🚩 구글 애드워즈가 자연검색 트래픽 증가에 영향을 미칠까? 

구글 애드워즈 배너 광고나 검색 광고가 자연 검색 트래픽에 영향을 미칠 수 있다는 것은 일반적

인 디지털 마케팅 업계의 지식이 되어 왔습니다. 그러나 그 효과는 정확히 무엇이며, 어떤 과정을  

거쳐 작동될까요? 오늘 오피노에서는 유료 광고가 유기적 결과에 영향을 주는 방식과 그렇지 않 

은 방식 중 하나를 다룰 것입니다 :) 

많은 사람들이 의심해보았을 것입니다. "아, 우리는 Goolge AdWords에 많은 돈을 투자하기 시작

했어! 그러니까 자연검색 트래픽이 올라갔어." 또는 "이봐, 우리는 Google에 많은 돈을 지출하고

있지만 경쟁 업체는 더 많은 돈을 지출하고 있어!. 그래서 쟤네들의 자연 검색 트래픽 증가율이 더

높은 거야!" 

검색 광고에 대한 디스플레이 광고의 영향을 측정하고자 한 여러 연구가 있었지만 터키의 하버드

(Harvard)와 오지 겡 (Ozyegin) 대학의 연구자는 이 연구를 제대로 조사하려 했습니다. 그들의 연

구 결과는 하버드 비즈니스 스쿨 (Harvard Business School)의 "Display Ads Influence Search? 온

라인 광고의 간접 기여와 역동성"이라는 제목으로 게재되었으나, 이 문서는 학문적 전문 용어, 사

회 과학 모델링 토론 및 다른 연구에 대한 언급과 같은 학술적 글쓰기 규칙에 따라 어려움을 겪기

때문에 지루하고 읽기가 어렵습니다.

그래서 제가 간단히 정리를 해드리려고 합니다.

결론 및 통찰력은 유의미하지만, 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

- 디스플레이 광고는 더 많은 검색양, 클릭, 전환에 기여한다.

- 검색 광고는 디스플레이 광고의 상호작용을 증가시키는 것에는 딱히 기여하지 않는다.

- 하지만, 디스플레이 노출 광고의 효과는 즉각적이진 않으나 평균적으로 2주 정도 이후에 발생하기 시작한다.

- 마케터들은 단순한 계산이나 측정 항목으로는 디스플레이 광고의 ROI나 CPA를 결정하기에는 한계가 있다.

이러한 인사이트는 온라인 광고를 사용하여 새로운 당좌 계정 고객을 확보하는 검색 및 디스플레

이 광고 지출 및 전환 데이터 ( "미국의 대형 은행에서")로 깊이 파고들었습니다. 이 데이터는 2

2010 년에 나온 것입니다. 올해 온라인 은행의 온라인 광고 예산은 약 1 백만 달러였으며 검색과

디스플레이 간에 거의 균등하게 분배되었습니다. 

이 학술 논문에서 몇 가지를 발췌한 내용들이 있습니다.

"디스플레이 광고는 클릭뿐만 아니라 검색 트래픽 증가에도 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났

습니다. 이 파급 효과의 대다수는 순식간에 발생하지 않았지만 평균적으로 2주 후에 적용되었습

니다..."

"우리의 연구 결과에 따르면 업계에서 일반적으로 사용되는 단순 정적 통계는 온라인 광고의 효

과를 정확하게 측정하지 못할 수 있습니다. 그래서 우리는 측정항목을 동적으로 가져와 광고의 효

율성을 측정했습니다. 그 결과, 검색 CPA가 단순 정적 CPA보다 48% 낮아졌고, 반면에 ROI는

38% 증가하였습니다. 디스플레이 광고에서도 비슷한 패턴이 나타나는데 여기에는 또한 기여도가

포함됩니다. 이로 인해 디스플레이 CPA가 표준 CPA보다 14 % 낮아졌으며 투자 수익 (ROI)이 10

% 증가했습니다..."

