[마케터의 책장_#2] 데이터 분석의 힘: 데이터를 보는 방법

 

 

 

[마케터의 책장_#2] 데이터 분석의 힘: 데이터를 보는 방법

 

 

데이터 분석의 힘 이토 고이치로 저

 

  데이터 분석의 힘

 
데이터 분석에 대한 다양한 방법들을 알 수 있는 책. 광고비를 올리면 무조건 매출이 상승해야 하는 것이 아니냐는 광고주, 상사가 있다면 일독을 권하고 싶은 책.

 

 

  변수가 있다

여름이 되어 아이스크림 회사 A는 성수기를 맞이해 광고비를 올렸다. 그 결과 전월 100만원이었던 매출이 200만원으로 증가했다. 그렇다면 매출이 오른 이유는 광고비를 올렸기 때문에 증가한 것일까? 아니면 여름이 되어서 아이스크림을 찾는 사람들이 증가해서일까?

정답은 모른다. 광고비 때문일수도 있고, 여름 때문일수도 있고, 둘다 때문일수도 있다. 아니면 매출이 오른 게 두 가지의 이유 때문이 아닐 수도 있다.
광고비를 올렸지만 광고에 대해 소비자들의 광고피로도가 누적되어 오히려 광고효과가 떨어졌을 수도 있다. 또한 여름이 되었지만 아이스크림보다는 다른 제품을 찾는 소비자가 많을수도 있고, 불매운동과 같은 갑작스런 사회적 배경으로 반사이익을 얻었을수도 있다.

 

 

 

  데이터는 최대한 넓게, 보수적으로 봐야한다

 

위의 사례에서처럼 특정 수치와 관계되고 영향을 주는 다양한 변수들이 존재한다. 따라서 매출, 비용 등 특정 수치에 대해 분석을 할 때에는 해당 수치에 영향을 줄 수 있는 변수들이 더 없는지 충분히 고려해야 한다.

또한 지금 내가 생각한 것들 외에도 소비자들이 이번 달 소비가 전체적으로 늘었거나, 특정 마트에서 아이스크림 할인행사를 했다는 등 언제든지 다른 변수들이 존재할 수 있다. 따라서, 분석을 통해 특정한 결론이 나오더라도 그 결론이 틀릴 수도 있다는 생각을 갖고 있어야 한다.

 

 

 

  인과관계보다는 상관관계

 

데이터 분석에 있어 '광고비가 올라서 매출이 올랐다' 식의 인과관계보다는 '광고비'와 '매출'이 서로 영향을 주는지, 어떤 영향을 주는지 찾는 것이 중요하다. 단순히 A 때문에 B가 올랐다 식의 인과관계보다는 A와 B는 서로 어떤 영향을 주고 얼만큼의 영향력이 있는지를 파악하는 것이 중요하다.

 

 

 

 

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