[내일배움캠프] 마케팅 입문 (2)

오늘의 학습

1. 데이터 기반 마케팅의 중요성
2. 데이터 기반 업무 프레임워크
3. 실험과 가설
4. 효과적인 가설 수립을 위한 문제 정의 방법

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1.1 데이터 기반 마케팅의 중요성

• 성과의 정량적 측정이 내부 평가에 필수
  1️⃣ 가설이나 의사결정 근거를 과거 정량적 데이터로부터 가져오겠다는 의미
  2️⃣ 일을 한 후에 결과를 정량적으로 측정 후 어디에 개선점이 있는지 찾겠다는 의미
  👉🏻 데이터 기반으로 논리적으로 생각할 수 있는 사람인지 강조
• 인사팀에서 성과 평가 점수화 후 연봉 협상 및 승진에 대한 의사결정 진행
  • SMART 가이드라인
    • Specific : 과제 부여 시 목표 명확&구체적이어야 함
    • Measurable : 측정 가능한 것이어야 함
    • Attainable : 달성 가능한 것이어야 함
    • Relevant : 직원의 직무 및 채용 목표와 관계성이 있어야 함
    • Time-based : 특정 기간 동안 달성할 수 있어야 함

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1.2 데이터 기반 업무 프레임워크

⭐️ 하고자 하는 목표에 따라 프레임 워크 사용 → 효율적 데이터 분석

• IPO 모델

  • 결과를 얻어내기 위한 인풋 정의

  • 인풋이 어떤 프로세스를 거치면 어떤 아웃풋이 나온다는 순서에 따른 분석 대상 결정

    단계	설명	예시
    Input	마케팅을 위한 자원, 데이터, 예산 등	예산 5천만 원, 타겟 오디언스 정의, 광고 크리에이티브
    Process	(어떤 전략을 사용해서 인풋을 똑똑하게 사용할 것인지)
    기획 및 실행 단계	캠페인 설계, 채널별 광고 집행, A/B 테스트
    Output	성과 지표, 비즈니스 임팩트	클릭률 3.2%, 전환율 8.4%, CAC 18,000원

    👉🏻 IPO 모델이 잘 활용되는 예시 : 미디어 믹스 문서

❓미디어 믹스
: 마케팅 목표 달성을 위해 다양한 미디어 채널(온라인, 오프라인, 소셜미디어 등) 의 예산 분배와 운영 전략을 체계적으로 정리한 계획서

• AARRR 프레임워크

  • IT 기업에서 유저 행동 분석 빠르게 하기 위한 프레임워크

  • 유저 행동 퍼널별로 분석

    Acquisition	획득
    Activaton	활성화
    Retention	유치
    Revenue	수익
    Referral	소개

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1.3 실험과 가설 개념 잡기

• 목적과 가정

  • 캠페인 내에서의 가설

    Action

    모든 신규 유저들에게 30% 할인 쿠폰 제공

    목적

    더 많은 신규 구매자 획득

    가설

    할일을 해 주면 신규 우저의 구매 전환율이 올라갈 것이다.

    👉🏻 명제는 참이라고 할 수 없음 → 추가적 분석 필요!

✅ 추가로 분석해봐야 할 것!
1️⃣ 신규 유저만 증가했는지 or 기존 고객 재방문도 함께 증가했는지
2️⃣ 동일 시기 다른 마케팅 활동이나 외부 변수는 없었는지 (UX 개편, 유명인 언급 등)
💡 마케팅 캠페인의 반복 성공을 위해서는 데이터 기반으로 한 정확한 가정 검증 필수

• 스타트업/IT 기업에서 ‘실험’의 의미
  • 캠페인 집행 전 가설 정확히 검증 후 캠페인 집행
  • 개념
    • 불확실성을 줄이기 위한 검증 도구
    • 가설이 맞는지 실제 데이터로 검증하는 과정
    • 낮은 비용 & 빠른 속도로 정답을 찾기 위해 알고자 하는 것 뾰족하게 정의하고 해당 내용에 맞춰 검증 진행
  • 핵심 구성 요소 : 실험 설계 시 필수 항목
    1️⃣ 가설 → 가격이 할인하면 가입률이 올라갈 것이다.
    2️⃣ 변수 → 실험에서 바꿔보는 요소(버튼 색상, 문구, 가격 등)
    3️⃣ 측정 지표 → 클릭률(CTR), 전환율(CVR), 사용자 잔존율 등
    
  • 프로세스
    • 문제 정의 : 무엇을 알고 싶은가?
    • 가설 설정 : 어떤 변화가 어떤 결과를 만들 것인가?
    • 실험 설계 : 실험군/대조군 구성
    • 데이터 수집 & 분석 : 숫자로 확인 → 실험군에 나타난 결과가 대조군에도 나타났는지
    • 인사이트 도출 & 반복 : 다음 실험에 반영
• 가설 올바르게 세우는 법
  핵심
  실험의 목표는 측정을 통해 개선점을 얻는 것
  👉🏻 가설은 측정 가능한 형태로 만들어져야 함
  A를 하면 B에게 C의 결과를 만들 것이다.
  예시) 1개월 내 이탈한 고객에게 쿠폰을 발송하면 이탈 고객 중 10%가 다시 앱을 설치할 것이다.
  웹사이트 첫 화면에서 가입 혜택을 보여주면 신규 고객의 가입 전환율이 15% 증가할 것이다.

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1.4 효과적인 가설 수립을 위한 문제 정의 방법

• 현상과 문제 혼동

  구분	정의	예시
  현상	관찰 가능한 사실
  ⭐️ 그 자체로 문제라고 논의하기 어려움	회원 가입률이 낮다.

  → 원인이 굉장히 다양

  • 트래픽이 늘어나서 낮아진 거일 수도 있고

  • 회원 가입이 낮아서 우리에게 주는 문제가 무엇인지도 정의 필요

    현상	“장바구니 이탈률이 높다.”
    WHY?	“결제 단계에서 배송비가 마지막에 공개된다.”
    문제 정의	“배송비가 결제 직전에 공개되어 사용자가 구매를 망설이거나 포기하고 이로 인해 전체 구매 전환율이 감소하고 있다.”
    가설	“배송비 정보를 상품 상세 페이지에서 사전 노출하면 신규 방문 고객의 장바구니 이탈률이 20% 감소할 것이다.”