[트레바리] 요즘 마케팅 - 2회 차 후기

 

 

 

이번 책을 읽으면서 트레바리를 하길 참 잘했다는 생각이 들었다.

 

 

2회 차 책은 트레바리가 아니었다면 오랫동안 모르고 살았을 책이다.

제목도 표지도 눈길을 끄는 편이 아니라, 서점에서 발견했다면 쉽게 지나쳤을 법하다. 이렇게 존재조차 모르고 살았던 책인데, 읽고 나니 계속 모르고 살았으면 큰일 날 뻔했다는 생각이 들었다. 이 책을 통해, 지금까지의 나는 데이터를 분석하는 방법에만 너무 집중해서 데이터를 올바르게 활용하는 방법에 소홀했다는 것을 깨달았다. '문제'와 '원인'과 '해결 방안'을 구분하는 건 여전히 어렵게 느껴지지만, 이러한 구분의 중요성을 인식한 이후의 데이터 활용은 이전과 다를 것이라는 확신이 든다.

 

토론을 통해, 가볍게 넘겼던 중요한 부분을 짚고 넘어갈 수 있었고, 중요한 내용을 상기시킬 수 있었다.

하지만 이 책은 토론 과정 자체가 중요하거나 큰 도움이 되는 책은 아니다. 중요한 것은 책에서 배운 내용을 실제로 적용하는 것이다. 지금이라도 이 책의 존재를 알게 되어 읽고, 독후감과 토론을 통해 많은 부분을 머릿속에 간직할 수 있게 되어 다행이다.

 

 

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[인사이트]

• GFA는 알고리즘때문에 예산을 크게 설정하는 경우가 많다.
• 현상과 문제와 원인과 지표를 생각한다. 이때 문제가 원인이 될 수 있고, 원인이 문제가 될 수 있다.
• 지표의 체계를 만들어야 한다. (지표 간의 관계성을 생각할 수 있도록)
  → 중요한 지표는 모두가 동일하게 생각해야 한다.
• 데이터를 효율적으로 확인할 수 있는 방법
  → 자동화할 수 있는 영역은 자동화한다.
  → 코딩이 어렵다면 ‘노코드 자동화’와 같은 툴 활용하기
• 데이터 요청을 잘 하는 것도 잘 활용하는 방법 중 하나다.
• 기계가 할 일과 사람이 할 일 - 목적을 갖는 것은 기계가 대체하기 쉽지 않은 영역이다.
  →  목적 사고 : 이 그래프를 통해 무엇을 전달할까를 생각
  →  이때 데이터 분석 자체가 목적이 되면 안 된다.
• '전체 가입자 수'와 같은 지표는 이후 액션을 설명해주지 않고, 비율로 표현되지 않고, 우상향을 그리는 그래프이기 때문에 허상 지표다
  →  '활동 사용자 비율'과 같은 실질 지표로 변경해야 한다. (★ 비율 지표)
• 원인을 분석할 때는 시각화를 많이 사용하는 것이 좋다.
• 그룹화할 때 파레토 법칙을 자주 사용한다.
  →  100% 달성이 아닌, 80% 달성 지점을 생각할 것
• 해결 방안을 발견할 때까지 Why?를 반복한다.

 

[추가적으로 알아볼 내용]

• rize : 생산성을 높일 수 있는 앱
• 당신은 이 프로덕트를 어느 정도로 추천할 의향이 있습니까? MPS
• 당신은 이 제품이 없다면 얼마나 불편할 것 같습니까? NTS
• RFM 분석
• Metric Hierarchy : 봐야 하는 지표들과 지표의 위계 정하기