마케팅 기획에 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까?

감이 아닌 데이터로 기획하는 시대

마케팅은 더 이상 ‘감’이나 ‘경험’만으로 기획되지 않는다.
이제는 수많은 데이터 속에서 고객을 이해하고, 타이밍을 파악하고, 예산의 효율을 극대화하는 것이 마케팅 기획의 핵심이 되었다.

특히 디지털 마케팅 환경에서는 고객의 행동이 수치로 남고, 이를 분석해 인사이트로 바꾸는 과정이 점점 더 중요해지고 있다. 그렇다면 실제 마케팅 기획에서는 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까?

💡 마케팅 기획과 데이터 분석의 만남

마케터가 데이터를 활용하는 순간은 생각보다 훨씬 많다.
신규 서비스 런칭, 캠페인 기획, 타겟 설정, 광고 예산 배분, 성과 평가까지 거의 전 과정에 데이터가 개입한다.
그 중에서도 가장 자주 활용되는 데이터 분석 기법들을 소개해본다.

가장 기본적이면서도 중요한 분석 기법이다.
모든 고객을 동일한 방식으로 타겟팅하는 것은 비효율적이기 때문에, 고객을 행동이나 가치 기준에 따라 나누는 작업이 필요하다.

예를 들어 RFM 분석을 통해 “최근에 자주 구매하는 고가 고객군”을 뽑아 이들에게 집중 마케팅을 실행할 수 있다.
또는 군집분석(K-Means)을 활용해 구매 패턴이 유사한 고객 그룹을 나눈 뒤, 각 그룹에 맞는 콘텐츠를 기획할 수 있다.

고객의 세분화 수준이 정교할수록 마케팅 메시지도 정확해진다.

두 가지 안을 동시에 실험해 더 좋은 성과를 내는 쪽을 선택하는 방식이다.
광고 문구, 이미지, 타겟팅 방식, 랜딩 페이지 등 무엇이든 테스트가 가능하다.

예를 들어 이메일 캠페인에서 제목 A와 제목 B 중 어떤 쪽이 열람률이 높은지를 실험하면, 가장 반응 좋은 메시지를 실제 캠페인에 적용할 수 있다.

단순해 보여도 A/B 테스트는 설계와 해석이 핵심이다.
테스트군 간의 충분한 표본 수, 통계적 유의성, 실험 기간 등을 고려하지 않으면 의미 없는 결과가 나올 수 있다.

고객이 처음 접촉해서 구매/이탈까지 이르는 경로를 단계별로 분석하는 방식이다.
특히 전환율(CVR) 개선에 매우 효과적이다.

예를 들어 쇼핑몰 퍼널에서는 ‘메인 방문 → 상품 클릭 → 장바구니 담기 → 결제’ 과정 중 어느 단계에서 이탈률이 높은지를 확인할 수 있다.
이를 통해 마케터는 이탈 구간에 맞는 개선 액션을 설계하게 된다.

퍼널 분석은 캠페인 운영은 물론 웹사이트 UX 개선, 리마케팅 전략 수립 등 다양한 영역에서 활용된다.

이제 마케팅 기획은 직관이나 유행이 아닌, ‘검증된 가설’과 ‘객관적인 수치’를 기반으로 설계하는 것이 기본이 되었다.
고객에 대해 얼마나 많이, 정확히 알고 있느냐가 곧 기획의 퀄리티를 결정한다.

기획 단계에서 데이터를 함께 가져가는 조직과 그렇지 않은 조직은 결국 퍼포먼스와 ROI에서 큰 차이를 보이게 된다.
감각도 중요하지만, 감각을 증명해줄 데이터가 함께할 때 비로소 전략이 된다.