아티클) 인구통계학 정보의 효용성_데이터분석가의 숫자유감(리디북스)

https://select.ridibooks.com/article/@data/9

요약)

서비스나 UX 기획에 많이 사용되는 '페르소나' 방법론은 타겟 고객의 입장에서 생각을 해서 아웃풋을 만들어 낼 수 있어서 많은 곳에서 사용된다. 그런데 이 페르소나를 고객의 행동특성에 따르기보다 인구통계학적 특성만 따른다면 한계가 존재한다.

만약 A 기업이 유아용품을 판다고 생각했을 때 타겟을 "25~35세 여성"으로 잡아 광고했을 때 곤란해질 수 있다. 25~35세의 여성이 반드시 아이를 가진 부모일 확률과는 다르기 때문이다. 그렇게 됐을 때 예상보다 전환율이 낮을 수 있다.

하지만 A기업 홈페이지에 들어와 아이용품, 임산부 용품 부분에 체류해 있던 사람들이라고 하면은? 25~35세 여성의 숫자보다는 작을 수(어쩌면 클 수도) 있지만 타겟 정확도가 높기 때문에 전환율이 높을 수 있다. 

유튜브의 통계에 의하면 육아 동영상 시청자 중 40%이 남자, 50%가 35세 이상이라고 하는데 막연하게 마케팅 담당자의 머릿속에 있는 '25~35세의 여성'이라고 타겟팅을 하면 전환율이 낮아 광고비가 낭비될 뿐만 아니라 잠재고객을 놓칠 수도 있다. 

세상이 복잡해져갈수록 다양한 사정과 이야기를 가진 사람들이 많아지고 이 사람들을 단순히 인구통계학 수치 만으로 묶기에는 그 사람을 나타내기 어렵다. 과거에는 활용할 수 있는 데이터가 적었기 때문에 인구통계학적 정보로만 활용하려 했다면 이제는 활용할 수 있는 데이터가 많아졌기에 데이터를 잘 활용해서 고객을 타겟하는 것이 좋다

 

느낀점)

최근에 스마트스토어를 열어 운영하면서 마케팅적인 부분에 대해서 공부하고 있는데 확실히 전환율을 높이는 것 자체가 경쟁력이 되는 것 같다고 많이 느끼는 중이다. 특히 페이스북/인스타그램 광고쪽을 공부하면서 그런 생각을 많이 하게 되었다.

그럼에 따라 얼마나 고객을 생각하는게 중요한지, 또한 그렇게 하기 위해 데이터를 잘 써야 하겠다는 생각을 하게 되었다