내가 '데이터 드리븐'을 좋아하는 세 가지 이유

안녕하세요. 마케터들을 위한 콘텐츠를 만드는 조쉬(Josh) 입니다.

마케팅과 관련된 모든 것들이 AI 중심으로 변화하면서 자연스럽게 그 기반이 되는 '데이터'에 대한 관심도 높아지고 있습니다.
실제로 최근 신입 마케터 채용공고에서도 '데이터 분석 능력', '데이터 리터러시'라는 단어를 쉽게 찾아볼 수 있는데요.

오늘은 데이터 드리븐(Data-driven)에 대한 저의 생각을 이야기해보려고 합니다.

데이터 드리븐, 어떤 점이 매력일까?

작년 가을, 초기 스타트업에서 사수 없이 혼자서 마케팅 업무를 수행하면서 문득 이런 생각을 했습니다.

직관이라는 것도 무시할 수 없는데, 데이터 드리븐이 정말 만능일까?

당시 이 문제를 가지고 검색도 해보고 책도 읽어보면서 나름의 결론을 내렸는데요.
B2B 마케터의 시선으로 이야기하자면 '고객과 회사, 그리고 나' 모두를 위해서 데이터 드리븐은 매력적이라는 결론을 내렸습니다.

'나' : 주니어 마케터의 의견에도 힘을 실어주는 데이터 드리븐

혼자서 마케팅 업무를 해야하는 입장에서, 제가 기획한 캠페인을 회사에 제안했을때 필수적으로 거치는 과정이 바로 '내부 설득'이었습니다.
어떤 채널에, 어떤 목적으로, 어느 정도의 기댓값을 가지고 마케팅 비용을 지출하는 지 객관적인 근거를 댈 수 없었다면 저의 제안은 고객에게 가기도 전에 회사 내부에서 반려 되었을 겁니다.

이때, 데이터 드리븐은 주니어 마케터인 저의 의사결정을 C레벨도 수긍하게 만들어주는 힘이 있단 걸 느꼈습니다.

지금도 마찬가지이지만 조직 내에서 내 주장에 힘을 실으려면, 특히 직관적인 경험이나 노하우가 부족한 주니어 단계라면 더더욱 데이터를 무기로 내부 설득을 해야겠다고 다짐했습니다.

'회사' : 비용과 인력, 시간을 아껴주는 데이터 드리븐

이런 의사결정이 쌓일수록 회사 입장에서도 얻는 게 많다고 느꼈습니다. 데이터를 기반으로 한 내부 설득은 반드시 '어떤 가설'을 가지게 됩니다.

데이터가 이렇게 나오니 ~~한 액션을 ~~ 채널에 하면 ~~만큼의 기댓값이 나올거야

이 가설이 처음부터 맞아 떨어진다면 좋겠지만 대부분의 의사결정, 특히 스타트업에서는 언제나 예상과 다른 결과가 나타납니다.

데이터 드리븐은 이런 불확실한 상황을 타개할만한 좋은 단서를 제공해줍니다.
가설이 틀렸다면 그 중에서도 어떤 부분이 잘못된 건지, 데이터의 해석 방법이나 수집경로를 확인해서 다시 새로운 가설을 낼 수 있게 해줍니다.

제품과 서비스의 개선 뿐 아니라 마케팅에서 있어서도 애자일이 정말 중요하다는 것을 요즘도 피부로 느끼고 있습니다.

'고객' : 자신들이 원하는 것을 얻게 해주는 데이터 드리븐

고객 입장에서도 잘못된 의사결정으로 필요 없는 제품, 서비스, 마케팅을 제공하는 회사보단 자신들이 내놓은 증거들을 바탕으로 니즈에 딱 맞는 것들을 가져오는 회사로부터 더 큰 만족감을 얻을 수 있게 됩니다.

그래서 제가 가장 중요하게 생각하는 데이터는 '리뷰'입니다. 고객이 기업에게 줄 수 있는 가장 확실한 피드백 데이터이기 때문인데요.

인덴트에서 브이리뷰를 마케팅하기 전까지는, 사실 저도 쇼핑몰 리뷰를 남기는 것을 귀찮아하는 편이었습니다. 이제는 제가 좋아하는 브랜드와 다음 고객을 위한 선물의 의미로서 리뷰 남기기를 적극적으로 실천하고 있습니다.

아직은 갈 길이 멀지만, 할 수 있다!

하지만 스스로에게 물어봤을때, 아직 데이터를 객관적인 시선으로 분석하고 활용하는 것은 쉽지 않은 것 같습니다.

수집한 데이터가 사실이더라도 저의 해석을 더하는 과정에서 오류가 생긴다는 것을 많이 느끼고 있는데요.

아직은 갈 길이 멀지만 조금 더 경력이 쌓이면 '고객과 회사, 그리고 나'에게 유익한 데이터 드리븐을 정말 실천할 수 있을 거라 믿습니다 :)