[D.S : 데이터 분석 및 데이터 사이언스] '디지털 애널리틱스의 종말'이라는 글을 읽고서.

▽ [D.S : 데이터 분석 및 데이터 사이언스] '디지털 애널리틱스의 종말'이라는 글을 읽고서.

원문 글 : 디지털 애널리틱스의 종말.

원본 글 정리.

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서막 : 무엇이 끝났는가??

• Amplitude가 구글 애널리틱스를 상징하는 인물을 영입 → 단순한 인사가 아님.

• 이것은, "디지털 애널리틱스"라는 개념 자체가 막을 내렸음을 알리는 신호.

• GA4 중심의 마케팅 분석 시대는 붕괴 중이며,
  Amplitude는 사실상 “새로운 구글 애널리틱스”를 자처.

• 하지만, 더 이상 'GA 같은 것' 자체가 필요없는 시대로 나아가고 있음.

디지털 애널리틱스가 세워졌던 불안정한 기반.

• 겉모습 : "데이터 기반 의사결정"

  • 방문자 수, 전환율, 클릭률 등 측정 -> 대시보드를 만들어서 숫자들을 표시.
  • 복잡한 트래킹/태깅 -> 사용자 행동 데이터 축적.

• 내부에 존재하는 모순.

  • "우리가 보고 있는 이 데이터가 실제 비즈니스에 무슨 의미가 있나??"
  • ex) 200명이 특정 버튼을 클릭했다는 데이터가 존재 -> 그런데 이 데이터로 뭘 해야하는지 알려주지는 못함.

• 디지털 애널리틱스를 활용할 때의 효과.

  • 회의에서 숫자와 차트로 정량적인 지표를 제시하는 느낌을 줄 수 있음
  • 그런, 제품/비즈니스를 위한 의사결정은 여전히 직관 피드백 시장조사에 의존.

애널리틱스가 정말 효과를 낸 두 가지.

(1) 마케팅 어트리뷰션(MVP)

• 진짜로 매출/이익의 흐름을 바꾼 유일한 영역
• 예전엔 광고 채널마다 “내가 매출 기여했다” 주장 → 중복 계산 문제.
• GA가 중립적 심판 역할: 어느 채널이 전환에 기여했는지 보여줌.
• 예산 최적화·ROI 측정 가능 → CFO 설득 가능.

⚠️ 그러나 현재는 붕괴:

• 애플/브라우저의 추적 제한, 쿠키 동의 절차.
• 마케팅 채널이 폭증 → 어트리뷰션 불가능.
• 구글·페이스북 등은 확률적 모델로 전환: “우리를 믿어라, AI가 계산해준다.”

(2) "어두운 공간에 빛을 비춤"

• 예전엔 웹사이트 내부에서 무슨 일이 벌어지는지 아무도 몰랐다.

• 애널리틱스가 최소한 “보이는 언어(이해 가능한 문서) ”를 제공:

  • 인기 페이지 파악
  • 유저 이탈 지점 파악
  • 블로그 포스트/모바일 행동 차이 등

• 한계 :

  • 데이터는 "무슨 일이 발생하고 있는지"만 알려줌.
  • "왜 그런지"는 알 수 없음 -->> 실행으로는 이어지지 못함.

냉혹한 현실.

• 지난 20년간 디지털 애널리틱스의 실질적 비즈니스 임팩트 80% = 마케팅 어트리뷰션.

• 나머지 (퍼널 분석, 세그먼트, 리텐션 분석 등) = 흥미롭지만 “빛 비추기” 수준.

• 업계는 “고객 이해 혁신”을 약속했지만, 사실은 마케팅 측정 문제 해결에 국한.

• 결과: 데이터 기반이라는 착각을 만들어낸 것에 불과.

기반이 무너지는 이유.

• 외부 요인 : 개인 정보 접근 규제, 쿠키 제한, 애플의 반(反)추적 정책.

• 근본 요인 : 마케팅 자체가 너무 복잡해짐.

  • 과거 : 검색 광고 + 소셜 광고 = 단순 구조
  • 현재 : 유튜브, 인플루언서, 팟캐스트, 커뮤니티, 오프라인 이벤트, PR 등 수십 개 채널.
  • -->>"어트리뷰션"은 이 복잡성을 포착 불가.