"광고 효과에 대한 이러한 수정된 성과 파악 방법론은 [은행]이 현재 사용하는 것보다 매우 다른

예산 배분을 초래합니다. 특히 우리는 제안된 할당이 검색 응용 프로그램에 미치는 영향으로 인해

디스플레이에 대한 기여도가 높았음에도 불구하고, 검색 광고 예산은 강력한 동적 효과로 인해 현

재 수준에서 36 % 증가해야 하며 디스플레이 광고 예산은 31 % 감소해야 합니다."

결과적으로, 디스플레이 광고가 검색률 증가에 지대한 영향을 미친 다는 것은 위에 프레임 워크에

서 알 수 있습니다. 그런데도 우리가 Google Display Network에 회의감을 갖고, 성과 파악이 어려

운 것은 모든 데이터 분석 툴이 "Last Click"에 기여 모델을 중점으로 두고 있다는 것입니다.

논문 원본 : https://www.slideshare.net/gesterling/do-display-ads-influence-search?from_action=save

다음에는 광고 성과를 제대로 분석하기 위한 "기여 모델(Attribution Model)"과 "교차 기기 트래

킹" 대하여 심도 있게 얘기해보도록 하겠습니다.

[출처] 🚩  구글 애드워즈가 자연검색 트래픽 증가에 영향을 미칠까? | 작성자 오피노 

🚩 전문가만 아는 페이스북 광고디자인 제작법 TOP 5

페이스북 광고를 하는 것은 쉽지만 잘 하는 것은 어렵습니다. 그리고 매일매일 더 힘들어지고 있습니다.

더 많은 광고주들이 페이스북 광고의 잠재력을 깨닫고 뛰어들면서 경쟁이 더 치열해져 광고가 금방 돈 낭비로 바뀔

수 있습니다. 

페이스북으로 많은 광고를 해봤지만 아직도 제가 만든 새로운 캠페인들로 많이 배우고 있습니다.

그러나 결국, 페이스북 광고의 성공은 두 가지 중요한 요소로 정의됩니다. 

1. 제품에 대한 욕구를 불러일으키는 동시에, 사용자의 관심을 끌어 모을 수 있는 훌륭한 디자인 

2. 리타겟팅(특정 웹사이트 내에 행동을 보인 유저들에게 다시 광고를 노출 시키는 것) 

사용자들을 설득시켜 여러분의 비즈니스에서 전환을 이루어낼 훌륭한 페이스북 광고 디자인을 만드는 효과적인 방 

법론을 알려드리겠습니다.

1) 항상 다양한 디자인을 테스트해라

아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 그 어떤 가설도 지레짐작하지 마세요. 항상 모든 항목을 테스트하세요.

여러분의 기존 페이스북에 대한 지식이나 경력에 관계없이, 항상 광고의 디자인과 대상을 모두 테스트하세요. 

새로운 캠페인을 만들 때마다, 적어도 4개 이상의 다른 페이스북 광고 디자인을 생각해 내고 각각의 광고를 테스트해 

보세요.

예를 들어 서로 두 개의 다른 텍스트를 가지고 두 개의 다른 이미지를 테스트 할 수 있습니다.(이미지 2개 x텍스트 2

개=4개의 베리에이션)

AdEspresso라는 기업은 일러스트레이션을 자주 사용합니다. AdEspresso 페이스북 페이지에 있는 포스트들은 각각

의 개성있는 디자인을 가지고 있고, 광고에도 잘 사용하고 있지만, 자세히 들여다보면, 그 전략이 다소 빗나갔다는 것

을 발견할 수 있습니다.

          <다운로드당 비용: 1,816원>                       <다운로드당 비용: 3,385원>

위 자료를 보면, 사람이 들어간 사진 이미지 광고가 AdEspresso가 자주 사용하는 일러스트레이션 광고보다 거의 두

배나 더 효율이 좋았습니다. 

다시 한번 말씀드리지만, 모든 것을 시험해 보세요. 말도 안된다고 생각하던 아이디어도 괜찮습니다.  

텍스트와 이미지를 다양하게 베리에이션하여 광고 피로도를 줄이고 광고 효율을 감소시키는 게재 빈도를 줄여보세

요. 

