데이터 함정 구분하기? 좀 더 거시적으로 바라보기

앞서 아카이브에 데이터 관련 내용을 짧막하게 쓴 적이 있다.

내가 바라 본 성공하는 대표님들, 목적을 이루는 마케터들을 바라보면 늘 보는 데이터를 거시적으로 판단했다.

세부적인 디테일이 물론 필요하지만, 거기에 저당 잡혀 끌려가지 않았다.

 

이런 분들이 데이터는 어떻게 판단을 할까, 정말 많이 물어보고 쫓아다녔던 적이 있다.

성과를 얘기할 때 데이터가 빠질 수는 없지만, 데이터의 함정에 빠지지 않는게 궁금했기 때문이다.

나 또한 그런 데이터에 붙잡혀 내가 나아가야할 목적을 잃어버렸던 적이 있기 때문에 이 부분을 정확하게 알아야 다음 스텝을 명확히 짚고 넘어갈 수 있을 것 같았다.

 

공통점이 몇 개 있었는데,

첫번째) 조사 할 때 한가지 툴만 사용하지 않는다.
제일 알기 쉬운 ROAS로 예를 들어보자.
A라는 제품을 런칭하기 위해 이 제품을 가장 많이 찾는 타겟과, 키워드 구성을 찾아본다. 대부분 판매 플랫폼을 네이버로 먼저 생각 한다. 판매 수수료와 편한 UI 때문이다. 이에 상위에 노출 되기 위해 대표적으로 네이버 키워드 도구, 데이터랩 등을 눈에 쌍심지를 켜고 찾아본다. 하지만 단순하게 키워드 검색량이 높으면서도 경쟁강도가 낮은 키워드를 선택하는 것은 매출에 크게 도움이 되지 않다.
공식 툴임은 맞지만 이미 선점하고 있는 업체들의 검색량 트래픽, 판매 건수, 리뷰 등을 모두 작업하기 때문이다. 그리고 해당 키워드의 질도 중요하다. 남들이 사용한다고 해서 섣불리 들어갔다가 보건소에서 전화가 물밀듯이 오기도 한다. 그리고 정보성 키워드의 경우 쇼핑 탭으로 반응이 일어나지 않는다. 이 것들을 모두 판단하면 타겟이 자연스레 감이 잡힌다. 내가 사용해보거나 사용성이 가까운 아이템일수록 명확하게 말이다.

그리고 최소한 들어가야 할 시장의 3년 데이터와 다양한 상황에서의 니즈를 찾아봐야한다. 먼저 입점해 판매하고 있는 선배님들이 어디에서 어떤 식으로 마케팅 해서 매출이 일어난지를 봐야한다. 음지 방식으로만 일어키는 매출은 허수가 상당하기 때문에 애를 먹을 수도 있다. 이는 매일매일 지켜보는 것이 답이다.

사람들이 구매하는 제품은 크게 needs와 wants가 있다. 필요한 것과 갖고 싶은 것에 대한 구분이 필요하다.
내가 기존에 취급하고 있는 제품은 wants에 가깝다. 그렇기에 needs 상품도 끌고 와서 시도 해봤으나 노동 대비 시장가격이 제대로 형성되어 있지 않아 과감히 내려놓은 상태이다.

고민을 많이 하고, 자꾸만 떠오르고, 가격대가 높은. 그런 제품과 서비스가 길게 가는 것 같다.