• ++ 광고 플랫폼들은 "결정적 어리트뷰션" 포기.

  • "우리가 만든 AI가 최적화해줄 테니 믿어라"라는 스탠스로 전환.

앞으로 있을 두 가지 길.

• 1. 운영적 고객 경험 최적화.
     • 속도를 중시.
     • “사용자가 막히는 지점 개선” 같은 실용적 최적화.
• 2. 전략적 레베뉴 인텔리전수
     • 비즈니스 성과와 사용자 행동을 연결.
     • 단순 클릭·전환율을 넘어, 수익과 직결되는 지표 중심 분석.

✨ 핵심 요약.
디지털 애널리틱스 시대는 끝났다.

• 남은 건 단 두 가지 가치:
  1.마케팅 어트리뷰션 (이미 붕괴 중)
  2.사용자 행동 가시화 (빛 비추기)
• 앞으로의 분석은 기존 GA 방식이 아니라:
  • 빠른 실행을 돕는 고객 경험 최적화
  • 수익과 행동을 직접 연결하는 레베뉴 인텔리전스
• 즉, 단순히 “데이터 기반”이 아니라, 비즈니스 중심 데이터 활용이 필요한 시대.

📌 디지털 애널리틱스의 종말 — 핵심 정리 & 신입 인사이트.

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✨ 핵심 정리.

• 디지털 애널리틱스는 지난 시간 동안 크게 두 가지에서 의미를 가짐.
  • 1. 마케팅 어트리뷰션(ROI 측정) : 광고 예산 최적화에 실제 기여
  • 2. 사용자 행동 가시화 : 웹/앱 내부에서 무슨 일이 일어나는지 보여줌.
• 하지만 한계도 명확해짐.
  • 비즈니스 인사이트 부족 : 데이터가 "왜" 그런지 설명 못함
  • 복잡한 마케팅 환경 : 수많은 채널과 제한된 추적 기술 -> 정확한 어트리뷰션 불가능
  • 규제 강화 : 개인정보 보호, 쿠키 제한 등으로 전통적 분석 모델 붕괴.

결론적으로, “구글 애널리틱스 같은 툴”의 시대는 끝났습니다. 앞으로는 단순 지표 나열이 아니라 비즈니스 가치와 직접 연결된 분석이 필요.

✨ 앞으로 필요한 변화.

디지털 애널리틱스 이후의 방향성은 크게 두 가지.

• 1. 운영적 최적화(Operational Optimization)
  • 사용자가 어디서 막히는지, 어떤 지점에서 이탈하는지 빠르게 파악
  • 즉각적인 개선 → UX, 퍼널 전환율 개선

• 2. 전략적 레베뉴 인텔리전스(Revenue Intelligence)
  • 단순 클릭·트래픽이 아니라 실제 매출/고객 생애가치(LTV)와 연결
  • 제품·마케팅·세일즈가 같은 언어(매출, 수익성)로 데이터를 해석하는 체계 구축

👉 즉, 앞으로의 데이터 분석은 “실험 → 실행 → 성과 연결 → 반복”의 순환 구조가 필요.

✨ 신입 입장에서 얻을 인사이트 & 준비 방안.

📌 공통 인사이트 (세 직무 모두 해당)

• 1. 데이터 리포팅 -> 실행 연결.
  • 단순히 "숫자를 보여주는 역할"은 가치가 급격히 줄어듦.
  • 데이터를 통해 "실행 가능한 가설 제시 -> 실험 -> 결과 해석"으로 이어져야 함.

• 2. 비즈니스 지표 중심.
  • 트래픽, 클릭률, PV 같은 지표는 보조적.
  • 이제는 LTV (고객 생애 가치), CAC (고객 획득 비용), Retention, Churn Rate 같은 지표를 다룰 수 있어야 함.
• 3. 실험 문화 이해
  • 실험(AB Test, Test vs Control)을 설계하고, 작은 시도라도 결과를 숫자로 해석해내는 역량 필수.
  • “왜 이런 결과가 나왔는지”를 비즈니스 맥락에서 설명할 수 있어야 함.

