마케팅 데이터는 어떻게 분석하면 될까?

전체 퍼널을 보는 마케터라면, 결국 만나게 되는 질문

“그로스 마케터는 데이터를 잘 봐야 한다.”

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마케터라면 누구나 한 번쯤 들어봤을 말이다.

하지만 막상 데이터를 마주하면 오히려 더 많은 질문이 생긴다.

어떤 지표부터 봐야 하지?
그 숫자가 좋다는 건 어떻게 알 수 있지?
이걸 봐서 뭘 해야 하지?

이런 질문들에 대한 명확한 해답이 필요하다고 생각하게 되었다.
그래서 요즘 즐겨보는 곽팀장 유튜브 채널의〈마케팅 데이터 분석, 대체 뭘 분석하라는 걸까?〉 편을 참고해실무자의 시선으로 재구성해보았다.

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마케팅 데이터는 흐름 속에서 봐야 한다

고객 여정은 하나의 흐름이다.
데이터도 그 흐름에 맞춰서 봐야 한다.

대표적으로 아래 네 단계로 나뉜다.

획득 – 고객이 어디서, 어떻게 우리에게 처음 들어왔는가

유입 – 들어온 고객이 무엇을 하고 있는가

전환 – 원하는 목표 행동(가입, 결제 등)까지 도달했는가

유지 – 그 고객이 다시 돌아오고 있는가

각 단계에서 마케터가 던져야 할 질문과 봐야 할 숫자는 다르다.

1단계. 고객은 어디서, 어떻게 유입되었는가? (획득)

무엇을 볼까?

광고·검색·SNS 등 채널별 유입 수

채널별 클릭률(CTR), 전환율(CVR), CAC(고객 획득 비용)

어떤 콘텐츠 또는 메시지가 반응을 이끌었는지

왜 중요할까?

어떤 채널에 예산을 집중해야 할지 판단할 수 있다

‘잘 클릭되는 광고’가 아니라 ‘전환으로 이어지는 유입’이 중요하다

유입 직후 고객 행동까지 연결해서 봐야 진짜 효율을 판단할 수 있다

2단계. 고객은 어떤 행동을 보이는가? (유입)

무엇을 볼까?

체류 시간, 페이지뷰 수, 이탈률

주요 CTA(예: 신청, 문의) 클릭률

유입 후 콘텐츠 소비 패턴, 탐색 경로

왜 중요할까?

단순 방문인지, 실제로 관심 있는 유입인지 구분할 수 있다

유저가 어디서 이탈하는지 파악해야 다음 전환으로 유도할 수 있다

단일 지표보다 ‘탐색의 흐름’을 종합적으로 해석해야 한다

3단계. 고객은 목표 행동까지 도달했는가? (전환)

무엇을 볼까?

퍼널 구간별 전환율 (예: 가입 → 장바구니 → 결제)

전환 소요 시간

중간 이탈이 발생한 지점

A/B 테스트 결과 등 실험 기반 데이터

왜 중요할까?

어디서 발목이 잡히는지 구체적으로 파악할 수 있다

단순히 전체 전환율만 보면 ‘병목’을 놓치기 쉽다

병목 구간이 명확해야 실험도 제대로 설계된다

4단계. 고객은 다시 돌아오고 있는가? (유지)

무엇을 볼까?

재방문율, 재구매율, 리텐션 곡선(7일/30일 등)

LTV(고객 생애 가치)

반복 이용에 영향을 준 주요 행동 또는 경험

왜 중요할까?

단기 전환보다 장기적으로 의미 있는 성과를 판단할 수 있다

리텐션이 높은 고객은 광고비 없이도 성장을 견인해준다

특정 행동(예: 리뷰 작성, 친구 초대 등) 이후 LTV가 상승하는지를 추적하면 유지율을 끌어올릴 실마리를 찾을 수 있다

결국, 숫자를 본다는 건 판단 기준을 세운다는 것

데이터는 그냥 보는 걸로 끝나지 않는다.
진짜 중요한 건 해석이다.

예를 들어,

전환율 3%면 괜찮은 걸까?

리텐션 25%는 높다고 말할 수 있을까?

답은 업종, 타깃, 비즈니스 스테이지에 따라 모두 다르다.

그래서 데이터를 보기 전, 아래 세 가지가 선행돼야 한다.

왜 이 데이터를 보려는가 (문제 정의)

무엇을 기준으로 삼을 것인가 (핵심 지표 설정)

어떤 기준으로 좋고 나쁨을 판단할 것인가 (해석 기준)

이 세 줄이 정리되지 않으면, 숫자는 아무 말도 해주지 않는다.

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마무리하며

그로스 마케터가 데이터를 본다는 건

툴을 잘 다룬다는 뜻이 아니다.

문제를 정확히 정의하고,
데이터에서 실험 가능한 가설을 만들고,
그걸 실제 액션으로 연결하는 사람.

퍼널의 흐름 속에서
각 지점의 병목을 해석하고
팀이 다음으로 나아갈 수 있도록 제안할 수 있는 사람.

그게 데이터 마케팅이 지향하는 역할이다.

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다음 글에서는 '실무 관점의 퍼포먼스 마케팅 살펴보기' 편이 연재될 예정입니다 :)