.gif&blockId=11b00c82-b138-8050-a58b-dcbceda2ef8f)
데이터의 종류
•
마케팅 담당자가 다루는 데이터를 크게 두 가지 종류로 구분하면 다음과 같다.
◦
‘업무에 필요한 데이터’ - 업무 데이터
◦
‘업무에 직접적으로 필요하지는 않지만 분석을 위해 추출해야하는 데이터’ - 로그 데이터
업무 데이터
•
서비스와 시스템을 운용하기 위한 목적으로 구축된 데이터베이스에 존재하는 데이터
갱신형 데이터 : 상품을 추가할 때는 새로운 데이터로 레코드 하나를 삽입한다. 그리고 해당 데이터의 가격 변경 등이 있을 때, 새로운 데이터를 삽입하는 대신 기존의 데이터를 갱신하는 것.
업무 데이터의 특징
•
데이터의 정뮐도가 높다.
•
갱신형 데이터이다.
•
다뤄야 하는 테이블 수가 많다.
업무 데이터 축적 방법
•
모든 데이터 변경하기
•
모든 레코드의 스냅샷을 날짜별로 저장하기
•
어제와의 변경 사항만 누적하기
업무 데이터 다루기
•
매출액, 사용자 수처럼 정확한 값을 요구할 경우 활요하기
•
서비스의 방문 횟수, 페이지뷰, 사용자 유도 등의 데이터 분석에는 사용할 수 없음
•
데이터 변경이 발생할 수 있으므로 추출 시점에 따라 결과가 변화할 수 있음
업무 데이터의 종류
•
트랜젝션 데이터
◦
구매 데이터, 리뷰 데이터, 게임 플레이 데이터처럼 서비스와 시스템을 통해 사용자의 행동을 기록한 데이터
◦
날짜, 시각, 마스터 데이터의 회원 ID, 상품 ID, 수량, 가격 등이 포함되는 경우가 많다.
•
마스터 데이터
◦
카테고리 마스터, 상품 마스터처럼 서비스와 시스템이 정의하고 있는 데이터
◦
회원과 관련된 정보도 사용자 마스터 테이블에 저장하므로 마스터 데이터로 분류한다.
◦
트랜젝션 데이터만으로는 분석 범위가 한정되어 버리므로, 트랜잭션 데이터에 포함된 마스터 데이터는 리포트 업무 전에 대충 확인해두는 것이 좋다.
로그 데이터
•
통계 또는 분석을 주 용도로 설계된 데이터
•
특정 태그를 포함해서 전송된 데이터
•
특정 행동을 서버 측에 출력한 데이터
로그 데이터의 특징
•
누적형 데이터이다.
•
시간, 사용자 엔드 포인트, IP, URL, 레퍼러, Cookie 등의 정보 저장하기
•
로그 데이터는 추출 방법에 따라 데이터의 정밀도가 달라짐
•
계속 기록을 추가하는 것 뿐이므로 과거의 데이터가 변경되지는 않음
로그 데이터 축적 방법
•
태그, SDK를 통해 사용자 장치에서 데이터를 전송하고 출력하기(비컨 형태)
•
서버에서 데이터를 추출하고 출력하기(서버 형태)
로그 데이터 다루기
•
사이트 방문 횟수, 페이지뷰, 사용자 유도 상황을 집계하고 분석할 때 주로 사용
•
최신 상태를 고려한 분석에는 적합하지 않음
•
계속 기록을 누적하는 형태이므로 추출 결과가 변할 가능성이 적음
•
데이터의 정확도는 업무 데이터에 비해 낮음
두 데이터를 사용해서 생성되는 가치
업무 데이터의 가치
•
매출액의 추기, 인기 상품 등을 파악하여 사용자에게 조금 더 많은 관심을 주어 구매를 유도한다.
•
어떤 상품이 계절성을 가지는 지, 특정 시간에 많이 팔리는지 등도 과거의 경향을 파악하면 무엇을 해야 하는지 알 수 있다.
•
이를 활용하여 다양한 이벤트를 통해 상품을 더 많이 노출시켜 더 많은 구매를 유도할 수 있다.
로그데이터의 가치
•
빅데이터 기반이 있다면 원하는 리포트를 자유롭게 정의할 수 있다. 데이터 수집 및 가공, 집계를 자유롭게 할 수 있으므로 접근 분석 도구의 제한을 받지 않고 원하는 결과를 도출해 낼 수 있다.
두 데이터를 사용했을 때 발생하는 새로운 가치
•
웹 사이트에서의 행동이 오프라인의 행동에 어떠한 영향을 미치는지 등을 조사 할 수 있다.
•
웹사이트에서 오프라인으로 사용자를 유도하는 서비스라면 , 두 가지 데이터를 함께 활용했을 때 분석 가능성이 훨씬 넓어진다고 할 수 있다.
데이터 사용 가치
•
목표를 관리하고 설계하고, 서비스/조직의 성장에 기여하기(목표 관리)
•
사용자 행동을 기반으로 경향을 발견하고, 매출과 서비스 개선에 기여하기(서비스 개선)
•
과거의 경향을 기반으로 미래의 행동 예측하기(미래 예측)
