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측정 데이터 분석
1. 정밀도가 높은 측정 데이터인지를 파악할 수 있는 방법은 주로 통계적인 표준편차, 가변도, 변동계수 등으로 나타낼 수 있으며, 정확도는 상대오차와 절대오차로 구분 …
Source: daihanscience.koreasme.com
Date Published: 11/7/2022
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데이터 분석 및 측정 도구 – Think with Google
데이터 & 측정. 데이터와 분석을 통해 플랫폼 전반에 걸쳐 사용자가 내 브랜드를 어떻게 경험하는지 파악할 수 있습니다. 마케팅 믹스의 각 채널 …
Source: www.thinkwithgoogle.com
Date Published: 2/13/2021
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LabVIEW를 사용하여 측정 데이터에서 통찰력 얻기 – NI
예를 들어, 고급 분석 함수로 전체 고조파 왜곡, 임펄스 응답, 주파수 응답 및 교차 전력 스펙트럼과 같은 신호 특성을 측정할 수 있습니다.
Source: www.ni.com
Date Published: 2/11/2021
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데이터 분석이란 무엇일까? – 요즘IT
정성 데이터는 숫자가 아닌 데이터로, 이미지, 비디오, 텍스트 문서 또는 오디오가 여기에 포함됩니다. 이러한 유형의 데이터는 측정하거나 계산할 수 …
Source: yozm.wishket.com
Date Published: 10/13/2021
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데이터분석의 나아갈 길 : 능력,기회 효과적 활용 – 뉴스
경영학의 대가이자 미래학자인 피터드러커는 “측정할 수 없으면 관리할 수 없고, 관리할 수 없으면 개선할 수 없다”라는 말을 했다. 사실 이 말은 영국의 물리학자 …
Source: www.nexus.co.kr
Date Published: 5/11/2021
View: 397
측정 데이터 분석 – djfoijfiui.com
측정 데이터 분석. Title L 대역 전파 측정 데이터 기반 링크-16 성능 분석. Other Titles Performance Analysis of Link-16 Based on L-Band Rad.
Source: djfoijfiui.com
Date Published: 2/15/2022
View: 2335
CRM효과 측정을 위한 분석법 알아보기! | 뷰저블 – Beusable
지난 ABC분석, 롱테일 법칙에 이어 고객 관리를 위한 개념과 데이터 분석에 대해 이야기해보려고 합니다. 오늘은 고객을 이해하기 위한 개념인 CRM에 대해서 알아보고, …
Source: www.beusable.net
Date Published: 12/3/2022
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- Author: 측정자동화 전문 DEVA
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- Date Published: 2022. 5. 5.
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LabVIEW를 사용하여 측정 데이터에서 통찰력 얻기
수천 명의 엔지니어와 과학자들이 검증, 확인, 생산 테스트와 같은 다양한 어플리케이션에 LabVIEW를 사용하고 있습니다. 어떤 어플리케이션이든 모든 사용자는 데이터와 측정값을 조작하여 어플리케이션에 대한 통찰력을 얻고 결정을 내려야 합니다.
LabVIEW는 생산적인 소프트웨어, 모듈형 측정 하드웨어, PC 또는 PXI 컨트롤러와 같은 상용 기술을 결합한 가상 계측 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 엔지니어와 과학자는 실제 측정 데이터를 수집한 다음 데이터를 분석하여 유용한 정보를 전달합니다. 대부분의 소프트웨어 패키지는 엔지니어링 특정 기능을 포함하지 않는 범용 프로그래밍 언어이거나 단일 작업(예, 수집)을 수행하는 전용 턴키 솔루션입니다. 기본적으로 분석을 포함해야 하는 엔지니어링 및 과학적 측정 시스템의 모든 요구 사항을 해결하는 솔루션은 거의 없습니다. LabVIEW는 완전한 통합 솔루션을 제공하므로 단일 환경에서 데이터를 동시에 수집하고 분석할 수 있습니다.
그림 1: LabVIEW를 사용하면 단일 환경에서 데이터를 수집, 분석하고 볼 수 있습니다.
LabVIEW 평가판으로 전자 설계의 검증 또는 확인
LabVIEW 평가판으로 생산 테스트 시스템 개발
데이터 분석이란 무엇일까?
본문은 요즘IT와 번역가 윌리(Willy)가 함께 만든 해외 번역 콘텐츠입니다. 이 글을 쓴 Dionysia Lemonaki는 코딩 교육 커뮤니티에서 ‘테크니컬 라이터(Technical writer)’로 활동하고 있으며, 웹 개발, 데이터 과학, 보안 등에 관한 여러 콘텐츠를 작성하고 있습니다. 이번 글은 최근 주목받는 데이터 분석에 관해 살펴보고, ‘왜 데이터 분석이 중요한 것인지’에 대해 알아보고 있습니다. 또한 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 기술이 무엇인지도 설명하고 있습니다.
