저희 브랜드의 주 타겟층은 2030 여성이에요. 타겟의 범위를 넓혀보자는 내부 의견이 있어, 자사몰의 구매 데이터를 살펴보았어요. 10대 고객이 그 뒤를 잇고 있더라고요. 그래서 수능 100일 전 시점에 맞춰 수험생들을 위한 콘텐츠와 이벤트를 준비했습니다. 당시에는 저희 콘텐츠가 경쟁력이 있다고 생각했기 때문에 높은 성과를 기대했어요.

하지만 막상 이벤트가 오픈되고 보니, 지표가 예상보다 훨씬 저조했습니다. 이때 주관적인 판단으로는 성과를 낼 수 없다는 점을 명확하게 깨달았어요. 이를 계기로 데이터를 통해 타겟의 니즈를 제대로 파헤치는 법을 배우고자 데이터리안 GA4 데이터 분석 캠프를 수강하게 되었습니다.

인스타그램 게시물, 인스타그램 스토리, 블로그, 스레드 총 4가지 채널을 운영했는데요. 채널마다 UTM 파라미터*를 붙여서 어디서 전환이 가장 잘 일어나는지 확인했습니다.

데이터를 살펴보니 인스타그램 효율이 압도적으로 좋더라고요. 그래서 지표를 바탕으로 인스타그램 콘텐츠를 집중적으로 발행했고, 덕분에 만족스러운 성과를 거둘 수 있었습니다.

함께했던 팀원 분들이 대부분 신입이거나 취업 준비생이라 데이터 툴 다루는 걸 많이 어려워하셨어요. 다행히 저는 데이터리안 캠프를 통해 관련된 지식을 미리 익혀둔 상태라 팀원들에게 UTM 설계는 어떻게 하는지, 이벤트 설정은 왜 중요한지 직접 가르쳐주면서 프로젝트를 리드할 수 있었습니다. 누군가에게 지식을 공유하면서 성장을 돕는 그 과정이, 결과적으로는 저 스스로에게도 가장 큰 공부가 됐던 뿌듯한 경험이었습니다.

주요 업무의 ‘Mnet Plus 서비스 데이터’라는 것은 Mnet Plus의 ‘투표, 라이브/영상, 포토 카드, 유료 영상, 굿즈’와 같은 기능에서 나오는 데이터일 것 같아요. 이런 기능과 서비스가 되게 특수하기 때문에, 분석가 경력이 있는 분 중에서도 이런 비슷한 경험이 있는 분은 많지 않을 텐데요.

내가 이전 회사에서는 그 도메인에 대해 얼마나 관심을 가지고 주도적으로 분석을 해왔는지 얘기해 보세요. 서비스를 많이 써보면서 분석 방향을 잡았다거나, 타 부서 분들, 예를 들어 기능을 직접 기획하고 개발하는 분들과 얘기를 많이 나눈 경험을 이야기하면, 꼭 이런 K-POP 콘텐츠 분석 경험이나 이해도가 적더라도 이 회사에서 잘 적응하고 분석할 수 있다는 것을 어필할 수 있을 거예요.

🙆‍♀️ 만약 K-POP을 좋아하고 비슷한 서비스를 직접 써봤다면,

기존 경험을 살려서 이 회사에서는 어떤 분석을 해보고 싶은지 얘기해 보는 것도 좋습니다. 저도 콘텐츠 회사에서 일을 하면서, 그 콘텐츠를 좋아하고 자주 보는 게 분석에도 도움이 된다고 느꼈는데요. 왜냐하면 이 콘텐츠를 소비하는 입장에서 소비자들이 어떤 패턴으로 이 콘텐츠를 이용하고 있는지 어느 정도 알면, 분석의 방향이나 가설을 세우기가 좀 쉽기 때문이에요.

다음 에피소드에서는 교육, 헬스케어, 커머스 등 다양한 산업군을 거친, 17년 경력의 프로덕트 디자이너 이미진(란란) 님을 모시고 이야기를 나눠볼 예정이에요. 미진님은 작년, 실무 중심의 데이터 활용법을 담은 저서 <데이터 삽질 끝에 UX가 보였다>로 제12회 브런치 대상을 수상하셨는데요. 데이터가 낯선 입문자부터, 데이터 인프라 없는 척박한 환경에서 고군분투 중인 실무자까지! 구독자님의 '삽질'을 멈춰줄 17년 경력의 프로덕트 디자이너에게 궁금한 점을 남겨주세요.