2) 사용자 페르소나를 제작하라 

대부분의 기업들은 각기 다른 특성을 가진 고객세그먼트를 가지고 있습니다. 

잠재고객 페르소나를 만들게 되면, 여러분의 페이스북 광고 디자인 역량을 향상시킬 뿐만 아니라, 잠재고객들에게

전반적으로 더 나은 서비스를 제공합니다.  

먼저, 각 잠재 고객 유형별로 개인 정보를 기록합니다. 

남자인지 여자인지, 하는 일은 무엇인지,  잠재 고객들이 여러분의 제품을 사용하여 해결하고자 하는 가장 큰 문제는

무엇인지.. 잠재고객 페르소나를 생성한 후에는 그들의 문제를 직접 해결해줄 수 있다는 내용의 페이스북 광고를 디

자인하세요. 

여기 두 가지 'Adespresso'광고가 있습니다. 하나는 스타트업들을 타겟으로 하고 다른 하나는 미디어 대행사를 대상

으로 합니다.

Startups는 최대한 빨리 성장하고자 하는 고객의 욕구를 강조합니다.

에이전시들은, 페이스북 광고를 더 빠르고 효율적으로 할 수 있다는 메시지를 강조합니다. 

3)고객 후기를 활용해라 

소비자 구매 결정에서 가장 영향력 있는 요소가 무엇인지 아시나요?

바로 '두려움' 입니다.

사람들은 돈을 잃는 것과 잘못된 선택을 하는 것을 두려워하기 때문에 당신의 제품을 선뜻 사는 것을 두려워 할 것 입

니다. 이것이 바로 무료 상품들이 효과적인 이유입니다. 하지만 돈에 관한 이야기에 국한되지는 않지요.

공짜 = 무위험 = 무부담 

물론, 저는 여러분의 제품을 무료로 나눠 주어야 한다고 말하는게 아닙니다. 

저는 단지 여러분이 페이스북 광고 디자인에 고객 후기를 추가함으로써 고객들의 우려를 해결할 필요가 있다고 제안

하는 것입니다. 꼭 특정 좋은 리뷰를 가지고 있지 않더라도, 대규모 사용자 기반을 활용할 수 있습니다. Dropbox의 광

고로 예를 들면, Dropbox는 잘 알려져 있음에도 불구하고 광고에서 여전히 100,000개 이상의 기업이 Dropbox에 의

존하고 있음을 강조합니다. 특정 좋은 리뷰가 없더라도, 대규모의 통계적 수치로 자신들의 강점을 강조하는 것이지

요.

사용자들이 이 광고를 보고 어떻게 반응할까요? 10만개의 기업들이 사용하고 있다니요! 모든 사람들과 그 주변사람

들이 Dropbox를 사용하고 있다면, 거기에는 무슨 이유가 있을 것입니다. 곧 그 제품은 좋은 제품임에 틀림없고, 이 많

은 사람들의 선택이 모두 틀릴 일 없으니 제품을 사용하는 것에 대한 두려움이 없어질 것 입니다.

4) 사용자들이 특정 행동을 유도할 만한 장치(CTA)를 사용해라

페이스북 광고에 특정 행동을 유도할 수 있는 장치(CTA)를 추가하는 것은 클릭율을 높이거나 광고의 매력을 높이지

못할 수도 있지만 전반적인 전환 속도를 향상시키고 전환 비용을 절감할 수 있습니다.

왜냐하면 좋은 CTA는 광고마찰을 줄여 주기 때문입니다.   

만약 사용자가 당신의 광고의 CTA를 클릭하고 당신의 랜딩 페이지에 도착한다면, 다음에 무엇을 해야 할지 생각하는

시간을 낭비할 필요가 없습니다. 

사용자는 이미 랜딩페이지에 도착해서 어떤 행동을 해야 하는지 알고 있을 것이고, 의도한 행동을 빠르게 수행할 것

입니다. 

왜냐하면 'eBook다운로드하기', '상담신청하기'와 같은 CTA를 광고를 통해 유도하였기 때문입니다.

