마케터를 꿈꾸시는 분들은 ‘데이터 분석 스킬’이 필수적이라는 말을 자주 들어보셨을 거예요. 실제로 데이터 분석이 퍼포먼스 마케터, 프로덕트 매니저 등 많은 직무에서 쓰이고 있습니다. 해당 역량을 보유한 사람은 마케터로서의 차별점을 가질 수 있기도 해요. 모두가 데이터 분석 역량을 가지고 있지는 않지만, 데이터 분석이 마케터의 인사이트 활용에 있어 중요하다는 건 확실하기 때문입니다. 프로덕트의 인지도를 책임지기 위해서는, 어떤 마케팅 전략이 업계 타겟에게 효과적으로 통하는지 알아야겠죠.
하지만, 데이터 분석의 중요성이 실제로는 잘 와닿지 않을 수 있어요. 이번 아티클에서는 데이터 분석 역량이 왜 마케터에게 필요한지, 데이터 분석을 어떻게 마케팅에 활용할 수 있는 지에 대한 사례를 소개해보려고 합니다.
데이터 분석 역량, 왜 마케터에게 중요할까?
우선, 마케팅과 데이터가 아주 밀접한 관계라는 것을 알아야 합니다.
데이터를 보는 것과 마케팅 전략을 짜는 것, 두 가지는 뗄 수 없는 사이죠. 데이터만 볼 수 있다면, 시사점을 도출하더라도 이후의 마케팅에 적용할 수 없을 거예요. 반대로 마케팅에만 능숙하다면, 전략 면에 있어 발전이 없겠죠. 실패했던 전략을 또 사용하게 되는 실수를 할 수도 있고요. 따라서, 서로는 필연적인 존재입니다.
데이터는 마케팅 전략의 근거가 됩니다.
마케터는 한 프로덕트의 마케팅을 두고 온/오프라인 상의 전략을 구성하고, 실행하는 과정을 반복합니다. 이때 가장 중요한 것은 피드백 후의 새로운 전략을 짜는 것이겠죠. 피드백의 결정적인 근거가 되어주는 것이 바로 고객 행동을 분석한 데이터입니다. 마케팅 경로, 사용한 표현, 홍보물의 분위기 등… 마케팅에 사용되는 요소들은 프로덕트 타겟에 따라 달라지기 때문에, 수많은 실패를 경험하고 이를 수치화하여 전략을 발전시켜나가는 것이 가장 바람직한 마케팅의 과정이라고 할 수 있겠습니다.
데이터를 보고 인사이트를 얻는 마케터 (출처: Freepik)
데이터를 활용한 성공 마케팅 사례
데이터 분석을 활용했을 때, 마케팅 전략에 얼마나 도움이 되는 지 확실히 감이 안 오실 분들을 위해 사례를 가져왔어요. 화장품 업계 H사는 소셜 빅데이터 분석을 활용하여 마케팅 전략에 대한 인사이트를 얻을 수 있었는데요. 🕵️♂️
데이터를 기반으로 시장을 파악하자! R의 활용
신규브랜드 출시 후 인지도 및 판매도가 매우 저조하였는데, 시장의 기존 브랜드와의 차별화와 틈새시장의 진입을 위한 마케팅 계획을 수립이 절실한 상황이었다고 합니다. H사는 SNS와 포털사이트, 카페, 블로그, 오픈마켓 등의 임산부 화장품 관련 본문과 댓글을 수집하여 신제품 마케팅 전략 도출에 활용했어요.
데이터 활용 방법, R
R의 패키지 중 하나인 텍스트 마이닝 패키지를 활용하여, 문서별로 텍스트를 모으는 과정을 거칩니다. 또, R에서 제공하는 분석 패키지의 기능을 활용하여 불필요한 단어 및 기호 제거와 같은 데이터 정제를 수행합니다. 이후 두자리 이상의 명사만 추출하여 각각의 문서에서 추출한 명사, 형용사, 동사의 빈도수와 단어들 간의 관계를 파악하게 됩니다.
텍스트 마이닝이란?
수집된 텍스트 데이터를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하여 그 텍스트를 품사별로 분해, 정제해 키워드들을 추출하고 텍스트에 출현하는 단어들의 빈도수를 계산하여 출현빈도를 파악합니다. 유사 키워드끼리의 클러스터링을 통해 핵심 키워드를 추출하고 그룹화하는 과정을 거쳐, 가장 빈도가 높은 키워드를 가장 중간에, 가장 크게 시각화해요. 텍스트 마이닝이라는 용어 자체는 생소할 수 있지만, 하단의 이미지는 아마 한 번쯤 접해보았을 거예요!
H사는 해당 데이터 분석을 통해 특정 키워드의 비중이 높은 것을 확인하고, SNS 채널별 어떤 키워드가 언급이 많은지 알 수 있습니다. 그러면 채널별 어떤 키워드를 중심으로 마케팅을 해야 좋은 인사이트를 얻을 수 있을 지에 대한 전략을 미리 세울 수 있죠.
키워드 분석 기반 마케팅 액션
또한 분석 결과에 따른 상관관계를 알 수 있는데요. 해당 기업의 경우 ‘크림’과 같이 사용할 수 있는 상호 보완적 제품이 필요하다는 다음 마케팅 액션의 방향을 얻을 수 있었어요. 이처럼 프로덕트의 다음 플랜을 구상하는데에 도움을 주고, 해당 분석 결과를 바탕으로 가설을 세운 다음 홍보 마케팅으로 검증을 해볼 수도 있겠죠?
출처: freepik
결론적으로, H사의 마케팅 시사점은 총 4가지로 요약할 수 있었는데요.
제품 이미지로 변화
실제 타겟은 물론, 관련된 범위 내 타겟으로의 고객층 확대
정성적, 감성적인 마케팅 지양 & 데이터 기반 마케팅의 강화
다양한 제품라인의 확대
데이터 분석을 하는 것만으로도 이처럼 과학적이고 근거있는 마케팅 전략 수립에 도움을 줄 수 있습니다. 기존의 전통적인 마케팅 기법과 같이 활용하여, 고객과 시장에 대한 이해를 데이터에 기반하여 확장할 수 있었어요.
오늘은 마케터에게 데이터 분석 역량이 필요한 이유와, 그 사례에 대해 이야기 해보았는데요. 그렇다고 해서 데이터 분석과 관련된 자격증이나 포트폴리오가 반드시 있어야만 하는 건 아닙니다. 하지만, 똑똑한 마케터로서의 발전을 노린다면! 다룰 수 있는 데이터를 최대한 많이 들여다볼 때 도움이 될 거예요. 데이터를 마케팅의 처음과 끝에 활용하는 습관을 기르면 좋답니다. 다룰 수 있는 기업 데이터가 아직 없는 예비 마케터라면, 자신의 인스타그램 게시물 인사이트를 들여다보는 것부터도 소소한 시작이 될 거예요!
