12.1. 소비자 행동12.2. 마케팅 분석에서의 중점 포인트12.2.1. 마케팅 부서의 역할12.2.2. 데이터 분석 부서의 역할12.3. 사례) 은행 마케팅 분석12.4. 마케팅 분석과 SQL의 관계
12.1. 소비자 행동
요즘 사회에서는 데이터가 중요한 역할을 하고 있습니다. 대부분의 의사결정은 데이터에 의해 정해집니다.
마찬가지로 소비자가 상품을 구매할 때 가격이나 품질, 브랜드나 친환경 상품처럼 기업의 메시지, 블로그나 후기 등 다양한 데이터를 기반으로 상품을 구매합니다.
소비자 행동을 기반으로 마케팅 분석을 진행하기 위해서는 상품을 구매하는 소비자가 상품에 어떻게 접근하고 있을지, 받아들이고 있는지 소비자 행동 또는 심리와 관련하여 다양한 측면으로 분석해야 합니다. 이와 같이 소비자 욕구를 파악하여 매출을 증대시키려는 활동을 마케팅 활동이라하며 기업에 매우 중요한 부분 중 하나입니다. 상품 생산 부서에서 상품을 만든 후 영업 부서에서 판매하는 단순한 방식이 아니라 소비자가 필요로 하는 것을 개발 단계에서부터 모든 조직원이 참여하는 전사적 마케팅 활동으로 진행되어야합니다.
12.2. 마케팅 분석에서의 중점 포인트
마케팅 분석은 다양한 종류의 데이터를 활용하여 기업이 상품이나 서비스의 효과적인 마케팅 전략을 개발하기 위해 고객의 행동, 시장 동향 등의 데이터를 수집, 분석하는 과정을 말합니다.
마케팅 분석을 통해 소비자 행동을 이해하며, 기업이 마케팅 활동의 성과를 평가할 수 있습니다. 이는 기업이 자사 상품이나 서비스를 성공적으로 판매하고 브랜드 인식을 높이며 이익을 극대화하기 위해 필수적입니다.
이처럼 마케팅 분석과 데이터 분석 부서의 역할을 마케팅 전략을 개발하고 실행하는 데 중요합니다. 마케팅 부서와 데이터 분석 부서는 마케팅 활동을 위해 다음과 같은 역할을 수행합니다.
12.2.1. 마케팅 부서의 역할
- 목표 설정: 시장 진입하기 전, 소비자 형태, 경쟁사 분석, 시장 동향, 브랜드 인지도 증가, 매출 증대 등의 시장 조사를 통해 마케팅 목표를 설정합니다. 이 과정을 통해, 기업의 상품이나 서비스에 대한 시장 수요와 경쟁 환경을 이해할 수 있습니다.
- 전략 수립: 사전에 설정한 목표를 달성하기 위해 마케팅 전략을 수립합니다. 예를 들어, 타겟 고객층을 정의하거나 새로운 마케팅 프로모션을 기획합니다.
- 고객 세분화 (Customer Segmentation) : 소비자를 다양한 기준에 따라 분류하여 각 세그먼트의 특성을 파악하고, 타겟 마케팅 전략을 개발합니다.
- 브랜드 분석 (Brand Analysis) : 브랜드 인식, 이미지, 충성도 등을 분석하여 브랜드의 강도와 약점을 이해하고 브랜드 전략을 개선합니다.
- 경쟁 분석 (Competitive Analysis) : 주요 경쟁사의 마케팅 전략, 상품 특징, 가격 전략 등을 분석하여 기업의 경쟁 우위를 식별하고 경쟁 전략을 수립합니다.
- 캠페인 실행: 마케팅 전략에 따라 광고, 이벤트, 프로모션 등의 캠페인을 실행합니다.
- 피드백 수집: 캠페인의 효과를 모니터링하고 고객의 피드백을 수집합니다.
- 결과 보고: 마케팅 프로모션 성과를 측정하고 분석하여 효율적인 마케팅 방안을 제시하고 ROI(투자 대비 수익률, Return on Investment)를 평가합니다.
12.2.2. 데이터 분석 부서의 역할
- 데이터 수집: 웹 사이트 방문자 정보, 소셜 미디어 활동, 판매 데이터 등 다양한 데이터 소스로부터 정보를 수집하고 정리하여 의사 결정에 사용할 수 있는 형태로 생성합니다.
- 데이터 전처리: 수집된 데이터를 정제하고 분석할 수 있는 형태로 변환합니다. 예를 들어, 중복 데이터 제거, 결측치 처리 등을 수행합니다.
- 분석 및 인사이트 도출: 통계 분석, 머신 러닝, 예측 분석 등의 데이터를 분석하여 마케팅 데이터를 해석하고 마케팅 활동의 효과, 고객 세그먼테이션, 구매 패턴 등의 인사이트를 도출로 향후 트렌드나 고객 행동을 예측하는 모델을 개발합니다.
- 시각화: 분석 결과를 그래프나 차트 등의 형태로 시각화하여 리포트를 작성하고 마케팅팀에 전달하면 의사결정에 활용할 수 있습니다.
- 추천 제시: 분석 결과를 바탕으로 마케팅 전략의 수정이나 개선을 위한 제안을 합니다.
마케팅 부서는 고객과 시장을 이해해 전략을 계획하고 실행하고, 데이터 분석 부서는 수집된 데이터를 분석하여 마케팅 효과를 측정하고 최적화 방안을 제시합니다. 이처럼 두 부서는 긴밀한 협업을 통해 기업의 마케팅 성과를 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.
12.3. 사례) 은행 마케팅 분석
- 문자 메시지 발송
- ex) 대출, 이벤트 관련 등
- 중요 포인트 : 모든 사람에게 문자를 보내지 않는다. 그리고 전 달에 보냈던 고객에게는 중복해서 보내지 않습니다.
