

⑥ 데이터로 콘텐츠를 만드는 법
회사에 유입된 데이터로 콘텐츠를 만들겠다면, 홈페이지에 유입되는 키워드와 검색량, 어떤 사람들이 접속하는지 기초적인 대시보드부터 만들어야 한다. 검색 유입량의 키워드를 발굴하면 그 키워드가 중심이 된 콘테츠를 기획할 수 있다. 만약 쇼핑몰을 운영한다면 광범위한 키워드들이 많이 유입될 텐데, 그럴 때는 시간대별, 유입량별, 유입 채널별로 구성한다. 그리고 데이터 트렌드나 유입량을 보고 그에 맞는 콘텐츠를 제작한다. 콘텐츠는 기존 데이터를 활용한다. 이번 추석이 오기 전, 작년 추석 시즌 데이터와 재작년 추석 시즌 데이터를 보면 어느 시점에 유입량이 많아질지 예측할 수 있다. 더 구체적으로 설명하자면 지난 추석에 기록된 콘텐츠나 키워드를 활용해 2019년에 유행할 추석 선물을 예측하는 것이다. 마케팅적으로 한 단계 더 발전하면 데이터를 기반으로 실험적 사고를 통해 새로운 시도를 하는 ‘그로스 해킹’이 가능하다. 즉 조금 더 발전된 마케팅 대시보드를 만드는 것이다. 기존에는 일반적인 추이만 봤다면, 여기서는 통계 형식으로 데이터를 볼 수 있다. 유입량이 많은 콘텐츠를 활용해 새로운 콘텐츠를 만들거나, 지난해 데이터를 활용해도 좋을 것이다. 가장 재미있는 점은 내가 직접 경험하지 않은 것에 대한 흔적을 찾는 것이다. 콘텐츠 마케터들이 TV나 미디어를 보고 트렌드를 좇고 콘텐츠를 만들지만, 경험하지 않고 모르는 사실들은 데이터에서 그 흔적을 찾을 수 있다. 흔적을 바탕으로 추적을 한다. 조사를 하다 보면 마케팅에 관한 새로운 소스나 실마리가 발견된다. 콘텐츠나 트렌드를 기획할 때 감에 의지하곤 하는데, 데이터를 활용하면 정량적인 근거와 객관적인 통계 자료를 토대로 더 정확하게 트렌드를 예측할 수 있다.

⑦ 문과도 만드는 대시보드
세팅된 대시보드를 사용하는 건 쉽다. 하지만 이걸 세팅하기까지의 과정이 어렵다. 사실은 마음만 먹으면 누구나 할 수 있다. 요즘은 툴이 좋아서 무료로 사용할 수 있는 데다 다루기도 쉽다. 문제는 시간이다. 대부분의 마케터들은 기존에 하던 업무만으로도 벅찬데 이런 시스템까지 구축할 자신이 없을 것이다. 또 회사에 그만한 애사심이 없는 것도 장벽이다. 데이터 마케팅이 일반적으로 쓰이는 것은 아니다. 그러나 한 번이라도 사용해본 마케터라면 이것이 얼마나 큰 경쟁력이 있는지 알 것이다.

⑧ 데이터 마케팅의 단계
자사 웹사이트의 유입 경로를 추적하는 루트를 설치하는 건 데이터 마케팅의 3단계 수준이다. 사실 시간이 없더라도 데이터로 트렌드를 찾아보려는 노력이나 의지가 1단계라고 생각한다. 네이버의 데이터랩이나 구글 트렌드 등 포털 사이트는 검색 트렌드 결과를 활용하기 좋다. 검색 트렌드를 건드려보는 행동 자체가 1단계다. 1단계만 해도 기존 마케터들보다 확실히 경쟁력이 있다. 2단계는 정제된 데이터를 활용해 인사이트를 도출하는 것, 3단계는 주기적으로 관찰하는 데이터의 대시보드화다.

⑨ 데이터 마케터의 덕목
목적이 명확해야 한다. 데이터 지표는 정말 많다. 네이버에서 키워드 광고만 하더라도 산출되는 데이터 지표가 5백 개는 될 거다. 그중 내가 어떤 결과를 보고 싶은지 정확히 알아야 한다. 목적과 주제가 명확해야 데이터에서 보고 싶은 것이 명확하게 눈에 들어온다. 글쓰기와 같다. 주제가 무엇이고, 대상이 누구고, 무엇을 전달하려는 것인지 정확해야 한다. 데이터를 마케팅에 적용할 때도 누구에게 어떤 목적으로 사용할 것인지 정해놓아야 한다. 정확한 목적과 그에 따른 가설을 정하는 게 가장 첫 번째다. 데이터 마케터에게 필요한 자질이라면 능동적인 끈기라고 할 수 있을 거다. 데이터로 마케팅하기 위해선 직접 툴을 배워야 할 수도 있고, 내가 늘 이용하는 루트에 플러스 알파로 무언가를 더해야 하는 것이다. 어떻게든 찾아내고야 말겠다는 집념이 필요하다.

⑩ 어떻게 하면 데이터에서 ‘갬성’을 발견할 수 있을까?
감성 찾기란 사람들이 공감하는 무언가를 시원하게 긁어주는 것이라 생각한다. 데이터로 푼다고 하면 시각화를 통해 전체적인 추이뿐만 아니라 최신 변화를 바로 보여주는 것일 테다. 최근에 맞춤 교육으로 화장품 브랜드 회사를 다녀왔다. 그곳에서는 ‘갬성’이 중요한 키워드다. MD들은 최신 트렌드에 조금이라도 뒤떨이지면 안 되기에 최신 트렌드를 빠르게 파악하고, 수요와 변화에 촉을 세운다. 거기서도 똑같은 데이터를 입장 바꿔 생각해보고, 실제로 데이터를 수집해봐야 추이를 찾을 수 있다. 디자인 싱킹 관점에서 같은 데이터를 새로운 지표로 해석해보는 작업이 새로운 수요나 최신 트렌드를 발굴하는 길이 될 수 있다. 왜 이 시즌에 이러한 데이터가 산출됐는지 수요자 입장에서 상상해봐야 한다. 데이터를 상상하는 것이 새로운 감성을 발굴하는 방법이 될 수 있다. 데이터라는 정량적인 근거에 창의적인 노력을 더해 새로운 지표로서 개발하는 것이니까.