#마케팅지표 #GA4 #무료세미나 #문제해결력 ✨
안녕하세요 구독자님, 데이터리안 혜정입니다.
어느덧 2025년의 절반이 지나고 하반기가 시작되었네요. 폭염 경보까지 내려질 만큼 무더운 날씨가 이어지고 있는데, 잘 지내고 계신가요?
오늘 뉴스레터는 광고 성과 지표 7가지에 대한 소개와 무료 GA4 세미나 소식, 그리고 데이터 분석가에게 필요한 문제 해결력과 데이터리안의 새로운 콘텐츠까지 담아보았습니다.
7월 뉴스레터도 찾아와 주셔서 감사합니다.
무더운 날씨에 지치지 않도록 건강 잘 챙기시고, 저는 8월 뉴스레터로 다시 인사드릴게요.
오늘 뉴스레터, 즐겁게 읽어주세요!
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1. 블로그 | 퍼포먼스 마케팅에 필요한 유료 광고 성과 지표 7가지
2. 세미나 | Hello GA4! 처음 시작하는 사람들을 위한 GA4 핸즈온 (무료!)
3. 블로그 | 데이터 분석가에게 필요한 '문제 해결력'이란 무엇일까?
4. 유튜브 | 모두에게 '옆자리 분석가'가 필요합니다 |
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퍼포먼스 마케팅에 필요한
유료 광고 성과 지표 7가지
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안녕하세요, 데이터 분석가 보민입니다.
데이터리안을 창업한 이후로 데이터 분석가 겸 퍼포먼스 마케터로 일하고 있는데요. 요즘엔 데이터가 없어서 못 보는 경우는 거의 없고, 오히려 볼 수 있는 데이터가 너무 많아서 문제인 것 같습니다. 광고 플랫폼에서 보여주는 지표들도 굉장히 여러 가지가 있고, GA4를 연결해 놨다면 GA4에서 볼 수 있는 데이터들도 매우 많거든요. 구독자님이 실무에서 마케팅 업무를 하고 있거나 할 예정이라면, 그 수많은 데이터와 지표 중에서 어떤 것을 왜 봐야 하는지 아는 것이 가장 큰 힘이 될 거예요. 이번 글에서는 제가 퍼포먼스 마케팅을 할 때 가장 많이 보고, 또 보편적으로 가장 많이 살펴보는 지표 7가지를 소개합니다.
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📊 광고 플랫폼 지표
말 그대로 메타나 구글 같은 플랫폼을 통해 유료 광고를 돌렸을 때, 해당 광고 플랫폼에서 제공해 주는 정보입니다.
주요 지표
1. CTR(Click Through Rate)
2. CPC(Cost Per Click)
- 사용자가 광고 소재를 한번 클릭 때마다 지출한 마케팅 비용
3.CPM(Cost Per Mille)
- 1,000번 광고를 노출하기 위해 지출한 마케팅 비용
🎯 서비스 내 사용자의 액션과 관련된 마케팅 지표
서비스 내에서 발생한 사용자의 행동을 기준으로 마케팅 비용의 효율성을 측정하는 지표입니다. 광고를 보고 들어온 사용자가 실제로 행동(회원가입, 다운로드 등)을 했는지, 그리고 그 행동을 유도하는 데 얼마나 들었는지를 한눈에 확인할 수 있습니다.
주요 지표
1. CAC(Customer Acquisition Cost)
2. CPA(Cost Per Action)
- 사용자가 우리 서비스에 접속한 후 ‘의미있는 액션(전환)’을 했는지를 기준으로 효율을 평가하는 지표
💰 서비스 내 매출과 관련된 마케팅 지표
광고를 통해 얼마나 실질적인 수익이 발생했는지를 측정하는 지표입니다. 퍼포먼스 마케터라면 반드시 숙지해야 할 파트예요.
주요 지표
1. ROAS(Return on Advertising Spend)
- 지출한 비용 대비 해당 광고로 인해 발생한 매출
2. LTV(Lifetime Value)
- 고객 생애 가치, 1명의 사용자가 누적해서 발생시키는 수익
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매일매일 바쁘게 하루를 보내다 보면, 지표를 단순히 모니터에 떠 있는 숫자처럼 여기기 쉬운데요. 사실 지표는 단순한 숫자 그 이상의 의미가 있습니다. 광고 소재의 성과 판단, 예산 설정, 광고 타겟팅 최적화, 캠페인 구조 설계 등 실무에서 해야 하는 다양한 일들의 근거가 모두 지표 분석에서부터 시작되기 때문이에요. 아직 데이터 분석 툴을 능숙하게 다루지 못하더라도, 이 7가지 지표의 의미를 명확히 이해하고 비교할 수 있다면 이미 퍼포먼스 마케터의 핵심 역량을 갖췄다고 볼 수 있습니다.
