프로그래머스 데이터분석 데브코스 10-3 (마케팅 지표)

접점 (Tuch Point)

• 제품/서비스를 고객에게 노출시키는 다양한 방법 
• 크게 오프라인과 온라인 접점으로 나뉨
• 고객이 우리 서비스를 접하게 되는 다양한 방법, 혹은 경로
  • 보통 온라인에 중점을 주지만 매장 방ㅁ누 혹은 Tv/신문광고와 같은 오프라인 접점도 존재
  • 온라인 접점을 포커스로 진행
• 고객 접점 경로의 시간순 기록이 디지털 마케팅 데이터 분석의 시작
  • 접점들은 페이스북, 구글, 네이버와 같은 마케팅 플랫폼이 되며 이를 채널이라고 부르기도 함
  • 접점 = Touch Point = 채널

 

디지털 마케팅

디지털 접점(온라인)에 우리 서비스/제품에 대한 광고를 내는 것

이는 보통 캠페인이란 형태로 행해지고 구체적인 타켓 고객층을 갖고 시작

회사에 따라서는 다수의 접점에서 동시에 동일한 목적을 갖는 마케팅을 시작

• 크로스 채널 마케팅 : 스타벅스가 대표적이며 오프라인 마케팅과 디지털 마케팅을 전방위적으로 실시
• 이 때 어느 채널과 캠페인이 가장 효율적인지 파악이 필요함

고려할 점

• 비디오 vs 이미지
• 어떤 카피라이트를 사용할 것인지

한 플랫폼 안에서 타겟 사용자 층에 따라 다수의 다른 광고를 집행하는 것이 일반적

• 이 각각의 다른 광고들을 보통 캠페인이라고 부름, 즉 다수의 캠페인이 존재
• 캠페인에 따라 타겟 사용자층과 팔려는 상품들이 달라지게 되며 같은 상품이라도 다른 할인율 혹은 마케팅 카피 혹은 이미지/비디오를 사용하게 됨
• 한 캠페인 안에 여러개의 링크 (흔히 Call to Action이라고 부름)가 존재하는 것이 일반적

• 즉 플랫폼 별 마케팅 기여도도 중요하지만 캠페인별 기여도를 아는 것이 중요
  • 이는 리퍼럴만으로 알 수가 없기에 UTM 파라미터가 등장

 

리퍼럴

웹에서 리퍼럴은 링크를 타고 한 페이지에서 다른 페이지로 넘어가는 것

• 웹 페이지 A에 있는 링크를 클릭하여 다른 페이지 B로 넘어가는 경우를 가정
  • 페이지 B의 리퍼럴 링크는 페이지 A가 됨

• 다른 사이트에서 링크를 타고 우리 사이트로 넘어오는 방문자를 리퍼럴 방문자라고 부름
• 리퍼럴을 통해 사용자들의 방문 경로(접점)를 알 수 있음
  • 하지만 리퍼럴에 대한 더 자세한 정보가 필요
    • 리퍼럴이 광고인지 아닌지, 광고라면 어떤 종류의 광고인지 등등의 기타 정보가 필요
    • 이를 위해 UTM파라미터가 사용됨

 

UTM 파라미터

사용자 방문의 원천을 파악

리퍼럴을 이용하면 어떤 사이트를 통해 사용자들이 우리 서비스를 찾아오는지 파악 가능

하지만 리퍼럴은 세부 정보가 부족함

• 구글 검색을 통해서 왔다면 어느 키워드를 통해 왔는지 알 수 있따면 향후 최적화에 도움이 된다.
• 여러개의 캠페인이 집행 중이라면 그 중 어느것이 클릭 되었는지 아는 것이 중요해짐

 

마케팅 분석 필수 데이터 - 전환 (Conversion)

최종 전환 (Macro Conversion)

• 고객이 물건 구매와 같이 의미가 큰 행동을 하는 경우 이를 최종전환이라고 부름
• 최종전환 전의 접점(채널)들은 하나 이상이 있을 수 있는데 어떻게 기여도를 부여할 지 정하는 것이 바로 마케팅 기여도 (Marketing Attribution) 모델
• 최종 전환은 마케팅 목표에 다라 다름
  • 보통은 상품/서비스 판매
  • 회원가입 혹은 모바일 앱 설치가 되기도 함

 보조 전환 (Micro Conversion)

• 최종 전환에 앞서 고객의 행동들을 자세하게 기록하는 것이 도움이 됨. 이를 보조전환 이라고 함
• 특정 물건의 상세정보 클릭 혹은 특정 물건을 쇼핑카트에 넣었다던지 등의 행동들이 보조전환
• 보조전환들이 모여서 최종전환이 되는 것이 일반적인 패턴, 즉 보조전환은 최종전환의 징조가 됨

 

사용자 여정 (User Jorney)

보통 5개 단계를 거쳐 충성고객이 됨

• 인지 > 고려 > 구매 > 사용/서비스 > 충성 고객
• 가격에 따라 구매를 하기까지 몇 분에서 몇 달이 걸릴 수 있음

데이터 관점에서 사용자 여정

• 고객의 접점들과 최종전환/보조전환을 시간순으로 나열한 것이 사용자 여정

 