오늘날 데이터는 어디에나 있습니다. 그리고 우리가 생산하는 데이터는 해를 거듭할수록 증가하고 있습니다. 우리가 사용할 수 있는 데이터의 양은 방대하지만, 이 모든 데이터로 무엇을 할 수 있을까요? 어떻게 사용해야 할까요? 그리고 데이터는 의미하는 바를 어떻게 이해할 수 있을까요?
데이터를 단지 엑셀 파일이나 데이터베이스에 넣어둔 채 들여다보지 않고 분석하지 않는다면 별다른 가치를 얻을 수 없습니다. 데이터 분석가는 도구와 프로세스를 사용하여 데이터에서 의미를 도출하며 데이터의 수집, 수정, 조사, 분석, 인사이트 도출, 지식 내재화를 담당합니다.
이 때문에 데이터 분석가의 수요는 매우 높으며 기업 경영과 과학 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 본 글에서는 데이터 분석이 무엇인지 살펴보고, 왜 모두가 데이터 분석이 중요하다고 말하고 있는지 알아보겠습니다. 또한 데이터 분석 프로세스를 단계별로 자세히 알아보고, 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 기술이 무엇인지 살펴보겠습니다.
데이터란 무엇인가? 데이터의 의미와 정의
데이터는 특정 사실이나 정보의 집합을 의미합니다. 데이터는 의사 결정과 계획 수립뿐만 아니라 스토리 텔링에도 매우 중요합니다.
다음과 같이 데이터의 유형을 크게 두 가지로 나누고 있습니다.
정성적 데이터
정량적 데이터
정성 데이터는 숫자가 아닌 데이터로, 이미지, 비디오, 텍스트 문서 또는 오디오가 여기에 포함됩니다. 이러한 유형의 데이터는 측정하거나 계산할 수 없습니다. 대신, 사람들이 특정한 대상을 어떻게 느끼는지 알려줍니다. 이는 사람들의 감정, 동기, 의견, 인식뿐만 아니라 편견까지 포함합니다. ‘무엇을’, ‘왜’, ‘어떻게’와 같은 질문에 답하는 것이 목적이며, 서술형으로 기록되는 데이터입니다.
정량적 데이터는 숫자로 표현되며, 주로 관찰, 설문조사 또는 사용자 인터뷰를 통해 수집합니다. 이러한 유형의 데이터는 셀 수 있고 측정 가능하며 비교할 수 있습니다. 이는 숫자의 크기에 관한 것이며, 수량과 평균 같은 수치를 포함합니다. ‘얼마나 많이’, ‘얼마나 자주’, ‘얼마나 오래’와 같은 질문에 답하는 것이 목적입니다. 정량적 데이터를 수집하고, 분석하고, 해석하는 행위를 통계 분석 수행이라고 합니다. 통계 분석은 데이터의 기본 패턴과 추세를 파악하는 데 유용합니다.
데이터 분석이란 무엇인가? 초보자를 위한 정의
데이터 분석은 데이터를 정리하고, 변환하고, 조작하고, 검사함으로써 지저분한 원시 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 작업입니다. 데이터에서 얻은 인사이트는 차트, 그래프 또는 대시보드와 같이 시각적인 형태로 표현됩니다.
이러한 통찰력은 기업이나 조직의 발전에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 의사 결정권자는 실행 가능한 결론에 도달하고 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 원시 데이터에서 얻은 지식은 회사와 조직이 고객 기반을 확장하고 성과를 개선하면서 수익을 증대로 이어지는 조처를 하도록 도움을 줍니다.
데이터 분석의 핵심은 트랜드를 식별하고 예측하며, 수집 가능한 모든 데이터로부터 패턴과 상관관계를 파악하여 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾는 것입니다.
데이터 분석은 왜 중요할까?
데이터는 지식과 같습니다. 이는 데이터 분석이 모든 기업에 필수적이라는 것을 의미합니다. 관리, 회계, 물류, 마케팅, 디자인, 엔지니어링 등 모든 분야에서 매우 유용하게 활용할 수 있습니다. 그렇다면 데이터를 탐색하고, 데이터에 컨텍스트와 의미를 부여하는 것이 왜 중요한지 알아보겠습니다.