5) 일관성을 유지해라

CTA처럼 일관성은 마찰을 줄이고 사용자가 원하는 작업을 완료하는 데에 도움이 됩니다. 

만약 누군가가 당신의 광고를 클릭한다면, 그것은 그들이 당신의 이미지와 메시지, 그리고 당신이 제공하는 것을 맘

에 들었기 때문입니다. 클릭한 후에는 광고에서 본 것을 보강하는 랜딩 페이지로 연결됩니다.

광고를 보강하는 랜딩 페이지에는 광고와 동일한 이미지와 표현을 사용하고, 단지 당신의 제품과 그들이 왜 그것을

사야 하는지에 대해 좀 더 자세히 설명하세요. 사람들은 웹 사이트를 몇 초 만에 보고 결정합니다. 

바로 한 눈에 읽히지 않으면 사용자들을 잃게 될 것 입니다. 

페이스북에서 빨간 운동화 광고를 보고 클릭했는데 랜딩페이지의 운동화 중 빨간 신발이 없다면 아마 사용자는 바로

떠나게 될 것 입니다.

[출처] 🚩  전문가만 아는 페이스북 광고디자인 제작법 TOP 5 | 작성자 오피노 

🚩 데이터로 살펴본 네이버 블로그와 카카오 브런치 

비디오 플랫폼의 강세는 '유튜브'가 유행한 14년 이후 이어지고 있으나 더 이상 확장은 어려워 보이고, 오디오 

플랫폼은 작년 말 '클럽하우스'의 등장으로 반짝 관심을 받았으나 인기가 금새 사그라들었습니다.

이러한 중에 글 플랫폼의 맏이인 '네이버 블로그'는 조용히 성장을 이어가고 있습니다. 네이버 블로그는 

2020년에 콘텐츠 수가 2억 2천 만 건으로 역대 최대치를 기록했고, 1020의 콘텐츠 생산도 40%를 넘어섰다고 

하죠. 

정말로 '글 플랫폼'에게도 다시 봄날이 찾아온 걸까요?글 플랫폼의 양대 강자, 네이버 블로그와 카카오 

브런치의 다양한 데이터를 다이티가 확인해보았습니다. 

2021년 네이버 블로그 & 카카오 브런치 앱 설치수 추이

대한민국의 IT 공룡이 운영하는 글쓰기 플랫폼인 네이버 블로그과 카카오 브런치의 2021년은 어떨까요?

네이버 블로그의 앱 설치수는 올 초대비 현재(8월 마지막 주차) 4.8%의 성장을 보이는데요. 말도 많고 탈도 

많았던 '오늘일기 챌린지'가 2.6%의 성장을 가져오며 결과적으로 네이버 앱 설치수 상승의 마중물이 

되었습니다.

(#작심삼일 #1000원만_주면_일기_보여주는_놈)

반면, 카카오 브런치의 앱 설치수는 올 초대비 0.4% 앱설치 수는 감소한 것을 확인할 수 있었습니다.

흠.. 그렇다면 글 플랫폼에게 봄날이 온다는 건 글 콘텐츠 관계자들의 바람일 뿐인 걸까요?

네이버&카카오 콘텐츠 플랫폼 별 앱설치수 증감률

글플랫폼의 설치수 증감을 같은 기업의 동영상 플랫폼의 설치수 증감과 비교해봅시다.

두 분류의 플랫폼 사이에서 절대적인 숫자는 동영상 플랫폼이 크다는 것을 확인할 수 있었는데요.

다만, 네이버 TV와 카카오 TV의 앱 설치수는 연초 대비 각각 4.3%, 13.7% 감소하였으나 카카오 브런치와 

네이버 블로그는 앱 설치수에 큰 변동이 없거나 오히려 성장하는 추세를 보인 것도 주목할 만 합니다.

카카오 브런치 앱 설치자 성별 및 연령 분석

카카오 브런치는 20대 중후반부터 30대 초중반까지의 남녀 사용자가 가장 다수를 이룬다는 것을 확인할 수 

있었습니다.

