마케터, PO 출신 대표가 데이터 솔루션을 만드는 이유

2024. 1. 19.

마케터와 PO, 언뜻 보기엔 전혀 다른 업무 같지만 중요한 공통점이 있습니다. 바로 숫자로 성과를 증명해야 한다는 건데요. 마케터를 거쳐 PO로 일하면서 데이터 분석의 중요성을 깨달았습니다.

하지만 아직도 많은 팀이 시간과 인력 부족의 이유로 데이터 분석을 미루고 있습니다. 그래서 저희는 이처럼 여건이 갖춰지지 않은 기업들을 위한 데이터 분석 솔루션을 만들기로 결심했습니다.

그렇다면 데이터 분석이 왜 중요할까요?

숫자가 하는 이야기에 귀를 기울이면 문제가 보인다

마케터는 캠페인의 성과를, PO는 사용자 반응을 숫자로 측정합니다. 한마디로 숫자는 내 업무에 대한 성적표라고도 볼 수 있죠.

마케터는 클릭률, 전환율, 전환 당 비용, 매출 등의 지표를 통해 마케팅 효과를 측정하고 비즈니스 성과로 이어지는지 확인합니다. 프로덕트 오너는 활성 사용자, 유저 리텐션, 기능 사용률 등을 수집해 제품의 성과를 평가합니다.


캠페인을 열심히 기획해서 집행했는데 성과 측정을 제대로 하지 않는다면 문제가 있는지조차 알 수 없겠죠? 마찬가지로 신규 기능을 출시했는데 PO가 사용률과 리텐션 같은 지표를 체크하지 않는다면 출시가 성공적이었는지, 고객들이 제품을 좋아하는지 알 수 없습니다.

숫자를 면밀히 살펴보면 사용량이 저조한 제품이나, 전환율이 낮은 광고 캠페인을 잡아낼 수 있습니다.

개선을 위한 다음 액션을 파악할 수 있다

‘이것’ 분석하고 WAU 90% 증가시킨 이야기에서도 다뤘듯, 문제를 파악하고 나면 어떤 곳을 더 파봐야 할 지 방향성이 생깁니다.

신기능을 출시했는데 사용량이 저조하다면, 유저가 최종적으로 취하길 바라는 액션(예: 구매, 구독, 특정 기능 사용 등)부터 한 단계씩 뒤로 가면서 데이터를 분석해 볼 수 있습니다. 어느 부분에서 이탈이 많았는지, 애초에 잘못된 유저를 타겟한 건 아닌지 점검해 보고 새로운 가설과 실험을 진행하면 됩니다.

매출이 갑자기 떨어졌다면 시즈널리티와 연관이 있는지, 제품/서비스 변경이 있었는지, 구매자 중 신규 구매자와 재구매자의 비중이 어떻게 되는지 등 분석을 통해 제품이나 마케팅 영역에서 취할 수 있는 조치를 찾아볼 수 있습니다.

PO님, 이 기능 추가하면 유저들이 좋아할까요?

성과 분석도 중요하지만 데이터 분석이 필요한 또 다른 이유가 있습니다. 바로 다른 팀원들을 설득하는 것입니다.신박한 마케팅 캠페인을 기획했더라도 팀에서 예산을 배정해 주지 않으면 비즈니스에 영향력 있는 성과를 만들기 어렵습니다. 마찬가지로 PO도 아무리 엄청난 인사이트가 있고 좋은 제품 아이디어가 있더라도 개발팀에서 구현해 주지 않는다면 의미 있는 결과를 만들 수 없어요.

마케터는 데이터를 가지고 마케팅의 효과를 팀 전체에 명확히 설명해야 합니다. 주어진 예산과 리소스로 어떻게 비즈니스 목표에 기여할지를 보여줘야 해요.

PO의 경우에도 마찬가지입니다. 사용자 데이터를 기반으로 제품의 개선점을 제시하며 팀과의 원활한 의사소통을 유지하는 것이 중요합니다. 데이터를 통해 우리가 개발하는 기능의 가치를 설득력 있게 전달해야 팀원과의 협업이 수월해집니다.

팀원들이 일하는 이유가 단순히 상급자가 지시했기 때문에, 혹은 기획자가 / 마케터가 이렇게 하라고 해서가 되면 안 된다는 이야기입니다.