데이터 분석을 통한 고객 타깃팅 개선
데이터를 분석하여 경쟁업체를 이해하고, 제품 및 서비스를 현재 시장의 요구사항에 맞출 수 있습니다. 또한, 제품과 서비스에 가장 적합한 청중과 인구 통계를 도출하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 효과적인 가격 전략을 세우고 제품과 서비스의 수익성을 확보할 수 있습니다. 캠페인 타깃을 명확하게 지정하고, 청중에게 더 빠르고 효과적으로 도달하기 위해 어떤 광고와 콘텐츠를 사용해야 하는지도 알 수 있습니다.
제품이나 서비스에 적합한 잠재고객이 누구인지 안다는 것은 전반적인 전략 수립에 큰 도움이 됩니다. 즉, 보다 고객지향적이고 고객의 요구에 맞춘 솔루션을 제공할 수 있습니다. 기본적으로 적절한 정보와 도구를 사용하면 제품이나 서비스의 가치와 품질을 파악할 수 있습니다. 또한 제품이나 서비스가 고객의 문제를 해결하는 데 도움이 되는지 확신할 수 있습니다. 이는 결국 비용 절감과 시간 절약으로 이어지기 때문에 제품 개발 단계에서 특히 중요합니다.
데이터 분석은 성공과 성과를 측정한다
데이터를 분석하면 여러분의 제품과 서비스가 경쟁사와 비교하여 시장에서 얼마나 경쟁력이 있는지 측정할 수 있습니다.
먼저, 과거에 가장 큰 성공을 거두고 원하는 결과를 얻은 영역이 어디인지, 즉 나의 강점을 파악할 수 있습니다. 그리고 어려움에 부닥친 취약한 영역을 찾아낼 수 있습니다. 또한, 문제가 실제로 발생하기 전에 문제가 발생할 수 있는 영역을 예측할 수 있습니다. 따라서 사전에 적절한 조치를 하고 문제가 발생하지 않도록 예방할 수 있습니다.
데이터를 분석하면 앞으로 더 집중해야 할 것과 덜 집중해야 할 영역이 어디인지 파악할 수 있습니다. 여러 영역의 성과 달성도를 한눈에 들어오는 표로 만들어 목표를 설정하고 더 나은 기회를 찾아낼 수 있습니다.
데이터 분석은 문제 해결에 도움을 준다
관련성 있고 올바르며 정확한 데이터에 대한 데이터 분석을 수행함으로써 어떻게 하면 정보에 입각한 올바른 결정을 내릴 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 데이터 분석은 더 나은 통찰력을 갖는 것을 의미하며, 이는 의사 결정을 개선하고 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이 모든 것이 조직의 성장에 도움을 줄 것입니다.
데이터를 분석하지 않거나 데이터가 부족하다면 비즈니스가 성장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 지금 여러분이 이와 같은 상황에 있다면, 데이터 분석을 통해 효과적인 미래 전략 수립에 도움을 받을 수 있습니다. 여러분의 사업이 성장하고 있다면, 데이터 분석을 통해 더욱 빠른 성장을 달성할 수 있습니다.
잠재력을 최대한 발휘하고 고객 유지율 향상, 신규 고객 발굴, 더욱 훌륭한 고객 경험 제공과 같은 다양한 목표를 달성하는 데 도움이 될 것입니다.
데이터 분석 프로세스 개요
1단계: 답변이 필요한 질문 인식 및 식별
데이터 분석 프로세스의 첫 번째 단계는 명확한 목표를 설정하는 것입니다. 많은 양의 데이터를 수집하기 전에 실제로 데이터 분석을 수행하는 이유를 먼저 생각하는 것이 중요합니다.
여러분이 해결하려는 문제는 무엇인가요?
데이터 분석의 목적은 무엇인가요?
이를 통해 무엇을 하려 하나요?
무엇을 달성하고 싶나요?
최종 목표는 무엇인가요?
분석을 통해 무엇을 얻고자 하나요?
데이터 분석이 왜 필요한가요?
이 단계에서는 비즈니스 목표에 대한 이해도와 인사이트가 가장 중요합니다. 답을 구하고자 하는 질문을 도출하고 장단기 비즈니스 목표를 정의하는 것으로 시작하세요. 분석에 무엇이 필요한지, 어떤 종류의 데이터가 필요한지, 어떤 데이터를 추적하고 측정하고 싶은지 파악하고, 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 생각해보세요.
2단계: 원시 데이터 수집
다음 단계는 수집하려는 데이터 유형이 정성적(비수치적, 설명적)인지 정량적(숫자적)인지 분류하는 것입니다. 데이터를 수집하는 방법과 수집하는 소스는 정성적인지 정량적인지에 따라 달라집니다.
