컨설턴트가 보는 것
데이터를 받으면 무엇을 보십니까?
"이번 달 매출 6억이네요? 와, 잘했네요!" 이렇게 보십니까?
저는 다릅니다. "6억이라는 숫자가 어디에서 왔는가?"를 봅니다.
오늘은 제가 데이터를 보는 방법 3가지를 말씀드리겠습니다.
대표님들과 실무자분들이 데이터를 볼 때 참고하시면 좋겠습니다.
원칙: 모든 데이터는 '비교'할 때만 의미가 생긴다
저는 단순히 "12월에 6억 했네"를 보지 않습니다. "5월에 20억 찍던 회사가 6억으로 내려왔네"를 봅니다. 6억이란 크기만 보면 나쁘지 않습니다. 하지만 기울기를 보면 하락세입니다. 5월 대비 70% 감소입니다.
이 질문을 통해 '실패'가 아니라 '거품이 빠진 정상화'라는 진단을 내립니다. 20억은 이벤트성 급등이었습니다. 광고를 많이 태웠습니다. 일시적 매출이었습니다. 지금 6억은 거품이 빠진 것입니다. 정상화입니다.
이것을 보지 못하면 "매출이 떨어졌네요. 실패했네요." 같은 잘못된 진단을 내리게 됩니다.
데이터를 받으시면 전월 대비(MoM)와 전년 동월 대비(YoY) 성장률을 계산하십시오. 그래프를 그려보십시오. '기울기'가 꺾이는 변곡점이 언제였는지 찾으십시오. 그 날짜에 무슨 일이 있었습니까? 광고 중단? 신상품 출시? 경쟁사 등장?
그것이 문제의 실마리입니다.
원칙: 매출은 결과일 뿐, 원인(변수)을 찾아야 한다
매출 = 객단가(P) × 고객 수(Q)입니다.
매출이 오르거나 내렸을 때, P가 변했는지 Q가 변했는지 쪼개 보지 않으면 엉뚱한 처방을 하게 됩니다.
대표님이 말씀하십니다. "매출이 떨어졌어요. 마케팅을 더 태워서 고객 수(Q)를 늘리겠습니다." 이때 저는 데이터를 쪼갭니다. 객단가(P)가 13만 원에서 9만 원으로 떨어지고 있습니다.
"지금 문제는 고객 수가 부족한 게 아닙니다. 제품의 가치가 떨어지고 있습니다(할인 남발). 광고비 쓰지 마시고 이제는 제값 받으시는게 어떻겠습니까?" 객단가가 떨어지는데 고객 수를 늘리면? 더 많은 할인 고객이 옵니다. 마진이 더 떨어집니다. 악순환입니다.
매출 데이터 옆에 반드시 [객단가]와 [환불율]을 함께 보십시오.
매출은 오르는데 객단가가 떨어지고 환불율이 오르면? 그건 '나쁜 성장'입니다.
- 매출 증가 + 객단가 증가 = 좋은 성장
- 매출 증가 + 객단가 하락 = 나쁜 성장 (물량으로만 늘림)
- 매출 감소 + 객단가 증가 = Trade-off (프리미엄 전환 중)
쪼개서 보십시오. 평균에 속지 마십시오.
원칙: 완벽한 데이터는 없다. 유사한 흔적을 찾아라
완벽한 데이터란 없습니다. 저는 주어진 데이터 속에서 '숨은 단서'를 찾아냅니다.
재구매율 데이터가 없었습니다. 하지만 엑셀에 '사용한 적립금액'이라는 항목이 있었습니다. 적립금은 누가 씁니까? '이전에 샀던 사람(재구매자)'만 쓸 수 있습니다. 매출이 폭락하던 시기에 적립금 사용액 비중이 오히려 4배 늘었습니다.
"신규 고객(거품)은 다 빠져나갔지만, 적립금을 쓰는 충성 고객(알맹이)은 굳건합니다. 오히려 좋습니다."
배송비 수익이 늘었다면? → "무료배송 기준을 못 맞추는 소액 구매자가 늘었습니다."
환불 금액이 늘었다면? → "품질이 떨어졌거나 충동구매가 늘었습니다."
평균 결제 시간이 길어졌다면? → "결제 프로세스가 복잡하거나 고객이 망설이고 있습니다."
데이터 항목 하나하나를 보며 "이 숫자는 고객의 어떤 행동을 대변하는가?"를 생각하십시오.
완벽한 데이터를 기다리지 마십시오. 주어진 데이터에서 흔적을 찾으십시오.
1. Context: 지금 이 숫자는 어디쯤 와 있는가?
- 전월 대비(MoM) 성장률은?
- 전년 동월 대비(YoY) 성장률은?
- 과거의 고점 대비 어디인가?
- 상승세인가, 하락세인가?
- 변곡점은 언제였는가?
크기가 아니라 기울기를 보십시오.
2. Breakdown: 매출의 변화가 어디서 왔는가?
- 고객 수(Q) 때문인가?
- 객단가(P) 때문인가?
- 환불율은 어떤가?
- 신규 vs 재구매 비율은?
평균에 속지 말고 쪼개십시오.
3. Proxy: 숨겨진 단서는 무엇인가?
- 고객의 마음(충성도, 불만)을 보여주는 단서는?
- 적립금 사용액? 배송비 수익? 환불 금액?
- 간접적으로 보여주는 신호는?
완벽한 데이터를 기다리지 말고 흔적을 찾으십시오.
Lesson 1. 기울기를 보십시오.
크기가 아닙니다. 전월 대비, 전년 대비. 변곡점을 찾으십시오. 그것이 실마리입니다.
Lesson 2. 쪼개서 보십시오.
평균에 속지 마십시오. 매출 = P × Q. 객단가와 고객 수를 분리하십시오. 원인 변수를 찾으십시오.
Lesson 3.
대리 지표를 찾으십시오. 완벽한 데이터는 없습니다. 적립금 사용액, 배송비 수익, 환불 금액. 숨은 단서를 찾으십시오.
숫자가 아니라 이야기를 읽으십시오. 대표님도 이렇게 보시면 됩니다.