3가지 마케팅 분야별 성과 데이터 시각화 방법
마케터는 기업의 리드 확대와 매출 증가를 위한 다양한 액션을 수행하는데요. 다양한 마케팅 액션 중 어떤 액션이 효과적인지 파악하기 위해서는 각각의 마케팅 액션에 따른 성과 데이터 모니터링이 매우 중요합니다. 진행하는 캠페인마다, 또 마케팅 채널마다 실시간으로 쌓이는 데이터를 관찰하고 발 빠르게 대응해야 하죠! 하지만 수많은 채널에 산재한 데이터를 보기 좋게 정리하기란 쉽지 않습니다. 일일이 개별 마케팅 채널에 접속해서 로그인하고, 메뉴 속 숨어 있는 통계 페이지를 찾아 데이터를 조회해야 하는데요. 성과 보고일이라도 다가오면 여러 채널을 오가면서 데이터를 비교해야 한다는 생각에 머리가 아파 올 수 있습니다. 마케팅 데이터를 조금 더 효율적으로 분석할 방법은 없을까요?
오늘은 마케터를 위한 활용도 높은 데이터 시각화 방법을 소개하려고 합니다. 오늘 소개할 마케팅 분야의 시각화 활용 사례는 아마 데이터 때문에 골머리를 앓고 있는 직장인 누구에게라도 도움이 될 수 있다고 생각해요! 뉴스젤리의 내부 데이터 활용 경험뿐만 아니라 마케팅 데이터 시각화 컨설팅 경험을 종합해 얻은 인사이트를 바탕으로 3가지 마케팅 분야별 성과 데이터 시각화 차트를 정리했는데요. 콘텐츠 마케팅, 이메일 마케팅 그리고 마케팅 채널 관리까지 각 분야에서 어떤 데이터로 어떤 시각화 차트를 활용할 수 있을지 함께 알아보겠습니다!
첫 번째는 콘텐츠 마케팅 성과입니다. 콘텐츠 마케팅의 성과는 고객의 선호도와 직결되기 때문에, 직접 고객에게 콘텐츠 만족도 조사를 진행하지 않는 이상 성과를 엄밀하게 추적하기 어려운 분야 중 하나입니다. 그렇기 때문에 수집할 수 있는 데이터를 최대한으로 활용하는 것이 중요한데요! 콘텐츠 마케팅에서는 웹 및 앱 서비스의 트래픽을 측정할 수 있는 무료 서비스, 구글 애널리틱스 4(Google Analytics 4) 데이터를 활용해 시각화 차트를 제작해 보겠습니다.
먼저 이달에 발행한 콘텐츠마다의 개별 성과를 알아보기 위해 구글 애널리틱스에서 수집되는 지표 중에서도 콘텐츠별로 사용자의 반응을 파악할 수 있는 조회수, 평균 참여 시간*, 그리고 주요 이벤트 수* 지표를 활용하겠습니다.
* 평균 참여 시간 : 사용자의 브라우저에서 내 웹사이트가 메인 콘텐츠였거나 모바일 앱이 사용자의 기기에서 포그라운드 상태로 있었던 평균 시간 (콘텐츠 마케팅에서 주로 사용자의 만족도, 관심도 등을 측정하는 지표로 사용됨)
* 주요 이벤트 수 : 비즈니스 성공에 특히 중요한 액션을 측정하는 이벤트 (문의, 구독, 구매 등 기업 내에서 중요하게 여기는 지표를 구글 애널리틱스에서 주요 이벤트로 설정하고 모니터링할 수 있음)
콘텐츠별로 세 지표를 시각화하면 위와 같은 차트를 그릴 수 있는데요. x축에 모니터링을 원하는 지표 세 개를, y축에는 콘텐츠 발행일과 콘텐츠 제목을 배치했습니다. 한 화면 내에서 세 가지 지표를 기준으로 콘텐츠의 성과를 비교해 볼 수 있어요.
