구글 애널리틱스와 데이터 스튜디오, 이것만 알아도 중간은 갑니다

최기영(픗픗 아카데미 대표, 이하 최): 두 분은 무슨 일을 하십니까?

여태경(인트렌치 컨설팅 차장): ‘인트렌치 컨설팅’에서 마케팅 관련 데이터에 관한 전반적인 컨설팅을 하고 있습니다.

신기호(인트렌치 컨설팅 과장): 데이터를 측정하기 위해 인프라를 어떻게 구축하고, 정리된 데이터를 보며 어떻게 활용해 성과를 개선할 수 있을지에 관한 것들이죠. 데이터로 마케팅하는 데 필요한, 또는 겪을 수 있는 어려움을 해소하기 위한 대부분의 활동을 다 커버하고 있다고 봐주시면 됩니다.

인트렌치 여태경 님과 신기호 님.

최: 데이터로 마케팅한다는 건 어떤 걸까요?

여태경: 마케팅 성과를 측정하고 분석해서 개선하는 거죠. 사실 마케팅을 위해 수집하는 데이터는 비슷해요. 예를 들자면 RoAS, 전환률, ROI, 이 숫자들부터 분석을 할 수 있고, 사용자가 우리 사이트에 들어와 어떤 행동을 했는지, 상품을 보고 장바구니에 몇 개나 집어넣었는지, 장바구니에 있는 상품은 몇 개나 결제를 하는지, 이런 걸 측정하고, 목표를 잡아 광고나 상품을 개선하는 과정이라고 보시면 됩니다.

최: 보통 그 정도는 다 하지 않나요?

여태경: 그게 또 그렇지 않아요. 보통은 데이터가 없거든요. 있더라도 쓰지 못하는 데이터도 많아요. 그래서 하나하나 잡아줘야 합니다. 그래서 믿을 수 있는 데이터가 필요해요. 데이터 정합성이라고도 하죠. 쇼핑몰을 예를 들자면, 매출을 인식하는 기준이 주문 완료 시점이 아니라 일정 기간 후 반품된 매출을 빼거나 쿠폰이나 적립금 매출을 제외하는 등, 회계처리 방식에 따라 달라요. 그런데 구글애널리틱스(GA)에서 측정되는 매출이 이러한 회계처리 방식을 반영하지 않으면 실제 매출과 GA에서 보는 매출이 달라지죠. 그래서 데이터를 측정할 때는 회사의 정책이나 이런저런 고려사항들을 반영해서 설계하는 것이 필요합니다.

최: 데이터의 정합성이 확보되었다면 일단 데이터를 모으고 보는 것도 방법일 수 있겠네요.

여태경: 인프라와 인력이 넉넉하다면 그것도 나쁘지 않은데, 보통 시간과 자원이 한정되어 있잖아요? 그래서 구조화 잘해서 필요한 데이터만 모아야 합니다. 규칙성이나 구조를 요새 말로 택소노미(taxonomy)라고도 하고 데이터 설계라고도 하는데, 구조화가 되지 않은 상태로 쌓아 놓으면 너무 많기도 하고, 처리하는 데도 방대한 시간이 걸려서 정작 제때 활용할 수 없어요.

모아놨지만 정작 쓸 수 없을 수도.

최: 구조를 설계하고 데이터를 축적한다는 건 일종의 가설을 검증하는 측면이죠. 그것과 별개로 쌓여 있는 걸 들여다보다가 문제를 파악하고 다시 파고드는 경우는 없나요?

여태경: RAW 데이터가 무수히 쌓인 상태에서 인사이트를 뽑아내는 건 굉장히 어려워요. 만약 데이터에 고객의 감정 데이터나 선호, 즉 맥락까지 반영되어 있다면 그렇게 할 수도 있어요. 그런데 현재로서는 대부분 양적인 행동만 측정돼요. 또 너무 많기까지 하니 인사이트를 찾기 쉽지 않더라고요.

