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안녕하세요 구독자님, 데이터리안 혜정입니다.

점점 날이 더워지는 걸 보니 여름이 다가오는 것 같아요. 5월 한 달도 잘 보내셨나요?

오늘 뉴스레터에는 퍼포먼스 마케터에게 필요한 데이터 역량, 여기어때의 A/B 테스트 사례부터, 구글의 시각화 툴인 루커 스튜디오 무료 튜토리얼까지 준비했습니다. 그리고 이번 뉴스레터에는 '길벗'의 유료 광고가 포함되어 있어요. 구독자님을 위해 길벗과 함께 도서 증정 이벤트를 준비하였으니, 뉴스레터 끝까지 읽어 주세요!

이번 달이 지나면 올해 상반기도 벌써 지나가네요. 6월도 건강하고 즐겁게 보내시길 바랄게요.

다음 7월 뉴스레터는 첫 번째 화요일이 아닌, 두 번째 화요일(7/8)에 발송될 예정입니다. 더 알찬 소식 들고 찾아올게요 ✨

1. 유튜브 | 퍼포먼스 마케터에게 어떤 데이터 분석 역량이 필요한가요?

2. 블로그 | A/B 테스트를 실패해도 괜찮은 이유

3. 이벤트 | (광고) 분석가가 궁금해 할 통계의 모든 것, <59가지 통계학 궁금증 완전 정복> (도서 증정 이벤트 🎁)

4. 블로그 | 루커 스튜디오의 GA4 버전 무료 튜토리얼을 소개합니다

안녕하세요, 데이터 분석가 혜정입니다.

실무를 하시는 분들께 “일하면서 데이터와 가장 시간을 많이 보내는 마케터는 어떤 마케터일까요?”라고 물어보면, 대부분 ‘퍼포먼스 마케터’를 가장 먼저 떠올리는 것 같습니다. 그런데 막상 퍼포먼스 마케터에게 꼭 필요한 데이터 분석 역량에 대해서는 명확히 알지 못하는 경우가 많더라고요. 그래서 이번 글에서는 퍼포먼스 마케터가 어떤 직무인지 알아보고, 어떤 데이터 분석 역량이 필요한지 살펴보려고 합니다. 종합 화장품 플랫폼 ‘화해’의 퍼포먼스 마케터 채용 공고를 함께 읽어보며, 회사에서 퍼포먼스 마케터에게 바라는 데이터 분석 역량에는 어떤 것들이 있는지, 데이터리안에서는 어떤 퍼포먼스 마케팅을 하고 있는지 이야기해 보겠습니다.

말 그대로 퍼포먼스, 실적, 성과를 중심으로 진행하는 마케팅입니다. 주요 마케팅 채널(페이스북, 인스타그램, 구글, 네이버 쇼핑 검색 광고 등)의 마케팅 채널의 운영 전략을 수립하고, 마케팅 채널 운영 및 성과 관리를 주로 진행합니다.

데이터리안에서도, 한정된 마케팅 예산을 가지고 '어떻게 하면 더 많은 분이 우리 웹사이트를 방문하게끔 할까?', '데이터 분석 캠프나 세미나를 더 많이 구매할 수 있도록 할까?'하는 고민을 주로 합니다. 이런 고민을 바탕으로 실제 광고를 집행하고 운영하면서 더 나은 방법들을 찾아가고 있어요.

오늘의 두 번째 글로 여기어때의 A/B 테스트 사례를 소개합니다.

모든 일이 그렇듯, A/B 테스트에도 실패와 성공이 공존합니다. 가설을 세우고 새로 준비한 기능에서 방문, 클릭, 매출 등의 수치가 개선된다면 정말 기쁜데요. 만약 그렇지 않더라도 그 실험을 실패로 단정 지을 필요는 없습니다. 우리가 세운 가설에 문제가 있었는지, 혹은 가설은 틀리지 않았으나 기능으로 구현하는 과정에서 문제가 있었는지 등을 생각하다 보면, 문제를 대하는 태도와 해결 방법에 대해 새롭게 배울 수 있어요. 이번에 소개할 여기어때 사례에서도 A/B 테스트의 성공과 실패 속에서 배운 것이 무엇인지 엿볼 수 있습니다.

혹시 이 실험의 목적을 기억하시나요? 사용자가 숙소 예약을 더 일찍 하게 유도하려는 목표는 예상과 다르게 저조했습니다. 물론 비교적 적은 실험 대상이 원인일 수도 있지만, 날짜 변경 버튼의 클릭률도 확연하게 오르진 않았습니다. 추가로, 해당 미리예약 특가가 적용되는 날짜로 변경했는지 또한 판단하기 어려웠습니다.

