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디지털 마케팅 관련

[패스트 캠퍼스]디지털마케팅 완전정복 학습일지 2주차 2023년

by 낭만둥이의 블로그 2023. 12. 2.
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마케팅 조사의 종류와 데이터의 유형

 

안녕하세요 

오늘은 낭만둥이의 데이터 마케팅 완전정복 2주 차 학습일지입니다.

어렵지만 새로운 정보를 받아들이는 학습과정이기에 또다시 집중해서 공부를 하였답니다.

마케팅을 하기 위해서는 가장 먼저 선행이 되어야 하는 것이 마케팅 조사와 데이터 분석이겠지요.

그래서 2주 차 학습내용에서는 마케팅 조사의 목적에 따른 분류와 그에 따른 조사방법과

데이터의 본질과 정의, 활용방법에 대해서 공부를 하였습니다.

 

저 같은 초린이는 진짜 어렵지만 그래도 기본 베이직  이론이 튼튼해야 잘 응용하고 활용할 수 있는 

능력과 잠재력이 쌓아진다는 것을 잘 알기에 씹어먹듯이 이해하도록 하였답니다.

(우~이해하기가 진짜 어려웠음).. 블로그 정리하면서 한번 더 공부한다고 저는 생각합니다.


1. 마케팅의 목적 별 조사 에 대해서

(1)  마케팅의 조사는 목적에 따라서 두 가지로 크게 

문제를 규명하는 조사 문제를 해결하기 위한 조사 가 있음.

 

문제를 규명한다는 것은?

시장의 잠재력이 있는지 없는지,~(시장 잠재력 조사 )

예를 들어 미국에서 외국인들이 김밥에 대한 수요가 있는지 없는지~

수요가 있다면 어느 정도쯤 있는지~이고.

시장의 점유율을 조사하면서 어느 정도로 점유되어 있는지~(시장 점유율 조사 )
경쟁사는 어느 정도 점유하고 있는지~
우리가 시장에서 점유율이 가장 높은지~낮은지~
브랜드 이미지가 좋은지 나쁜지~(브랜드 이미지조사 )
수요를 예측해서 어떻게 생산계획을 세울지~(판매 생산 분석  조사)
계속적으로 시장에 어떤 변화기 일어나는지~(예측, 트렌드 조사)

 

이러한 변화들을 주시하고 즉 트렌드의 앞쪽에 있을 때 기회가 찾아오게 된다는 것입니다.

바로 이래서 조사하는 것이 가장 중요하다는 것이지요.

 

문제를 해결하기 위한 조사라는 것은?

시장 세분화 조사

 

예를 들어 우리는 너무 넓은 시장을 갖고 있어서 시장에서 힘이 없다고 한다면 전략을 세워야 하는데 

보통 마케팅에서는 STP전략적 마케팅을 가장 중요하게 이야기하고 있다고 합니다

 

여기서 STP란  시장세분화 (segmentation), 타깃설정(targeting), 포지셔닝(positioning)의 앞글자!

 

계속해서 넓은 시장이 있다면 시장을 어떻게 나눌 건지~ 

나눈 시장 중에서 어떤 걸 선택할 건지~ 선택된 시장을 어떤 키워드로 고객에게 가치를 제안할 건지~포지셔닝에 대한 연구조사인 것입니다.

제품조사

제품이 시장에서 반응이 잘 없다~ 뭔가 문제가 있다~

그럼 이문제를 해결하기 위해서 어떻게 해야 될지~

예를 들면 : 소리가 크다든지 소음 문제가 있다든지~ 디자인 반응이 안 좋다든지~등 다양한 이유가 존재할 때 

해결하기 위한 방법론 조사가 필요한 것이라고 합니다.

가격조사,  유통조사, 촉진조사

고객들이 가격에 대해서 너무 높게 생각한다든지~ 아님 너무 낮아서 제품 품질이 낮은 걸로 오인하고 있지는 않은지~

가격에 대한 어떤 해결책을 찾기 위해서 유통에 관한 온라인 혹은 오프라인, 직접 혹은 간접, 등 여러 가지 유통방식에 대해서 어떤 게 효과가 있고 더 좋을지~ 그리고 광고를 했는데 광고에 대한 반응이 별로다 하면 그 원인을 찾아야 더 좋은 성과를 낼 수 있기 때문에 이런 문제를 해결하는 방식의 조사가 중요한 것이랍니다.

