데이터는 성과를 보여준다. 성공과 실패를 분명하게 보여준다.
단순히 성공과 실패만을 표현해주는 것으로 그치진 않는다.
왜 성공했고, 왜 실패했는지 근본적인 원인을 찾을 수 있는 실마리 역시 데이터 안에 있다.
🔎 "5 Whys" 기법
'일본 발명왕'으로 알려진 도요다 사키치(Toyoda Sakichi )가 고안해낸 방법. 간단히 말해서, 문제의 [이유]를 묻고 주어진 각 대답 또는 설명에 대해 [이유의 꼬리]를 계속 묻는 것. 이 방법의 주요 목표는 결함의 근본 원인을 파악하여 수정할 수 있도록 하는 것이다.
마케터는 수많은 데이터 대시보드와 마주한다. 우리는 표면으로 보이는 성과를 보고하는 것에 그치지 않고, 근본적인 원인을 파악하여 이후의 액션까지 제안할 수 있어야 한다.
다시 말해 대시보드는 끝이 아니라 시작이어야 한다.
📗 성과 대시보드에서 시작하기
막대차트에서 첫 번째 가구(Furniture) 항목을 살펴보자. 수익 목표에 동떨어진 성과를 보여주고 있다.
성과를 망가트리는 원인이 가구인 건 알겠는데, 근본 원인은 무엇일까?
카테고리를 가구로 설정한 뒤, 다양한 필터링을 적용해서 인사이트를 얻어내려고 하는 게 좋은 방법일까? 밑에 두 이미지를 보면 우리는 지역별로, Ship Mode 별로 새롭게 요약된 성과를 파악할 수 있다.
그런데 문제 해결이 되었는가? 그렇다, 문제 해결은 되지 않았다.
이런식의 필터링 적용은 새로운 정보를 얻을 수는 있겠지만,
'그래서 왜 가구 항목의 수익이 낮은 건데?'라는 질문에는 대답해주지 않는다.
첫 번째 스텝, 더 작게 쪼개서 보기
자, 이제 원인이 좀더 분명하게 보인다. 테이블(tables)과 북케이스에서 많은 손실이 발생하고 있다.
두 번째 스텝, 한 번 더 쪼개기
이익이 발생하는 업체는 두 군데밖에 없다는 걸 확인할 수 있다. 여기서 단순하게 적자가 발생하는 업체들과의 거래를 중단하는 식의 대처를 할 수도 있다. 하지만 정확한 원인을 찾기 위해서 마케터는 한 번 더 딥다이브 해야 한다.
세 번째 스텝, 발품 팔아 원인 찾기
적자가 발생하는 제조업체에 대한 모든 테이블 판매를 분류하고, 마케팅 접점이 일어나는 순간의 이벤트 별로 모두 확인을 해봐야 한다.
예를 들면
1) 배송 형식에 따른 이익차이가 발생하는 지
2) 고객 세그먼트(타겟 군)에 따른 이익차이가 발생하는 지
3) 이벤트 프로모션 기간에 따른 이익차이가 발생하는 지
4) 할인 프로모션에 따른 이익차이가 발생하는 지
실제로 이 사례에서는 할인률이 큰 폭으로 적용될 때 막대한 손실로 이어짐을 확인할 수 있었다.
반대로 적절한 할인은 오히려 이익을 가져다 줌을 확인할 수 있었다.
✏ 결론
- 데이터 대시보드를 끊임없이 추적해서 인사이트를 얻어내야 한다.
- 이게 가능하려면 최대한 작은 단위로 쪼개서 데이터를 트래킹 할 수 있게 환경을 셋팅해야 한다.
- 따라서 디지털마케터라면 고객과 접점이 발생할 수 있는 모든 포인트에 트래킹 이벤트를 심어놓아야 한다.
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본문은 'Find hidden insights in your data: Ask why and why again' InfoWorld 포스팅 내용을 각색하여 만들었다.