감이 아닌 정확한 근거로 결정을 내려야 성장함

여러분의 팀이 그동안 출시하는 기능마다 잘됐고 잘 성장하고 있는, 상상 속에나 존재하는 마법 같은 서비스를 만들고 있더라도 데이터를 꼭 봐야 할까요? 네, 그렇습니다.

지금은 소규모의 팀으로 개인이 뛰어난 성과를 내고 있겠지만, 점점 회사가 커지고 구성원이 늘어나면 조직 차원에서 배운 점을 쌓아놓아야 지속 가능한 성장이 가능합니다. 지금까지 목표를 잘 이뤘어도 우리가 뭘 잘해서 이런 결과를 만들었는지 원인을 모른다면 성공을 복제할 수 없기 때문이죠.

일종의 플레이북을 만든다는 개념으로 접근해 볼 수 있는데요. 우리 회사 내부의 벤치마크 데이터를 만드는 거죠. 그동안의 캠페인 평균 전환율이 2%대였는데 갑자기 1%로 떨어지거나, 급작스럽게 올라가면 주의 깊게 살펴보는 식으로요.

데이터 분석의 중요성을 알고 있음에도 불구하고 자원이 부족하다는 현실적인 문제로 우선순위에서 밀리는 경우가 많습니다. 스냅셀은 그런 조직을 위해 쉽고 빠르게 데이터 분석을 도와주는 솔루션입니다. 더 알아보고 싶으시다면 얼리 액세스를 신청해 주세요.

마케터와 PO, 언뜻 보기엔 전혀 다른 업무 같지만 중요한 공통점이 있습니다. 바로 숫자로 성과를 증명해야 한다는 건데요. 마케터를 거쳐 PO로 일하면서 데이터 분석의 중요성을 깨달았습니다.

하지만 아직도 많은 팀이 시간과 인력 부족의 이유로 데이터 분석을 미루고 있습니다. 그래서 저희는 이처럼 여건이 갖춰지지 않은 기업들을 위한 데이터 분석 솔루션을 만들기로 결심했습니다.

그렇다면 데이터 분석이 왜 중요할까요?

숫자가 하는 이야기에 귀를 기울이면 문제가 보인다

마케터는 캠페인의 성과를, PO는 사용자 반응을 숫자로 측정합니다. 한마디로 숫자는 내 업무에 대한 성적표라고도 볼 수 있죠.

마케터는 클릭률, 전환율, 전환 당 비용, 매출 등의 지표를 통해 마케팅 효과를 측정하고 비즈니스 성과로 이어지는지 확인합니다. 프로덕트 오너는 활성 사용자, 유저 리텐션, 기능 사용률 등을 수집해 제품의 성과를 평가합니다.


캠페인을 열심히 기획해서 집행했는데 성과 측정을 제대로 하지 않는다면 문제가 있는지조차 알 수 없겠죠? 마찬가지로 신규 기능을 출시했는데 PO가 사용률과 리텐션 같은 지표를 체크하지 않는다면 출시가 성공적이었는지, 고객들이 제품을 좋아하는지 알 수 없습니다.

숫자를 면밀히 살펴보면 사용량이 저조한 제품이나, 전환율이 낮은 광고 캠페인을 잡아낼 수 있습니다.

개선을 위한 다음 액션을 파악할 수 있다

‘이것’ 분석하고 WAU 90% 증가시킨 이야기에서도 다뤘듯, 문제를 파악하고 나면 어떤 곳을 더 파봐야 할 지 방향성이 생깁니다.

신기능을 출시했는데 사용량이 저조하다면, 유저가 최종적으로 취하길 바라는 액션(예: 구매, 구독, 특정 기능 사용 등)부터 한 단계씩 뒤로 가면서 데이터를 분석해 볼 수 있습니다. 어느 부분에서 이탈이 많았는지, 애초에 잘못된 유저를 타겟한 건 아닌지 점검해 보고 새로운 가설과 실험을 진행하면 됩니다.

매출이 갑자기 떨어졌다면 시즈널리티와 연관이 있는지, 제품/서비스 변경이 있었는지, 구매자 중 신규 구매자와 재구매자의 비중이 어떻게 되는지 등 분석을 통해 제품이나 마케팅 영역에서 취할 수 있는 조치를 찾아볼 수 있습니다.