 

(2)  또한 마케팅 조사에는 질적인 조사와 적인 조사 가 있음

질적인 조사는 정성적 조사라고 부른다

정리하자면 간단합니다. 정성조사는 기초적인 원인이나 동기에 대한 질적인 이해를 얻기 위한 목적으로  표본으로는 소규모 사례이고,  구조화되어 있지 않고.  자료수집은 비구조화이고,  자료분석도 비 통계적이며,  주요 방법은 보통 심층 면접이라든지~ FGI (Focus Group Interview) 같은 표적 집단 면접이라고 합니다.

 

이런 방법으로 시장에 무슨 상황인지 우리가 이해하기 위한 그런 용도로 보통 초기에 하는 방식이라고 합니다. 그다음 이러한 어떤 정보를 바탕으로 뭔가 큰 그림이 그려지는 상황이고  근데 구체적인 데이터가 없어요. 이때 양적 조사가 필요해집니다. 

 

양적인 조사는 정량적 조사라고 부른다

그래서 정량조사는 자료를 계량화 시키고 모집다는 결과를 일반화시키는 것을 목적으로 표본으로는 대규모 사례이고

보통  한 500에서 1000 정도  구조화를 합니다.

구조화의 대표적인 예가 바로 설문조사( 서베이) 같은 방법을 생각해 볼 수 있고요. 경우에 따라서는 스캐너 데이터로 토스에서 나오는 데이터 같은 경우가 규칙적이고 일관됩니다. 그래서 자료분석도  체계적이다 통계적이라는 표현도 같이 씁니다. 그래서 이런 경우를 구조화되어 있다고 이야기를 합니다. 그리고 이 경우에 계량이니까 숫자로 대부분 데이터 수집이 됩니다. 그래서 통계 분석이 기본적으로 가능해집니다. 그래서 a b 중에 어떤 행동이 더 유리한 성과를 높일 수 있는 그런 결과가 나왔다 이런 경우  행동의 최종단계 권고라고 이야기할 수 있습니다. 조사 결과 자체가 결정 사안은 아니지만 그 어떤 결론에 도달할 수 있는 중요한 기초 자료로 확보하는 이런 부분이 바로 정량 조사입니다.


2. 데이터의 본질과 데이터에 대한 이해와 유형 

(1) 데이터의 본질 

데이터란 어떤 현상의 단편을 포착하여 수치화 기호화 한 것.

즉 지속적 반복적으로 수집한 일정한 형태의 자료.

 

예를 몇 가지 들어보면  설문조사가 일반적으로 데이터의 형태를 전부 다 취하고 있는 구조화되어있는 데이터가 바로 설문조사이고,  통계 분석이 대부분 수행할 수 있는 상태가 데이터입니다

 

경우에 따라서는 투표와 같은 경우도 데이터~

물론 여기에는 당선과 탈락 이 당락 결정하는 그런 용도로 쓰이지만  지역적으로 선거구별로 또는 성별로 연령별로 이렇게 추가적인 분석을 통해서 어떤 현상들을 이해하고 또 파악할 수 있음.

 

그리고 일기 예보 같은 경우도 마찬가지로서 전형적으로 지속적이고 반복적으로 수집된 데이터를 바탕으로 미래를 예측하기 위한 그런 용도로 수집된 데이터입니다.

 

경우에 따라서 시험 답안지 역시 데이터의 일종입니다.

 

그리고  일상생활 속에서 보시면 몸무게를 저울에서 얻어지는 값 혹은 키를 재기 위해서 자연에서 얻어지는 이 값들이 다 데이터이고 다 숫자로 되어 있기 때문에 통계 분석을 가능하게 하는 이런 것을 일반적으로 데이터라고 이야기를 한다고 합니다

이 외에도 주변에는 수많은 데이터 베이스가 있습니다.

텍스트도 데이터이고  설문조사의 텍스트들도 역시 데이터의 일종이고

소셜미디어에 있는 수많은 글들도 다 데이터입니다. 그리고 기업 내부에 있는 매출액 포스 데이터도 데이터이고요.

사람들이 출퇴근할 때 발생시키는 수많은 흔적들 역시 데이터이고요,

인터넷 검색할 때 남기는 정보 역시 다 데이터~.

 

이런 데이터의 본질이 무엇일까요? 중요한 것은 데이터 자체가 아니라 그 데이터의 본질을 정확하게 이해하고 어떻게 데이터에서 뭔가를 얻어낼 것인가 하는 관점이 제일 중요한 것이라고 합니다.

