일류 기업으로부터 배우는 더 나은 데이터 중심 전략 수립 방법

Neil Hoyne / 2019년 12월

Google의 글로벌 고객 분석 총괄인 Neil Hoyne은 측정의 여러 기술적인 측면들과 세계적인 기업에서 분석 문화를 강화할 수 있는 방법에 대해 수년간 연구하고 있습니다. 이 글에서는 일류 기업들이 측정에서 어떻게 앞서나가고 있는지 살펴봅니다.

많은 기업에서 데이터와 관련하여 치명적이고 흔한 실수들을 범하고 있으며, 또 스스로에게 실험하고 실패할 수 있는 여유가 부족한 모습이 자주 보입니다.

마케팅 담당자는 데이터를 바탕으로 더 나은 결정을 내리고 더욱 스마트한 도전을 할 수 있지만, 때로는 좋은 의도에서 시작하더라도 나쁜 결과로 이어지게 되기도 합니다. 데이터를 해석한다는 것이 쉽지가 않고, 또 많은 마케터들이 공동의 경험을 통해 배우고, 성장하고, 실패하기도하면서 개선하는 기회를 스스로에게 부여하지 않는 것을 봐왔습니다.

목표달성을 하지 못한 캠페인에서도 성공한 캠페인에서만큼 많은 것을 배울 수 있습니다. 제대로 된 성과를 내려면 방법이 틀렸던 경험에서도 마케팅 담당자가 배울 수 있어야 합니다.

제가 지켜본 바로는, 많은 마케팅 담당자가 과거와 관행에 얽매이다가 잘못된 일을 하는 데 전문가가 되어 버렸습니다. 조직에서는 활용하는 기법 또는 마케팅 채널이 잘못되었든, 회사의 장기적 성장에 방해가 되는 고객을 쫓든에 무관하게 마케터들에게 좋은 성과만 내라고 합니다.

일류 기업에서는 측정항목을 단순한 수치가 아니라 더 많은 질문을 던질 수 있는 기회로 인식합니다.

반면에 처음에는 완전히 실패할지라도 올바른 방향으로 나아가기 위해 노력할 경우 기업이 어떻게 달라질 수 있는지도 많이 봐왔습니다.

여기서는 성공한 데이터 중심 조직의 사고방식을 예들을 살펴보고, 이러한 예시들로 당신의 비즈니스에는 어떻게 적용할 수 있는지 알아보겠습니다.

성공적인 데이터 중심 조직이 되기 위한 팁

상황을 분석할 때 측정항목에 매몰되지 말고 다른 요소도 살펴보세요.

마케팅 담당자가 범하는 가장 큰 실수 중 하나는 데이터를 맥락에서 분리시켜 분석하는 것입니다. 데이터를 과도하게 단순화하면 현재 상황에서 가장 중요한 것을 놓치게 됩니다.

제가 관찰한 성공한 기업들의 공통점은 측정 항목 분석만을 위해 측정 항목을 분석 하지 않는다는 점입니다. 일류 기업에서는 최적화를 목표로 두고 설정한 각 측정항목을 살펴볼 때 자신에게 중요한 질문을 던지면서 심도 있는 분석을 합니다.

  • 내가 이 측정 항목의 진정한 의미를 알고 있나? 전환수를 예로 살펴보겠습니다. 전환은 모든 비즈니스에서 매우 중요하지만, 모든 전환의 가치가 동일하지는 않습니다. 교차 기기 사용자, O2O(온라인 투 오프라인) 사용자, 조회연결 전환을 살펴보아야 플랫폼 간에 중요한 차이가 있음을 알게 됩니다. 이러한 차이에 따라 실적 측정의 해석과 차후의 지출 금액이 달라질 수 있습니다. 측정 항목별로 통계를 집계할 때 세부사항과 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.
  • 이 측정 항목에 어떤 요인이 어떤 영향을 미칠 수 있을까? 인텔의 전 CEO이자 지금은 고인이 된 Andy Grove 씨는 "모든 측정 항목에는 그것으로 인한 반대의 결과을 지칭하는 '짝'이 되는 측정 항목이 있습니다."라고 말한 적이 있습니다. 중요한 말이니 꼭 기억하세요. 많은 고객을 매장으로 유도하기 위해 특가 또는 쿠폰을 활용하는 최적화를 진행하면 이윤 폭과 고객 유지율이 감소하지 않나요?
  • 내가 측정항목으로부터 얻을 수 있는 정보를 제한하고 있는 것이 아닐까? 성과가 좋지 않은 항목에만 집중하지 마세요. 이미 성과가 좋은 항목에서도 이를 더 높일 수 있는 유용한 정보가 있는지 살펴봐야 합니다. 만약에 신발 회사를 운영하면서 사람들이 온라인으로 여러 켤레의 신발을 구매하도록 유도하는 데 성공했다면 대단한 성과입니다. 하지만 그렇게 성공한 이유가 무엇일까요? 이유를 알고 있으신가요? 이 성공에서 알게 된 사항을 다른 마케팅 활동에도 그대로 적용할 수 있나요?

