감이 아닌, 가설과 데이터로 일하기

“어떻게 성과를 입증하실 건가요?” “어떤 데이터를 보실 건가요?” “이게 정말 효과가 있나요?” 요즘 직장인이라면 쉽게 받을 질문들이다.

디지털 시대의 비즈니스는 빠른 속도 그리고 숫자로 움직이기 때문에 데이터로 마케팅 성과를 증명하는 일에 익숙해져야 한다. 돈 쓰는 부서라는 인식을 넘어, 데이터를 통해 가치를 증명할 기회로 삼아야 한다.

데이터로 성과를 증명하려면 먼저 가설을 세워야 한다. 가설이란 어떤 현상이나 문제를 설명하거나 예측하기 위해 임시로 세운 주장을 의미한다. 쉽게 “A라는 행동이, B라는 결과(정량화된)를 유발할 것이다”고 예측하는 것인데 문제를 해결(=B)하기 위해 무엇(=A)을 해야 할 지 전략을 세우는 과정으로 이해하면 쉽다.

한마디로 가설은 문제 해결의 과정이다.

가설은 성과를 객관적으로 입증할 수 있는 도구다. 정량적 기준으로 효과를 예측하고 가설을 세우면, 실제 결과 데이터를 통해 성과를 객관적으로 증명할 수 있다.

가설은 결과론적 해석을 방지하고 문제 해결 관점에서 일할 수 있게 돕는다. 현상 또는 문제에 대한 정확한 이해, 이를 해결하기 위한 전략 등이 담긴 성과임을 증명할 수 있어야 내가 진행한 마케팅의 가치는 높아지고, 지속가능성이 생긴다.

가설로 일하면 불확실성을 감소시킨다. 실패 시 비용 부담이 큰 게 마케팅이기 때문에 가설 기반으로 접근하여 불확실성을 줄이고 체계적으로 접근해야 한다.

가설 기반으로 일하려면 먼저 어떤 문제를 해결해야 할 지, 우선순위 높은 문제를 정의해야 한다. 다음으로 그 문제를 해결하기 위해 무엇을 할 지 구체적인 가설을 시워야 한다.

그리고 그 가설을 어떤 데이터로 증명할 지 가설 검증 방법을 도출해야 한다.

마지막으로 가설을 실제 실험하고 회고를 통해 후속 대응을 해야 한다.

예를 들어 어느 이커머스 서비스의 특정 상품 페이지에 고객 이탈율이 높다고 가정해보자. 데이터를 확인해보니, 구매하기 버튼의 클릭율이 매우 낮다는 것을 확인했다면 “페이지 디자인을 개선하여 구매하기 버튼의 주목도를 높이면, 고객 이탈율은 낮아질 것이다”와 같은 가설을 세울 수 있다. 아니면 정성적으로 접근하기 위해 고객 조사를 진행했는데 가격에 대한 만족도가 낮아 구매하지 않고 다른 서비스에서 구매했다는 유저 의견을 청취했다면 “경쟁사 대비 가격 경쟁력을 확보한다면, 고객 이탈율은 낮아질 것이다”와 같은 가설도 세울 수 있을 것이다. 전자는 귀납적 접근(데이터 분석에서 출발)이며 후자는 연역적 접근(정성적 관찰, 벤치마크, 일반적인 이론에서 출발)이다. 어떤 방식이든 무관하며, 보통은 데이터와 직관을 활용해 가설을 세운다.

가설을 세울 때 주의해야 할 건, 문제를 해결하거나 목적을 달성하기 위한 솔루션으로 표현해야하며, 구체적이어야 한다는 점이다. 진실 혹은 거짓임을 확인할 수 있어야 검증이 가능하며, 후속 액션에 대한 의사결정을 할 수 있다.

가설의 유효성을 검증하기 위해 어떤 숫자를 볼 것인지도 정해야 한다. 앞서 언급한 예시에서는 “고객 이탈율 n% 감소”로 정의할 수 있을 것이다. 만약 연역적 접근의 가설로 접근한다면 “타 서비스 대비 가격 경쟁력이 유사한 수준으로 높은 상품들의 고객 이탈율 평균 대비, 해당 상품의 고객 이탈율 n% 달성”으로 좀 더 구체적으로 표현할 수 있다.

어떤 목적으로 마케팅을 기획한 것인가에 따라 노출, 참여, 액션, 유입, 전환 등 디지털 마케팅의 주요 지표 중 적합한 지표를 설정하면 된다.

가설을 설정했다면 이제 실행하고 결과를 확인하여 더 적절한 방향으로 개선하면 된다.

IT 서비스의 비즈니스가 우리 제품이 실제 고객의 요구를 충족하는지 지속 검증하고 개선하는 과정인 것처럼 마케팅도 타겟에게 적합한 마케팅을 지속 검증하고 개선하는 과정이다.