멋쟁이사자처럼 데이터마케팅 부트캠프 6기 · WEEK 02-3 · 2026-07-29
Source ↗오늘부터 전 데이터 분석가의 마케팅 데이터 공부 시-작 !! 😎
여태까지 어렵지만 재밌었던 나영강사님의 마케팅 분석 파트가 끝나고, 드디어 민태강사님과 함께하는 대시보드와 데이터로 들어왔당 💪🏼
민태 강사님은 신기한게, 진짜 무슨 마케팅 콘텐츠처럼 아니!!! 하시거나, 속닥속닥 중요한 것을 말해주시던가 다양한 표현으로 강의를 진행하셨당 🤣
(대시보드 파트셔서 엇 나와 같은 직무?! 스러워서 이벤트 느낌으로다가 반가워서 먼저 DM을 드렸다)
데이터 분석의 목적, 개선
결국 데이터 분석, 즉 데이터를 보는 것은 ‘개선’을 하기 위해서 하는 것이다.
우리가 TO-DO나 이런거 체크한지 안한지 여부도 우리 자신의 목적을 이루기 위해서, 즉 ‘개선’을 위해서니까!
나를 포함한 모두의 ‘감’은 ‘감’일 뿐이다. 물론 인사이트는 얻는 것이 맞지만, 데이터로서 측정이 되어야 한다.
(안그러면 누가 증거있어? 할때 증빙 못해버리니까요,,,)
다만, 툴은 태블로, 루커스튜디오, GA4 등 참 많겠지만, 결론은 우리가 비즈니스 성과를 개선하는게 목적임을 절대 잊지말쟈!
역기획, 카피라이팅 집중하기
비틀어보자.
좋은 카피는 어려운 표현보다 예상하지 못한 조합에서 시작하는 경우가 많았다. 익숙한 단어를 다른 맥락과 연결하는 순간 시선이 한 번 멈춘다. 결국 새로운 단어를 만드는 것이 아니라 새로운 연결을 만드는 과정이라고 느꼈다.
한 번에 하나만 전달하기.
많은 메시지를 담을수록 기억은 오히려 흐려졌다. 한 장면에는 하나의 감정, 한 콘텐츠에는 하나의 핵심만 남기는 편이 전달력이 훨씬 높았다.
덜어낼수록 더 잘 보인다.
텍스트와 이미지가 서로 경쟁하기 시작하면 시선은 어디에도 오래 머물지 않는다. 중요한 것을 강조하려면 새로운 요소를 더하기보다 주변 요소를 덜어내는 것이 먼저였다.
인트로는 공감이 먼저다.
사람은 정보를 읽기 전에 ’내 이야기인가?’를 먼저 판단한다. 그래서 첫 문장은 설명보다 공감을 만드는 역할을 해야 한다. 그 짧은 공감이 다음 문장을 읽게 만드는 시작점이 된다.
욕구를 먼저 말하기.
제품의 기능보다 사람들이 실제로 느끼는 불편과 욕구를 먼저 꺼내는 편이 반응이 좋았다. 결국 사람은 제품보다 자신의 문제를 해결해 줄 이야기에 더 쉽게 시선을 준다.
마케터로서의 데이터 분석
명확한 목적 정의 → 퍼널 단계 별 이탈 방지 → 기능/레이아웃 검증 → 콘텐츠 세부 UI 개선 → 꾸준히 개선 & 효과 추적
데이터를 분석하면서 가장 크게 달라진 점은 숫자를 먼저 보는 습관이 사라졌다는 것이다. 전환율이나 이탈률 자체보다, 사용자가 어떤 맥락에서 그런 행동을 했는지 이해하는 과정이 더 중요하게 느껴졌다.
퍼널을 단계별로 나누어 보니 문제는 생각보다 명확하게 드러났다. 서비스 개선은 새로운 기능을 만드는 일이 아니라, 사용자가 중간에 포기하는 이유를 하나씩 제거하는 과정에 더 가까웠다.
특히 랜딩 페이지, 상세 페이지, 구매 모달처럼 사용자의 행동 흐름을 따라가며 살펴보니, 같은 이탈이라도 원인은 모두 달랐다. 결국 데이터는 문제가 있다는 사실을 알려주는 것이 아니라, 어디부터 확인해야 하는지를 알려주는 도구라는 생각이 들었다.
또 하나 흥미로웠던 점은, 기능을 추가하는 것보다 현재 경험을 검증하는 과정이 더 중요하다는 것이었다. 화려한 기능이나 고화질 이미지를 넣기보다, 레이아웃이나 CTA 문구처럼 작은 요소를 A/B 테스트하며 사용자의 반응을 확인하는 편이 훨씬 효율적일 수 있었다.
무엇보다 모든 서비스에 같은 개선 방식이 적용되는 것은 아니었다. 브랜드에 대한 신뢰가 이미 형성된 제품이라면 상세 페이지보다 광고 소재나 구매 동선이 더 큰 영향을 줄 수도 있다. 결국 중요한 것은 무엇을 먼저 바꿀지가 아니라, 사용자가 어디에서 구매를 결정하는지를 먼저 이해하는 것이었다.
