올바른 데이터를 쌓지 못하는 이유
Dighty Tip Series ① 올바른 데이터란?
우리는 변화의 시대 안에서 살고 있습니다. 갑작스러운 팬데믹에 일상생활이 바뀌었고, 1년 전과 달라진 경제 상황에 금융 생활이 바뀌었죠. 누구도 예측불가한 시장에서 데이터만은 언제나 중요한 기업의 자산이며, 그 역할은 더 확장되고 있습니다.
특히 온라인과 디지털 서비스는 수많은 이용자의 행동 하나하나가 로그 데이터로 남겨지고, 이 데이터들은 비즈니스를 성장시키는데 중요한 소스가 되고 있습니다. 업종과 사업 규모를 막론하고 누구나 로그 데이터를 쌓고 분석해서 활용할 수 있는 시대이기 때문에 데이터 정확도가 무척 중요하지만, 아쉽게도 많은 분들이 이 사항을 간과하고 있는데요.
이번 아티클에서는 비즈니스 성장을 위해 올바른 데이터가 무엇인지, 내 데이터를 올바르게 쌓는 방법에 대해서 쉽게 알려드리고자 합니다.
올바른 데이터란?
올바른 데이터가 무엇인지는 사람마다 다르게 생각할 수 있겠지만, 로그 데이터가 남겨지는 비즈니스를 기준으로 모든 업종에게 적용되는 내용들로 정리하였습니다.
1. 잘 쓰일 수 있는 데이터
데이터가 중요한 이유는 비즈니스 성장을 위해 여러 가지 기능으로써 활약할 수 있기 때문입니다. 그러므로 잘 쓰일 수 있는 데이터를 모으는 것이 중요하죠. 비즈니스에서 데이터가 대표적으로 사용되는 경우는 아래와 같습니다. 아래 기능을 위한 데이터를 잘 모으고 있으시다면 올바른 데이터를 갖고 계신 것이며, 기능을 수행할 데이터가 없다면 해당 데이터를 수집할 방법을 찾으셔야 합니다.
- 의사결정을 위한 데이터
: 전략을 세우고 비즈니스 활동에서 인사이트를 도출하기 위한 분석에 사용되는 데이터
예) 방문들의 유입 경로 / 구매 패턴 / 구매 여정에서 가장 많이 이탈하는 곳 / 마케팅 별 전환수 / 고객의 활동 시간 등
- 마케팅 활용을 위한 데이터
: 재방문, 재구매 등 리텐션을 강화시킬 수 있는 고객 데이터
예) 회원 아이디 / 고객 이메일 / 고객 연락처 / 1st party cookie
- 모니터링을 위한 데이터
: 비즈니스가 오류 없이 정상적으로 작동하고 있는지 점검하기 위한 데이터
예) 실시간 트래픽 / 부정클릭 유입 / 데일리 리포트
그렇다면 쓰임새가 없는 데이터는 모으지 않아도 되는 것인지 저절로 의문이 생기는데요. 답은 '아니오'입니다. 우리가 느끼고 있는 것처럼 시장 상황은 끊임없이 빠르게 변화하고 있어, 오늘은 쓰고 있지 않아도 내일은 꼭 필요한 데이터가 될 수 있습니다.
예를 들어, 현재 오프라인 마케팅에 집중하느라 온라인 마케팅을 적극적으로 하고 있지 않아도, 마케팅 활용을 위한 데이터를 모은다면 추후에 주요하게 활용할 수 있습니다. 신규 고객 유치에는 큰 비용이 들지만, 기존 고객 유지 비용은 그보다 저렴하므로, 기존 고객을 활용해 매출을 올리고 싶을 때 이 데이터들을 활용해 성과를 만들 수 있습니다.
2. 누락/중복이 없는 데이터
올바른 데이터의 두 번째 조건은 누락과 중복이 없는 데이터입니다. 특히 의사 결정을 위한 데이터에 중복과 누락이 있다면, 그릇된 의사 결정을 할 위험도도 훨씬 높아집니다. 누락과 중복 데이터는 어떻게 확인할 수 있을까요? 바로 데이터가 모이는 플랫폼끼리 비교해 보는 것인데요, 이 작업은 번거로울 수 있지만, 자주 할 필요 없이 한번 작업한 뒤에 개선 또는 누락/중복을 인지만 하면 되기 때문에 업무에 조금 여유가 있을 때 진행하는 것이 좋습니다.
애널리틱스와 애널리틱스를 비교 - 데이터양이 많고 데이터를 자주 쓰는 비즈니스라면 2개 이상의 애널리틱스를 사용하시길 추천드립니다.
아래는 에이스카운터와 GA4의 같은 기간의 데이터로, 구글 검색엔진 유입 데이터만 살펴보면 252(에이스카운터), 249(GA4)로 큰 차이 없이 수집되는 것을 확인할 수 있습니다.
2개 이상의 애널리틱스를 써야 하는 또 하나의 이유는 플랫폼에서 데이터가 잘못 수집되거나, 시스템 오류, 서비스 종료 (예 : 구글 UA 서비스 종료) 등이 발생할 때, 1개의 플랫폼에서만 데이터가 수집되고 있었다면 중요한 분석 업무에 차질이 생기게 되기 때문입니다. 2개 이상의 애널리틱스를 사용한다면 이런 문제들이 발생해도 다른 애널리틱스로 데이터가 끊김 없이 쌓였기 때문에, 데이터가 유실되는 사고를 방지할 수 있습니다.