다음과 같은 방법으로 관련성 있고 적절한 데이터를 수집할 수 있습니다.
사용자 그룹, 설문 조사, 양식, 설문지, 내부 문서, 기업에서 이미 수행한 인터뷰 결과
고객 리뷰와 고객 만족도에 대한 피드백
거래 및 구매 내역 기록, 비즈니스 재무 또는 마케팅 부서에서 만든 자료와 및 재무 수치 보고서
회사에서 사용하는 CRM(고객 관계 관리 시스템)
웹사이트 및 소셜 미디어 활동과 월간 방문자를 현황 모니터링
소셜 미디어 고객 참여를 모니터링
자주 검색되는 키워드와 검색어 추적하기
사람들이 어떤 광고가 자주 클릭하는지 확인하기
고객 전환율 확인하기
이메일 오픈율을 확인하기
타사 서비스를 사용하여 회사의 데이터를 경쟁업체와 비교하기
데이터베이스 쿼리
공개 데이터 세트를 웹 스크래핑을 통해 수집. 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터와 콘텐츠를 추출하고 수집하는 행위입니다.
3단계: 데이터 정제
하나 이상의 소스에서 데이터를 수집하고 나면, 해당 데이터의 구조를 이해하는 것이 중요합니다. 필요한 데이터를 모두 수집했는지, 중요한 데이터가 누락되었는지 확인하는 것도 중요합니다.
다양한 소스에서 데이터를 수집했다면 데이터가 구조화되지 않았을 수 있습니다. 구조화되지 않은 원시 데이터는 사용할 수 없습니다. 그리고 모든 데이터가 반드시 좋은 데이터는 아닙니다. 데이터 정제는 데이터 분석 프로세스에서 가장 중요한 부분이며, 데이터 분석가가 대부분의 시간을 여기에 할애합니다.
데이터는 정제되어야 합니다. 즉, 오류를 수정하고 데이터를 가다듬고 정렬해야 합니다. 이는 다음과 같은 작업을 포함합니다.
아웃라이어(비정상적으로 크거나 작은 값) 찾기
오타 수정
데이터 오류 제거
중복 데이터 제거
형식의 불일치 수정
누락된 값을 확인하거나 잘못된 데이터 수정
일관성이 떨어지는 데이터 수정
관련성이 없는 데이터와 분석에 유용하지 않거나 필요하지 않은 데이터 제거하기
이 단계를 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 정확하고 적합한 데이터에 초점을 맞추어 분석을 수행할 수 있습니다. 관련이 없거나 잘못된 데이터를 사용한다면 데이터 분석에 부정적인 영향을 미치며, 분석 결과도 신뢰할 수 없게 됩니다. 따라서, 최종 분석의 정확도는 본 단계에서 좌우됩니다.
4단계: 데이터 분석
다음 단계는 1단계에서 정의했던 질문과 목표에 따라 데이터를 분석하는 것입니다. 비즈니스의 목표와 방향성에 따라 네 가지 다른 데이터 분석 기술이 사용됩니다.
기술적 분석(Descriptive Analysis): 분석 프로세스의 기본이자 가장 첫 단계입니다. 수집된 데이터를 요약하며, “무슨 일이 일어났지?”라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 데이터의 핵심 포인트를 살피고, 이미 벌어진 일에 집중합니다.
분석 프로세스의 기본이자 가장 첫 단계입니다. 수집된 데이터를 요약하며, “무슨 일이 일어났지?”라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 데이터의 핵심 포인트를 살피고, 이미 벌어진 일에 집중합니다. 진단적 분석(Diagnostic Analysis): 수집된 데이터를 사용하여 당면한 문제의 원인을 이해하고 패턴을 찾아내는 단계입니다. “왜 이런 일이 일어났지?”라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.
수집된 데이터를 사용하여 당면한 문제의 원인을 이해하고 패턴을 찾아내는 단계입니다. “왜 이런 일이 일어났지?”라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 예측 분석(Predictive Analysis): 미래 트랜드를 감지하고 예측하는 단계이며 기업의 미래 성장에 중요한 인사이트를 줍니다. “앞으로 어떤 일이 벌어질까?”라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.
미래 트랜드를 감지하고 예측하는 단계이며 기업의 미래 성장에 중요한 인사이트를 줍니다. “앞으로 어떤 일이 벌어질까?”라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 처방적 분석(Prescriptive Analysis): 위 세 단계에서 얻은 모든 인사이트를 하나로 모아 앞으로 다가올 일에 대한 대비책을 세우고 실행 가능한 계획을 수립하는 단계입니다. “무엇을 해야 할까?”라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.