 

마케팅 지표 : 채널 캠페인 기여도 분석 모델

 

마케팅 효과 분석 (CPC)

CPC(Cost Per Click)는 가장 흔히 사용되는 마케팅 효과 분석 지표 중의 하나

• 고객이 광고를 클릭하는데 드는 평균 비용
• 즉 회사가 고객의 광고 클릭 하나에 지불하는 평균 비용
• 보통 캠페인별로 계산되고 마케팅 플랫폼 레벨로 모아서 계산됨
• 이 방식의 문제는 실제 클릭이 구매로 이어졌는지 따지지 않는다는 점

특정 캠페인의 CPC

• CPC = 캠페인에 들어간 모든 비용 / 총 클릭 수
• CPC가 클수록 마케팅 효과는 떨어진다고 본다
  • 하지만 서비스의 종류에 따라 다르기에 캠페인 별로 상대비교를 해야함

CPA(Cost Per Acquision)

고객이 광고를 통해 실제로 물건을 구매하는데 드는 평균 비용

• 꼭 물건 구매가 아니라 회원등록, 앱 다운로드 등의 다른 행동이 목표가 될 수 있음

• 즉 회사가 광고를 통해 구매를 한 번 하는데 지불하는 평균 비용
• 보통 캠페인별로 계산되고 마케팅 플랫폼 레벨로 모아서 계산됨

특정 캠페인의 CPA

• CPA = 캠페인에 들어간 모든 비용 / 총 판매 수
• CPA가 클수록 마케팅 효과는 떨어진다고 본다.
  • 하지만 서비스의 종류에 따라 다르기에 캠페인 별로 상대비교를 해야함

 

ROAS (Return On Adversting Spend)

앞서 CPC와 CPA의 문제는 클릭수와 판매수를 기반으로 계산

 

캠페인을 통해 돈을 벌었는지 아니면, 마케팅에 더 많은 돈을 쓰고 있는지 알고 싶다면 ROAS를 계산

 

특정 캠페인의 ROAS

• ROAS = 캠페인에서 모든 나온 모든 매출액 / 캠페인에 들어간 모든 비용
• ROAS가 클수록 좋으며 ROAS가 1이면 이득도 손실도 없는 경우이고 1보다 작으면 손해를 나타냄
• 이는 마케팅 기여도 방식에 다라 달라짐  (분자에 영향을 줌)

 

SaaS (Software as a Service)

SaaS는 별다른 준비 없이 인터넷을 통해 바로 사용한 클라우드 기반 서비스

보통 구독 모델의 형태로 월별 정해진 금액을 내는 형태로 과금이 됨

• 보통 인당 라이센스 비용을 받고 더 긴 기간을 약속하는 경우 할인을 해주는 형태로 감
• 개인도 SaaS를 많이 쓰는 추세이지만 기업에서는 도입이 이미 일반화 됨 -> B2B적인 요소가 많음

많은 서비스들이 SaaS모델로 넘어가고 있음 : 두 종류가 존재

• 하나는 소프트웨어를 인터넷을 통해 다운로드 받고 사용하고 버전 업그레이드 등의 유지보수를 받는 것
• 다른 하나는 브라우저 버전으로 사용하는 것. 이경우 다운로드를 받거나 유지보수의 개념이 없음

 

B2B지표 : 어카운트 전환율

세일즈포스에서 이 분야를 표준화 함

세일즈 사이클

• 잠재고객 관리(일종의 퍼널 분석 - Account conversion Funnel)
  • 리드(Lead)
  • 관심을 갖는(혹은 자격을 충족하는) 리드(Opportunity)
  • 고객 (Account)
• 어카운트 전환율
  • 리드에서 최종 고객으로 전환되는 비율

 

다양한 Saas관련 매출 지표

월간 반복 매출 (MRR)

연간 반복 매출 (ARR)

고객 재계약율 : 기존 고객사가 계약을 갱신하는 비율

• 여기서도 고객 이탈률이 중요한 지표

CLV

• ARPU (ARPC)
  • Average Revenue Per Customer
  • ARPC = MRR / # of Customers in that month
• CLV = ARPC * Life time (in Month)

CAC (Customer Acquision Cost)

• CAC = 영업과 마케팅 총 비용 / 새로운 고객의 수 (보통 한해 혹은 한달 기준)
• CLV가 CAC보다 크다면 그 회사는 잘 성장 가능

 

Unit Economics : 고객을 하나 유치하는데 이익이 나는지

• CAC < LTV
• 고객을 한 명 끌어오는데 드는 비용보다 고객이 내주는 매출이 더 커야함

 

이탈율 (Churn Rate) and 평균수명 (Life Time)

이탈율 = 구독을 취소한 고객 수 / 전체 고객 수

• 월 단위로 계산
• 두 종류의 이탈율이 존재
• CCR (Customer Churn Rate) : 고객을 중심으로
• DCR (Dollar Churn Rate) : 매출 규모를 중심으로

고객 평균 수명 = 1/이탈율

• 이탈율이 5%라면 고객 평균 수명은 20개월이 됨