위 차트에서 콘텐츠 A는 다른 두 콘텐츠에 비해 조회수가 매우 높습니다. 하지만 평균 참여 시간과 주요 이벤트 수가 상대적으로 뒤처지죠. 반면 콘텐츠 B는 조회수가 상대적으로 낮은 대신 평균 참여 시간과 주요 이벤트 수가 매우 높습니다. 두 결과를 미루어 보면 여러 인사이트를 도출할 수 있는데요. 예를 들어 ‘콘텐츠 A는 높은 조회수를 기록할 만큼 콘텐츠의 제목이나 썸네일이 매력적이지만, 콘텐츠의 본문은 퀄리티가 낮아 사용자가 이탈한다’거나, ‘콘텐츠 B는 조회수가 매우 낮은 것을 보아 콘텐츠의 제목이나 썸네일이 클릭을 유도하기 어렵지만, 유입된 사용자가 콘텐츠에 오래 머물고 주요 이벤트를 많이 발생시키는 것을 보아 콘텐츠 본문의 퀄리티가 높다’ 등의 추측을 해 볼 수도 있겠어요. 물론 다른 요인도 고려해야겠지만, 위 과정처럼 데이터를 종합해 성과를 평가하는 방법으로 활용할 수 있겠죠?
앞서 살펴본 시각화 방법은 콘텐츠별 성과 데이터 비교에 유용합니다. 데이터 비교를 통해 다른 콘텐츠에 비해 조회수가 유독 높거나, 평균 참여 시간이 두드러지게 낮은 콘텐츠를 발견할 수 있었어요. 그렇다면, 이 콘텐츠가 왜 이런 결과를 보이는지에 대한 궁금증이 자연히 생길 수밖에 없는데요! 개별 콘텐츠의 성과 데이터에 대한 이해를 더하기 위해 콘텐츠로 유입된 사용자가 어떤 경로로 유입되었는지 확인해 볼 수 있어요. 구글 애널리틱스에서 제공하는 탐색 분석을 활용해 보도록 하겠습니다.
탐색 분석을 활용하면 위와 같이 특정 콘텐츠의 유입 경로(세션 소스/매체)별 성과 지표를 데이터 테이블로 시각화할 수 있습니다. 데이터 테이블 각 셀의 데이터 크기만큼 막대 차트를 그려 직관적으로 데이터를 비교할 수 있어요. 위 데이터 테이블 및 막대 차트와 앞서 제작한 콘텐츠별 성과 지표 시각화를 종합하면 의미 있는 성과를 보인 콘텐츠는 무엇이고, 해당 콘텐츠에 유입된 사용자는 어떤 유입 경로를 통해 유입되었는지, 또 어떤 유입 경로의 사용자가 콘텐츠에 더욱 높은 관심을 보였는지 등을 추측해 볼 수 있습니다.
다음은 이메일 마케팅 성과입니다. 흔히 우리가 받아 보는 여러 뉴스레터는 각 브랜드의 마케터가 수행한 이메일 마케팅의 결과물이라고 볼 수 있는데요. 이메일 마케팅은 이메일 제목, 발송 시간, 발송 타겟군 등의 요인이 성과를 크게 좌우하기 때문에 데이터를 꾸준히 모니터링하고 시의적절한 전략을 세워야 하는 분야입니다. 이메일 마케팅 성과 분석에 사용되는 대표적인 데이터 3가지-뉴스레터 구독자 데이터, 구독 유입 경로 데이터, 뉴스레터별 성과 데이터-를 효과적으로 시각화하는 방법을 소개하겠습니다.
먼저 뉴스레터 구독자 데이터의 변화 추이를 라인 차트로 나타냈습니다. 2024년 1월부터 10월까지 격주로 수집한 구독자 수 데이터를 선으로 이어 그렸는데요. 라인이 점진적으로 우상향하다가, 8월에서 9월로 넘어가는 구간에서 급격하게 상승하는 것을 볼 수 있습니다. 이 형태를 보고 해당 기간에 진행했던 마케팅 액션이 구독자 증가에 큰 영향을 미쳤을 것으로 예측해 볼 수 있을 것 같아요! 예를 들어 해당 기간에 SNS 광고를 집행했다면, 광고 캠페인이 기업 인지도에 영향을 미쳐 뉴스레터 구독자 수가 증가했을 것으로 추측해 볼 수도 있겠네요.