5단계: 결과 공유
마지막 단계는 결과를 해석하는 것입니다. 이 단계에서는 일반적으로 데이터 시각화 도구를 사용하여 보고서, 차트, 그래프, 대화형 대시보드를 생성하게 됩니다.
이 모든 것은 이해 관계자와 회사의 경영진 및 의사 결정자에게 여러분이 분석한 내용과 결과를 효과적으로 공유하는 데 도움을 줍니다. 데이터 분석가는 스토리텔러이며, 훌륭한 커뮤니케이션 스킬은 큰 힘이 됩니다. 데이터를 취합하고 내러티브를 만들어 명확하고 직관적이며 간결하게 결과를 제시해야 합니다.
이 단계는 의사 결정과 회사의 향후 비즈니스에 영향을 미칩니다.
데이터 분석에 필요한 기술은 무엇일까?
수학과 통계 대한 좋은 이해
데이터 분석가에게 필요한 수학 지식은 어떤 일을 하느냐에 좌우됩니다. 어떤 일은 다른 일보다 더 많이 수학이 필요할 수 있습니다. 수학 박사가 될 필요는 없지만, 최소한 수학의 기초를 이해하고 기본적인 지식이 있다면 큰 도움이 됩니다.
다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 수학 과정입니다.
데이터 분석가는 데이터를 수집하고 분석하며, 패턴을 파악하고, 데이터에서 결론을 도출하기 위해 통계와 확률에 대한 충분한 지식이 필요합니다.
통계의 기본을 다지고 나면 다음과 같은 고급 과정으로 넘어갈 수 있습니다.
SQL 및 관계형 데이터베이스에 대한 지식
데이터 분석가는 관계형 데이터베이스와 상호 작용하며 데이터를 추출하는 방법을 알아야 합니다. 데이터베이스는 데이터를 전자 저장소에 저장해 놓은 것이며, 여기에서 원하는 데이터를 쉽게 검색할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스는 일정한 형식을 가지고 있으며, 저장된 모든 데이터는 사전에 정의한 관계를 통해 연결됩니다. SQL은 Structured Query Language의 약자로 관계형 데이터베이스를 조회하고 상호 작용하는 데 사용되는 언어입니다.
SQL 쿼리를 작성하여 데이터에 대한 CRUD(생성, 읽기, 업데이트 및 삭제) 작업을 수행할 수 있습니다.
SQL을 배우려면 다음 자료를 확인해보세요.
프로그래밍 언어 지식
데이터 분석가가 프로그래밍 언어를 다룬다면 데이터베이스에서 조회한 데이터의 구조를 바꾸고 조작할 수 있습니다. 데이터 분석 분야에서 가장 많이 사용되는 대표적인 두 언어는 파이썬과 R입니다.
파이썬은 범용 프로그래밍 언어이며, 영어와 유사한 구문으로 초보자에도 쉽게 시작할 수 있습니다. 또한, 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다. 파이썬은 Pandas 및 NumPy와 같은 데이터 조작과 Matplotlib와 같은 데이터 시각화를 위한 풍부한 패키지 및 라이브러리를 제공합니다.
파이썬을 시작하려면 다음과 같은 초보자를 위한 파이썬 과정을 살펴보세요. 언어의 기본적인 내용을 이해하면 Pandas, NumPy 및 Matplotlib과 같은 라이브러리에 대해 배울 수 있습니다.
이러한 라이브러리 사용법을 배울 수 있는 링크입니다.
R은 통계 및 데이터 분석에 사용되는 언어입니다. 즉, 파이썬처럼 초보자에게 친절하지 않습니다. R을 배우기 위한 유용한 링크를 소개합니다.
데이터 시각화 도구에 대한 지식
데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 해석하고 표현하는 것입니다. 시각화를 사용하면 그래프, 차트, 대화형 대시보드 등을 생성하고 다른 팀 구성원과 중요한 이해 관계자에게 쉽게 공유할 수 있습니다.
데이터 시각화 도구는 기본적으로 데이터로 이야기를 전달하고 의사 결정을 내리는 데 필요한 작업물을 만드는 데 사용됩니다. 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 도구 중 하나는 타블로(Tableau)입니다.
타블로를 배우려면 다음 과정을 확인해보세요.
엑셀 지식
엑셀은 데이터 분석에 사용되는 가장 필수적인 도구 중 하나입니다. 데이터를 저장하고, 구조와 형식을 갖추며, 계산을 수행하고, 데이터를 요약하고, 트랜드를 파악하고, 데이터를 카테고리로 나누고, 보고서를 만드는 데 사용됩니다. 엑셀을 사용하여 차트와 그래프를 만들 수도 있습니다.
