[세미나] 데이터리안 웨비나 참석 후기 (23.04.11)

측정 가능한 마케팅 성과 분석 | 강연 추천, 연사 인터뷰

[실전! 스타트업 데이터 기반 의사 결정] 2023년 4월 세미나 슬라이드

마켓팅 엑션을 제시하고 성과 측정은 어떻게 이어지는 것일까?에 대해서 궁금함을 가지고 있었습니다. 마침 데이터리안 5월 세미나에서 고객 생애 매출을 활용하는 마케팅 성과 측정 방법에 대해서 강연을 하신다고 하여 바로 참여하게 되었습니다.

 

4월 웨비나의 주제는 

실전, 스타트업 데이터 기반 의사 결정

마켓팅 성과 측정에 대해 GA4로 LTR의 기반이 되는 코호트 차트를 그리는 방법을 직접 보면서 흥미롭게 들을 수 있었고 저녁 7시~9시에 줌으로 진행되었습니다!

 

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<1부 강연>

1부에서는 김민주 데이터분석가님이 연사로 고객 생애 매출(LTR) 지표를 통해 마케팅 성과를 분석하는 방법에 대해 다뤄주셨습니다. 

 

- 고객 생애 매출 (LTR)

: 한명의 고객이 누적해서 발생시키는 매출

-> 코호트로 쪼개서 평균 구해봄

 

- GA4에서 LTR 구하기

1. 보고서->'탐색'탭->새탐색->동질 집단 탐색 분석

2. 탐색 분석 페이지에서 변수 불러와 탭 설정하기

 

Q1. LTR을 증가시키기 위해서는 어떤 접근이 필요한지?

: 크로스셀링, 업셀링 / LTR의 캐파가 정해져있는 경우에는 신규고객을 확보하는데 집중하면서 LTR도 올리면 좋음

 

Q2. 사용자가 매출을 발생시키지 않는 서비스에서는 LTV을 어떤 방식으로 산출하는 것이 좋은지?

: 매출을 추정할 수 있는 다른 지표를 찾아봄.

예) 구글, 네이버 검색엔진 : 사용자 체류시간, 페이지뷰 -> 매출과 이어지는 사용자 활동으로 추정

 

 

<2부 강연>

차길호 비즈 옵스(Biz Ops)님이 연사로 근무하고 계신 스타트업에서 데이터를 바라보는 관점에 대해 다뤄주셨습니다.

 

- 적지 않은 스타트업에서 트래킹하고 있는 MAU가 가만 두면 으레 우상향하는 허상지표일 수 있다.

(물론, 기업의 수익 모델에 따라 핵심지표가 될 수도 있음)

- MAU를 허상지표라고 말씀주신게 인상적

 

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<후기>

 

양승화님의 그로스해킹 책에서 이론으로만 봤던 내용들(LTR, UTM 파라미터 등)을 실제로 GA4를 통해 경험을 해볼 수 있어서 좋았습니다! 특히 페르미 추정 관련된 내용은 실제 현업에도 충분히 겪을 수 있는 내용이라고 생각을하여 흥미롭게 들을 수 있었습니다.

가지고 있는 데이터를 가지고 분석할 내용을 정하는 것이 아니라, 분석 목표를 위해 내가 가지고 있는 데이터를 어떻게 활용할 것인가를 생각해야된다고 스터디 조원들과 말을 나눴던 적이 있었는데 이 페르미 추정이 딱 이러한 상황과 맞닿아 있다고 생각했습니다. 데이터가 없더라도 분석 목표를 위해 내가 가지고 있는 데이터를 최대한으로 활용하고 결과를 추정해보는 방법이 정말 좋은 분석 방법이라고 생각합니다.

 

 

2부 강연에서는 허상지표에 대해 다시한번 생각해볼 수 있는 기회였습니다. 특히 우리 비즈니스에서 정말 중요한 데이터는 무엇일까를 항상 생각하고 있어야겠다고 생각하였습니다. 제가 신입 데이터 분석가로 취업을 하게되었을 때, 이미 그 기업에서는 허상지표로 정의 내린 부분에 대해서 제가 또 분석을 하고있는 상황이 올 수도 있다고 생각을 하며, 항상 이런 부분에 대해 인지하고 있어야될 것 같습니다. 분석을 위한 분석은 지양해야겠다고 생각하며 이번 세미나를 마무리한 것 같습니다:)