🎯 1) CRM & 그로스 마케터

• 핵심 관점: 고객 여정을 이해하고, 리텐션·재활성화·업셀링을 통해 매출 기여.

• 필요 역량:

  • 코호트 분석(가입 시점/캠페인별 행동 변화 추적)
  • 세그먼트 마케팅 (고객 특성별 맞춤 전략)
  • CRM 툴(Braze, Iterable, Salesforce Marketing Cloud) 경험

• 준비 포인트:

  • SQL로 활성 고객 수, 이탈 고객 비율, 캠페인 반응률 계산 연습
  • 리텐션 곡선(사용자 유지율 그래프) 읽고 인사이트 도출
  • 고객 Lifecycle 기반 CRM 전략 시뮬레이션

• 실무 적용 예시 :

  • “지난달 가입한 신규 고객의 30일 Retention이 낮음 → 웰컴 이메일 시퀀스 개선 필요”
  • “고객 세그먼트 중 고가 상품군 고객의 재구매율 ↑ → VIP 전용 캠페인 기획”

🎯 2) Assistant MD (상품 기획/운영)

• 핵심 관점: 상품/프로모션 기획이 어떤 고객 행동 변화를 일으켜 매출에 기여하는가를 분석.

• 필요 역량 :

  • 매출 기여도 분석 ( 상품군 * 카테고리별 퍼널 추적 )
  • 가격/할인 전략이 고객 행동에 미치는 영향 파악
  • 기본적인 통계 실험 (t-test, 회귀분석으로 프로모션 효과 검증)

• 준비 포인트 :

  • SQL/Python으로 프로모션 참여 그룹 vs 비참여 그룹 비교 실습
  • GMV(Gross Merchandise Value), AOV(Average Order Value) 이해 및 분석
  • 상품군별 전환율 추이 분석 → 카테고리 전략 제안

• 실무 적용 예시 :

  • “할인율 20% 프로모션 참여 고객은 미참여 고객 대비 평균 객단가 +15%”
  • “카테고리 A는 전환율은 높으나 이익률 낮음 → 묶음 판매 전략 필요”

🎯 3) 데이터 분석가 / 데이터 사이언티스트

• 핵심 관점 : 단순 보고용 대시보드가 아닌 실험 설계와 인과 관계 분석을 통해 전략적 의사결정 지원.

• 필요 역량 :

  • SQL, Python (Pandas, Statsmodels, Scikit-learn)
  • AB Test 설계 및 통계적 유의성 해석
  • 코호트 분석, 서바이벌 분석(이탈 예측)
  • 마케팅/상품 데이터 모델링 (LTV 예측, 고객 세그먼트 클러스터링)

• 준비 포인트 :

  • Kaggle/공공데이터 기반으로 리텐션 예측 모델 실습
  • causal inference(인과추론), uplift modeling 개념 학습
  • Tableau/Power BI로 퍼널 & 리텐션 대시보드 제작 경험

• 실무 적용 예시 :

  • “신규 유저 온보딩 실험군의 7일차 Retention이 12%p 개선 → 정식 적용 권장”
  • “고객 세그먼트별 LTV 예측 모델링 결과, 상위 20% 고객이 매출의 70% 차지 → 집중 관리 필요”

📌 신입인 내가 준비해야 할 3가지 준비 방향.

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1. 숫자만 뽑기 -> 실행 연결.

• 단순 리포팅에서 벗어나, "이 숫자들을 기반으로 어떤 실험/실행을 해야 하는가?"를 제안할 수 있어야 함

2. 비즈니스 지표 이해

• 트래픽/전환율보다 LTV, CAC, Retention, AOV, GMV 같은 수익 * 고객 가치 중심 지표에 익숙해져야 함

3. 작은 실험 경험 축적.

• 실제 프로젝트에서 AB Test나 캠페인 효과 검증을 작은 단위라도 경험
  -> 포트폴리오에 녹이기

👉 즉, “디지털 애널리틱스의 종말”이란 단순 수치 보고의 종말이고, 신입에겐 오히려 실행·실험·비즈니스 연결력을 키울 기회라는 의미.