[책] 컨버티드
마음을 훔치는 데이터분석의 기술
Product Owner로 일하면서 점점 더 많은 데이터를 확인하고 고민을 하게 되었다. (Data Analytist가 많은 도움을 줬던 이전 회사와는 달리 최근에 도움을 받지 못한 이유도 있다.) 처음에는 GA나 GTM, 빅쿼리 이용하는 방법과 같은 도구를 익히는데 관심이 많았는데, 일을 하면 할 수록 내가 분석해야 하는 데이터의 목표를 설정하고 그에 알맞게 기획하는 것이 더 중요하다는 생각이 든다. 결국 내가 담당하는 프로덕트를 실험하는 일과 데이터 분석은 동의어라는 생각이다.
컨버티드는 구글에서 데이터 분석 업무를 하면서 큰 성과를 낸 작가의 통찰을 보여준다. 프로덕트보다 디지털 마케팅 관점의 이야기이기는 하지만 분야나 대상을 떠나 의미있는 이야기들을 많이 발견할 수 있었다. 작가의 핵심 메시지는 오프라인에서 만나는 고객과 마찬가지로 온라인 제품을 이용하는 고객도 한 사람, 인간으로 대하면서 그 사람과 대화하면서 지속적인 관계를 맺고 발전해야 한다는 것인데, 머릿 속에 전등을 켜 주는 신선하고 의미있는 관점이었다.
우리의 고객과 사용자는 사람이다. 따라서 오프라인이든 온라인 비즈니스든 사람의 본능과 욕망을 활용해야 하는 것은 본질적으로 동일하다. 다만 오프라인에서는 고객을 직접 만나고 대화하면서 고객을 이해하고 우리 가게의 단골로 만드는 기술이 중요하지만 고객을 직접 만날 수 없는 온라인 비즈니스에서 고객과 대화하고 관계를 맺는 방법의 중심에 데이터가 있다. 이 책은 어떤 질문과 실험을 통해서 의미있는 데이터를 수집하고, 어떤 방법으로 분석 해석해야 하는지, 이 중에서 의미 있는 고객을 어떻게 찾아내고 집중해야 하는지에 대해서 다양한 사례를 통해서 전달해준다.
Part 1. 대화
(450달러의 신발을 구입한 여성 고객) 그 가게는 앞으로도 계속 신발을 파는 데 필요한 교훈을 얻었을까? 문제는 여자가 방문했을 때마다 온라인 광고비가 지출되었다는 점이다.
쉽고 단순하게 시작하라. 구체적인 목적을 갖고 자기가 가진 데이터를 어떻게 활용할 것인가에 초점을 맞춰 최대한 단순하게 진행한다.
데이터를 사람에서부터, 곧 돈에서부터 시작해야 한다. 될 수 있으면 고객의 이름(identification)을 많이 알아야 한다.
고객의 진짜 답변을 유도하는 질문을 하라. 부정적인 질문을 하면 더 많은 의견을 들을 수 있다. 긍정적인 질문을 하면 매출을 더욱 높일 수 있다.
가장 좋은 질문은 상대방의 대답을 토대로 바로 행동할 준비가 되어 있는 질문이다.
데이터로 학습한 내용은 유효기간이 있다.
인간의 행동이 의도와는 다르게 자주 비합리적으로 이뤄진다. 인간은 원래 비합리적이다.
고객의 니즈를 발견했다고 섣불리 서비스를 시작하지 마라. 반드시 대답해야 하는 질문을 생각하는 것에서부터 시작하라. (이 고객이 30일 이내에 이 상품을 구매할 가능성은 얼마나 될까? 내가 제공하는 서비스를 구독할까?)
당신의 발목을잡는 건 재능 부족이나 데이터 부족이 아니라 회사의 내부 프로세스에 있다.
(마케터가 할 일은) 세상에 어떤 것들이 있는지 알고, 이것들을 회사의 데이터 분석가에게 연결해주는 것이다.
어떤 통찰이라도 영원한 진리로 남을 수는 없다. 끊임없이 질문하고, 테스트하고, 의미 있는 신호를 찾아야 한다.
대화에서는 사용자의 경험을 개인별 맞춤형으로 만들어야 한다. 방문자가 몇 번째 방문하는 것이냐에 따라 메시지가 달라져야 한다.
Part 2. 관계
우리는 우리를 아는 사람들의 20퍼센터에서 전체 가치의 80퍼센트를 얻는다. 당신 회사를 찾아오는 모든 사람이 각자 어디에 위치하는지 (20퍼센트인지, 80퍼센트인지) 파악해야 한다. - 이 방법이 고객생애가치(CLV)
상대적으로 더 많은 가치가 있는 충성 고객을 찾아야 한다. 이들을 상대로 관계를 형성하는 방법을 배워야 한다.
(아마존 제프 베이조스) 미국에서 자산이많고 가처분소득이 높은 사람일수록 상대적으로 자주 구매하는 상품 발견 - 책. (책 판매를 통해서) 부유하고 교육받은 수백만명의 고객 데이터를 모으면서 책 말고 다른 모든 것을 엄청나게 싸게 파는 방법을 찾아냈다.
