[review] 컨버티드 : 마음을 훔치는 데이터 분석의 기술 Part 1. 대화

데이터 분석가로 일하기 시작하면서 가장 자주 했던 생각은 아마 '다른 사람들은 (이걸) 어떻게 생각할까?' 였던것같다.

다른 사람들의 의견이 궁금했고, 의견 하나 하나가 나에겐 조언이자 새로운 동기부여와 창의적인 아이디어의 원천이 될 것 같았다.

 

그리고 취업하고나서 더더욱 '꾸준히 공부해야겠구나,,'라고 절실히 느끼고 있던 와중, 데이터리안의 [데이터 넥스트레벨챌린지] 2기에 참여하면서 <컨버티드 : 마음을 훔치는 데이터 분석의 기술> 책을 읽게 되었다.

 

Part 1. 대화 Conversation_어떻게 인간의 욕망을 읽을것인가

마케터로서 고객과의 대화의 중요성을 알려주고, 고객과 대화하는 방법을 알려주었다.

실제로는 고객 정보를 더 많이 모을수록 더 많은 정보를 놓치고 더 많은 비용을 지출한다. 중요한 신호를 인식하는 방법, 그 신호에 과도하게 집착하지 않는 법을 배워야 한다.

 

내가 접하고, 다루는 수많은 데이터속에서 어떤 것을 봐야하는지 명확히 알지 못해 헤매이던게 떠올랐다.

그런데 데이터를 많이 쌓는것보다, 중요한 부분을 인식하는것이 우선적으로 필요했던것이다.

 

데이터를 다루는 세 가지 원칙

일단 시작하라
일을 진행하면서 더 많은 데이터를 얼마든지 추가하겠지만 구체적인 목적을 가지고 진행해야 한다.
진짜 실력있는 마케터는 자기가 가진 데이터를 어떻게 사용할것인가에 초점을 맞춰 최대한 단순하게 진행한다. 그리고 그런 노력이 얼마든지 수익을 창출할 수 있음을 보여주고 바로 그 지점에서부터 하나씩 쌓아나간다.

 

위에서 말한 헤매이던 경험의 또 하나의 문제점이 이것이다. 구체적인 목적이 없었고, 거창한 목적부터 생각하니 시작조차 못하고 데이터만 깔짝대다 끝나는것이었다. 내가 설명할 수 있을만한 목적을 세우고 일단 시작해야한다.

 

사람에서부터 시작하라
우리가 고객을 통해 돈을 번다면 그 돈이 어디서 왔는지 알고, 그 고객이 누구인지 알아야 한다.
데이터는 사람에서부터, 곧 돈에서부터 시작해야한다.

 

'GA4로 고객 데이터를 봐야해. > 어떻게 봐야하지? > 검색 > 채널은 이거고, 캠페인은 이거고,, > 고객이 이 채널로 많이 들어오네, 이 캠페인으로 많이 들어오네,, > 그래서 어쩌란거지?'

 

최근 내가 GA4를 활용한 과정을 단순히 정리하면 이 과정의 반복이었다. 시작부터가 잘못되었으니 결과도 잘못되었던것같다.

 

고객의 이름을 부르면 지갑이 열린다. 
고객의 이름을 확보했다면 그 이름을 지금 당장 활용하라. 이메일 마케팅을 할 때 제목에 수신자 이름을 넣으면 이메일을 열어볼 확률이 20퍼센트, 전환율이 31퍼센트로 늘어나며 구독 취소율이 17퍼센트 줄어든다고 한다.
명실할 점. 바로 고객에 대해 충분히 많이 알고 있어야만 고객의 이름을 온전하게 활용할 수 있다는 점이다.

 

모든 고객의 이름을 알아두고, 식별해야할 필요성을 단번에 느끼게 하는 구문이었다.

핸드폰, PC, 태블릿으로 유입된 3명의 유저가 있는 사실 이건 다 한 사람이었다면,,? 그렇기 때문에 user_id, 로그인은 중요하다.

 

또한, 

실제로도 이메일이나 문자로 오는 무작위로 보내지는 광고문자를 수십개씩 받지만 기억에 남는건 없다.

하지만 고객의 이름을 부르는 마케팅 방식을 사용하는 곳을 떠올리라고하면 바로 토스가 떠오른다. 

항상 'OO님' 하고 내 이름을 먼저 부르며 무언가를 유도하고 있고, 실제로 가장 많이 따르게 되는 마케팅 문구였다.

 

 

인간적인 특성을 포용하라.

인간은 완벽하게 이성적이고, 오로지 상품의 가격과 가치와 특성만 보고 구매 결정을 내린다고 생각한다.

 

데이터를 다루는 사람이나 경제학을 배운 사람이라면 이 문구에 공감하거나, 한번쯤은 이런 생각을 해 봤을 수 있다. 

그러나 실제로 데이터를 다루고, 고객과 접하게 되면 실제 고객은 그렇지 않다는걸 발견하게 된다.

 

우리는 사람이고, 비합리적이기도 하다.

고객의 인간적인 모습에 맞춰 선택지를 구성하는 마케터만이 성공의 기쁨을 맛볼 수 있다.

 

 

힌트를 포착하라.

고객이 구매로 도달하기 까지의 여정에서 힌트를 얻거나, 의도를 읽어내는건 중요하다. 

데이터 분석가로서 고객의 의도를 파악하기 위해 어떤 포인트를 중요하게 봐야하는지 파악하는것부터 시작해야한다. 

구매직전까지 가는 사람들이 공통적으로 어디를 거치고, 어떤 힌트를 주는지 찾아야한다.

그렇지 않으면 구매를 하지 않을 사람들에게 수백만을 들여 광고를 보여줄뿐이다.

 

 

 

신호와 소음을 판별하라.

 

계속 중요한게 뭔지 파악하고, 그 데이터를 봐야한다고 했는데, 어떤 신호가 중요한지, 아니면 페이크인지 알아차리기 위한 방법을 알아야한다.

 

데이터에 주의하라.
많은 머신러닝 프로젝트에서 전체 시간의 80퍼센트는 사실 데이터를 삭제하는 데 쓰인다.

 

많은 데이터를 접하고, 전처리를 하다보면 수많은 결측치와 잘못 입력된 값들을 무수히 많이 접한다. 그리고 어떻게 정제할것인지 방법에 대해 고민하다가 하루가 다 간적도 있다. 

처음부터 100% 완벽한 데이터란 있을 수 없고, 힘들겠지만, 건전한 상태임을 확인한 데이터를 기반으로 차곡차곡 쌓아나가자.

 

 

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데이터 분석가로 일하기 시작하면서 문제는 모호하고, 해결 방법을 전혀 모르겠어서 답답해만 했었는데, 첫 챕터에서부터 수많은 '아..!'를 느끼고, 밑줄을 긋고있는 나를 보게 되었다. 

마케터와 데이터 분석가를 같은 직무라고 생각할 만큼 마케터라면 분석, 고객 지표 등 분석가 역량도 있어야하고, 그 반대도 마찬가지였다. 이 책의 첫번째 챕터는 마케터로서 그리고 분석가로서 데이터만을 바라보는게 아니라 '대화'에 초점을 맞춰 인간의 행동을 바라보는 방법을 알려준다고 생각한다.