데이터에 집착하는 프로모션 마케팅

마케팅 업무 회고

중고나라 마케팅팀에 입사할 때만 해도 다양한 테스트와 데이터 분석을 통해 전략을 도출하고 고민하는 조직이 없었습니다. 당시 데이터 분석가를 꿈꾸던 동료와 함께 내부 데이터를 ‘공부'하는 시간을 가졌습니다. 2달간 주말마다 만나서 자발적 스터디를 했는데, 입사 이래 가장 치열하지만 즐거웠던 시간 중 하나로 기억됩니다.

2022년 하반기, 드디어 우리 회사에도 Growth 전략팀이 생겼습니다! (박수) Growth TF에서 데이터에 대해 논의하는 일은 참 즐거워요.

인하우스의 마케터가 왜 데이터에 집착하냐고 물어본다면 저는 이렇게 대답하겠습니다.

마케팅을 더 잘하기 위해서.

내부 데이터를 ‘안다'는 것은 고객의 특정 행동이 내부의 어떤 데이터로 집계되는지, 그 데이터가 저장이 되는지, 얼마나 자주 업데이트 되는지, 그 데이터(테이블)를 관리하는 부서는 어디인 지, 등을 학습한 상태를 의미합니다.

내부 데이터를 ‘활용할 수 있다'는 것은 SQL, 파이썬 등을 통해 원하는 쿼리를 짜고 데이터를 추출하는 스킬이 있다는 의미까지도 담고 있어요.

내부 데이터에 대해 잘 ‘알고’ 있기만 해도 전사 kpi를 달성하기 위해 어떻게 마케팅 업무를 설계하고 테스트하고 분석해야 할지 구체적인 것들을 볼 수 있습니다. 

예를 들어, 중고나라의 안전결제 서비스 ‘중고나라 페이' 이용에 관한 지표를 상승시키는 kpi가 주어졌다고 해볼게요.

‘중고나라 페이'를 이용하게끔 유도하는 이벤트를 기획하기 위해서는 기존의 ‘중고나라 페이’ 이용자, 이용 횟수, 결제 금액, 등에 대한 데이터를 기본적으로 알아야 합니다. 그리고 ‘카카오페이', ‘네이버페이', ‘무통장 입금', ‘카드결제’ 등 어떤 결제 수단까지 이벤트 참여 범위로 포함할 것인지, 중나페이 ‘결제', ‘구매확정', ‘정산완료' 등 어떤 데이터를 기준으로 성과를 분석할 것인 지, 등도 분명히 해야 합니다.

최근 야심차게 진행했던 블랙 프라이데이 특집 11월 구매자 대상 90% 페이백 이벤트 참여자 데이터를 분석해보니, 참여자 중 약 76%가 회원가입 후 구매를 하지 않던 유저들이었고, 이들의 첫 구매를 소구했다는 것을 알 수 있었습니다. 기획 시 타겟 그룹의 유저의 행동에 긍정적인 영향을 준 것으로 보이고, 또 진행한다면 이 성공 포인트는 그대로 유지하고 다른 아쉬웠던 부분을 보완해서 진행해 보면 좋겠습니다.

이벤트 성과를 보고할 때 단순히 ‘이벤트 결과 n명의 유저의 참여를 일으켰습니다'라고 결론 내리는 것에 주의해야 합니다.

첫째로, 프로모션 이벤트와 유저의 행동 사이에는 연관 관계가 있을 뿐 인과 관계를 증명하기 어렵기 때문입니다. 페이백 이벤트가 진행되지 않았어도 특정 유저는 ‘원래' 구매를 할 계획이 있었을 수 있으니까요.

둘째로, ‘n명의 참여’에 대해 가치 판단을 하기가 어렵습니다. 과거에 진행했던 이벤트에 비해 많이 또는 적게 참여했다 정도는 알 수 있지만, ‘그래서 앞으로 계속 진행할 것인가?’, ‘다음번에는 어떻게 더 발전시킬 것인가?’에 대해 알 수 없기 때문입니다. 데이터는 설계하는 만큼 분석할 수 있고 분석하는 만큼 판단할 수 있습니다.

 

마지막으로, 데이터를 잘 ‘알면' 데이터 유관부서와 커뮤니케이션할 때도 굉장히 효율적이고 편합니다. 예를 들어, 특정 이벤트 참여자가 우리 앱에서 구매를 하는 사람인 지 궁금하다면, 개발팀에 데이터를 요청할 때는 ‘특정 이벤트 참여자가 회원가입일 이래 중고나라 페이로 구매 확정한 건수를 유저시퀀스 별로 추출해 주세요.’와 같이 요청하면 보다 분명하게 업무 소통할 수 있습니다.

물론 제가 직접 척척 쿼리를 짠다면 더 효율적이겠습니다만, 저는 데이터를 ‘아는' 단계에서 ‘활용하는' 경지까지 오르기 위해 6년째 공부 중입니다. 잘하게 되는 것이 정말 정말 쉽지가 않습니다. 언젠가는 마스터할 수 있을까요? SQL 공부하시는 분들 모두 파이팅!