엑셀 사용법을 익히려면 다음 과정을 확인하세요.
결론
지금까지 데이터 분석이 무엇인지, 왜 중요한지, 현장에 뛰어드는 데 필요한 기술이 무엇인지 살펴봤습니다. 본 가이드가 데이터 분석을 위한 여러분의 여정에 도움이 되었기를 바랍니다.
<원문>
What is Data Analysis?
위 번역글의 원 저작권은 Dionysia Lemonaki에게 있으며, 요즘IT는 해당 글로 수익을 창출하지 않습니다.
CRM효과 측정을 위한 분석법 알아보기!
안녕하세요, 뷰저블입니다. 지난 ABC분석, 롱테일 법칙에 이어 고객 관리를 위한 개념과 데이터 분석에 대해 이야기해보려고 합니다. 오늘은 고객을 이해하기 위한 개념인 CRM에 대해서 알아보고, CRM 측정을 위한 분석법까지 소개해드릴게요!
여러분 CRM이라는 단어를 들어보신 적 있으신가요?
Customer Relationship Management의 약자로 ‘고객 관계 관리’로 해석되고, ‘고객을 깊이 있게 이해함으로써 기업과 고객간의 장기적이고 우호적인 관계를 형성하는 전략법’을 의미합니다. 보통 대기업에서는 실행 전략을 수립하기 위한 CRM팀이 따로 존재하기도 합니다.
다양하게 정의되는 CRM의 의미들
가트너 그룹 : 기업의 현재 고객과 잠재 고객 관련 정보를 정확히 파악하여 고객 관계 관리를 효과적으로 지원하기 위한 경영 전략의 일종
오범(Ovum) : 기업이 우수 고객을 지속적으로 유지하는 동시에, 신규 고객을 학보하고 고객 관련 비용을 최소화하여 기업의 경쟁력을 향상시킴으로써 기업 가치를 극대화하기 위한 경영 개념
오범(Ovum)은 영국 런던에 본사를 둔 시장 조사 및 컨설팅 기업입니다.
위에서 설명한 것처럼,CRM이란 서비스의 지속적인 성장을 유지하기 위해 ‘가치’ 있는 고객 특성을 파악하여 획득 및 유지하는 일련의 활동이라고 볼 수 있으며 단순히 전산 시스템의 변화에 그치지 않고 경영전략과 조직 프로세스, 고객접점 채널상의 모든 변화를 아우르는 개념입니다.
일반적으로 CRM팀에서 수행하는 역할
보통 CRM팀은 기업의 규모와 업태에 따라 하는 일이 달라지지만 보통은 데이터웨어하우스부터 멤버십 정책 관리까지 폭넓게 담당하는데요, 백오피스부터 프론트 오피스, 데이터 웨어하우스, 데이터 마이닝, 마케팅 접점까지 모두를 아울러 전략을 수립합니다.
고객 관리를 위한 전략 및 세부 실행 계획 수립 (고객 성장과, 이탈방어, 신규고객 확보)
고객의 실적 달성을 유도하기 위한 마케팅 실행 (로열티 강화, 업셀링 달성)
고객 행동 분석 (VOC 관리, 시장 조사, 데이터 분석 등)
자동화 시스템과 데이터를 활용한 마케팅 최적화와 리포팅, 주요 KPI 관리
마케팅팀도 아니고 데이터분석팀이라고 하기도 애매하죠. 그래서 상대적으로 기업의 히스토리가 짧은 젊은 조직(예를 들어 이커머스나 온라인 플랫폼 기업, 스타트업 등)에서는 다양한 역할이 여러 팀으로 나뉘어져 운영되고 있습니다.
기술이 발전하면서 기존 대규모 제품 판매 중심 마케팅에서 ‘실시간 타이밍’이 중요한 1:1 마케팅으로 변화하고, 일방적으로 고객에게 메시지를 보내는 것을 넘어 양방향 커뮤니케이션하는 것이 중요해졌는데요, 이에 따라 CRM팀의 역할 또한 날로 중요해지고 있습니다.
CRM에서 고객을 이해하기 위한 기본!
향상도 그래프(Lift Chart) 이해하기
CRM을 이해하고 전략들을 실행하기 위해서는 향상도(Lift)라는 개념을 가장 먼저 이해하고 분석할 수 있어야 합니다.
이 향상도(Lift)는 실행 전략이 얼마나 효율적인가를 계산할 수 있는 지표인데요, 전략을 실행하지 않았을 때에 비해 실행했을 때의 결과 값이 얼마나 어떻게 달라지는지를 파악할 수 있습니다! 하나씩 살펴볼까요?