전환 ≠ 구매
전환(Conversion)은 흔히 구매를 의미한다고 생각하기 쉽다. 하지만 실제로는 서비스가 원하는 행동이 발생했는지를 측정하는 핵심 지표에 가깝다.
서비스마다 전환의 기준은 달라진다. 상세 페이지 조회, OTT 구독, 콘텐츠 공유, 검색, 견적 확인처럼 서비스의 목표와 연결된 모든 행동이 전환이 될 수 있다. 결국 중요한 것은 구매가 아니라, 우리 서비스에서 어떤 행동을 전환으로 정의할 것인가였다.
그리고 우리는 앞으로 전환을 ‘이벤트‘라고 부를 것이다!
GA 뜯어보기
https:// vistawoo.com /marketing ?utm_source=instagram &utm_campaign=summer
- 🟢 도메인 : 웹사이트 주소
- 🔵 랜딩 페이지 : 사용자가 처음 도착한 페이지
- 🟡 파라미터 : URL에 추가되는 정보
- 🔴 UTM 코드 : 유입 채널·캠페인을 추적하는 파라미터
GA에서는 같은 개념도 용어가 다르게 사용되는 경우가 많다.
따라서 앞으로는 전환은 ‘이벤트(Event)’, 사용자는 ‘유저(User)’, 한 번의 방문은 ‘세션(Session)’이라는 용어로 통일해 이야기해보겠다.
또한 유저가 10초 이상 머무르거나, 전환 이벤트를 발생시키거나, 2회 이상의 페이지를 조회하는 등 유의미한 상호작용이 발생한 세션을 ‘참여 세션(Engaged Session)’이라고 한다. 그리고 유저가 해당 세션에서 실제로 활동한 시간을 ‘세션 시간(Engagement Time)’이라고 부른다.
우리는 원하는 데이터를 원하는 조건별로 보기 위해, 특정 보고서에서 측정 기준(Dimension)과 원하는 수치인 측정 항목(Metric)을 설정해야 한당!
참여세션, 새 사용자 수, 활성 사용자 등 메트릭 중에서, 주요 이벤트 섹션은 주로 장바구니 담기, 구매 등 전환에 관련된 액션 수가 된다. 따라서 이벤트에 add_to_cart를 설정하고, 주요 이벤트에 purchase를 하면 장바구니 담은 사람 중 얼마나 구매했는지를 확인할 수 있음!
(참고로 UA 시절에는 페이지뷰 중심의 분석 방식 덕분에 성별, 연령, 관심사 등 사용자 정보를 비교적 상세하게 확인할 수 있었는데, 하지만 개인정보 보호 정책 강화와 분석 방식의 변화로 GA4는 이벤트 중심(Event-driven)으로 전환되었고, 이러한 인구통계 데이터가 정확하진 않다는게 슬픔 🙁)
보고서탭 뜯어보기 (데모계정)
기본 보고서
- 실시간 개요 : 우리가 네이버 메인 등 외부 채널에 노출되어 갑자기 트래픽이 증가했을 때 실시간으로 유입 현황을 확인하는 보고서이다.
- 인구통계 (User > 사용자 속성 > 인구통계 세부정보) : 유저의 지역, 언어, 연령, 성별, 관심사 등 인구통계 및 행동 특성을 파악할 수 있다.
- 기술 (기술 > 기술 세부정보) : 브라우저, 기기 모델, 해상도, OS 등 방문자의 기기 환경을 확인하는 보고서로, 주로 플랫폼과 기기 카테고리를 기준으로 분석한다.
Life Cycle 보고서
획득(Acquisition)
유저가 어떤 경로를 통해 유입되었는지 확인하는 보고서이다. SEO, 광고, SNS, 이메일 등 채널별 성과를 비교할 때 가장 많이 활용하며, 측정 기준은 ‘세션 소스/매체(Session source / medium)‘를 자주 사용한다.
- Instagram은 피드가 약 3~5초 정도 노출되며, TikTok은 숏폼 특성상 0~1초 내에 시선을 사로잡아야 한다.
- Organic은 본인들이 직접 내 제품/서비스로 찾아온 사람들이므로, 당연히 Organic을 늘리는 것이 좋다.
- Direct는 UTM 정보 없이 유입된 방문이 포함되므로, 마케팅 성과를 정확히 측정하려면 Direct 비중을 줄이는 것이 좋다.
- (not set)은 유입 정보를 아직 알 수 없거나, 추후 분류될 가능성이 있는 상태로 이해하면 된다.
- Traffic Acquisition쪽은 주로 광고 집행 직후 확인 용도로 사용하게 된다.
참여도(Engagement)
유저가 어떤 이벤트를 수행했는지 확인하는 보고서이다. 페이지 조회, 스크롤, 클릭, 전환, 이탈 등 실제 행동 데이터를 분석할 때 활용한다.
