Publisher Buying에서 Audience Buying으로. 작년에 Moloco에서 진행한 마케팅 컨퍼런스에서 'Audience Buying'이라는 용어를 처음 듣고 무릎을 쳤던 기억이 난다. 과거의 퍼포먼스 마케팅이 예산을 집행하고 매체를 사는 것(Publisher Buying)이었다면, 앞으로는 단순히 매체를 사는 데서 그치는 게 아니라 그 매체를 통해 캠페인에 적합한 잠재 고객을 사는 것(Audience Buying)으로 바뀔 것이라는 이야기였는데, 정말 여러모로 공감되는 이야기였다(이미 이러한 방향으로 많이 변화했다고 생각한다). 사실 매체들이 경쟁하듯이 이야기하는 '머신러닝'이라는 것도 결국 개별 캠페인에 잘 반응할만한 사람들을 찾는 예측 분석 모델링에 대한 이야기니깐. 실제로 마이리얼트..

어느덧 액세서리 커머스에 입사한 지 3개월이 넘었다. 지금까지 나는 데이터 분석가로서 어떠한 일을 했을까? 돌아보면 답은 하나였다. " 데이터 찾기 " 커머스는 본질적으로 유저에게 상품을 판매하는 곳이다. 즉 유저와 상품이 없으면 커머스는 돌아가지 않는다. 반대로 커머스가 성장하려면 유저를 알아야 하고, 상품을 알아야 한다. 나에겐 유저를 알고 상품을 알아야 하는 게 급선무였다. 그러나 그것들을 알 수 있는 방법은 전무했다. "상품을 파는데 품번(고유번호)이 없다?" 커머스에 입사하여 데이터를 본다면 어떤 게 가장 궁금할까? 나의 경우 가장 잘 팔리는 상품이 어떤 것이고 어떤 특징을 가지는지가 제일 궁금했다. 그렇게 처음 내려받아본 주문데이터를 봤을 땐 나의 눈을 의심했다. 푸..품번이 없어..? 이곳의..

쿠키(Cookie) 쿠키는 사용자가 웹사이트를 방문할 때 웹 브라우저를 통해 전송되어 사용자의 컴퓨터 하드디스크에 저장되는 작은 텍스트 파일을 말하며 주요 역할은 다음과 같습니다. - 사용자 인증 정보를 기억함으로써 웹사이트 내 특정 페이지에 접속할 때마다 로그인을 새로 해야 하는 수고를 덜어줌 - 쇼핑정보, 관심사, 지역 등 사용자에 관한 다양한 정보를 저장함 - 사용자에게 개인화된 광고를 보여주거나 리마케팅 등을 통해 보다 효과적인 광고 운영이 가능하도록 함 - 구글 애널리틱스와 같은 웹분석 데이터 수집 혹은 정보 추적 용도에 사용됨 - 브라우저 단위로 생성. 크롬, IE와 같이 서로 다른 브라우저는 상호간에 생성된 쿠키를 볼 수 없음 - 웹사이트 단위로 생성. 웹사이트 A(예: 네이버)는 웹사이트 ..

세그먼트, 나누면 보인다 세그먼트는 애널리틱스 데이터의 하위 집합을 의미합니다. 세그먼트를 이용하면 데이터의 일부를 분리하여 분석할 수 있으므로 비즈니스 요소의 트렌드를 파악하고 대응하는 데 도움이 됩니다. 위 매출 추이를 마케팅 채널별로 분류하면 아래와 같습니다. 위 예시에서와 같이 통합된 데이터를 보면 시간 경과에 따른 구매 패턴 변화와 같은 전반적인 사용자 행동 추세를 보는데 도움이 됩니다. 하지만 데이터를 세분화해보면 구매 패턴이 왜 변했는지, 어느 채널이 그 변화에 기여했는지 등 좀 더 구체적인 내용을 파악할 수 있습니다. 구글 애널리틱스는 요일, 기기, 지역, 사용자 유형 등 아래와 같이 다양한 기준으로 세그먼트를 적용할 수 있습니다. 심슨 패러독스 세그먼트 적용의 중요성을 잘 보여주는 사례로..

외국계 기업에 다니고 있거나 수출기업의 경우, 지역을 일반적으로 국가별로 나누지 않는다. 효율성을 위하여 각 데이터들은 국가를 별도로 물론 정리가 되지만, 그보다는 더 큰 그룹으로 묶이는 경우가 많다. 예를 들면 회사의 지역구조는 이런 식으로 나뉠 수 있다. - APAC - Europe - North America - Latin America - Africa 그리고 유럽이라고 하더라도, - 동유럽 - 중부유럽 - 서유럽 으로 나뉠 수 있고, 하나의 국가라고 하더라도, 예를 들어 미국이라면 도시에 따라 - 동부 - 중부 - 서부 로 나뉠 수도 있다. 이렇게 회사에서 사용하는 지역기준을 GA로 불러와서 데이터분석을 진행하면, 데이터 분석을 하는데 있어서 데이터 플랫폼을 하나로 일원화할 수 있으며, 이에 따라..

데이터 가져오기 2편, 저번 편이 조금 하이 레벨에서 포스팅하였다면 2편은 조금 더 실제적인 내용을 다루고자 한다. 데이터 가져오기를 하려면 아래와 같은 4가지 단계를 거쳐 진행해야만 한다. 1. 가져오고자 하는 데이터 선정 가져오고자 하는 데이터를 선정하는 것은 원론적이지만 가장 필요한 단계이다. 쓸데없는 데이터를 불러와서 괜히 구글 애널리틱스 리소스 낭비도 하고 우리도 귀중한 시간을 낭비할 필요가 없다. 어떤 기준으로 데이터를 선정하여야 하는가? 라고 할 때는 아래의 질문들에 기반하여 가져올 데이터를 선정하는 것이 좋다. - 유저를 이해하는데 있어서 어떠한 데이터가 추가로 필요한가? - 어떤 데이터를 구글 애널리틱스에 추가해서 GA데이터와 합칠 때 내가 편해질까? 이 외에도 어떠한 Key(매개체)를 ..