마케터를 위한 통계 | 마케터한테 기본적인 통계 기초가 필요한 이유

 

마케터가 통계를 알아야 하는 이유

 

업무를 하다 보면 마케터는 다양한 데이터와 수치를 마주하게 된다. 이러한 데이터와 수치를 정확하게 해석하고 이를 기반으로 의사결정을 하는 능력은 마케터에게 필수적인 역량 중 하나이다. 캠페인의 성공 여부를 평가하거나 시장의 변화를 예측하는 데 필요한 근거는 바로 이 데이터에서 나온다.

데이터 해석 능력은 단순히 수치를 보고 이해하는 것을 넘어서, 그 수치가 비즈니스 목표와 어떻게 연결되는지, 그리고 그것이 앞으로의 전략에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 파악하는 것을 포함한다.

 

하지만 데이터를 해석하고, 그 해석을 비즈니스 목표와 연결 지으며, 전략적 결정을 내리기 위해서는 단순히 데이터를 '보는' 것 이상의 깊이 있는 이해가 필요합니다. 바로 이 지점에서 통계학이 중요한 역할을 하게 된다.

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통계학이란?

산술적 방법을 기초로 하여, 다량의 데이터를 관찰하고 정리 및 분석하는 방법을 연구하는 수학의 한 분야

 

즉, 불확실성 속에서 정보를 찾아내고, 일부 데이터를 기반으로 전체 집단에 대한 추론을 하는 학문이다.

이러한 과정을 통해 통계학은 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하고, 이를 통해 패턴이나 경향을 식별할 수 있게 해준다.

 

최근 많은 회사에서 OKR,KPI 등 지표를 통한 방법론을 활용하고 있다. 여기서 지표를 설정할 때 왜 이 지표를 설정해야 하는지, 더 좋은 지표는 없는지, 어느 정도 수치를 목표로 삼아야 할지에 대한 고민은 모두 데이터를 바탕으로 이루어져야 생산적인 결과를 산출할 수 있다. 

 

실무에 통계학이 쓰이는 예시를 한번 들어볼자.

회사가 고객 만족도를 개선하기 위해 OKR을 설정한 경우를 가정해보자. 목표(Objective)는 "고객 만족도 개선"이고, 이를 위한 핵심 결과(Key Results) 중 하나로 "고객 서비스에 대한 긍정적인 피드백 비율을 현재의 75%에서 90%로 증가"를 설정했다고 하자.

 

첫 번째, 목표 설정 

과거 데이터 분석 - " 과거 데이터를 봤을 때 90% 목표가 올바르게 설정되어 있는가?"

벤치마킹 - " 경쟁사의 평균 성과를 분석했을 때 현실적이면서 도전적인 목표인가?"

 

두 번째, 진행 상황 모니터링 

추세 분석 - " 시간에 따라 긍정적인 피드백 비율이 늘어나고 있는가? "

이동 평균 - " 캠페인 효과가 시간에 따라 개선되고 있는가? 다른 조치가 필요한가?"

 

세 번째, 성과 평과 

가설 검정 - " 실제로 긍정적인 피드백 비율이 유의미하게 증가했는가?"

상관 분석 - " 성과에 가장 큰 영향을 끼치는 요소는 무엇일까?"

 

* 위에서 말한 통계 기법은 단순 예시이다.

 

위 사례에서 보듯이, 통계학은 목표의 타당성을 검증하고, 전략의 진행 상황을 정확하게 파악하며, 최종 결과의 성공 여부를 객관적으로 평가하는 데 필수적이다.

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그렇다면 마케터가 갖추어야 할 능력은 무엇일까? 

 

① 통계 수치를 해석하기: 통계학의 기본 원리와 방법론을 이해하여 데이터를 정확하게 해석할 수 있어야 한다. 

 

② 올바른 인과 관계 분석하기: 데이터 분석 과정에서 발견된 상관관계를 인과관계로 잘못 해석하는 오류를 피하기 위해, 인과 관계를 올바르게 분석할 수 있는 능력을 가져야 한다.

 

③ 인사이트 도출하기: 데이터 분석을 통해 얻어진 정보를 바탕으로 실질적인 비즈니스 인사이트를 도출하여 또 다른 기회를 발굴해야 한다. 

 

다음 포스팅에서는 마케터를 위한 왕초보 기초 통계를 알아보고자 한다.