최: 구글이나 아마존은 그 레벨에서 뭔가 하고 있을 것 같은데…

여태경: 그럴 수 있죠. 페이스북은 질적 정보를 양적인 수치로 만드는 ‘좋아요’ 버튼이 있으니까요. 하지만 GA를 자사몰이나 서비스에 설치하는 것 자체만으로는 감정적 정보를 다 알기 쉽지 않아요. 그래서 업에 관한 경험적인 지식과 데이터와 테스트, 그리고 실험이 같이 묶여서 검증되어야 데이터가 의미를 가질 수 있게 된다고 봅니다.

최: 처음에 어떤 브랜드를 맡는다면 뭐부터 접근하세요?

신기호: 종합적으로 살펴봐요. 어떤 채널을 통해 마케팅하고 판매하는지, 사이트는 카페24인지, 자체 개발인지 확인하는 거죠. 프로덕트, 마케팅, 인프라, 모으는 데이터, 현재 진행되는 분석 방법까지 종합적으로 여쭤봐서 상황을 정리합니다. 그것을 바탕으로 앞으로 어떻게 진행할 건지 결론을 도출해서 진행하죠.

여태경: 구체적으로 예를 들자면, 최근 쇼핑몰은 멤버십이나 모바일, 교차 구매 등을 많이 해요. 최저가 검색 때문에 그렇더라고요. 가격 민감도가 큰 분야라면 소비자는 최저가부터 검색해 들어오잖아요? 그런데 마진은 또 남겨야 하니까, 최저가나 가격 경쟁력이 있는 상품으로 유입을 시키되 마진이 높은 상품을 구매하게끔 유도해요. 거기에 멤버십을 부여해 지속적이고 습관적인 구매 행동을 만들고, 모바일 앱을 통해서 꾸준히 들어오게 하는 것까지 진행되죠. 이런 전반적인 흐름 속에서 단계별로 데이터가 쌓이는지, 쌓이면 어디에 쌓이는지 보는 거죠.

최: 여러 부분을 파악하고 각 단계의 데이터를 어떻게 모을 것인가…

여태경: 그렇죠. 쇼핑몰도 전략이 있어요. 우리는 그 전략을 어떻게 데이터로 표현하고 달성 여부를 판단할 것인가 고민합니다. 예를 들어 고객은 건강식품으로 모으고 이유식을 팔고 싶다면, 건강식품으로 몇 명의 사람들이 유입되며 유입된 사람들은 얼마나 이유식을 샀는지 숫자로 표현하는 방법을 고민해야 해요. 그걸 측정하기 위해서는 어떻게 해야 하는지, 건강식품 산 지 30일 이내에 이유식을 샀는지, 30일 넘어서 이유식을 샀는지 등등의 기준도 세워야 하고요.

최: 마케팅 측면에서 데이터를 활용하는 흐름은 GA 때문에 폭발적으로 느는 것 같아요.

여태경: 그렇죠. 무료고, 웬만한 건 다 볼 수 있으니까요.

최: GA뿐 아니라 GMP(Google marketing platform)체에 대해서는 많이들 모르시는 것 같더라고요. GA 말고 또 뭐가 있죠?

신기호: 옵티마이즈, 데이터 스튜디오, 태그매니저. 구글서베이도 있는데, 국내에서는 많이 쓰진 않고 있어요.

최: 다른 건 대충 아는데 옵티마이즈는 뭐에요?

신기호: 구글에서 제공해 주는 AB 테스트 솔루션이라고 생각하시면 될 것 같아요. 역시나 무료고요, 개발자가 아니라 마케터, PM이 사용하더라도 단순한 AB 테스트는 무리 없이 진행이 가능해요. 잘 쓰려면 다소 개발지식이 필요하지만요.

최: 어느 정도로 간단한 AB 테스트인가요?

신기호: 색상을 바꾸거나, 글씨를 바꾸거나, 이미지를 갈아 끼우거나,

최: 그게 어떻게 가능한 거예요? 사이트 URL에 옵티마이즈 붙이면, 들어온 사람이 둘로 나눠져서 사이트를 보는 거예요?

신기호: 그렇죠. AB 테스트가 있고, 리디렉션 테스트가 있어요. 이 두 가지를 제일 많이 하죠. 멀티테스트라는 다변수 테스트도 있어요. 이렇게 여러 조합으로 하는 게 있고, 그 외에도 개인화 마케팅이 있는데 이건 AB 테스트에 속하지는 않아요.

