구글 애널리틱스 입문 2. 데이터 분석이란?

Chapter 2. 데이터 분석이란? 

 

 

소비자 환경 변화 이해하기 

소비자 환경 변화를 살펴보면, 과거에는 오프라인 마케팅이 가장 중요했다. 그런데 현재는 많은 사람들이 오프라인보다 온라인 매체를 더 오랜 시간 사용하며, 디지털 환경에서 보다 많은 시간과 돈을 사용한다. 이제 마케터에게 제일 중요한 일은 소비자의 행동 패턴을 분석하는 것이 되었으며, 데이터를 필요에 맞게 활용할 수 있는 역량이 현재 경쟁 시장에서 이길 수 있는 가장 중요한 역량이 되었다. 

 

데이터 분석의 요소

데이터 분석이란, 수집한 데이터를 기반으로 다양한 디지털 채널을 활용하는 데 있어서, 채널 선정과 같은 최적화 선택과 다양한 비즈니스 의사결정을 할 수 있도록 도와주는 일이라 할 수 있다. 

 데이터 분석의 주요 요소는 ‘측정’과 ‘분석’으로 구분할 수 있다. 

 측정 - 어떤 현상을 숫자로 표현해 내는 일

 분석 - 숫자로 표현된 복잡한 것을 풀어서 개별적인 요소나 성질로 나누어 내는 일

 

분석을 위한 주요 데이터 유형

 데이터 유형은 크게 ‘행동 데이터’와 ‘행태 데이터’로 구분할 수 있다. 

 * 행동 데이터 

 행동 데이터란 ‘방문자가 사이트에서 무엇을 하는지 알려주는 데이터’라고 할 수 있다. 즉 사람들이 사이트에 방문했을 때 어디를 가는지, 어떤 페이지에서 추가 정보를 요청하는지, 유저가 사이트에 어떻게 유입되는지, 아니면 언제, 어떻게, 무엇을 구매하는지와 같은 유저의 구체적인 행동 패턴을 측정하는 데이터를 말하며, 이러한 행동 데이터는 웹 분석 도구 등을 통해 측정 가능하다. 

 * 행태 데이터 

 행태 데이터는 사람들이 어떤 행등을 왜 하는지 알려주고 분석한 결과를 가리킨다. 예를 들어 고객이 사이트에서 제품을 구매한 경우, 구매했다는 단순한 정보는 행동 데이터에 기반해서 알 수 있지만, 그 제품을 구매한 이유와 구매하지 않았을 때의 이유에 대한 질문의 답을 행태 데이터가 줄 수 있다. 

 이러한 행태 데이터는 분석 도구의 데이터만을 가지고 도출해 내기란 쉽지 않다. 즉 데이터 분석 도구의 데이터를 기반으로, 소비자 이해도와 인더스트리 이해도를 함께 접목해야 의미 있는 분석 인사이트를 도출할 수 있는 것이다. 

 

퍼포먼스 마케팅과 데이터 분석

 퍼포먼스 마케팅은 ROI 마케팅, Data-driven 마케팅과 같은 의미로 Return of Investment, 즉 높은 투자 대비 수익률을 얻어낼 수 있는 마케팅을 의미한다. 따라서 분석 도구를 활용한 트래픽이나 특정 수익을 창출한 캠페인의 결과 분석 단계가 퍼포먼스 마케팅에서는 반드시 필요하다. 

 결국 데이터 분석은 그 자체가 목표가 될 수 없으며, 퍼포먼스 마케팅을 지원하는 최대의 투자 대비 효과를 달성하기 위한 가장 근본적인 수단과 방법으로 사용해야 좋다. 

 

 

 

*해당 글은 <비전공자도 배워서 바로 쓰는 디지털 분석 구글 애널리틱스 입문, 김진 외 2인> 을 읽으며 요약 정리한 글입니다.