향상도는 불특정 다수 고객을 대상으로 프로모션이나 캠페인, 개인화 추천 등을 집행하지 않았을 때의 결과에 대해 ‘세그먼트(또는 특정 조건)를 설정하여 전략을 실행하였을 때’와 같은 규칙을 만들어 집행하였을 때의 그 결과가 얼마나 개선되는지를 알 수 있는 개념입니다.
향상도(Lift)
캠페인 등의 방안을 집행했을 때의 결과 / 집행하지 않았을 때의 결과 (‘전체 반응률 대비 해당 분위의 반응률 비교’라고 이해할 수 있습니다. %개념이 아니기 때문에 ‘향상률’이라고 말하지 않아요!)
1. CRM 전략 집행 비용을 효과적으로 줄일 수 있는 향상도 차트 그려보기
향상도는 특정 상품A를 구입한 고객에게 상품B를 추천하는 것이 고객 ‘전체’에게 상품B를 추천한 것보다 얼마나 구매확률이 높아졌는지를 측정할 수 있는 지표입니다.
상품A를 구매한 고객에게 상품B를 추천함에 있어 애당초 상품A를 구매한 고객이 다른 고객에 비해 상품B를 구매할 확률이 높지 않다면 상품을 추천할 의미가 없어집니다.
CRM 방안을 효과적으로 실시하기 위해서는 ‘구매가 예상되는 고객인가?’를 정의내릴 수 있어야 하며, 향상률은 비용 절감을 위해 매우 중요하게 관리되는 지표가 되어야 합니다.
예를 들어 불특정 다수 10만명에게 MMS를 보냈을 때 약 1천명이 상품을 구매해주었다고 합시다. 그럼 최종적인 구매 확률은 1%입니다. MMS를 보내는 비용이 1명에게 약 1천원이 든다면 전체 비용은 1억원입니다. 1억원의 비용을 들이더라도 1명의 고객 당 10만원 정도의 상품만을 구매해주었다면 이익은 발생할 수 없습니다.
자, 다시 구매확률이 1.5%인 사람 5만명을 확보하였다고 합시다.
그럼 MMS를 보내는 비용은 똑같이 1천원이지만 5만명에게만 보내기 때문에 마케팅 집행 비용은 5천만원입니다. 그러면서도 구매확률은 1.5%이기 때문에 1.5배나 늘어나죠. 5만명에게 보내면 750명이 상품을 구매해주고 7500만원의 이익이 남습니다. 마케팅 집행 비용이 5천원 이었기 때문에 최종적으로 2,500만원 상당의 이익이 남습니다.
이처럼 구매확률이 높은 고객에게 집중적으로 프로모션을 실시한다면 굉장히 효과적으로 서비스를 운영할 수 있게 됩니다.
※ MMS는 Multimedia Messaging Service의 약자로 말그대로 멀티 문자 메시지 서비스입니다. 사진, 문서, 음악 파일 등을 첨부할 수 있어 SMS(Short Message Service, 단문 메시지 서비스), LMS(Long Message Service, 장문 메시지 서비스)에 비해 단가가 훨씬 비쌉니다.
2. 마케팅 집행 비용의 ROI 구하여 실행 최적화하기
ROI(투자수익률, Return on Investment)
다음으로는 불특정 다수가 아닌 구매확률이 높은 순으로 고객을 줄을 세워 분석해봅시다.
아래 표를 다시 살펴봐주세요. 왼쪽 고객일수록 구매확률이 높고 오른쪽으로 갈수록 구매확률이 낮아집니다. 이렇게 고객을 줄 세울 수 있다면 12,500명에게 MMS를 보낼 때 전체 매상의 50%인 500개의 상품이 판매됩니다. 또한 51,200명에게 MMS를 보내면 80%인 800개의 상품이 팔리게 됩니다.
그렇다면 이 때 얻을 수 있는 이익도 계산해 볼 수 있지 않을까요?
10만명의 고객에게 MMS를 보냈을 때는 위의 세로 축 상품 구매 수에서도 알 수 있듯 그렇게 큰 이익이 발생하지 않습니다. 게다가 마케팅 집행을 위한 초기 세팅 비용 등을 고려하면 오히려 적자일 수도 있죠. 영업 이익을 극대화하기 위해서는 몇 통의 MMS를 보내야할지 예측 표를 그려봅시다. 아래처럼 엑셀로 누구나 간단히 시각화할 수 있습니다.