이번에는 개별 캠페인의 성과 측정을 위한 더욱 직접적인 지표로써 구독자의 평균 오픈율, 평균 클릭률 데이터를 시각화해 보려고 합니다. 평균 오픈율이 높아진다면 뉴스레터를 열어 본 구독자가 많아지고 있음을, 평균 클릭률이 높아진다면 뉴스레터를 보고 클릭 액션을 수행한 구독자가 많아지고 있음을 의미합니다. 주별로 달라지는 구독자 평균 이메일 오픈율과 평균 클릭률을 콤보 차트로 나타내 보았어요. 평균 오픈율은 막대 차트로, 평균 클릭률은 라인 차트로 그려 두 지표의 변화 추이를 한번에 비교할 수 있도록 했는데요! 우측 상단의 필터로 원하는 연도와 달을 선택할 수 있습니다.
위 시각화로 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 알아볼까요? 사례는 2024년 7월부터 9월까지의 데이터를 보여주고 있습니다. 앞서 살펴본 구독자 수 추이 변화 라인 차트에서는 8월에서 9월로 넘어가는 시점에 구독자 수가 크게 늘었다는 점을 떠올려 볼게요. 그렇다면 해당 기간에 평균 오픈율과 평균 클릭률이 구독자 수와 함께 증가했을지에 관한 궁금증을 가질 수 있을 텐데요. 과연 두 지표가 모두 증가했을까요? 위 차트의 9월 부분을 살펴보면, 9월 첫째 주의 평균 클릭률과 오픈율이 이전 기간 대비 감소했음을 알 수 있는데요! 두 차트의 인사이트를 종합해 보면, 9월에 급격하게 신규 구독자 수가 증가하면서 전체적인 평균 오픈율과 평균 클릭률은 오히려 감소한 것이라고 추측해 볼 수 있습니다.
다음으로 구독자가 어디에서 유입되었는지 알 수 있도록 월별X구독 유입 경로별 신규 구독자 수의 비율을 시각화한 100% 누적 막대 차트를 살펴볼게요. 구독자 확보를 위해 수행한 여러 액션 중 어떤 채널에서의 액션이 유의미했는지를 알 수 있습니다. 월별로 100%를 의미하는 세로 막대를 나열하고, 각 막대는 해당 월의 유입 경로별 신규 구독자 수의 비율만큼 조각을 나누어 표현했습니다.
위 시각화 차트로는 무엇을 알 수 있을까요? 예를 들어, 2024년 5월에 홈페이지를 통한 구독 유입(노란색 조각)을 보면 전체 중 약 5%로 다른 유입 경로에 비해 매우 낮은 비율을 차지하고 있습니다. 하지만 점차 증가하는 추세를 보이며 2024년 9월에는 약 23%로 전체 유입 경로 중 2번째로 높은 신규 구독자 수가 증가한 것을 알 수 있어요!
구독자 데이터를 면밀히 분석했다면, 주기적으로 발송되는 뉴스레터 캠페인의 성과 또한 개별적으로 분석해 볼 필요가 있겠는데요! 위 사례는 개별 뉴스레터의 성과 데이터를 활용해 제작할 수 있는 차트입니다. y축에는 뉴스레터 발송 일자와 뉴스레터 제목을, x축에는 서로 다른 네 개의 성과 지표를 놓고 지표별 막대 차트를 나열했는데요. 왼쪽부터 오픈율, 클릭률, 오픈 대비 클릭률, 수신 거부 수까지 뉴스레터 성과 분석 시 중요한 지표로 차트를 구성하였습니다. 지표별로 색깔이 다른 막대를 활용해서, 각 뉴스레터의 지표별 성과를 보다 직관적으로 비교할 수 있도록 했어요!
이 시각화 차트를 통해 뉴스레터 A는 오픈율이 뉴스레터 중 가장 낮지만, 클릭률은 가장 높다는 것을 알 수 있습니다. 반면 뉴스레터 C는 오픈율이 뉴스레터 A보다 높은데도 불구하고 클릭률이 낮아 오픈 대비 클릭률이 매우 떨어지죠! 이렇게 뉴스레터별로 여러 지표를 비교하면서 입체적으로 성과를 분석할 수 있습니다.
마지막으로는 마케팅팀에서 운영하는 여러 채널의 성과를 관리 및 분석할 수 있는 시각화 사례를 소개하겠습니다. SNS 플랫폼, 콘텐츠 플랫폼 등 다양한 홍보 채널을 운영하다 보면, 채널별 활성화 정도를 파악하고 현 상황에 맞는 운영 전략을 세워야 하는데요. 채널별 성과를 요약해서 볼 수 있다면 더욱 빠른 의사 결정이 가능하겠죠!
