마케터에게 필요한 '기초 통계 개념'
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마케터에게 데이터 분석 능력이 중요하다는 것은 잘 아는데, 도무지 무엇부터 해야 할지 모르겠는 분들을 위해서 이 글을 준비하였습니다.
이 글에서는 세부적인 데이터 분석 스킬 이전에 기본적으로 알아야 하는 기초 통계 개념에 대해서 소개합니다.
* 이 개념은 꼭 마케터가 아니더라도 직장인이라면 알아두면 유용할 개념입니다.
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1. 동일한 기준점
데이터 분석에서 가장 중요한 부분은 '동일한 기준점'입니다.
데이터를 수집하는 기준이 모두 다르다면 제대로 된 분석을 할 수 없기 때문입니다.
특히 디지털 마케터들은 다양한 미디어에서 마케팅 캠페인을 진행하기 때문에 성과를 제대로 파악하기 위해서는 동일한 기준점에서 전체 미디어의 데이터가 수집되고 분석되어야 합니다.
예를 들어 페이스북과 구글에서 앱 설치 캠페인을 진행한 뒤 각 미디어별 대시보드에서 각각 성과를 분석한다면 두 미디어 중 어느 쪽이 더 효율이 좋은 것인지 알 수 없습니다.
그 이유는 페이스북의 경우 유저가 앱을 '첫 실행'할 때 앱 설치가 Count 되고 구글의 경우 유저가 '다운로드 시작'한 시점에서 앱 설치가 Count 되기 때문입니다.
우리는 동일한 기준점에서 각각의 미디어 성과를 분석하기 위해서 Google Analytics, Adjust, Appsflyer, Amplitude 등의 트래킹 툴을 사용하는 것입니다.
2. 독립변수와 종속변수
마케터들이 A/B 테스트(스플릿 테스트)를 설계할 때 간과하는 점이 있습니다.
A/B 테스트는 단순히 여러 개의 캠페인을 생성하고 결과를 비교하는 것이 아닙니다.
그러나 많은 마케터들이 A/B테스트를 단지 여러 캠페인을 비교하는 형태로 진행하는 것을 많이 봐왔습니다.
이는 독립변수와 종속변수의 개념을 이해하지 못하였기 때문입니다.
A/B 테스트는 '결과'가 될 값을 명확하게 설정하고 그 결과에 '원인'이 될 것이라고 가정되는 부분만 변화를 주어 실제 결괏값을 확인하는 것입니다.
이때 결과가 되는 것을 종속변수, 원인이 되는 것을 독립변수라고 합니다.
그리고 테스트 결과를 더욱 정확하게 측정하기 위해서는 독립변수와 종속변수를 한 가지만 한정하는 것이 좋습니다.
아래의 페이스북 A/B테스트를 보면 좀 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
페이스북 광고관리자에서 새 캠페인 만들기에 들어가면 A/B 테스트 만들기 옵션이 있습니다.
이 화면에서 상단의 빨간 박스 표시한 부분이 종속변수(결과)에 해당하는 부분이며, 하단의 파란 박스 표시한 부분이 독립변수(원인)에 해당하는 부분입니다.
앞서 설명했듯이 테스트 결과를 더욱 정확하게 측정하기 위해서 페이스북 A/B 테스트는 종속변수와 독립변수 모두 한 가지만 선택이 가능합니다.
+ 이 외의 다른 변수들은 모두 같은 설정으로 광고를 집행하게 됩니다. 이렇게 같은 설정을 하게 되는 변수들을 통제변수라고 합니다.
독립변수와 종속변수의 개념을 잘 아는 마케터는 A/B 테스트를 진행할 때에 어떤 변수를 테스트할 것인지 의사결정을 보다 잘할 수 있습니다.
예를 들어서 페이스북에서 독립변수를 타겟으로 선택하여 A/B 테스트를 진행할 경우 연령과 성별이 모두 다른 타겟으로 캠페인을 진행할 수 있습니다.
하지만 이렇게 할 경우 결과의 차이가 연령 때문인지 성별 때문인지 혼란스러울 수 있으므로 연령 또는 성별 중 한 가지만 선택하여 우선 테스트를 한 후에, 결과에 따라 연령에 대한 테스트까지 진행하여 결과의 신뢰도와 정확도를 높일 수 있을 것입니다.
3. 수치화
데이터가 분석이 가능하려면 수치화가 필수적입니다.
수치화란 말 그대로 '숫자로 나타내는 것'을 의미합니다.
앞서 이야기한 독립변수와 종속변수는 물론이고 그 밖의 모든 데이터는 숫자로 나타낼 수 있어야 측정이 가능하고 분석이 가능하며 개선 역시 가능합니다.
조사방법론이라는 이론이 있습니다.
통계, 즉 데이터 분석을 위해 데이터를 수집하는 과정에 대해 설명하는 이론입니다.
이 이론에서 척도에 대한 내용이 나오는데 척도의 종류는 다양하지만, 우리는 이 중 '비율 척도'에 대해서만 잘 알아두면 됩니다.
우리는 앞으로 비율 척도로 이루어진 데이터를 가지고 각종 통계 분석을 하게 될 것이기 때문입니다.
비율 척도는 간단히 말해 값이 절대 영점(존재하지 않음)이 있으며, 사칙연산이 가능한 숫자로 나타낼 수 있는 수치들을 의미합니다. 예를 들어서 광고 비용, 노출수, 유입수 등이 있을 수 있습니다.
* 마케터가 다루는 거의 모든 데이터는 비율 척도입니다.
이 수치화의 개념은 우리가 질적인 자료를 수집할 때 더욱 중요해집니다.
예를 들어 사용자 만족도를 조사한다고 할 때 만족도에 대한 응답을 단답형이나 서술형으로 받게 된다면 데이터 분석이 어려울 것입니다.
반면, 만족도에 대한 응답을 1~10점 사이의 숫자로 받게 된다면 수치화가 되어있기 때문에 데이터 분석이 가능할 것입니다.
지금까지 마케터가 기본적으로 알아야 하는 통계 개념을 설명했습니다.
마케팅 미디어가 늘어나고 확인해야 할 지표가 늘어나는 만큼, 합계와 평균만으로는 마케팅 성과를 분석하기 점점 더 어려워지고 있습니다.
그렇기 때문에 마케터들에게 데이터 분석 능력은 필수 역량이 되어가고 있습니다.
앞서 설명한 개념들은 통계 분석을 '설계'하는 과정에서 필수적으로 염두되어야 할 부분들입니다.
앞으로 다른 글을 통해서 지표A와 지표B의 관계를 확인하거나, 종속변수에 영향을 끼친 독립변수를 확인하는 등 마케터에게 필요한 다양한 통계 분석 기법에 대해서 설명드리겠습니다.