지금까지 살펴본 바에 따르면, 성공한 기업에서는 측정 항목을 숫자로만 인식하지 않고 '시장이 어떤 방향으로 움직이고 있지?' '어떤 점을 알고 있어야 하지?'와 같은 질문을 더 많이 할 수 있는 기회로 인식합니다. 이와 같이 질문하다 보면 측정 항목 하나로만 상황을 분석하려 하지 않고 다른 요소도 살펴보게 됩니다.

사람의 행동을 예측하세요.

빠르게 발전하는 머신러닝을 통해 많은 새로운 정보를 얻게 되었습니다. 하지만 사람은 기계와 달라서 입찰이나 구매에서 비합리적이거나 비효율적인 모습을 보이기도 합니다. 반응 방식도 일반적인 예상과 다를 수 있습니다. 마케팅 담당자는 데이터에 숨은 인간적인 스토리를 정확히 파악하면서 예상하지 못한 반응에도 대비할 수 있어야 합니다. 예상하지 못한 행동이 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 줄 수 있기 때문입니다.

행동 경제학의 최근 연구 결과를 통해 자세히 알아보겠습니다.

  • 느린 것이 항상 나쁜 것은 아닙니다. 웹사이트 속도에 있어서는 빠른 것이 훨씬 좋다는 점을 부인하기 어렵습니다. 사이트 로드가 지연될수록 고객을 놓칠 가능성이 커집니다. 하지만 하버드 비즈니스 스쿨에서 진행한 연구에 따르면, 사용자는 웹사이트 로드가 오래 걸리더라도 처리 중인 작업을 이해하고 있다면 로드 지연을 기꺼이 감수하기도 하며 심지어는 느린 로드를 선호하기도 합니다. 이것이 이른바 '운영 투명성' 효과입니다. 배달 중인 피자가 어디에 있는지를 실시간으로 알려주는 도미노 피자의 배달 위치 조회 기능처럼 사이트에서 고객을 위해 뭔가 하고 있다는 것을 보여주면 해당 업체에 대한 고객의 충성도가 높아지고 상호관계를 더욱 강화할 수 있습니다.
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  • 사전 대응의 위험성 선제적 조치가 실적에 악영향을 줄 수 있습니다. 서비스 산업에서는 고객 이탈이 증가하는 경우 고객을 소중하게 여기며 더 나은 혜택을 제공하기 위해 노력하고 있음을 알리기 위해 가격을 낮춘 요금제를 권장하는 업체가 많습니다. 하지만 컬럼비아, 와튼, IAE 비즈니스 스쿨의 연구 결과에 따르면, 이러한 조치에 역효과가 있었다고 합니다. 고객에게 최저가 요금제로 바꾸도록 권장하면 오히려 고객 이탈이 증가할 수 있다는 것입니다. 어떤 경우에는 요금제 변경에 무심했던 고객이 요금제에 관심을 가지게 되면서 다른 서비스 제공업체의 상품까지 살펴보게 된 경우도 있었습니다.

이와 같이 상식과 다른 고객 행동 몇 가지를 보고 기존의 통념을 완전히 버리라고 말하고 싶지는 않습니다. 다만 성공한 기업들의 경우 고객 여정의 세세한 요소까지 완전히 예측할 수는 없다는 점을 인식하고 있음을 알아야 합니다. 아무리 측정을 많이 해도 모든 요소를 다 예측 할 수는 없습니다. 완벽한 인간이 존재하지 않듯 완벽한 데이터도 존재하지 않습니다.

실패를 즐기세요.

소규모 회사나 스타트업과 일하다 보면 놀랍도록 낮은 수준의 마케팅 시도를 볼 때가 있습니다. 성장과정의 일부라고 할 수 있겠지요? 하지만 이들이 실패에 대응하는 방식에서 많은 것을 배울 수 있는데, 이들은 실패의 원인을 내부에서 찾습니다. 브랜드 인지도가 아직 충분히 높지 않거나, 초기 단계에서 캠페인을 적절하게 최적화하지 않은 것이 문제라고 생각하며, 실패의 원인을 외부로 돌리지 않습니다.

성과 측정은 여러 요소로 구성되어 있으며, 그중 하나가 실패입니다.

규모가 큰 조직에서는 다음과 같은 모습을 반복해서 보게 됩니다. 어떤 마케팅 전략을 테스트해서 실패하면 고객층이 아직 충분히 형성되지 않았거나, 자사의 비즈니스에 적합한 마케팅 채널이 아니라고 판단하여 성공할 수 있는 전략으로 빠르게 전환합니다.

이제는 당장 결과가 시원찮아도 올바른 방향으로 시도해 나가는 것을 새로운 목표로 삼아야 합니다. 성과 측정은 여러 요소를 아우르며, 여기에는 실패도 포함됩니다.

자신과 동료에게 실패해도 괜찮다는 인식을 심어주세요. 실패는 성장을 위한 첫 걸음입니다. 실패와 성공을 통해 '제대로 성과를 내려면 어떻게 해야 할까?'와 같은 질문을 스스로에게 할 때만 성장이 찾아올 수 있습니다.

이 질문의 답에 따라 즉각적인 액션을 취하지 못하더라도 그것을 직시할 수 있게 된 것만으로 제대로 된 성과를 내기 위한 첫걸음을 내디딘 것입니다.