[컨버티드]구글 최고의 데이터분석 전략가의 기술
기억하라, 모니터 뒤에 사람이 있다.
-머릿말 중에서
저랑 결혼해주실래요?
어떤 사람이 와서 당신에게 자기와 결혼해달라고 말한다고 합시다. 미친 짓이 아닐까요? 그런데 바로 이런 행동을 실제로 기업들이 하고 있습니다.
이런 행동을 일삼는 한 기업의 마케팅팀에서 이처럼 결혼해달라고 하면 그중에 '네'라고 대답하는 사람이 천명중 한 명쯤은 나옵니다. 그러면 그 마케팅팀은 자기들이 바라던 결과가 나온 한 번의 결과만 채택해서 고객과의 모든 상호작용에 일반화합니다.
조건을 바꾼다고 해봐야 결혼해달라는 말을 할 때 동원하는 단어 한두 개 정도만 바꾸는 식이죠.
그리고 이 회사의 CEO는 "어째서 더 많은 사람이 우리의 제안에 '네'라고 대답하지 않을까?" 라는 질문을 하며 고민하고 있습니다.
이 책은 대화와 관계, 발전이라는 세 가지 주제를 중심으로 이야기합니다.
데이터를 다루는 3가지 원칙
1. 일단 시작하라
내가 아는 성공한 마케터 몇몇은 클라우드에 데이터베이스를 구축하고 이를 토대로 작업하기까지 두 시간도 채 걸리지 않아요. 비록 엉성할지언정 작업을 하기에는 충분합니다. 회사 데이터를 저장하는 방법을 놓고 1년이라는 시간을 허비하는 회사가 있습니다. 사실 이런 회사들은 무척 많습니다. 진짜 실력 있는 마케터는 가진 데이터를 어떻게 사용할 것인가에 초점을 맞춰 최대한 단순하게 일을 진행합니다.
2. 사람에서부터 시작하라
문제가 돈이라면 돈에서부터 풀어가세요. 우리가 고객을 통해 돈을 번다면 그 돈이 어디서 왔는지 알고 그 고객이 누구인지 알아야 합니다. 채널이나 캠페인 또는 제품을 기반으로 조직된 데이터는 데이터를 바라보는 잘못된 방법입니다. 데이터는 사람에서부터, 곧 돈에서부터 시작해야 합니다.
3. 모든 고객의 이름을 알아두어라
될 수 있으면 고객의 이름을 많이 알아두세요. 이렇게 하며 모든 것을 하나로 묶는 데 도움이 됩니다. 어떤 고객의 실제 이름, 이메일 주소, 고객이 사용하는 프로그램의 고유번호 등이 바로 그 고객의 이름입니다. 이는 여러 개의 시스템에 존재하는 여러 명이 실제로는 동일인임을 알아볼 수 있게 해줍니다.
고객이 누구인지, 어떤 사람인지 식별할 수 있어야 그들이 무엇을 원하는지 파악하고 그에 맞춰 서비스를 제공할 수 있습니다.
욕망을 건드리는 행동과학의 기술 4가지
1.결승전 착시 효과
고객이 새 계정을 만들게 하거나 충성고객 배지를 얻게 하는 것은 쉽지 않습니다. 우리는 그들을 응원하고 지지해야 합니다. 10단계 중 8단계를 완료했다면 이 단계를 표시합니다. 그러면 과정의 완료율이 높이집니다. 지금까지 얼마나 왔고 앞으로얼마나 가야 하는지 수치로 제시해야 합니다.(계정 등록 과정이 90퍼센트 완료되었습니다!)
2. 희소성을 강조한다
일반적으로 사람들은 희소한 것을 더 가치있는 것으로 인식합니다. 그리고 사람들은 손실과 이익이 똑같더라도 손실의 상실감을 더 크게 받아들입니다.(손실회피 성향)
희소성은 제한된 기간과 제품 수량에까지 모든 것에 나타납니다. '긴급:객실이 하나밖에 남지 않았습니다.''경고:현재 15명이 이 웹페이지를 보고 있습니다!'(하지만 그 15명이 동시간대가 아니라 다른 시간대에서 보고 있을수도 있습니다.)
3.군중을 모은다
또래 압력은 학생들 사이에서만 나타나는 게 아닙니다. 미국인의 82퍼센트가 어떤 상품을 구매하기 전에 친구나 가족의 의견을 듣는다고 합니다.
그만큼 마케팅에서 유명 인사의 보증 홍보가 중요하다는건데요, 또 얼마나 많은 고객이 대기자 목록에 줄을 섰는지 등을 언급하는 것이 중요합니다. 적어도 리뷰가 다섯 개 달린 어떤 제품은 하나도 없는 제품에 비해 전환율이 270퍼센트가 됩니다.
(한 구글 실험에서는 몇몇 시간대가 예약된 시간표를 본 사람의 클릭율이 87퍼센트 높았다.)
4.씨앗을 뿌린다
누군가를 단어나 이미지 또는 통계 수치 같은 자극에 노출하면 이 자극은 나중에 그가 하는 선택과 행동에 영향을 끼칩니다. 바로 점화(priming) 효과입니다.
한 연구에 따르면 아시아계 미국인 여성이 자신의 인종 정체성과 관련된 질문으로 자극을 받았을 때 수학 시험에서 오히려 높은 점수를 받는 것으로 나타났습니다. 그런데 이들은 자신의 성별과 관련된 질문으로 자극받았을 때는 낮은 점수를 받았습니다.
(게이머들을 위해서 만들었다 -> 당신은 게이머입니까? 라는 질문으로 자극한 카피는 2.3배 더 높은 클릭을 만들었다.)
데이터 분석에 관한 책이지만 저자는 계속해서 시람에 대해서 얘기합니다. 데이터를 만든 이들이 누구죠? 그리고 제품을 구매해주는게 누구죠? 바로 우리와 숨쉬고 살아가는 사람입니다.
기억하라, 모니터 뒤에 사람이 있다.
