데이터분석가의 빅데이터 분석 실무

이번 글에서는 실무에서 쓰이는 데이터 분석을 총체적으로 살펴 보겠습니다.

1. 데이터 분석 목표 구체화

분석의 목표 구체화는 데이터 분석의 가장 중요한 시작입니다.

구체적인 목표가 있으려면 현재 데이터 상태가 어떠하고 우리 회사의 데이터 수집과 분석이 어느 정도 수준인지를 아는 주제 파악도 필요합니다.

하고 싶은 것과 할 수 있는 것 사이에는 항상 차이가 존재하므로, 본인의 위치와 수준을 알아야 할 수 있는 것들이 어떤 것들인지 구체적으로 나올 것입니다.

2. 데이터 상태 진단 및 확보 방안

충분한 데이터가 있는지, 분석할 데이터의 수준은 어떤지 살펴보아야 합니다.

생각 외로 분석할 데이터가 없는 곳이 태반입니다.

데이터 분석을 할 때 분석 결과를 염두에 두고 하듯 데이터 수집도 데이터 활용에 대해 염두에 두었을 때 데이터가 예쁘게 수집됩니다.

데이터 분석 활용 가능 여부를 판단할 때는 우선 데이터의 절대적인 양을 살펴보고, 질적인 측면의 데이터가 가지고 있는 항목 수와 또 항목은 있더라도 빠진 데이터가 많지는 않은지, 항목만 있고 수집된 데이터가 없지는 않은지를 살펴봐야 합니다.

(1) 데이터가 있고, 활용 가능한 경우

이 데이터가 돈을 벌어다 줄 주옥같은 데이터인지 쓰레기 같은 데이터인지 정확한 진단이 필요합니다.

우리 회사에 맞는, 필요한, 가능한 캠페인을 기획하고 데이터를 분석하고 꼼꼼하게 실행 계획을 세워나가면 됩니다.

(2) 데이터가 있지만 활용이 불가능한 경우

대부분의 회사가 이 경우에 속합니다.

쉽지는 않지만, 데이터를 단순히 클린징해서 활용 가능한 데이터로 만들 수 있는지를 먼저 살펴봅니다.

데이터를 더 수집해야 하는 상황이라면 고객과의 접촉 단계에서 어떤 데이터가 수집될 수 있고, 어떤 데이터가 더 수집되면 좋고 가능한지를 따져봐야 합니다.

데이터 항목이 있는데 수집이 안 되고 있는 데이터가 있다면 왜 수집이 안 되고 있는 것인지 원인을 파악해서 개선합니다.

데이터가 충분히 입수되어 있어도 고객의 마케팅 활용 동의가 없어서 데이터를 활용하지 못하는 사태도 자주 발생하므로 고객의 마케팅 활용 동의율을 높일 수 있는 방법도 함께 고려합니다.

3. 데이터가 없는 경우

(1) 내부에서 데이터를 확보하는 방법

데이터 수집 프로세스를 구축해야 합니다.

고객의 가입서를 받고 있는 곳인데 고객의 가족 수가 궁금하다면 가입서에 그 항목을 추가하는 방식입니다.

정말 필요한 데이터라면 선택이 아닌 필수 항목으로 데이터를 받을 수 있으면 좋고, 아닌 경우는 프로모션이 필요합니다.

한창 모바일로 거대한 전환이 일어날 때 앱을 깔면 1,000원 적립 등의 신규 앱 프로모션이 난무했습니다.

고객과 현장에서 직접 대면하는 영업 담당자의 역할도 중요합니다.

고객 데이터가 잘 입수될 수 있도록 영업 담당자가 가이드 하는 것이 매우 중요합니다.

영업 담당자가 고객을 잘 리드하고 유도하면 데이터는 제대로 수집될 확률이 높아집니다.

결과적으로 데이터를 잘 쌓으려면 고객 정보 제공 시 고객에게 주어지는 혜택과 그 고객을 가이드 하는 영업 담당자의 노력이 합작되어야 합니다.

(2) 외부에서 데이터를 확보하는 방법

전략적 제휴가 대표적인 예입니다.

우리 회사의 타겟 고객과 비슷한 다른 업종의 회사와 제휴해서 고객에게 우리 회사 상품을 마케팅하고, 제휴 파트너 회사는 우리 회사의 고객에게 제휴사의 상품을 마케팅하는 윈윈 전략입니다.

전형적인 제휴는 카드사와 유통 회사 또는 제조사의 제휴입니다.

온라인 쇼핑몰에서 고객에게 인기 있는 프로모션이 카드 금액 청구 할인입니다.

이런 프로모션으로 카드사는 매출을 올리고, 온라인 쇼핑몰에서도 카드 할인을 통한 매출 증가가 뚜렷하기 때문에 선호하는 방식입니다.

꼭 필요한 데이터를 구해야 하는 경우는 비용을 지불하고 데이터를 사기도 합니다.

고객의 소득 수준 데이터가 필요한 경우, 주거지를 기반으로 고객의 소득을 추정해서 서비스를 제공하는 회사에서 데이터를 구매하는 경우도 있습니다.

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