주요 지표 7가지에 대한 자세한 설명은 아래 블로그 글에서 확인하실 수 있어요.
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Hello GA4!
처음 시작하는 사람들을 위한
GA4 핸즈온 |
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안녕하세요, 데이터 분석가 혜정입니다.
오랜만에 데이터 분석 세미나를 준비했습니다. (이번 세미나는 무료입니다!) 데이터를 봐야겠다는 생각은 있지만, 어떻게 봐야 할지, 개발자 없이도 가능한지 고민하고 계신가요? 'GA*'라는 도구를 들어는 봤지만, 시작이 막막한 분들도 계실 것 같은데요. 특히 이전 글에서 보민님이 소개해 주신 것처럼, 퍼포먼스 마케팅을 하고 계신다면 GA4*는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 이번 7월 세미나에서는 누구든 클릭만으로 따라 할 수 있는 GA4 설치 방법을 알려드릴 예정이에요. 1부는 직접 실습해 보는 '핸즈온' 형식으로 진행되고, 2부에서는 궁금한 점을 자유롭게 묻고 답하는 Q&A 시간으로 준비했습니다. 데이터 분석이 막막하게 느껴졌다면, 이번 세미나가 구독자님께 도움이 될 거예요.
* GA: 구글의 사용자 행동 데이터 분석 툴
* GA4: GA의 최신 버전
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이런 분들께 7월 세미나를 추천합니다
- 내가 기획한 서비스가 나왔는데 사용자들이 잘 쓰고 있는지 알 수 없어서 답답한 기획자
- 데이터로 마케팅 성과 측정을 하면서 똑똑하게 광고를 집행하고 싶은 마케터
- 사업을 시작하려고 웹사이트 만들었는데 왜 결제가 안 들어오는지 알고 싶은 스타트업 대표
- 나만의 서비스로 데이터 분석 포트폴리오를 만들고 싶은 취업 준비생
7월 세미나는 이렇게 진행돼요
1. 일정: 7/15(화) 저녁 7시~9시
2. 가격: ✨무료
3. 프로그램 소개
- 1부 (19:00~20:00) : 핸즈온
- “코딩 몰라도 할 수 있는 GA4 설치 핸즈온”
- 강연을 들으며 따라할 수 있도록 컴퓨터로 보시는 것을 권장해요!
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구독자님께 지금까지 들어온 질문을 공개해요
라이브 세미나를 신청하고 질문을 남겨보세요. 일부를 선정하여 답변을 드립니다.
- Q. GA4를 사용하려면 코딩 지식이 필요한가요?
- Q. 스타트업 마케터 입니다. GA4로 마케팅 성과 분석 어디까지 할 수 있나요? ROAS 볼 수 있나요?
- Q. 데이터 분석가 취업에 GA4가 도움이 되나요?
1부 핸즈온 다시 보기를 제공해요
이번 라이브 세미나를 신청한 분께는 1부 핸즈온 다시 보기를 제공합니다. 세미나 종료 후 일주일 이내에 이메일, 문자로 안내해 드릴게요.
📍2부 Q&A는 Live-only 세션으로, 다시 보기가 제공되지 않아요. Live-only 세션에서는 라이브 참여자들만 들을 수 있는 더 실무적이고 최신 정보에 관해 얘기합니다. 내용이 궁금하다면 세미나 당일, 놓치지 말고 참여해 주세요!
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📢 이번 세미나에 관심 있을 것 같은 동료, 친구, 지인이 있다면, 세미나 소식을 공유해 주세요.
7월 15일 화요일 저녁 7시, 줌에서 뵙겠습니다!
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데이터 분석가에게 필요한
'문제 해결력'이란 무엇일까? |
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안녕하세요, 데이터리안의 콘텐츠 마케터 서윤입니다. 뉴스레터로는 처음 인사드리네요 :)
저는 지난달에 진행된 ‘데이터야놀자 2025’ 컨퍼런스에 다녀왔습니다. 여러 강연에서 ‘문제 해결력’과 관련된 이야기를 들을 수 있었고, 현업에서 일하고 있는 분석가분들이 ‘문제 해결력’을 중요한 역량으로 생각한다는 것을 알 수 있었습니다.
실제로 데이터리안의 보민님이 2025년 6월 원티드에 올라온 채용 공고 57건을 분석한 결과, ‘문제 해결 능력’을 자격 요건으로 언급한 경우가 30회에 달했다고 해요. |
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데이터 분석가 채용 공고 57건 분석 결과
채용 공고 두 개 중 하나꼴로 언급되고 있는 만큼, 데이터 분석가가 되기 위해서는 문제 해결력이 매우 중요한 역량임을 알 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터 분석가에게 요구되는 ‘문제 해결력’이란 무엇인지 살펴보려고 합니다.
