자료정리 : 데이터 마케팅과 빅데이터 시각화
UI 디자이너가 알아야할 기초상식, 디지털 마케팅과 빅데이터 시각화 도구
데이터를 다루는건 수학자나 경제학자들이 할 일이라고 생각하기 쉽지만, 알고보면 꼭 그렇지도 않다. 심지어 디자이너도 구글 애널리틱스만 사용할 줄 알아도, UI 디자인을 데이터에 입각해 기획을 할 수 있는 시대다. UI 컴포넌트 단에서의 분석. 사용자의 유입 키워드와 조건, 주로 머무는 페이지와 위치 등 - 다양한 정보를 구글 어시스턴트를 기반으로 알 수 있다. GA는 일반적으로 디지털 마케터들이 사용하는 도구인데, 실무자들은 GA만을 사용하는지. 또 실제로 어떤 방식으로 쓰는지 좀 더 찾아보기 시작했다.
https://www.twinword.co.kr/blog/about-marketing-consultant/
본문 내용 中
구글 애널리틱스를 통해 어떤 콘텐츠가 가장 많은 조회수를 기록했는지, 이탈율이 가장 높은 웹페이지는 무엇인지 찾아봅니다. 구글 서치콘솔을 통해서는 어떤 키워드로 트래픽이 유입되고 있는지, 404 에러가 발생하는 페이지가 있는지 알아봅니다. 또한 클라이언트 비즈니스 관련 보도자료, 소셜미디어를 살펴보며 클라이언트를 위한 맞춤 검색엔진최적화(SEO) 등 디지털 마케팅 관련 전략을 수립합니다.
SEO 마케팅을 문의한 잠재고객들의 웹사이트를 분석하기 위해 웹페이지 분석 툴과 웹사이트 HTML 소스코드 등을 살펴보고, 파워포인트를 활용해 분석결과를 리포트 형식으로 저장합니다. 이후
클라이언트와의 SEO 프로젝트 종료 미팅에 참석합니다. SEO 프로젝트를 시작하기 직전의 웹사이트 모습과 프로젝트가 완료된 이후의 모습을 웹사이트 방문자 수, 세션 수, 오가닉 트래픽 비율 등 다양한 지표를 통해 비교/분석하여 SEO 성과에 대해 발표합니다. (중략)
해설
본문을 보면, 디지털 마케팅 컨설턴트 (줄여서 마케터)가 하는 업무의 본질이 - 분석과 대응에 있다는 걸 알 수 있다. 마케터들은 구글 애널리틱스를 기반으로 한 - 컨텐츠 조회수 확인 / 이탈율 확인을 진행하고. 키워드 기반 트래픽 유입을 확인한다. 또한 비즈니스 관련 보도자료나 소셜미디어에서 연관될 수 있는 키워드를 분석하기도 한다. 마케터들이 고민하는건 - 검색어 연관유입으로 고객을 연결시키고, 그중에 얼마나 많은 수가 실제 구매나 서비스 이용으로 이어지는가 - 이다.
SEO : Search Engine Optimization (검색엔진 최적화)
https://www.twinword.co.kr/blog/search-engine-optimization-guide/
검색엔진 최적화 역시도 마케터들이 고민하는 핵심 키워드중 하나다. 대부분의 서비스나 상품 판매가 검색엔진을 통해 웹페이지로 연결되는 경우가 많으니. 검색엔진의 키워드에서 첫 페이지에 등장하는 것이 마케터들의 목적이다. 그 목적을 달성하기 위해 웹페이지나 서비스의 내부정보나, 키워드, 카테고리를 변경하는 일도 많다. 아무리 좋은 제품이나 서비스라 하더라도, 사람들에게 일단 알려져야하기에 - 마케팅에 있어 거의 필수적인 내용이다. 바로 여기에 쓰이는 것이 구글 애널리틱스다. 간단히 말해서 웹사이트에 들어오는 사람들에게 꼬리표를 달아서, 어디에서 왔고, 무얼 찾아 왔는지 등을 이해한다고 생각하면 된다.
http://analyticsmarketing.co.kr/digital-analytics/google-analytics-basics/2211/
사실 구글 애널리틱스의 장점은 단순히 '키워드검색'에만 있는게 아니다. 위해서는 제품이나 서비스의 퀄리티도 중요하지만, 그 과정에 이르기까지의 간결한 구조. UI 디자인의 영역이 필수적으로 연결되기 마련이다. 그래서 더욱더 UI 구조가 실제 사용자들에게 얼마나 유효한가에 대한 분석이 중요해진다. 무슨 키워드로 해당 페이지에 들어오게 됐는지. 해당 페이지에서 주로 사용하는 버튼이나 구입하는 제품은 무엇인지. 방문자가 실제 구매까지 이어지는 시간과 통과해야하는 페이지수는 얼마나 되는지. 그 시간을 단축할 수 있는 방법은 어떤 게 있는지. 이런 UI에 대한 실제 데이터들을 정리하여 볼 수 있다면 어떨까? 심지어 보기도 좋게 그래프나, 도표로 간결하게 나타낼 수 있다면, 서비스 개선을 위한 강력한 무기가 될 것이다. 바로 여기에서 등장하는 것이 데이터 시각화를 위한 도구들이다.