PO님, 이 기능 추가하면 유저들이 좋아할까요?

성과 분석도 중요하지만 데이터 분석이 필요한 또 다른 이유가 있습니다. 바로 다른 팀원들을 설득하는 것입니다.신박한 마케팅 캠페인을 기획했더라도 팀에서 예산을 배정해 주지 않으면 비즈니스에 영향력 있는 성과를 만들기 어렵습니다. 마찬가지로 PO도 아무리 엄청난 인사이트가 있고 좋은 제품 아이디어가 있더라도 개발팀에서 구현해 주지 않는다면 의미 있는 결과를 만들 수 없어요.

마케터는 데이터를 가지고 마케팅의 효과를 팀 전체에 명확히 설명해야 합니다. 주어진 예산과 리소스로 어떻게 비즈니스 목표에 기여할지를 보여줘야 해요.

PO의 경우에도 마찬가지입니다. 사용자 데이터를 기반으로 제품의 개선점을 제시하며 팀과의 원활한 의사소통을 유지하는 것이 중요합니다. 데이터를 통해 우리가 개발하는 기능의 가치를 설득력 있게 전달해야 팀원과의 협업이 수월해집니다.

팀원들이 일하는 이유가 단순히 상급자가 지시했기 때문에, 혹은 기획자가 / 마케터가 이렇게 하라고 해서가 되면 안 된다는 이야기입니다.

감이 아닌 정확한 근거로 결정을 내려야 성장함

여러분의 팀이 그동안 출시하는 기능마다 잘됐고 잘 성장하고 있는, 상상 속에나 존재하는 마법 같은 서비스를 만들고 있더라도 데이터를 꼭 봐야 할까요? 네, 그렇습니다.

지금은 소규모의 팀으로 개인이 뛰어난 성과를 내고 있겠지만, 점점 회사가 커지고 구성원이 늘어나면 조직 차원에서 배운 점을 쌓아놓아야 지속 가능한 성장이 가능합니다. 지금까지 목표를 잘 이뤘어도 우리가 뭘 잘해서 이런 결과를 만들었는지 원인을 모른다면 성공을 복제할 수 없기 때문이죠.

일종의 플레이북을 만든다는 개념으로 접근해 볼 수 있는데요. 우리 회사 내부의 벤치마크 데이터를 만드는 거죠. 그동안의 캠페인 평균 전환율이 2%대였는데 갑자기 1%로 떨어지거나, 급작스럽게 올라가면 주의 깊게 살펴보는 식으로요.

데이터 분석의 중요성을 알고 있음에도 불구하고 자원이 부족하다는 현실적인 문제로 우선순위에서 밀리는 경우가 많습니다. 스냅셀은 그런 조직을 위해 쉽고 빠르게 데이터 분석을 도와주는 솔루션입니다. 더 알아보고 싶으시다면 얼리 액세스를 신청해 주세요.

마케터와 PO, 언뜻 보기엔 전혀 다른 업무 같지만 중요한 공통점이 있습니다. 바로 숫자로 성과를 증명해야 한다는 건데요. 마케터를 거쳐 PO로 일하면서 데이터 분석의 중요성을 깨달았습니다.

하지만 아직도 많은 팀이 시간과 인력 부족의 이유로 데이터 분석을 미루고 있습니다. 그래서 저희는 이처럼 여건이 갖춰지지 않은 기업들을 위한 데이터 분석 솔루션을 만들기로 결심했습니다.

그렇다면 데이터 분석이 왜 중요할까요?

숫자가 하는 이야기에 귀를 기울이면 문제가 보인다

마케터는 캠페인의 성과를, PO는 사용자 반응을 숫자로 측정합니다. 한마디로 숫자는 내 업무에 대한 성적표라고도 볼 수 있죠.

마케터는 클릭률, 전환율, 전환 당 비용, 매출 등의 지표를 통해 마케팅 효과를 측정하고 비즈니스 성과로 이어지는지 확인합니다. 프로덕트 오너는 활성 사용자, 유저 리텐션, 기능 사용률 등을 수집해 제품의 성과를 평가합니다.


