#12. 데이터 해석하는 방법
마케터의 지표정의
안녕하세요?
신사동 마케터입니다.
이번 글에서는 추출한 데이터를 어떻게 해석해야 하는지, 다시 말해 데이터를 단순히 ‘보는 것’이 아니라 실제 의사결정으로 연결하는 방법에 대해 이야기해보려 합니다.
결과 확인과 평가는 전혀 다른 단계다
목적과 문제를 정의하고 어떤 지표를 활용할지 결정하면 우리는 현재 상황을 파악할 수 있습니다. 하지만 여기서 많은 사람들이 간과하는 중요한 차이가 하나 있습니다. 바로 성과와 사실, 결과를 확인하는 것과 그 결과를 평가하고 판단하는 것은 전혀 다른 작업이라는 점입니다. 이 둘을 구분하지 못하면 데이터는 아무리 많아도 의미 있는 인사이트로 이어지지 않습니다.
가치 있는 정보란 무엇일까요?
예를 들어 “이번 달 매출은 3천만 원입니다”라는 문장을 읽었을 때, 여러분은 어떤 판단을 내릴 수 있을까요? 누군가에게는 큰 금액으로 느껴질 수도 있고, 누군가에게는 기대에 못 미치는 숫자일 수도 있습니다. 하지만 이 정보만으로는 좋고 나쁨을 판단할 수 없습니다. 즉, 이는 사실일 뿐 가치 있는 정보라고 보기는 어렵습니다.
가치 있는 정보란 두 가지 조건을 동시에 만족해야 합니다.
첫째, 누가 언제 무엇을 했는지와 같이 구체적인 판단의 재료가 되어야 하고 둘째, 다음에 어떤 행동을 취해야 하는지에 대한 구체적인 액션 플랜으로 이어질 수 있어야 합니다. 3천만 원이라는 실적이 좋은지 나쁜지 판단할 수 없는 상태라면, 다음 달에 무엇을 해야 할지도 알 수 없습니다. 실적을 단순히 공지하는 데서 그치는 것이 아니라, 그 숫자가 무엇을 의미하는지, 그리고 그래서 어떤 행동이 필요한지에 대한 시사점과 인사이트를 제공해야 합니다.
평가는 곧 우선순위를 정하는 일이다
평가란 결국 선택의 문제입니다. 어느 쪽이 더 효율적인지, 어느 쪽이 더 효과적인지, 어느 쪽이 더 중요한지, 어느 쪽이 더 긴급한지를 판단하면서 우리는 우선순위를 정하게 됩니다. 이 질문들에 답하는 과정에서 무엇에 집중해야 할지가 드러납니다. 중요한 문제를 해결하기 위해 본래 필요하고 가치 있는 정보를 얻고자 한다면, 반드시 평가의 기준이 필요합니다. 사실과 결과를 그래프나 표, 지표로 정리하는 것과 그 내용을 해석해 구체적인 행동과 판단으로 연결하는 것은 전혀 다른 작업이며, 이 둘을 명확히 구분하고 특히 후자에 필요한 평가를 준비하는 것이 데이터 활용에서 가장 중요한 단계라고 할 수 있습니다.
평가를 가능하게 만드는 핵심은 비교입니다. 데이터는 숫자의 크고 작음을 보여줄 뿐, 그 값 자체만으로는 좋고 나쁨을 판단할 수 없습니다. 비교 대상이 있어야 비로소 평가가 가능합니다. 너무 당연한 이야기처럼 들리지만, 실제로 이를 제대로 이해하고 실무에 적용하는 사람은 많지 않습니다. 사람은 누구나 숫자를 보고 크거나 작다고 주관적인 인상을 받기 마련이지만, 평가를 객관적으로 만드는 것은 항상 다른 것과의 비교입니다.
비교 기준은 데이터를 모으기 전에 정해져야 한다
이 때문에 데이터를 수집하기 전 단계에서부터 반드시 점검해야 할 질문들이 있습니다. 예를 들어 전통 공예 산업이 감소하고 있다는 주장을 검증하고 싶다면, 같은 지역 내 다른 산업과 비교했을 때 감소 폭이 더 큰지부터 확인해야 합니다. 자의적으로 비교 대상을 선택하면 객관성이 떨어지기 때문에 모든 산업의 평균이나 제조업 전체처럼 범위를 명확히 좁히는 것이 필요할 수도 있습니다. 또한 산업별 매출 규모가 크게 다르다면 단순 종사자 수가 아니라 매출 대비 종사자 수와 같은 기준으로 비교해야 보다 공정한 평가가 가능합니다.
비교를 할 때 가장 먼저 확인해야 할 것은 이 비교를 통해 결론으로 이어질 수 있는지, 그리고 비교를 통해 의미 있는 차이를 발견할 수 있는지입니다. 중요한 것은 데이터가 있으니 결론을 내리는 것이 아니라, 어떤 말을 하고 싶은지, 무엇을 확인하고 싶은지 먼저 정한 뒤 그 목적에 맞춰 어떤 데이터를 어떤 데이터와 비교했는지 설명할 수 있어야 한다는 점입니다. 데이터 활용의 사고 과정은 항상 결론에서 출발해야 합니다.