최: 데이터 스튜디오는 GA 데이터를 대시보드 형태로 보여주는 것으로 알고 있는데, GA가 제공하는 기본 그래프도 꽤 괜찮지 않나요?

신기호: 괜찮은데, 데이터 스튜디오를 사용하면 우리가 원하는 데이터를 원하는 형태로 볼 수 있다는 장점이 있어요. 데이터로 일할 때 여러 중요한 점이 있는데, 그중 하나가 가시화예요. 얼마나 많은 사람들이 데이터를 보느냐, 그리고 빠르게 읽느냐. 그 역할을 하는 게 대시보드죠. GA의 기본 그래프는 아무래도 이 측면에서 한계가 있어요. 그래서 데이터를 중시하는 회사는 데이터 스튜디오 말고도 태블루나 파워BI 같은 유료 가시화 도구를 써서 대시보드를 만듭니다.

최: 대시보드 잘 만들면, 보고도 그냥 스크린 캡처해서 진행하면 될 것 같군요.

신기호: 심지어 대시보드는 자동으로 이메일로 발송할 수 있어요. 링크도 공유가 가능하니까요.

최: 근데 누가 세팅하느냐에 따라 다르지 않나요?

신기호: 물론 그렇죠. 핵심 담당자들이 잘 구성해 주면, 다른 담당자들이나 의사결정자들이 디테일한 부분은 몰라도 데이터를 업무에 활용할 수는 있지요.

최: BI 계열의 대시보드는 직관적으로 정보를 줄 수 있다는 점이 강점이군요. 데이터를 잘 쓴다는 건 결국 데이터를 얼마나 많이 보느냐, 에서 결정되고. 거기에 대시보드가 절대적인 역할을 한다고 보세요?

여태경: 저희도 항상 얘기하는 보지만, 데이터는 몇 명만 본다면 성과가 나거나 개선되긴 힘들죠. 게다가 지식 격차가 크면 의사소통도 잘 안 되고요. 결정은 상위 매니저가 해야 하는데, 뭘 알고 이해해야 결정도 제대로 하잖아요? 그래서 데이터를 이해하기 쉽게, 우리 상황에 맞게 잘 보여줘야 할 필요가 있습니다.

최: 데이터를 활용하면 정말 성과가 좋아지나요?

여태경: 솔직히, 성과가 개선된다는 건 알 수 없는 것 같아요. 성과란 것은 어느 하나로만 만들어지는 것이 아니니까요. 저는 운이 한 50–60% 되는 것 같아요.

신기호: 저는 그냥 상품이 좋아야 한다고 생각해요. 상품이 안 좋은데 데이터와 마케팅으로 매출을 올린다? 이건 사기죠.

최: 저는 데이터를 해서 좋아진다는 게 결국 최적화를 잘했다는 뜻이라고 생각하거든요. 그 사람이 가진 능력치만큼 뽑아내도록 도와줄 수 있는 거죠. 하지만 거기에도 한계는 존재하는 것 같아요.

여태경: 너무 복잡하고 화려한 것보다는 기본 수준에서 알아야 하는 걸 확실하게 알리고, 앞으로 어떻게 해야 할지 돕는 것. 그 프로세스를 파악하고, 계속 경험할 수 있도록 만드는 게 더 중요하지 않을까 해요.

최: 그동안 놓치고 있던 것들을 잡아주는 최적화의 영역은 어떻게 생각하세요?

여태경: 말씀하신 부분도 굉장히 좋은 포인트죠. 거기에 저는 또 다른 부분이 있다고 생각해요. 데이터가 조직 간 커뮤니케이션 수단이 된다는 거죠. 마케팅에서 A, B 이미지의 광고 전환 성과를 비교할 때 “B 이미지가 전환율에서 20배 차이가 났어요”라고 말하는 건 분명 말에 힘이 있죠. 그냥 “별로예요”라고만 말하면 그게 왜? 하고 반응할 테고요.

최: 시각화 툴이 그런 이유로 많이 쓰이죠. 저도 이것저것 써봤는데, 태블로는 지원해주는 그래프 형식이 많아서 좋더라고요. 그런데 데이터 스튜디오는 하얀 백지에서 시작하잖아요?