캠페인을 열심히 기획해서 집행했는데 성과 측정을 제대로 하지 않는다면 문제가 있는지조차 알 수 없겠죠? 마찬가지로 신규 기능을 출시했는데 PO가 사용률과 리텐션 같은 지표를 체크하지 않는다면 출시가 성공적이었는지, 고객들이 제품을 좋아하는지 알 수 없습니다.

숫자를 면밀히 살펴보면 사용량이 저조한 제품이나, 전환율이 낮은 광고 캠페인을 잡아낼 수 있습니다.

개선을 위한 다음 액션을 파악할 수 있다

‘이것’ 분석하고 WAU 90% 증가시킨 이야기에서도 다뤘듯, 문제를 파악하고 나면 어떤 곳을 더 파봐야 할 지 방향성이 생깁니다.

신기능을 출시했는데 사용량이 저조하다면, 유저가 최종적으로 취하길 바라는 액션(예: 구매, 구독, 특정 기능 사용 등)부터 한 단계씩 뒤로 가면서 데이터를 분석해 볼 수 있습니다. 어느 부분에서 이탈이 많았는지, 애초에 잘못된 유저를 타겟한 건 아닌지 점검해 보고 새로운 가설과 실험을 진행하면 됩니다.

매출이 갑자기 떨어졌다면 시즈널리티와 연관이 있는지, 제품/서비스 변경이 있었는지, 구매자 중 신규 구매자와 재구매자의 비중이 어떻게 되는지 등 분석을 통해 제품이나 마케팅 영역에서 취할 수 있는 조치를 찾아볼 수 있습니다.

PO님, 이 기능 추가하면 유저들이 좋아할까요?

성과 분석도 중요하지만 데이터 분석이 필요한 또 다른 이유가 있습니다. 바로 다른 팀원들을 설득하는 것입니다.신박한 마케팅 캠페인을 기획했더라도 팀에서 예산을 배정해 주지 않으면 비즈니스에 영향력 있는 성과를 만들기 어렵습니다. 마찬가지로 PO도 아무리 엄청난 인사이트가 있고 좋은 제품 아이디어가 있더라도 개발팀에서 구현해 주지 않는다면 의미 있는 결과를 만들 수 없어요.

마케터는 데이터를 가지고 마케팅의 효과를 팀 전체에 명확히 설명해야 합니다. 주어진 예산과 리소스로 어떻게 비즈니스 목표에 기여할지를 보여줘야 해요.

PO의 경우에도 마찬가지입니다. 사용자 데이터를 기반으로 제품의 개선점을 제시하며 팀과의 원활한 의사소통을 유지하는 것이 중요합니다. 데이터를 통해 우리가 개발하는 기능의 가치를 설득력 있게 전달해야 팀원과의 협업이 수월해집니다.

팀원들이 일하는 이유가 단순히 상급자가 지시했기 때문에, 혹은 기획자가 / 마케터가 이렇게 하라고 해서가 되면 안 된다는 이야기입니다.

감이 아닌 정확한 근거로 결정을 내려야 성장함

여러분의 팀이 그동안 출시하는 기능마다 잘됐고 잘 성장하고 있는, 상상 속에나 존재하는 마법 같은 서비스를 만들고 있더라도 데이터를 꼭 봐야 할까요? 네, 그렇습니다.

지금은 소규모의 팀으로 개인이 뛰어난 성과를 내고 있겠지만, 점점 회사가 커지고 구성원이 늘어나면 조직 차원에서 배운 점을 쌓아놓아야 지속 가능한 성장이 가능합니다. 지금까지 목표를 잘 이뤘어도 우리가 뭘 잘해서 이런 결과를 만들었는지 원인을 모른다면 성공을 복제할 수 없기 때문이죠.

일종의 플레이북을 만든다는 개념으로 접근해 볼 수 있는데요. 우리 회사 내부의 벤치마크 데이터를 만드는 거죠. 그동안의 캠페인 평균 전환율이 2%대였는데 갑자기 1%로 떨어지거나, 급작스럽게 올라가면 주의 깊게 살펴보는 식으로요.

데이터 분석의 중요성을 알고 있음에도 불구하고 자원이 부족하다는 현실적인 문제로 우선순위에서 밀리는 경우가 많습니다. 스냅셀은 그런 조직을 위해 쉽고 빠르게 데이터 분석을 도와주는 솔루션입니다. 더 알아보고 싶으시다면 얼리 액세스를 신청해 주세요.

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