 

데이터의 본질은 활용에 있습니다. 설문조사를 했다면 그것을 바탕으로 무언가의 조치가 이루어져야 되고요. 선거를 했다면 거기에 대해서 당락이 결정이 되겠고. 일기예보를 통해서 오늘 오후에 비가 오겠다면 출근할 때 우산을 들고 가도록 활용됩니다. 몸무게가 계속적으로 증가가 되고 있다면 다이어트해야 되겠다 하고  다이어트하기 위한 용도로 데이터를 활용할 수 있습니다.

 

그래서 이런 데이터의 활용을 통해서 새로운 가치가 창출될 때 데이터의 진정한 의미가 있다고 합니다.. 즉 이것을 비즈니스의 변화라고 이야기합니다. 그리고 마케팅의 변화를 가져올 수 있습니다. 이 변화의 궁극적인 결과는 고객의 가치 창출 가치의 극대화입니다. 고객의 가치를 극대화해주지 못하는 그런 데이터는 데이터로서 의미가 없을 가능성이 있습니다. 이것을 데이터에 의미가 있는 즉 본질을 찾아가는 용도로 바꾸는 작업을 누군가가 해야만 실제 변화를 만들어낼 수 있다고 합니다.

 

한마디로 정의하자면 데이터의 본질은 데이터 활용을 통해서 새로운 가치가 창출될 때 이것이 비즈니스의 변화이고 마케팅의 변화라는 것이다

 

(2) 데이터의 특징

정성적 데이터 

정성 데이터는 형태로는  주로 비정형 데이터이고, 정형 비정형 구조화 비구조화 이런 용어를 계속 쓰고 있는데. 즉 구조화되어 있지 않는 경우를 비정형이라고 한다고 합니다. 즉  여러 곳에 함의가  되어있는 정보들을 모아보면 의미가 있는 것 같은 그 하나로는 의미를 찾기가 어려운 이런 경우를 보통 비정형 데이터라고 합니다 

 

구성으로는 보통 언어나 문자 형태로 되어 있고요, 저장 형태로는 파일 형태로 기업 내부에 보관이 돼 있을 가능성이 높고요 , 경우에 따라서는 웹에 있는 소셜미디에 있는 많은 텍스들이 바로 이 비정형 데이터의 대표적인 데이터라고 할 수 있습니다. 그리고 소스 위치는 내부에는 VOC라고 (보이스 커스터머로 고객의 소리라고 합니다) 즉 고객으로부터 많은 텍스트들을 파일 형태로 이런 부분도 역시 정성 데이터이고 만약 이것을 조사를 통해서 수집한다면은 그 조사 방법으로는 관찰법도 있고 인터뷰 방법도 있음.

정량적 데이터        

전면 조사를 바탕으로 한 게 정량적 데이터 라고 하며 특징으로는 속성이 모여 객체를 이룬다고 하며 기본적으로 수치화가 되어있고 도형, 기호, 등으로 이루어져 있으며  통계 분석을 전문적으로 수행 가능한 그런 형태가 대부분이고요. 그래서 이러이러한 속성들이 모여서 전체를 설명할 수 있는 그런 형태가 가능해진다라고 합니다. 그리고 보통 저장형태로는 데이터베이스에 데이터가 저장이 돼 있고 그래서 이것을 보통 DBMS 즉 (데이터베이스 메모 시스템)이라고 이야기를 합니다. 형태를 보면 스프레드시트 엑셀에 있는 파일 워크시트 형태가 바로 스프레드시트 워크시트라고 이야기할 수 있는 건데요. 바로 이런 형태로 데이터가 저장이 되어 있다고 합니다. 경우에 따라서는 내부의 POS에 있는 정보 역시 정량 데이터의 기초이고요. 조사 방법을 통해서 이걸 수집한다면 설문조사 서베이 같은 방법으로 정량 데이터를 수집할 수 있다고 합니다.


(3) 데이터의 유형 은 양에 따라 분류

스몰 데이터(Small Data)

 

  • 주어진 문제를 푸는데 필요한 최소량의 데이터
  • 데이터 욕심부리지 말고 꼭 필요한 맡큼의 데이터를 추출해서 사용
  • 소량의 데이터를 가지고 분석에 임하기 때문에 작업의 효율성을 최대화

최소량의 데이터 즉 주어진 어떤 문제를 해결하는 데 있어서 필요는 최소량의 데이터를 스몰 데이터라고 부릅니다.

