구글 검색엔진에 ‘마케팅 지표’, ‘마케팅 성과’를 검색하면 관련 검색어에 ‘마케팅 성과지표 설계’, ‘디지털 마케팅 성과 측정’, ‘마케팅 평가 지표’, ‘마케팅 KPI 지표’, ‘마케팅 성과 지표 사례’ 등이 제안됩니다. 그만큼 많은 사람들이 관련 자료를 찾아보았다는 것인데요. 빅데이터, 머신러닝, 인공지능.. 고도화된 기술이 활용되는 요즘이지만, 그 기술을 활용하기 위해서는 당연스럽게도 어떤 것을 측정할 것인지 설계하는 것부터 시작해야 합니다.
왜 어려운지는 이 글에서 크게 중요한 것은 아니니 반대로 쉬운 경우를 먼저 떠올려봅니다.
예를 들면 자격증 취득을 위한 시험에서의 성공여부를 측정하는 것은 정말 쉽습니다. 딱 한가지 목표를 갖고 임하기 때문인데요. 자격증 취득을 위한 시험의 목적은 단 하나, 합격입니다. 합격이냐, 아니냐로 성공여부를 판단합니다. 그리고 ‘합격하려면 무엇을 해야하는지’ 계획을 세우거나 본능적으로 그 계획을 수행하며 합격이라는 성공을 위한 활동을 합니다. 이를테면 누군가는 반복하여 정독하고, 누군가는 자신만의 개념도를 그리고, 누군가는 다른 이에게 설명하기도 합니다. 이렇게 사람마다 성공을 견인하는 무엇은 다르지만 성공여부를 측정하는 것은 단순합니다. 그럼, 주요 마케팅 지표를 설계할 때도 자격증 시험처럼 시도해볼 수 있을까요?
예시로 든 자격증 시험에서의 ‘합격’처럼 목표가 무엇인지 명확히 정의할 필요가 있습니다. 목표를 정의하면 무엇을 측정할 것인지 결정하기 좀 더 쉬울 것입니다. 이 때는 마케팅 부서의 목표만 볼 것이 아니라 관련 부서의 목표, 조직 전체의 목표를 확인해봐야 합니다. 매출액 증대, 브랜드 이미지 구축, 비전 실현 등일 텐데요. 목표와 함께 현재 활용하는 채널과 활용할 수 있는 채널을 나열합니다. 채널은 이메일, SNS, 기업에서 운영중인 블로그를 비롯한 각 종 광고 매체일 것입니다. 그럼 이제 목표와 채널을 결합하여 측정항목을 정리합니다.
경영/마케팅 관련 도서나 아티클을 많이 보신 분이라면, 피터드러커의 이 문장을 접한 적이 있을 것입니다. “If you can’t measure it, you can’t manage it.” (측정할 수 없다면 관리할 수 없다.) 세상 모든 것은 받아들이기 나름이지만 적어도 이 문장의 메세지는 모든 것을 측정하라는 것은 아니라 생각합니다. 실제로 ‘모든 것’을 측정할 수 있다고 생각하지도 않지만 ‘모든 것’을 측정하려고 들기 시작하면 끝이 없습니다.
측정하다가 시간을 다 써버리고 정작 중요한 것은 놓치게 되지 않을까요? 물론 상황에 따라 다를 수 있겠지만 측정할 수 있다고 다 측정해야 하는 것은 아닙니다. (연관 콘텐츠 : 당신은 올바른 마케팅 지표를 보고 계신가요? ) 측정하려는 마케팅 활동과 관련된 사람들이 모두 주목하고 주시할만한 지표를 선별합니다. 자격증 시험의 ‘합격’처럼 단순하면 좋으련만.. 만약 하나로 줄이기 어렵다면 몇가지로 줄여보고 일단 다음으로 넘어가 볼까요.
이전 단계에서 지표를 정했다면 이제 연관 지표를 정리해볼 차례입니다. 직전 단계에서 가장 중요한 지표라고 꼽은 한가지 혹은 몇가지 지표는 결국 결과를 나타내는 지표일 것입니다. 그 결과에 도달하기 위해 높은 인과관계를 가진 지표를 나열하여 연결해보면, 마케팅 성과를 견인하는 퍼널이 완성됩니다.
또 한 번 자격증 시험을 예로 든다면, 사람마다 방법은 다르겠지만 누군가에게 설명하면서 지식을 내재화하는 사람이라면, 설명할 구조와 내용을 정리하고 설명하다가 막히는 부분은 없었는지 확인하고(일종의 모니터링), 부족한 내용을 보충하고 재차 설명하는 식으로 반복할 것입니다. 모든 챕터별 내용에 대해 능숙하게 구조화된 설명을 할 수 있다면, 높은 확률로 합격할 수 있을 것입니다.
이처럼 중요한 지표를 견인하는 지표들을 짝지어 함께 모니터링합니다. 자사 홈페이지와 블로그, SNS 채널을 이용한 홍보활동을 하는 B2B 기업의 채널 마케팅 팀이라면, [견적/데모 문의]를 가장 중요한 지표로, 이를 견인하는 지표로 [(각 채널별)주간 순수 이용자], [서비스 소개서 조회수], [리드 수]를 모니터링할 것입니다.
사람마다 자신만의 공부방식이 다르듯 기업마다 성공을 견인하는 지표와 방식은 모두 다르겠지만, 결국 성공여부를 판단할 수 있는 지표를 정하고, 이 지표를 견인하는 지표를 정하는 등 큰 틀에서의 방식은 동일합니다. 결과지표에 대해서 매번 ‘원인이 뭘까?’ 하며 모든 데이터를 확인하며 머리를 싸매는 것보다 설계한 퍼널을 통해 관련 지표를 먼저 확인하고, 보완하여 확장해나가는 식으로 반복한다면, 데이터를 통한 성과 보고/활용을 좀 더 수월하게 할 수 있을 것입니다.
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