아무래도 브런치는 에디터 팀의 승인을 통해 '작가' 타이틀을 받은 이용자만 글을 작성할 수 있게하기에 

아쉽게도 10대와 20대 초반의 이용자를 많이 확보하지는 못했습니다. 하지만 같은 이유로 좋은 글을 제공할 

인사이트가 있는 40대 이상에게 브런치가 사랑을 받는다는 것도 볼 수 있네요.

네이버 블로그 앱 설치자 성별 및 연령 분석

네이버 블로그는 남성은 30대, 여성은 30대 중후반부터 40대 초중반까지의 사용자가 다수를 이뤘습니다.

다른 특이한 점으로는 성비에 큰 차이가 없던 브런치에 비해 블로그는 여성 이용자가 남성 이용자에 비해 

20%p 가량 높은 것이 눈에 띕니다.

또한 네이버 블로그는 브런치에 비해 10대와 20대 초반의 연령대도 적지 않은 이용자가 있다는 것을 확인할 

수 있는데요.

이는 네이버의 '오늘일기 챌린지'를 비롯하여 1020층을 잡기 위한 노력이 성과가 있었음을 알 수 있습니다. 

네이버 블로그 앱 설치자 성별 및 연령 분석

카카오 브런치와 네이버 블로그의 중복설치 앱도 함께 살펴봤는데요. 

카카오 브런치를 설치한 유저는 서적 어플(밀리의 서재, 리디북스, 윌라)과 중복 설치 비율이 상대적으로 

높았고 네이버 블로그를 설치한 유저는 카메라 어플(SNOW, 소다)과 중복 설치 비율이 상대적으로 높은 것이 

확인되었습니다.

이는 카카오 브런치에는 보다 글의 전문성에 관심이 높은 이용자가 많고,

네이버 블로그에는 일상을 공유하는 내용에 관심이 높은 이용자가 많은 것으로도 보입니다.

함께하면 더 좋은 인사이트

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🔎 네이버 프리미엄 콘텐츠 VS 카카오 뷰, 콘텐츠 구독 전쟁의 승자는? 

🚩 마케터가 알아야 할 퍼널 관련 지식 총정리!

‘퍼포먼스 마케터’, ‘그로스 마케터’, ‘CRM 마케터’ 등 데이터를 활용하는 마케터라면, 아니 PM, MD 등 비즈니스를 진

행하고 있는 누군가라면 언젠가 한 번은 들어봤을 낯익은 개념이 ‘마케팅 퍼널’이 아닌가 싶습니다. 이전에 구글은 

GA를 광고하며 “마케팅과 비즈니스에 대한 일을 진행할 때 퍼널적 마인드셋이 갖춰져 있다면 중요한 일을 놓치며 가

지는 않을 것”이라고 이야기하기까지 했죠. 왜 마케팅 업계에서는 퍼널에 대해 이야기하는 것이며, 퍼널은 과연 무엇

일까요?

다이티가 오늘은 퍼널에 대한 이야기를 총정리해보고자 합니다.

퍼널이란 무엇이고 왜 중요할까요?

영어로 ‘깔대기’라는 뜻인 퍼널(Funnel)은 잠재 고객을 자사로 ‘유입’시켜, 최종적으로는 ‘결제’하도록 만드는 모델인

데요. 당연한 이야기지만 모든 서비스와 비즈니스는 다음 단계로 넘어갈수록(=전환될수록) 이용자 수가 줄어듭니다. 

한 번 예를 들어볼까요?

이렇게 단계가 전환될수록 이용자가 줄어드는 모양이 깔대기(Funnel)와 유사하여 퍼널이라는 이름이 붙여졌다고 합

니다. 저는 별다방 카페의 구매 퍼널을 노출, 유입, 구매, 재구매라는 4가지 단계로 세웠는데요. 이러한 퍼널의 단계

는 산업 별로, 기업 별로, 그리고 마케팅 목표 별로 상이합니다. 그러기에 저마다 다른 퍼널의 단계를 마케터는 세우

게 되는데요. 이러한 단계를 생성하고, 주요 단계를 기록하는 걸 ‘퍼널 분석(Funnel Analysis)’이라고 합니다. 이러

한 퍼널 분석을 통해서는 고객이 어느 단계에서 이탈되는 지 확인이 가능합니다.