데이터가 들어오는 구조를 미리 구체적으로 셋업 하지 못해, 이 실험이 예약 전환율과 매출액 상승에 기여했다는 결론을 명확하게 내리기 어려웠어요. 사용자에게 각 상황에 따라 노출되는 화면 데이터를 구분 지어 수집하지 않고 일괄적으로 수집하였는데요. 그래서 예약 전환율과 매출액 상승이라는 성공을 가설로만 추측할 수밖에 없었죠.

‘오히려 이후에 추가한 솔루션이 사용자에게 명확하게 넛지 되어 구매 전환율과 매출액 상승에 기여했다’는 추론이 아이러니하게도 성공 요인이었습니다. 앞으로 UX 디자이너로서 더욱 구체적으로 내가 디자인한 UX/UI가 어떻게, 또 어떤 방식으로 사용자에게 도움이 되고 있는지를 파악해야 하고, 데이터 수집 방식에 대해 feasibility check(실현가능성 확인)를 필수로 해야겠다고 느꼈습니다.

원문 마지막에는 '중요한 건 성공 혹은 실패의 원인을 집요하게 파고들며 궁금해하는 태도인 것 같습니다.'라는 내용이 있습니다. 저는 이 부분에도 공감이 많이 되었는데요. 잘한 점은 지속하고, 아쉬운 점은 개선하기 위해 그 원인을 파악하는 과정이 매우 중요하다는 생각이 듭니다. 여기어때의 자세한 실험 과정과 결과는 글 전문에서 확인해 주세요 :)

구독자님에게 통계학은 어떤 학문인가요?
이전 글과 같은 A/B 테스트에서 활용한다는 것은 들었는데 어디서부터 어디까지 배워야 할지 막막하기도 하고, 또 관련 전공이 아닌데 잘 이해할 수 있을까 걱정하고 계시지는 않나요? 이번에는 정말 통계를 제대로 공부해 보고 싶은 분들을 위해, 길벗의 신간 <59가지 통계학 궁금증 완전 정복>을 소개합니다.

길벗은 IT, 어학, 경제 경영, 어린이 등 다양한 분야의 도서를 출간하고 있습니다. '독자의 1초를 아껴주는 정성'이라는 슬로건 아래 가장 쉽게, 가장 빨리 배울 수 있는 책을 정성을 다해 만드는 곳입니다. 구독자님을 위해 길벗과 데이터리안이 준비한 구독자 이벤트도 아래에서 확인해 보세요👀

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안녕하세요, 오늘 뉴스레터의 마지막 글을 준비한 데이터 분석가 선미입니다.

데이터 시각화를 위해 구글의 루커 스튜디오(Looker Studio)를 사용하고 계신 분들도 많을 것 같아요. 루커 스튜디오에서는 사용자들의 편의를 위해 튜토리얼을 제공해 주고 있는데요. 기존 튜토리얼 중에는 UA(Universal Analytics)를 기준으로 제작된 것이 있었습니다. UA 다음 버전인 GA4(Google Analytics 4)로 루커 스튜디오를 시작하시는 분들을 위해 GA4 버전으로 튜토리얼을 재구성하고, 영어로 된 튜토리얼을 한국어로 번역했습니다. 튜토리얼을 따라서 하다 보면, 루커 스튜디오의 기본적인 기능을 쉽게 쓰실 수 있을 거예요. 튜토리얼은 총 8페이지로 구성되어 있는데, 맛보기로 2장 정도만 먼저 보여드리겠습니다.

루커 스튜디오 보고서 사본을 만들고, 수정하는 방법에 대한 내용입니다. 

이외에도 ‘차트 만들고 수정하기’, ‘데이터 필터링하기’, ‘데이터 연결하기’, ‘GA4를 이용해 보고서 사용자 행동 분석하기’ 등 다양한 튜토리얼을 보고 싶다면 아래 블로그 글을 확인해 주세요. 튜토리얼 풀버전이 들어있는 루커 스튜디오 링크를 확인하실 수 있어요!

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  1. 링크 클릭 후 오픈 카톡방 메인 화면에서 참여 코드를 확인해 주세요. 
  2. 정원 마감 시, 추후에 새로운 오픈 카톡방이 열리면 뉴스레터로 안내해 드릴게요.
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