데이터를 근거로 내 기획안 효과적으로 설득하기

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패널: 정두현, 윤선미, 송혜정 데이터를 근거로 내 기획안 효과적으로 설득하기 2부 패널토크

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Ⅰ. Warming Up

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Question 01 01/09 패널분들 간단히 자기 소개 부탁드립니다!

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정두현 링크드인 현) 스픽 브랜드 마케터 데이터를 근거로 내 기획안 효과적으로 설득하기 패널 소개

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패널 소개 데이터를 근거로 내 기획안 효과적으로 설득하기 링크드인 윤선미 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 카카오 데이터 분석가 전) 하이퍼커넥트 데이터 분석가 전) 쿠팡 데이터 분석가

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패널 소개 링크드인 송혜정 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 리디 데이터 분석가 데이터를 근거로 내 기획안 효과적으로 설득하기

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Question 02 02/09 브랜드 마케터는 어떤 일을 하나요?

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Ⅱ. 준비하기

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Question 03 03/09 스픽과는 다르게, 데이터를 보고 의사결정을 하는 문화가 없는 회사에 다니는 실무자는 어디에서부터 시작하면 좋을까요?

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Q3. 데이터 기반 의사결정, 어디에서부터 시작하면 좋을까요? Quick Win 전략 백 번 말로 하는 것보다 작은 성공을 빨리 경험해보는 것이 설득에 유리

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Question 04 04/09 분석해서 설득하려면 데이터가 필요한데, 데이터를 구하는 방법은 뭐가 있을까요?

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Q4. 데이터는 어떻게 구하나요? 1. 내부 데이터 활용 2. 외부 데이터 활용 (스픽 강남역 옥외 광고) 3. 없는 데이터 만들기 (스픽 천하제일변명대회)

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Q4. 데이터는 어떻게 구하나요? 1. 내부 데이터 활용 ○ 서비스 데이터 (결제, 회원가입 등) → 데이터 베이스 (DB 권한을 받아 SQL로 직접 추출할 수 있음) ○ 사용자 행동 데이터 (페이지뷰, 클릭, 스크롤 등) → GA4, Amplitude 등 사용자 행동 데이터 수집 툴 ○ 이외 ■ 마케팅 집행 및 성과 데이터 → Meta 광고 관리자, Google Ads 등 ■ 운영 데이터 → 엑셀 파일 ■ … 2. 외부 데이터 활용 (스픽 강남역 옥외 광고) 3. 없는 데이터 만들기 (스픽 천하제일변명대회)

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Question 05 05/09 없는 데이터를 만드는 방법에는 뭐가 있을까요? 팁이 있다면 알려주세요.

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Q5. 데이터가 없을 때, 어떻게 만들 수 있을까요? 1. 작은 규모의 실험 해보기 ○ ʻ천하제일 변명대회’를 진행하기 전, 소액의 예산으로 만우절 이벤트를 진행 2. 리서치 진행하기 ○ 서베이 에이전시에 요청하거나, 자체 채널을 통해 구글 폼으로 진행

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Q5. 데이터가 없을 때, 어떻게 만들 수 있을까요? 1. 기획적 접근 ○ MVP 출시 ■ 판교 장터 → 당근 ■ 루틴 관리 엑셀 시트 → 마이루틴 (엑셀로 2일 만에 만든 서비스, 2년 만에 매각까지 | 마이루틴 옥민송) ■ 청소가사도우미 수동 매칭 시스템 → 미소 (MVP 출시의 고통) 2. 기술적 접근 ○ A/B 테스트 (A/B 테스트란?, 퍼널은 줄일 수록 좋은 걸까?) ○ 무료 데이터 수집 툴 설치 ■ GA4 (이력서, 웹서비스처럼 만들어야 하는 이유 4가지)

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3. 기적적(?) 접근 ○ 없는 데이터를 변수화 Q5. 데이터가 없을 때, 어떻게 만들 수 있을까요? Step 1 신청자 수 (명) Step 1 → 3 전환율 (비율) 0.025 0.050 0.100 등록자 당 매출 (원) CAC (MAX) 예상 등록자 수 (명) 총 예상 매출 (월) 총 예상 매출 (월) - 고정 CAC

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Ⅲ. 설득하기

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Question 06 06/09 설득을 위해 데이터를 보여줄 때, 어떤 데이터부터 보여줘야 가장 효과적일까요?

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Q6. 어떤 데이터부터 보여줘야 할까요? 비용 vs 효과 투입한 비용에 대비해서 효과가 얼마나 나왔나?

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ICE Score 1. Impact = 비즈니스에 주는 영향 (사용하는 유저 수, 결제 금액 등) 2. Conﬁdence = 성공 가능성에 대한 확신 (팀 내 주관적인 확신 또는 유사한 과거 프로젝트의 성과 참고) 3. Ease = 필요한 리소스 (디자이너, 프론트엔드 개발자 등 메이커의 작업 시간) 4. 참고 자료 ○ [알라미 사례] 16배 성장을 이끌고도 패배한 실험 Q6. 어떤 데이터부터 보여줘야 할까요? 트래픽이 가장 많은 홈 화면 (트래픽 측면에서 Impact가 크다)

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Question 07 07/09 데이터를 볼 때 주의해야 할 점이 있을까요?

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기술적 주의사항 1. 상관 관계는 인과 관계가 아님 (A/B 테스트란) 2. Simpson’s paradox (심슨의 역설) 3. 평균과 같은 대표값을 볼 때 데이터 분포를 함께 살피기 4. 생존 편향 5. 추천 도서 ○ 그로스해킹, 양승화 저, 위키북스 ○ 새빨간 거짓말 통계, 대럴 허프 저, 청년 정신 ○ 세상에서 가장 쉬운 통계학 입문, 고지마 히로유키 저, 지상사 Q7. 데이터를 볼 때 주의해야 할 점이 있을까요?

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지표에 대한 생각의 전환이 필요 ● ʻ이런 캠페인을 했는데 어떤 지표를 보면 좋을까요?’, ʻ이런 기능을 만들었는데 어떤 데이터를 볼까요?’ 같은 질문은 근본적으로 잘못된 질문 ● (X) 실행 → 데이터로 평가 ● (O) 측정할 수 있는 목표 → 그에 맞는 실행 → 평가 Q7. 데이터를 볼 때 주의해야 할 점이 있을까요?

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Question 08 08/09 데이터에 기반한 의사결정 문화가 조직에 정착하고 계속되려면 어떻게 해야 할까요?

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Q8. 데이터 기반 의사결정 문화가 조직에 정착하려면? Accomplished [X] as measured by [Y] by doing [Z]

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데이터 기반으로 일하는 프로세스 정립이 필요 Q8. 데이터 기반 의사결정 문화가 조직에 정착하려면? 데이터리안의 월간 캠프 운영 및 마케팅 회의록 일부 Accomplished [X] By doing [Z] As measured by [Y]

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데이터 기반으로 일하는 프로세스 정립이 필요 1. 팁 ○ 직관적이고 쉬운 지표가 정교하지만 복잡한 지표보다 좋음 ○ 지표는 프로젝트의 방향을 잡는 등대 역할을 하기 때문에 잘 보이는 곳에 두어야 함 2. 실무 사례: [당근] 공학적 관점으로 데이터 분석 프로세스 만들기 Q8. 데이터 기반 의사결정 문화가 조직에 정착하려면?

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Ⅳ. 마무리

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Question 09 09/09 오늘 오신 세미나 참석자 분들께 마지막으로 한 마디 부탁드립니다.