태블로의 설정화면데이터 추적 및 분석 툴에 구글 어시스턴트가 있다면, 빅데이터를 다시 편집해서 보기좋게 정리해주는 태블로 (Tableau)라는 프로그램이 또 하나 있다. 데이터를 '어떤 기준으로 정리해서, 어떤 표현법을 통해 시각화할지를 선택할 수 있는 도구다. 웹과 PC에서 동작하고, 다양한 표현방식을 통해 기간별 / 주기별 / 사용자별 / 위치별 등 무수한 필터값을 적용할 수 있다. 다만 구글 어시스턴트나, 태블로 모두가, UI에 직관성이 떨어지는 편이다. 게다가 회사나 서비스별로 개별로 필요한 데이터들만 따로 모아놓고 데이터를 확인하기도 쉽지가 않다. 그래서 더욱더 상황별 커스터마이징된 UI 설계가 필요한 편이다. 이런 상황이라 추후에는 데이터에 직관성을 부여할 수 있는 사람. 데이터 전문가와 UI 디자이너가 필요해진다.
http://www.itworld.co.kr/news/82097
본문 내용 中
"데이터를 사용해 의사결정을 내리는 사람들과 이들이 필요로 하는 데이터를 제공하는 IT 관계자 사이에는 커다란 간극이 있다. 데이터를 이해하는 사람과 조직에서 데이터를 분배하기 위해 갖고 있는 기술을 이해하는 사람을 찾기란 매우 힘들다. 그리고 두 가지를 모두 잘하는 사람은 더욱 찾기 어렵다"고 말했다. (실제로) 데이터 시각화의 중요성을 깨닫는 기업이 늘고는 있지만 이들 가운데 대다수는 초점을 잘못 맞추고 있다. 직무상세에서는 코그노스로 차트를 어떻게 그리는지 등에 대한 기술적인 부분들에 대해 기재가 된 반면 그래픽 디자인 전문성에 대한 언급은 없다
해설
데이터 전문가는 데이터를 취합하고 정리하는 - 데이터 자체를 다루는 스킬이 뛰어난 사람들이다. 그러나 정작 실무에서 필요한 것은 데이터를 기반으로 - 중요한 정보와, 그렇지 않은 정보를 다듬어낸 최종 결과물이다. 결국 무엇을, 어떤 식으로 바라볼 것인지. 실제 상황에 맞는 관점이 주어지지 않은 상태에서는 데이터 전문가는 자신의 능력을 발휘할 수 없다. 이런 문제는 결국 - 기존의 직원들이 데이터에 대해 배우거나. 데이터 전문가가 다시 다른 업무를 배워야하는 - 반복적인 문제를 만들어낸다. 결국엔 디자인에 대한 기본적 지식과, 사업적 분석능력을 기본적으로 가진 사람이 데이터 시각화도 잘한다는 이야기다.
https://blog.lgcns.com/1208?category=515147
데이터 전문가는 단순히 수학을 잘해야한다고 생각하기 쉽지만. 사실 그렇지만도 않다. 이미 수많은 데이터들이 놓여있는 상황에서. 각각의 데이터의 연관성. 그리고 실제 사용자와 서비스 구조개선을 위한 데이터는 실제 그 데이터가 쓰이는 곳과, 여러 역학관계를 담고있을 가능성이 높다. 결국 어떤 데이터가 무엇을 의미하는지. 어떤 것들이 중요한 지표로서 쓰일지에 대한 지식과, 여러 정보구조에대한 재해석이 필요하다. 여기에 서비스 기획자나 UI를 건드리는 디자이너들이 중간자 역할을 해줘야하고, 데이터에 기반해 새로운 구조를 만들어내는 과정이 필요하다. 수없이 많은 데이터와 화려한 그래프가 있다고 한들 무슨 소용인가. 결국 실제 서비스의 구조를 개선하고, 그중 정말 필요한 데이터 하나를 딱 찝어내 직관적으로 보여줄 수 있는 사람은. 데이터에 대한 이해가 기반이 된 디자이너들의 역할이기 때문이다.
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데이터 시각화 전문가라는 영역은. UI 디자이너들이 선택할 수 있는 굉장히 독특한 전문적 위치인것 같다. 추후에는 기본적인 내용보다 좀 더 깊게 파고들어가서, 태블로 관련 내용과 구글 애널리틱스, 실제 UI 사용성 개선에 대한 내용을 정리해볼 필요가 있을듯 하다.
이 내용은 UI 디자인 연구소 - 단톡방에 올려진 자료를 정리하여 만들어진 컨텐츠입니다.
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