데이터 해석하는 몇 가지 꿀팁
차이가 없다는 것도 하나의 결론이다
비교를 했지만 차이가 없다면 평가할 수 없다고 생각하기 쉽지만, 사실 ‘차이가 없다’는 것 자체도 충분히 하나의 결론이 될 수 있습니다. 기대했던 차이가 없다는 사실 역시 중요한 인사이트가 될 수 있기 때문입니다.
내부 비교와 외부 비교는 목적이 다르다
비교에는 내부 비교와 외부 비교가 있습니다. 자사 제품을 타사 제품과 비교하는 것은 외부 비교이고, 자사 매출을 지역별이나 기간별로 나누어 비교하는 것은 내부 비교입니다. 목적에 따라 어느 쪽이 더 적절한지, 혹은 두 가지 모두 시도할 가치가 있는지를 판단해야 합니다.
평균만 보면 중요한 걸 놓친다
실무에서 자주 활용되는 비교 방법으로는 평균을 활용한 분석, 시간에 따른 추이 변화, 그리고 편차를 고려하는 방식이 있습니다. 여기서 편차란 최소값과 최대값의 차이 그 자체라기보다는, 대다수 데이터가 어느 범위에 분포되어 있는지를 의미합니다. 또한 절대적인 카운트 수는 규모가 클수록 직관적으로 와닿지 않기 때문에, 비율로 변환하면 차이를 훨씬 명확하게 비교할 수 있습니다.
제3의 변수는 항상 의심해야 한다
비교하고자 하는 값이 제3의 요인에 영향을 받고 있는지도 반드시 확인해야 합니다. 대표적인 예가 측정 기간입니다. 측정 기간이 길수록 매출액이나 결제 건수 같은 지표는 자연스럽게 증가할 수밖에 없고, 반대로 리텐션과 같은 지표는 시간이 지날수록 하락하는 것이 일반적입니다. 비교 대상 간 측정 기간이 다르다면 이는 공정한 비교라고 보기 어렵습니다. 또한 비교 대상 간 기초 체력이 크게 다른 경우에는 단위당 성과, 예를 들어 인당 매출이나 인당 구매액과 같은 형태로 변환해 비교하는 것이 훨씬 정확한 평가로 이어집니다.
매출은 분해해서 봐야 한다
에르메스와 P&G를 단순 매출액으로 비교하는 것이 과연 정당한 평가인지 한 번쯤은 고민해 볼 필요가 있습니다. 같은 매출이라도 어떤 비즈니스는 구매 단가에, 어떤 비즈니스는 구매 빈도에 의해 만들어지기 때문입니다.
데이터는 시간의 흐름 속에서 봐야 한다
데이터를 볼 때 한 시점의 숫자보다 중요한 것은 시간의 흐름에 따른 변화입니다. 회사는 고정된 대상이 아니라 끊임없이 변화하는 생물체이기 때문에, 시점을 고정한 채 데이터를 보면 성장이나 후퇴를 제대로 감지할 수 없습니다. 시간에 따라 변동성이 얼마나 큰지, 그리고 전체적인 추세가 상승인지 하락인지를 함께 살펴봐야 합니다.
평가 기준은 목적에서 나온다
마지막으로 스스로에게 던져야 할 질문은 이것입니다. 이 사례에서는 어떤 평가가 중요한지, 어떤 설명과 결론이 가능한지입니다. 이 질문에서 출발해 필요한 평가 기준을 선정하고 활용할 수 있을 때, 데이터는 비로소 숫자를 넘어 의사결정의 도구가 됩니다. 이것이 바로 데이터를 ‘보는 사람’과 ‘활용하는 사람’을 가르는 결정적인 차이입니다.
이번 글에서는 데이터를 해석하는 방법에 대해 알아봤습니다. 다음 글에서는 문제해결을 돕는 그로스 마케터의 사고법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
오늘도 행복하세요!
데이터를 기반으로 마케팅 업무를 하는 분들과 생각과 고민을 나누기 위해 '마케터의 지표정의'에 관련된 글을 시리즈로 연재하고자 합니다. 어떤 지표를 목표로 달려가느냐가 마케팅의 성공 여부를 결정한다고 생각해요. 제대로 된 지표와 함께 서비스를 성장시키고 싶은 많은 분들에게 도움이 되길 바라며 앞으로 제가 공유할 이야기들의 목차는 아래와 같습니다.
#0.Intro_데이터로 마케팅하기 어려운 당신에게
#1.우리가 데이터 활용에 매번 실패하는 첫번째 이유
#2.우리가 데이터 활용에 매번 실패하는 두번째 이유
#3.KPI에 대한 거의 모든것
#4.북극성지표란?
#5.인과 관계 체크리스트
#6.인과관계의 3가지 조건
#7.좋은 가설의 조건
#8.가설의 종류
#9.북극성 지표 가설 수립
#10. 가설 검증 데이터 추출 전 체크포인트 3
#11.데이터 추출 요건 정의하는 방법
#12.데이터 해석하는 방법(We are here)
#13.북극성 지표 정의
#14.문제해결을 돕는 그로스마케터의 사고법 1
#15.문제해결을 돕는 그로스마케터의 사고법 2
#16. 문제해결을 돕는 그로스마케터의 사고법 3
#17. Outro_데이터 활용&그로스마케팅 관련 도서추천