광고 플랫폼과 애널리틱스와 비교 - 모든 광고 플랫폼에서는 광고 성과 확인을 위해 리포트를 제공하고 있습니다. 하지만 보다 정확한 광고 성과(사이트 방문, 전환, 구매)를 확인하려면, 애널리틱스에서 실제 유입 수 데이터를 확인하는 것이 좋습니다.
에이스카운터에서 확인한 광고의 유입수와 메타 광고 관리자에서 확인한 클릭 수가 약 10%가량 차이가 나는데요. 10% 내외의 차이는 각 플랫폼별로 데이터의 집계 기준이 달라서 발생할 수 있는 차이입니다. 데이터 집계 기준은 광고 플랫폼별로도 다르기 때문에, 매체의 성과를 한 가지 기준으로 비교 분석하려면 애널리틱스를 기준으로 확인하시는 것을 가장 좋습니다.
만약 광고 플랫폼과 애널리틱스의 데이터 차이가 30% 이상 난다면, 부정클릭(Fraud Click)이나 스크립트 오류일 수도 있으니, 그 원인을 찾아 해결해야 합니다.
3. 명확한 기준이 있는 데이터
위에서 광고 플랫폼이나 애널리틱스는 각각의 집계 기준이 있어 데이터가 다르게 나올 수 있다고 말씀드렸는데요. 비즈니스에서 데이터의 역할은 더 커지기 때문에 집계 기준이 서로 다를 수 있더라도, 데이터는 투명한 기준으로 수집 및 분석되어야 하고 이 기준을 고객에게 명확하게 설명할 수 있어야 합니다. 그리고 이것이 올바른 데이터의 조건이기도 하고요.
특히 데이터로 성과를 확인해 전략을 세우고 있다면, 내가 보고 있는 데이터의 기준에 대한 질문과 그 답을 알고 있는지 체크해 보시는 것은 어떨까요? 질문에 대한 답을 모를 때에는, 데이터를 제공받은 플랫폼에서 그 질문에 대한 정확한 답변을 받을 수 있어야 합니다.
※ 데이터의 기준과 답 예시)
참고 ) 에이스카운터 데이터 지표별 데이터 도움말
올바른 데이터를 쌓지 못하는 이유
올바른 데이터에 대해서 3가지의 조건을 정리해 드렸는데요. 잘못된 데이터를 쌓으려고 노력한 것도 아닌데, 왜 우리는 올바른 데이터를 쌓지 못하는 것일까요?
그 이유는 '알아서 잘 쌓이는 데이터에 대한 잘못된 믿음'입니다. 로그 데이터는 플랫폼에서 제공하는 공통 스크립트를 사이트에 적용만 해도, 대부분 수치가 바로바로 올라가는 것을 확인할 수 있습니다. 지표에 데이터가 쌓이는 순간 대부분의 마케터와 운영자는 문제없이 데이터가 쌓인다고 판단합니다. 성과 지표에 중요한 '전환 이벤트 / 구매 데이터'에 대해서도 마찬가지입니다. 내가 필요한 모든 데이터가 정확히 빠짐없이 수집되고 있는 것인지 체크하기보다 수치가 있으면 우선 안심하죠. '알아서 잘 쌓이는 데이터에 대한 믿음'을 확신으로 바꾸기 위한 방법은 오로지 테스트뿐입니다.
로그 데이터 테스트 항목 예시 - 테스트 데이터가 정확하게 수집되고 분석되는지 아래 항목을 통해 확인해 보세요.
사이트 방문 : 유입 시간 / 유입 출처(직접 유입, 배너광고, 검색광고, 이메일, SNS 등) / 유입 키워드
구매 활동 : 구매 상품 / 구매 수량 / 구매 금액 / 결제수단 (카드, 간편결제, 무통장 등)
전환 이벤트 : 정보 입력 / 회원 가입 / 상담 문의 / 견적 신청
위 항목들을 빠짐없이 꼼꼼하게 테스트하려면 여러 경우의 수를 직접 진행해 봐야 하고, 그 데이터들이 모두 정확히 수집됨을 확인해야 하는데, 내부에 QA 담당자가 있지 않는 한 마케터가 모든 테스트를 실행하는 것은 어렵습니다. 만약 SaaS 서비스를 이용하고 있다면 업체에 연락하여 유지 보수로써 테스트 진행 문의를 해보시는 방법이 있으며, 그렇지 않다면 별도 업체를 통해 전문가에게 데이터 수집 테스트를 의뢰하는 방법도 있습니다.
이번 아티클에서는 올바른 데이터에 대한 기본 정의와 올바른 데이터를 쌓지 못하는 이유에 대해서 정리해 드렸습니다. 혹시 이 글을 읽고 올바른 로그 데이터 쌓기에 니즈가 생기셨다면 저희 다이티에게 편하게 문의하시기 바랍니다. 23년간 로그 데이터를 직접 수집하고 분석해온 다이티가 여러분의 비즈니스를 성장시킬 수 있는 좋은 데이터를 만들고 분석해 드리겠습니다.
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