가장 먼저 여러 채널을 운영하다 보면 유의미한 성과를 내는 채널이 무엇인지 아는 것이 중요할 텐데요! 따라서 채널 성과를 파악하는 가장 중요한 지표로 채널별 콘텐츠 조회수를 선택하고, 각 채널의 콘텐츠 조회수 변화 추이를 한번에 비교할 수 있는 라인 차트를 제작할 수 있습니다.
최근 1년간의 데이터를 시각화해 보니 2023년 11월, 채널 C에서 매우 높은 조회수가 기록된 것을 확인할 수 있습니다. 전반적인 경향을 봤을 때도 채널 A, B에 비해 C의 조회수가 높다는 것을 알 수 있어요. 타 채널에 비해 채널 C가 유의미한 성과를 낸다고 볼 수 있는데요! 이 인사이트를 기반으로 해당 기간에 채널 C에서 어떤 콘텐츠가 업로드되었는지, 혹은 사용자들의 추가 유입 경로는 무엇이었는지 추가 분석을 진행하고, 그 결과를 기반으로 앞으로의 운영 전략을 세워 볼 수 있겠죠! 또한 채널 A와 B는 상대적으로, 그리고 지속적으로 저조한 조회수를 기록하고 있다는 점을 바탕으로 해당 채널의 운영 방식을 개편하거나 운영을 종료하는 결정을 내려 볼 수도 있을 것 같습니다.
앞서 채널별로 성과를 비교하기 위해 데이터 시각화를 활용했는데요. 그중 성과가 좋았던 채널에서 어떤 콘텐츠가 가장 많은 반응을 얻었는지 보기 위해서는 채널별 조회수 TOP 10과 같은 지표를 추가로 활용해 보는 방법도 추천해 드립니다. 일반적으로 블로그형 콘텐츠를 업로드하는 네이버 블로그, 네이버 포스트, 브런치 스토리와 같은 채널에서는 이를 쉽게 확인할 수 있는 통계 페이지를 제공하는데요! 조회수 기준 TOP 10 콘텐츠 리스트를 조회할 수 있어 채널의 조회수가 높은 기간에 어떤 콘텐츠의 반응이 좋았는지 확인할 수 있습니다.
특히 브런치 스토리의 경우 월별 조회수 차트에서 특정 월을 클릭하면, 하단의 TOP10 콘텐츠 테이블의 데이터가 바로 바뀌는 인터랙티브 테이블을 제공해 쉽게 데이터를 탐색할 수 있습니다. 따라서 월별 데이터를 따로 살펴보지 않아도 바로 하단에서 관련 정보를 확인할 수 있죠! 데이터를 제공하는 채널에서 시각화를 적절히 이용할 수 있다면, 별도의 시각화 차트를 만들지 않고서도 충분히 데이터를 활용한 마케팅 인사이트 도출을 할 수 있으니 시각화 차트를 자체적으로 제작하기 이전에 각 채널에서 제공하는 시각화 기능을 살펴보시기를 추천합니다.
지금까지 3가지 마케팅 분야의 성과 데이터를 기반으로 누구나 활용 가능한 데이터 시각화 차트를 살펴보았습니다. 다양한 채널에 산재하여 숫자로만 비교할 수 있었던 데이터를 더 직관적이고, 효율적으로 분석할 수 있었는데요. 필요에 따라서는 앞서 소개한 여러 차트를 조합하여 대시보드를 제작할 수도 있습니다. 대시보드로는 차트에서 도출한 인사이트를 종합해 더 다양하고 깊이 있는 마케팅 전략을 세울 수 있겠죠!
그런데, 혹시 눈치채셨나요? 오늘 소개해 드린 사례를 떠올려 보면 모두 막대 차트, 라인 차트 등 평소에 쉽게 접할 수 있는 시각화 유형이었습니다! ‘나는 어떤 인사이트를 도출하고 싶을까?’라는 물음을 스스로 던지고 시각화의 목적을 분명히 한다면, 기본에 충실한 차트만으로도 데이터를 100% 활용할 수 있다는 것을 전해 드리고 싶었어요. 이 글을 보시는 여러분도 이제 데이터 때문에 고민하지 마시고, 이 글을 참고해서 직접 데이터 시각화에 도전해 보세요! 데이터 활용으로 업무 효율성이 높아지는 것을 경험해 보셨으면 좋겠습니다.