세로축을 상품 구매 수가 아닌 영업 이익이나 매출로 바꿔보세요. 보이시나요? 약 19,000건의 MMS를 보냈을 때 가장 높은 ROI를 달성할 수 있었습니다. 그럼 CRM 담당자나 마케터는 19,000건보다 더 비용을 들여 굳이 MMS를 보낼 필요가 없어집니다!
뷰저블로 사용성 검증하고 구매확률 높이기!
전략을 실행하지 않았을 때에 비해 실행했을 때의 결과 값이 얼마나 어떻게 달라지는지, 좀 더 쉽고 확실하게 확인할 수 있는 방법은 없을까요?
뷰저블의 A/B Testing 기능을 활용하면 전략을 실행한 고객과 실행하지 않은 고객의 차이를 시각적으로 바로 확인할 수 있습니다.
A/B Testing이란 웹 사이트 방문자를 임의로 두 집단으로 나눠 한 집단에는 기존 사이트, 또 한 집단에는 새롭게 개선한 사이트를 보여준 뒤 어떤 집단의 성과가 더 뛰어난지를 평가하는 방식을 의미합니다. 여기서 말하는 성과, 즉 KPI는 웹 사이트 형태, 종류마다 다르며 보통 이커머스라면 회원가입, 구매 등을 예로 들 수 있습니다.
참고하면 좋을 글: 간과하기 쉬운 A/B 테스트에 대한 5가지 오해
뷰저블의 A/B Testing은 기준이 되는 A페이지와 비교할 B페이지의 URL만 있다면, 손쉽게 실행이 가능합니다. 등록 후, 충분한 표본 PV(Page View)가 누적된 이후에는 테스팅 리포트와 히트맵 비교를 통해 결과를 확인하실 수 있습니다.
1. 테스팅 리포트
테스팅 리포트에서는 간단한 A,B 페이지 정보와 a.요약, b.링크별 Conversion Rate, c.요소별 Clicks per PV Top 5를 확인할 수 있습니다.
a. 요약
요약에서는 A,B페이지의 결과값을 선 그래프로 비교해 보여줍니다. 비교해 보여주는 결과값은 Conversion Rate(전환율), Click per PV, Click PV Rate, Exit Rate, Avg Duration으로 총 5가지입니다. 하단 표에서는 각 요소에서 더 높은 결과가 나타난 부분을 강조해 한 눈에 결과값을 비교할 수 있습니다.
Conversion Rate: 전환 비율
Click per PV: PV 별 전체 클릭 수 비율
Click PV Rate: 전체 PV중, 클릭을 수행한 PV 의 비율
Exit Rate: 전환되지 않고 종료된 비율 (ConversionRate 의 반대 개념)
Avg Duration: 체류시간
b. 링크별 Conversion Rate
전환된 페이지의 URL 순위를 비교할 수 있는 기능입니다. 전반적인 전환율이 어떻게 나타나는지, 어떤 부분에서 차이가 나타나는지 살펴보세요!
c. 요소별 Clicks per PV Top 5
클릭이 가장 많이 발생한 콘텐츠의 차이를 순위별로 비교할 수 있는 기능입니다. A,B 페이지에서 각각 어떤 콘텐츠의 클릭이 높았는 지 확인하고 공통적인 콘텐츠와 차이가 나는 콘텐츠를 집중적으로 비교 분석해보세요!
2. 히트맵 비교
히트맵 비교는 위와 같이 A,B 페이지에서 나타난 고객의 행동 패턴을 한 눈에 확인할 수 있는 기능입니다. 디바이스, 유입경로, 신규/재방문과 같은 다양한 세그멘팅 기능을 활용해 고객의 행동 패턴이 어떤 차이를 보이는 지 확인해보세요! 어떤 콘텐츠에서 고객의 클릭이 많이 발생하는지, 어느 지점까지 스크롤 탐색을 하는지, 고객의 탐색 여정이 어떻게 달라지는 지 등 다양한 인사이트를 얻으실 수 있습니다.
CRM을 위해 마케팅을 집행하기 위해서는 비용이 반드시 발생하게 되고 이는 피할 수 없습니다. 보통 기업에서 ROI를 고려하지 못하고 전 고객을 대상으로 매스(MASS)로 캠페인이나 마케팅을 집행해버리곤 하는데요, 거꾸로 고객 입장에서 스팸이라고 받아들여질 수도 있고 고객과의 관계를 저해하는 요소로 자리잡게 됩니다.
향상도의 개념을 이용하여 전략의 효과성을 분석할 수 있게 된 여러분은 이제 더 똑똑히 고객과의 관계를 강화해나갈 거라 믿습니다!
[참고] 향상도를 활용할 수 있는 다양한 예시들
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