- 성과 포인트 : 최대한 적은 비용으로 전환율을 높일 수 있습니다.
- Push Event
- 웹/앱에서 배너 및 문구를 구체화하고, 어느 시간대, 어느 연령층에 어떤 이벤트를 할지 고민합니다.(문자 메시지와는 비슷하지만, 디자인, 마케팅팀과 협업)
- 중요 포인트 : 사용 예산, 경품 등을 고려하여 본인에게 유리한 것만 고르지 않도록 고려합니다.
- 성과 포인트 : 이벤트를 하기 전, 다른 이벤트 대비 많은 유입을 할 수 있도록 고려합니다.
- Marketing
- 퍼널 분석, 고객 행동 데이터를 활용하여 UI/UX 개선 후 마케팅과 연계합니다. 페이지 뷰 분석 및 고객의 웹/앱 접속 패턴을 보면 어디에서 많이 이탈하는지가 보이고, 그 지점을 해결하는 것도 마케팅의 일부입니다. 아무리 좋은 마케팅도 자체 개선해야 할 문제가 해결되지 않거나 앱 실행 속도가 느리면 바로 이탈하기 때문입니다.
- 핵심 고객 추출
- 영업팀이 있는 조직에서는 자원이 한정되어 있기 때문에 Machine Learning Model 및 여러 조건문을 걸어서 잘 응대할 것 같은 고객 리스트를 추출하여 마케팅 지원합니다.
12.4. 마케팅 분석과 SQL의 관계
GA(Google Analytics)와 같은 웹 분석 도구를 사용하는 기업이라 하더라도, 가끔은 원하는 정보를 GA에서 얻을 수 없는 경우가 있습니다. 이런 상황에서는 직접 SQL 쿼리를 활용하여 필요한 데이터를 추출할 필요가 있을 것입니다. 물론, 어떤 경우에는 GA에서 제공하는 정보만으로 충분한 경우도 있을 것입니다.
하지만 실무에서는 동일한 데이터라도 다양한 조건과 관점에서 데이터를 분석해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어 고객 등급별, 국가별 등 다양한 방식으로 데이터를 가공하고 분석해야 할 때가 있습니다. 이러한 다양한 요구를 충족하기 위해서는 SQL을 활용함으로써 데이터 분석의 유연성을 크게 높일 수 있습니다.
마케팅 분석과 SQL(Structured Query Language)은 결국 데이터를 이해하고 활용하여 마케팅 전략을 개발하고 정확한 데이터로부터 기업은 성과를 향상시키거나 유용한 인사이트를 얻어내고 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 그렇기 때문에 SQL은 데이터 분석가와 마케팅 전문가들이 데이터 기반의 의사 결정을 할 때 필수적인 도구로 자리 매김하고 있습니다.
SQL의 장점으로는 다음과 같은 요소들이 있습니다.
- 데이터 수집과 추출
마케팅 분석의 첫 단계는 데이터 수집입니다. 기업의 판매, 고객 형태, 광고 효과 등과 관련된 다양한 데이터를 수집하고 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에 저장합니다.
이렇게 수집된 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 SQL을 사용합니다. SQL은 대규모 데이터를 빠르게 읽고 쓸 수 있어, 대규모 데이터 셋을 다루는데 적합합니다.
- 데이터 조작의 유연성
SQL을 사용하면 데이터를 원하는 방식으로 자유롭게 다룰 수 있으며, 필요한 쿼리를 작성하여 원하는 분석을 수행할 수 있습니다.
마케팅 데이터는 불완전하거나 오류가 포함되어 있을 수 있습니다. SQL을 사용하여 데이터를 전처리하고 가공하여 데이터의 무결성을 유지하고 분석에 적합한 형태로 만들 수 있습니다. 데이터베이스에서 추출한 데이터를 기반으로 복잡한 질의를 수행할 수 있습니다.
- 다양한 데이터 소스 호환성
SQL은 다양한 데이터 소스와 호환되므로 여러 소스에서 데이터를 통합하거나 분석할 수 있습니다.
- 분석 결과 도출
마케팅 분석에서는 실시간으로 데이터를 가공, 추출, 분석하고 결론을 도출해야 하는 경우가 많습니다. 시각화 도구나 BI 도구등과 연동하여 데이터를 시각적으로 표현하고 보고하는데 사용됩니다. 마케팅 분석의 성과 지표를 측정, 평가하거나 보고서를 생성하기 위해 SQL을 활용합니다. 이를 통해 기업은 마케팅 활동의 효율성을 파악하고 전략을 개선할 수 있습니다.
또한 마케팅 데이터 분석 도구를 선택할 때 고려해야 할 요소는 다음과 같습니다.
- 분석 목표: 어떤 데이터를 분석하고 어떤 목표를 달성하려는지에 따라 적합한 도구를 선택해야 합니다.
- 데이터의 복잡성과 규모: 데이터가 복잡하고 대용량인 경우 SQL과 같은 고급 쿼리 언어가 필요할 수 있습니다.
- 팀의 기술적 역량과 능력: 팀 구성원들의 기술적 역량을 고려하여 어떤 도구를 선택할지 결정해야 합니다.
- 데이터의 통합성: 다른 시스템과의 통합이 필요한 경우 GA와 SQL을 함께 활용하여 데이터를 관리할 수 있습니다.
이처럼 GA와 같은 웹 분석 도구는 SQL과 상호 보완적으로 사용되며, GA로 데이터를 수집하고 SQL을 활용하여 더 복잡하고 다양한 분석을 수행하는 것이 효과적인 접근 방식일 수 있습니다.