태블로 대시보드, 왜 구축하는 걸까?
마티니X태블로 MIBI Webinar (1) 데이터드리븐 환경 구축
01. 데이터드리븐이 도대체 뭐길래
왜 다들 데이터드리븐을 이야기할까요?
데이터드리븐의 중요성을 논하기 전에, 어제 회의를 떠올려 보면... 회의 때 다들 어떤 이야기를 하고 계신가요?
(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.
상황을 데이터로 분석하면 어떤 행동을 해야할지 명확해져요!숫자와 비교군이 더해졌을때 데이터드리븐이 가능해집니다!
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.
데이터드리븐의 중요성은 인지했다면 그 다음은 무엇일까요?
데이터드리븐 의사결정과 그것이 가능해지는 환경을 구축하는 것이겠죠.
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.
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.
돌려 돌려 pivot table~!~!~!그래서 태블로로 대시보드를 구축합니다.
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.
Data pipeline 예시
Marketing Dashboard 예시03. 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!
태블로 대시보드 구축을 위한 4단계더 자세한 내용이 궁금하다면?
태블로X마티니 MIBI Webinar: Marketing Intelligence and Business Intelligence 영상에서 확인해보세요! (마티니의 태블로로 비즈니스 & 마케팅 인사이트 대시보드 구축 사례 알아보기)
▶️ https://youtu.be/wY6YetabZqY?t=750
▶️ https://www.tableau.com/ko-kr/learn/webinars/KR-TB-Martinee-X-Tableau-Webinar-on-demand