다시 돌아와서, 위의 예시를 생각하며 퍼널의 중요성을 생각해볼까요? 퍼널분석을 진행하지 않은 별다방의 마케터

는 ‘별다방 판교역점에는 잠재고객이 300만 명이나 되는데 비해 너무 판매량이 적네’라고 생각하여 효과적인 대안을 

마련하기 어려울 것입니다. 하지만, 퍼널 분석을 진행한 후라면 ‘별다방 판교역점은 구매전환율은 66.6%, 재구매 전

환율은 90%로 높지만 유입단계의 전환율은 0.1%로 저조하네.’라고 생각할 수 있게 됩니다. 이렇게 성과가 나오지 않

았던 원인 파악을 명확히 하였다면 유입을 늘리기 위한 마케팅 캠페인을 진행할 수 있겠죠? 퍼널은 원인 파악을 명료 

하게 하여 효과적인 대안을 찾을 수 있게 해준다는 점에서 중요하답니다. 

퍼널도 트렌드가 있어요!

퍼널은 사실 갑자기 새롭게 등장한 단어는 아닌데요. 퍼널은 이전부터 있었고, 퍼널에도 유행이 있습니다. TV나 라디

오를 통해 일방향적 마케팅 활동이 주를 이루던 시기에는 미국 경제학자 로랜드 홀 박사가 패턴화한 아이드마

(AIDMA)를 통해 퍼널분석을 진행했는데요.

이후 인터넷, 스마트폰이 발달되면서 양방향적 마케팅 활동이 이뤄지자 아이드마 모델로 퍼널 분석이 어려워졌습니

다. 그러자 일본 최대 종합광고대행사인 덴쓰(Dentsu)가 아이사스(AISAS) 모델을 발표했고 이러한 모델로 퍼널 분

석의 트렌드가 변화했죠.

더 옛날로 가서 살펴보면 조선 정조 때의 문장가 유한준의 글에서도 퍼널적 마인드셋을 확인할 수 있다는 농담도 있

습니다.

‘알게 되면(노출) 참으로 사랑하게 되고(흥미), 사랑하면 참으로 바라보게 되느니(검색), 바라보면 그것을 간직(구매)

하고 싶지만 단순히 간직하는 것만은 아니니라(공유)’

그렇다면 예전부터 이야기되었던 ‘퍼널’이 디지털 마케팅에서 다시금 중요시되며, 자주 언급되는 이유는 무엇일까

요? 이전 모델이 생겨난 맥락과 마찬가지로 비즈니스 세계에서 늘 이야기하는 ‘선택과 집중’ 때문입니다. 디지털 마

케팅이 진행되는 오늘날에 ‘노출, 조회수, 클릭율, 구매전환율’에서 한꺼번에 성과를 내는 방법은 단언컨대 없습니

다. 자신의 기업이 어떤 퍼널에서 문제가 생겼는 지를 파악하고 목표를 알아내는 것이 중요한데요. 디지털 마케팅에

서 퍼널을 분석하는 효과적인 모델은 무엇일까요?

디지털 마케팅에서 가장 핫한 ‘AARRR 퍼널’은 뭔가요?

‘스타트업 성장의 모니터링 지표’라고 불리는 AARRR은 미국의 스타트업 엑셀러레이터인 데이브 맥클루어가 개발

한 퍼널 분석 모델인데요. 현재 마케터가 상품 및 서비스를 소개하려 한다면 기본적으로 장착해야 할 퍼널 마인드셋

의 핵심이기도 합니다. AARRR 모델을 함께 살펴봅시다 !