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데이터 분석가에게 필요한 '문제 해결력'이란?
데이터 분석가는 코드를 짜서 기능을 개발하거나, 서비스를 직접 기획하여 구조를 설계하는 것처럼 직접적으로 문제를 해결하지는 않습니다. 오히려 데이터 분석가는 문제를 정확히 발견하고, 해결을 위한 단서와 방향을 제시하는 사람에 가까운데요. 이런 관점에서 볼 때, 데이터 분석가에게 요구되는 문제 해결력을 쪼개어 살펴보면 다음과 같은 의미가 있습니다.
1. 문제 발견 능력
이는 지표를 주기적으로 모니터링하면서 평소와 다른 점을 빠르게 감지하고, 이상 징후를 포착하는 것에서 시작됩니다. 예를 들어, 일별 매출이나 사용자 수와 같은 핵심 지표에서 평소와 다른 패턴이 나타났을 때, 단순히 수치의 차이를 넘어서 그 뒤에 숨겨진 문제의 가능성을 직관적으로 포착하는 능력이 여기에 해당해요.
2. 원인 진단 및 맥락 이해 능력
홈페이지 방문자 수가 급격히 증가하거나 감소한 경우, 내부의 이벤트 때문인지, 외부 바이럴 효과인지, 혹은 시스템 오류 때문인지 등 다양한 가능성을 염두에 두고 분석해야 합니다. 회의록이나 기획서를 찾아보거나, 외부 이슈나 커뮤니티 반응을 살펴보는 등 다양한 단서를 수집하며 문제의 실마리를 찾아가는 것이 중요합니다.
3. 해결 방향 제안 능력
단순히 분석한 결과를 전달하는 데에서 그치지 않고, 마케터나 기획자 등 문제 해결을 직접 담당하는 팀이 실행할 수 있는 방향을 함께 고민하고 제안하는 것이 중요합니다. 예를 들어, “이 지표가 떨어진 원인을 분석해 보니 A 때문인 것 같습니다. 이를 개선하려면 B나 C와 같은 방향을 고려해 보면 어떨까요?”와 같이, 구체적인 인사이트와 제안을 함께 전달하는 것이죠.
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결론적으로 분석가에게 필요한 문제 해결력은 ’문제를 발견하고, 원인을 깊이 파고들어 맥락을 이해한 뒤, 데이터에 기반하여 해결 방향을 제시하는 능력'이라고 할 수 있어요. 직접 해결책을 실행하는 것보다는, 해결 과정에 필요한 핵심 정보와 통찰을 제공하는 역할인 것이죠. 그렇다면, 이 중요한 역량은 어떻게 키워나갈 수 있을까요? 문제 해결력을 키우는 3가지 방법은 블로그 글 전문에서 확인해 주세요🕵🏻
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오늘의 마지막 글로 데이터리안의 새로운 콘텐츠 소식을 준비했습니다.
구독자님은 지금 동료와 함께 일하고 계신가요? 아니면 혼자 일하고 계신가요?
그동안 저도 여러 동료와 함께 일하기도 하고, 혼자 분석가로서 일해보기도 했는데요. 업무에 대해 같이 이야기를 나눌 수 있는 동료가 있다는 것은 일할 때도, 그리고 조직 생활을 할 때도 많은 도움이 되는 것 같습니다. 오늘도 고군분투하며 일하고 있을 분석가분들, 그리고 사내에 분석가가 없어 데이터와 씨름하고 있는 많은 실무자분들, 그리고 현업 분석가들의 이야기가 궁금한 예비 분석가분들을 위해 '옆자리 분석가'가 되어드리려고 해요👀 |
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'옆자리 분석가'는 데이터리안 유튜브 채널, 그리고 팟빵, 스포티파이, 애플 팟캐스트, 네이버 오디오클립에서 들으실 수 있어요.
0화에서는 데이터리안 멤버들이 생각하는 '옆자리 분석가'가 필요한 이유, 그리고 내가 경험한 '옆자리 분석가'는 어떤 사람들이었는지, 그리고 어떤 팀에서 일하고 싶은지 이야기해 보았습니다. |
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외로운 데이터 분석의 길, 저희의 소소한 대화가 당신에게 작은 위로와 영감이 되기를 바라며 '옆자리 분석가' 시작합니다!
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✨ 구독자님! 데이터리안 콘텐츠와 함께 데이터 분석 능력을 업그레이드 해봐요
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데이터리안
데이터 분석, 데이터리안과 시작하세요
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