수익 창출(Monetization)
전자상거래 구매와 매출을 중심으로 성과를 확인하는 보고서이다. 구매 건수, 구매 금액 등 비즈니스 성과를 직관적으로 파악할 수 있다.
마케터 취업, 무엇을 준비해야 할까
요즘 HR은 단순히 직무 역량만 보는 것이 아니라 협업 능력, 조직 적합성, 그리고 AI 활용 능력까지 함께 본다고 한다.
생각해 보면 내가 예전에 채용을 진행했을 때도 크게 다르지 않았다. 결국 기술은 기본이고, 함께 일하고 싶은 사람인지가 더 중요한 기준이었다. 달라진 것은 AI 활용 능력 정도이지 않을까 싶다.
수업에서 ‘전기 뱀장어 효과’라는 표현도 들었다. 임팩트는 강하지만, 주변까지 모두 감전시킬 수도 있다는 의미였다.
문득 내 모습이 떠올랐다. 무언가에 몰입하면 열정이 앞서는 편인데, 그 에너지가 누군가에게는 부담스럽게 느껴질 수도 있겠다는 생각이 들었다. 열정은 장점이지만, 함께 일하는 사람들과의 균형도 그만큼 중요하다는 것을 다시 한번 느꼈다.
그리고 요즘 채용 시장에서는 서류를 제출 하자마자 AI 면접을 진행하는 기업도 많다고 한다. 심지어 AI 리터러시, AI 리쿠르트, AI 면접 분석 세 분야에서 AI가 채용을 담당하는 시대가 왔다고 한다. 최근 프로젝트를 하면서 AI에게 투덜거린 적이 꽤 많았는데, 이제는 조금 잘해줘야 하나 싶다.
마케터에게 필요한 역량은 단순히 아이디어를 잘 내는 것이 아니라 실행력, 협업, 책임감, 시간 관리 능력까지 포함된다는 점을 배웠다.
사실 나는 항상 책임감과 시간 관리는 반비례한다고 생각해 왔다. 더 좋은 결과를 만들겠다는 책임감이 커질수록 자연스럽게 시간과 체력을 쏟는 것이 당연하다고 여겼기 때문이다.
하지만 마케팅를 배우면서 생각이 조금 달라졌다. 매일 확인해야 하는 데이터와 자료가 많고, 그 안에서 인사이트를 도출한 뒤 실제 콘텐츠까지 만들어야 한다. 이런 업무를 지속적으로 해내려면 단순히 오래 일하는 것이 아니라 주어진 시간을 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 경쟁력이라는 생각이 들었다. 그래서 지금 부트캠프에서부터라도 (+내 몸을 생각해서라도) 시간 관리 능력을 더 키워봐야겠다.
또 하나 기억에 남았던 것은 이력서 작성법이었다. 이력서 제목에는 추상적인 형용사보다 내가 어떤 사람인지 한눈에 보이는 핵심 키워드를 담아야 한다고 하셨다. 그런데 문득 내 이력서 제목을 보니 AI가 만들어준 것도 아닌데 흔히 쓰이는 표현들과 겹치는 부분이 있어서 괜히 마음이 조금 아팠다. 나름 고민해서 만든 문장이었는데, 다시 한번 더 나다운 표현을 찾아봐야겠다는 생각이 들었다.
활동이나 경력에는 가능한 성과를 함께 작성하라는 이야기도 있었는데, 이 부분은 여전히 고민이다. 내가 주로 경험했던 프로젝트는 B2B 차세대 PoC 프로젝트가 많아서 명확한 KPI나 수치 성과를 남기기 어려운 경우가 대부분이었다. 특히 당시에는 세일즈포스 데이터 활용 이전에 클라우드 도입 자체를 먼저 진행하는 단계였기 때문에 “매출 몇 % 증가”처럼 보여줄 수 있는 결과가 거의 없었다.
그래서 이력서를 쓸 때마다 항상 이 부분에서 막힌다. 오늘 강의를 들었지만 아직도 어떻게 풀어야 할지는 잘 모르겠다. 숫자가 없으면 무엇을 성과라고 써야 하는지, PoC 프로젝트는 어떤 방식으로 표현해야 하는지 여전히 어렵다. 아마 이 부분은 앞으로 현업 이야기도 더 들어보고, 다른 사람들의 이력서도 많이 보면서 계속 고민해야 할 것 같다.
생각해보니 포트폴리오 페이지도 한 프로젝트 당 슬라이드가 너무 많아서 누구든 보기가 너무 어려울 것 같다. 이력서도 그렇고, 디자인도 그렇고, 콘텐츠를 작성할 때는 항상 더 하는건 쉬운데, 덜어내는 게 너무 어려운 것 같다. 앞으로 시간 관리도 그렇고, 콘텐츠도 그렇고, 과한 의욕도 그렇고, 조금은 덜어내는 연습이 필요할 것 같다.
- 단순히 무언가를 늘리기보다, 줄어드는 것을 방지해보자.
- 데이터만 보지말고, 그 너머를 보자. 숲을 보자.
- AI야 미안해, 나 떨어뜨리지마 😭