신기호: 맞아요. 하지만 어느 정도 단계를 쌓으면 세그먼트를 적용하고, 맞춤 필터도 적용하고, 퍼널 별 데이터도 반영할 수 있어요. 그러다 끌어와야 할 데이터를 데이터 스튜디오가 제공 안 해주면, 함수를 사용해서 데이터를 만들기도 해요. 저희도 데이터 스튜디오가 다른 거에 비해서 엄청 좋다고 생각하진 않아요. 데이터 스튜디오의 압도적 강점은 딱 하나죠. 무료라는 거. 태블로는 비싸고, 또 복잡해서 사용하기가 쉽지 않거든요. 저는 기본적으로 가시화 도구는 어느 것을 써도 상관없다고 생각해요.

최: 툴은 항상 목적을 가지고 최소한의 공수를 들여 잘 쓰는 게 목적인데, 사람들이 툴에 한 번 빠지기 시작하면 말씀하신 것처럼 주화입마 겪듯이 툴만 주구장창 파면서 굳이 하지 않아도 될 퍼포먼스를…

여태경: 그렇죠. 과하게 쓰는 분이 많죠. 주니어분들이 겪는 함정 중 하나가, 툴을 사용할 줄 알면 스펙으로 말하기 되게 좋잖아요? 나는 인사이트가 있어, 이건 스펙으로 표현하기 어렵지만 툴은 10개 할 줄 알아. 그러다 보니 툴은 쓸 줄 아는데, 정작 일을 할 줄 모르는 경우도 많아요. 요새 마케터 중에 GA를 모른다고 하는 사람들은 거의 없지만, GA를 어떻게 활용해서 어떤 개선을 이뤄냈는지 물어보면 답할 수 있는 경우 역시도 많지 않아요.

최: GA를 잘 쓰고 못 쓰는 기준을 잡기 어려운 것 같긴 해요. GA를 잘 쓴다는 거는 어떤 걸까요?

여태경: 데이터라는 건 커뮤니케이션 언어라고 생각한다고 말씀드렸잖아요? 그렇다면 영어를 잘한다는 건 무엇일까요? 비슷한 맥락이거든요. 그 언어를 이용해서 내가 표현하고자 하는, 내가 설득하고자 하는 목적을 잘 달성할 수 있으면 잘하는 거예요. 단어 많이 안다고 영어 잘한다고 하지 않잖아요. 단어를 적게 알아도 그 단어를 조합해서 내 의사를 잘 표현할 수 있으면 잘한다고도 할 수 있는 거고, 아무리 많이 알아도 커뮤니케이션이 안 된다고 하면 잘한다고는 볼 수 없는 거고. 이런 차이에 가깝습니다.

최: 궁극적으로는 우리 비즈니스가 나아지게 만들기 위해서 필요한 데이터고, 그 데이터를 측정하거나 분석하기 위해 GA의 기능을 알아야 하는군요.

여태경: 맞아요. 덧붙여 모를 때에는 어떤 도움이 필요한지 아는 게 중요합니다.

최: 내가 스스로 데이터를 좀 파고 싶다는 생각이 들면 어떻게 해야 좋을까요?

여태경: 좋은 질문을 만들어 보는 게 제일 중요한 것 같아요. 스스로에게, 아니면 주변 사람에게. 질문을 어떻게 하느냐에 따라서 상대방의 답변이 달라지잖아요. 이런 식이죠. '체류 시간이 늘어나면 좋은 건가요?'라고 물어보면 '알 수 없어요.'라는 답변이 돌아오겠죠. '우리 비즈니스에 어떤 서비스를 개선하기 위해서 고객을 더 많이 체류시켜야 될까요 아닐까요?'라고 질문한다면 테스트를 해 봐야 알 수 있으니 테스트를 해보자고 하겠죠. 하지만 체류 시간이 어떤 의미를 가졌는지 테스트해 보자, 라고 말한다면 다음 플랜으로 이어질 수 있겠죠. 같은 현상에서도 질문을 어떻게 하느냐에 따라 조금씩 달라질 수가 있다는 뜻이거든요. 사실 이건 툴 이해도나 역량과 상관없을 수도 있어요. 어떻게 보면 집요하게 고민하고 질문하는 것, 그게 중요하거든요. 하지만 좋은 질문을 하려면 그만큼 알아야 합니다. (웃음)

최: 뭘 알아야 하죠? 거꾸로 뭘 알려줘야 할까요?