사업을 구축하는 방법에는 고객확보, 고객개발,고객유지. 좋은 고객을 발견하는 것이 어떤 고객을 더 나은 사람으로 바꾸기보다 훨씬 쉽다. 가치가 큰 고객 - 최초 구매 금액이 아니라 고객생애가치가 높은 - 의 특성이나 행동을 찾는 것이 중요하다.
이전에는 구매자 정보가 제한적이어서 인구통계(나이, 성별, 소득 등)를 기반으로 페르소나를 만들었지만, 행동 속성(구매 제품, 사이트 방문 수)이 훨씬 더 많은 가치를 가진다. 고객이 실제로 무슨 행동을 하며, 무엇을 언제 얼마나 구매하는지 살펴라.
복잡한 기법 (머신러닝 등)을 구사하기 전에 우선은 단순한 세분화 작업을 통해서도 가치가 높은 신규 고객을 얼마든지 확보할 수 있다.
(실패한 스타트업의 경고음) 매출액 중 신규 고객의 매출액과 재방문 고객의 매출액 비율은 얼마인가? 신규 고객은 마케팅을 통해 데려온 고객이었고 대부분은 다시 찾아오지 않았다. 결국 고객생애가치에 문제가 있었다.
많은 기업이 고객을 회사 안으로 끌어들이기만 하면 어떤 고객과도 수익성이 높은 훌륭한 관계를 발전시킬 수 있다고 믿는다. (기업들의 착각) 수많은 고객들을 모아이들을 가치있는 고객으로 만들기란 믿을 수 없을정도로 어렵다. 고객의 행동을 바꾸는 것은 사람을 바꾸는 것이나 다름없다.
가치가 높은 기존 고객을 더 많이 찾는데 집중해야 한다. 변변찮은 관계를 멋진 관계로 바꾸려는 노력 하지 마라. 사람들이 얼마나 많이(적게) 바뀔 것인지, 그에 따라 이들에게 얼마나 많이(적게) 투자할 것인지를 현실적으로 생각해야 한다.
모든 고객을 대상으로 하지 마라. 우수한 고객을 확보하는 데 대부분의 시간을 투자해야 한다. 가치가 낮은 고객을 최대한 파악하라.
대상을 확인했으면 방법을 테스트해야 한다. 랜선 너머에는 사람이 있다. 사람의 욕망에 호기심을 갖고 활용해라.
Part 3. 발전
작은 것부터 시작하라. 기대치를 낮추고 조금이라도 더 나아지는 방법을 찾도록 하자.
미국 정치 로비 규체 실행 방법 - 서서 이쑤시개로 찍어 먹는 음식만 허용 - 완벽하지는 않았지만 한 걸음 앞으로 나아간 건 분명하다.
스타트업은 100퍼센트가 아닌 90퍼센트 수준의 해결책을 선택해서 실천한다. 사실 세계 최고의 기업들도 마찬가지다.
때로는 정치도 필요하다. 데이터만을 가지고 어떤 프로젝트를 설명해서는 단 한 사람도 설득하지 못한다.
모두가 자신의 역할과 관심사라는 렌즈를 통해 데이터를 해석한다.
실험 결과에 다른 실행을 사전에 미리 합의해 두는 것이 중요하다.
테스트를 일상화하라. 빠르게 학습하라.
테스트 아이디어들은 많이 나오는데 최종 의사결정권자에게 가는 도중에 실종되고 만다. 모든 사람의 제안을 한 곳으로 모이도록 하라. 아이디어 목록은 최고의사결정권자(CMO)가 관리하도록 하라.
테스트 제안 내용 - 1) 제안하는 가설은 무엇인가? 2) 이 가설을 뒷받침하는 데이터는 무엇인가? 3) 그 가설을 어떻게 테스트할 것인가? 4) 테스트 결과를 바탕으로 회사가 새롭게 시도할 수 있는 것은 무엇인가?
두 가지의 의사결정 유형 1) 되돌릴 수 없는 의사결정 2) 나중에 바꿀 수 있는 결정 - 대부분. 두 번째 유형에 첫 번째 기준이 적용되어서는 안된다.
과거에 옳았던 것도 지금은 틀릴 수 있음을 기억하라.
당신이 마련한 지표가 고의든 아니든 뭔가에 영향을 받지는 않을지 이해하고 그 결과까지도 이해해야 한다.
최고의 기업에서는 실적이 좋을 때나 나쁠 때나 똑같은 엄정함으로 과정과 결과를 바라본다. 사람들은 이해할 수 없거나 다음 분기에 반복되지 않는 지표는 받아들이지 않으며, 사실은 그래야 옳다.
조직의 전략을 점검하고 보완하기 위해 기존의 관점과 전혀 다른 관점에서 바라보게 하기 - CIA 레드 팀
팀워크를 해치는 사람들 - 늘 자신이 옳다고 믿는 사람들, 완벽을 맹신하는 사람들, 자신감이 낮은 불안정한 사람들
최고의 성과를 내는 사람들 - 스토리텔러들, 일을 만들어내는 사람들, 배우며 성장하는 사람들