경우에 따라서는 여러 이유가 있는데 비용의 문제가 있을 수 있고, 또 시간적인 문제가 있을 수 있습니다. 그리고 의사결정하는 데 모든 완벽한 데이터가 있어야 꼭 현명한 의사결정을 하느냐 하는데 그건 아니라고 합니다. 아주 급한 상황에서는 최소의 데이터로도 충분히 의사결정해 왔던 것이 인간의 기본적인 DNA 속에 남아 있답니다,

 

기업 내에서 본다면은 예를 들어 최소의 데이터라면 기업 내에서 면접을 볼 때 아무런 자료가 없다 그러면 첫인상이 바로 최소의 데이터일 수도 있다고 합니다. 여기에 몸짓 습관, 호감 비호감  말투 이런 것이 전형적인 스몰 데이터입니다.  경우에 따라서는 관찰 데이터 인터뷰 그리고 서베이 데이터들도 스몰 데이터의 일종이라고 합니다. 

 

기업 내부에서 별도의 어떤 수집 과정을 거치지 않고 수집된 데이터들 중에 VOC라든지 품질이라든지 거래 데이터들이 거래 POS데이터와 고객의 데이터가 함께 연동돼 있는 데이터를 CRM 데이터라고 합니다. 즉 CRM은 고객 관계 관리 즉 커스터머 릴레이션십 매니지먼트라고 해서 고객 관계 관리를 하는 데 있어서 그 근간이 되는 게 바로 이런 류의 데이터들입니다. 그래서 CRM에서는 업셀링 크로셀링 이런 마케팅 방법을 활용합니다. 누구한테 업셀링 할 것인가~ 누구한테 콜이 왔다고 하면 그 고객에게 크로셀링을 할 거냐 말 거냐 이런 판단을 하기 위한 선행 정보가 바로 데이터에서 오는 것이라고 합니다. 과거의 거래 데이터에 이런 내용들이 전형적인 스몰 데이터인데 특히 CRM 거래 데이터는 또 품질 데이터도 마찬가지입니다. 이런 경우는 시간이 지나면 누적이 일어나면서 데이터의 사이즈가 커질 수도 있습니다. 그러면 그것을 빅데이터의 일종으로 본다고 합니다.

 

 

빅데이터 (Big Data)

 

데이터의 크기를 우선 봤을 때에 스몰은 최소의 문제를 푸는 그런 정도의 데이터라고 본다면은 빅데이터는 일단 양적으로 크다.

  •  빅데이터는 규모 즉 볼륨이 엄청나게 큽니다. 생각하는 이상으로 어마어마한 규모의 데이터다.(페타바이트  수준)
  • 그리고 수집하는 데  5G의 대단히 빠른 데이터 통신망으로 실시간으로 수집되고 빠른 속도로 데이터 분석과 유통을 한다.   앞쪽에 설문조사 같으면은 보통 한 두 달 내지 석 달 정도 걸려야 하는 크기정도가 체계적으로 수집 가능함
  •  그리고 또 하나는 바로 데이터의 다양성에 정형, 비정형, 반정형 등 수많은 종류의 데이터들이 빠른 속도로 수집이 되면서 규모가 큰 이런 경우를 빅데이터라고 함.

스몰 데이터든 빅데이터든 밸류가 나와줄 때 데이터로서 의미가 있고 바로 이 밸류를 만들어내기 위해서 마케팅도 하고 시장 조사도 하고 있는 것이라고 합니다.


마무리하면서

오늘은 마케팅의 목적별 조사에 대해 학습하면서 

조사의 첫걸음이 젤 중요함을 느끼게 되었다. 왜냐하면 바로 시장조사와 문제 해결책이 바로 이 첫걸음에서 시작이 된다는 것을 잘 알았기에 조사하는 방법에 대해서 더 궁금해졌고 앞으로 조사 방법하는 것을 더 잘 학습해야겠다는 마음가짐을 가지게 되었습니다

 

그리고 데이터의 본질을 학습하면서 비즈니스의 변화, 마케팅의 변화는 바로 마케팅을 공부하고 다루는 마케터들이 만들어 나가는 주인공이며 이 주인공들이 데이터를 잘 활용해서 새로운 가치를 창조하는 주역들이라는 생각이 들었다

나도 이 주인공들 중에 한 명이라는 사명감으로 마케팅 공부에 더 심혈을 기울여 보도록 할 것이다.

 

다음 시간에는 셀프서비스 데이터 분석과 마케팅 조사 하는 방법에 대해 학습한 내용을 게재할 것이니 

다음호를 기다려 주세요.  읽어주셔서 감사합니다. 함께 공부해요

오늘도 파이팅.

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