신기호: 일단 기본을 알아야 합니다. GA의 전반적인 구조를 알아야 하죠. GA가 무엇을 돕는지, 어떤 건 안 되는지 구분할 수 있어야 해요. 이것만 알아도 데이터 다루는 기본은 갖추고 있다고 봐요.

최: 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐의 질문일 수도 있는데, GA를 이해한 사람들은 데이터를 이해하고 다룰 줄 안다고 생각해도 되겠네요.

신기호: GA는 토익 같은 거죠. GA를 잘한다고 데이터를 잘하는 건 아니지만, 데이터를 잘하는 사람이 GA를 못 할 순 없는 거예요. 그냥 데이터를 보여주는 도구일 뿐이지만, 전혀 이해하지 못한다면 이상한 거죠.

최: 그런데 사실 엄청나게 큰 회사인 경우가 아니면 데이터는 단순하잖아요? 자사몰이나 SNS 채널 아닐까요?

신기호: 그런데 SNS 채널도 광고를 어떻게 운영하는가에 따라 달라져요. 인지 단계의 광고를 많이 할지, 리타게팅 광고를 많이 할지에 따라 달라지죠. 똑같은 광고에 똑같은 소재라도 어떤 페이지에서 운영하느냐에 따라 다르게 UTM을 설계해야 할 수도 있고요. 구조를 다르게 라벨링하고 설계해서 맞춰야 해요.

최: 강의 때는 어떤 말씀을 해 주실 건가요?

신기호: ‘제대로 알고 쓰자’가 저희 좌우명이에요. 저희가 직접 경험했던 사례에 기반하여 실무에서 자주 쓰이는 스킬 및 활용 방법을 최대한 쉽게 말씀드리려 하고요. 대시보드 연동을 통한 보고서 제작 방법까지 짧은 시간 내에 많은 지식을 효과적으로 나눠드릴 수 있게 노력하겠습니다.

[인트렌치] 하루 7시간으로 끝장내는 분석 원데이 클래스

원데이! 하루 7시간으로 끝장내는 구글 애널리틱스 분석, 태그 매니저, 데이터 시각화, AB 테스트까지 (8/29)

구글 애널리틱스는 디지털 세상에서 비즈니스를 한다면, 디지털 세대를 상대로 마케팅한다면 당연히 알아야 할 방법론이 되었죠. 꼭 마케팅이나 데이터 하는 직군만 필요한 건 아니에요. UX 기획의 고객 조사 방법론에도 구글 애널리틱스를 활용합니다. 이론도 정말 많습니다. 구글 자체에서 알려주는 이론도 있고 검색해도 정말 끝이 없죠.

하지만 어느 정도 기초지식을 가지고, 실제 많이 쓰셔서 이해도가 높은 클라이언트나 수강생분들과 일하다 보면 여전히 기초지식에 듬성듬성 이빨 빠진 모습을 경험하게 됩니다. 그래서 GA의 기본은 알거나 업무에 활용은 하지만, 구글이 만들어 놓은 거대한 생태계를 제대로 활용해서 업무의 효율성을 향상하고 싶은 분들에게 남들보다 반 발짝 앞서나간 강의를 선보입니다.

• GA를 비롯한 구글의 마케팅 도구(GTM, DS, OPT)는 무엇인지,
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• 내가 알던 기초 지식과 실제 잘 쓰기 위해 필요한 기초 지식의 차이는 무엇일지,
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궁금하다면 이 강의가 갈증을 해결해주리라 생각합니다.

👩🏻‍🏫 픗픗아카데미의 분석 원데이 클래스는 이런 게 다릅니다.

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이 프로그램에는 현장 코칭, 구글로 할 수 있는 모든 것, 분석이 포함되어 있습니다. 실습+코칭이 있어 강사님 두 분이 계속 돌아다니면서 봐줄 예정입니다.

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• 데이터를 통해 대화하고, 어떤 식으로 성과를 활용할지 감을 잡을 수 있습니다.

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