디지털 마케팅 상황에서 고객은 5가지 중요한 이벤트를 거칩니다. 그 단계로는 Acquisition(획득), Activation(활성

화), Revenue(매출), Retention(리텐션), Referral (추천)이 있는데요. 각 단계의 앞 스펠링을 따서 AARRR 퍼널이라

고 부르고 있습니다. 벌써 많은 마케터들은 본인의 회사가 어떤 부분에서 고객이 이탈하는지, 어떠한 마케팅 전략을 

세우는 것이 유리한 지를 효과적으로 분석하기 위해서 AARRR 퍼널을 활용하는데요. 아직 AARRR 퍼널을 접해보

지 못한 마케터를 위해 다이티가 퍼널의 각 단계에 대해서 간략한 설명을 드리겠습니다!

1. Acquisition (획득)

뜻: 신규 고객이 생기는 것을 의미합니다.

간략한 설명: 이러한 획득의 기준은 사업의 특성에 따라 다르며 신규 방문, 앱 설치, 서비스 결제 등으로 설정할 수 있

어요. 한가지 팁은 해당 단계에서는 신규 유저 획득을 위한 적절한 채널을 확보하는 게 중요합니다.

성과 지표: CPA, CAC, DAU, MAU, CTR, 신규 방문자 수, 신규 방문자 유입 경로 등

 2. Activation (활동, 활성화)

뜻: 고객이 처음으로 서비스의 ‘주요 기능’을 사용한 것을 의미합니다.

간략한 설명: 고객이 처음 주요 서비스를 이용하는 사업마다 기준이 다른데요. 예를 들어, 무신사에게는 ‘장바구니에 

담기’, ‘상세페이지 조회’ 등이 될 수 있고 당근마켓에게는 ‘내 동네 설정(GPS 인증)’, ‘당근채팅 이용’ 등이 될 수 있습

니다. 만약, 해당 단계에서 문제가 생긴다면 고객들에게 자사의 서비스/제품이 쉬운 UX를 제공하고 있나 고민해봐야 

해요.

성과 지표: 웹사이트 트래픽, PV, 체류시간, 회원가입률, 이벤트 참여율 등

3. Revenue (매출)

뜻: 고객이 우리 제품 및 서비스에 금액을 지불한 것을 의미합니다.

간략한 설명: 말 그대로 고객이 서비스나 제품을 사용하여 매출이 생기는 것을 의미하는데요. 이 때에는 어떤 상황이 

고객의 매출에 많은 기여를 하는가?를 보는 것이 중요합니다. 해당 단계에서는 가격 결정 방법, 첫 구매를 이끄는 방

법을 고민하는 것이 중요해요.

성과 지표: 구매 전환율, 매출, 객단가, 평균 주문율 등

4. Retention (유지)

뜻: 지속적으로 고객이 서비스를 이용하거나 제품을 재구매하는 것을 의미합니다.

간략한 설명: 고객 유지가 잘 되고 있느냐를 확인하는 단계인데요. 이 단계에서는 고객이 충분히 서비스에 만족도를 

느끼는 지를 알 수 있어요. 리텐션 역시 기업마다 기준이 다릅니다. 넷플릭스에게는 구독 연장을 리텐션으로 정의할 

수 있고, 다이티에게는 데이터 상품 재구매를 리텐션으로 정의할 수 있겠죠? 높은 리텐션은 기업의 장기적 성장에 유

리하기에 AARRR 퍼널에서 가장 중요한 단계로 이야기됩니다.

성과 지표: 재구매율, 재방문율, 장바구니 이용횟수 등

5. Referral (추천)

뜻: 서비스를 이용한 고객이 만족하여 추천을 하는 것을 의미합니다.

간략한 설명: 해당 단계는 정말 적극적인 고객들만 추천 행동을 하기에, 퍼널 내에서 가장 좁은 부분에 위치해요. 효

과적으로 추천 단계가 이뤄지기 위해서는 고객이 서비스/제품의 가치를 빠르게 체감할 수 있게 어필할 수 있는 방법

을 고민해야 해요.

성과 지표: 검색량, 클릭량, SNS 공유 수, 댓글 수 등

어떤 순서로 퍼널분석을 해야할까요?

 ‘AARRR 퍼널’을 많은 스타트업이 문제를 겪게 되는 순서대로 설명드렸는데요. 하지만 ‘AARRR 퍼널’은 제가 말씀드

린 순서대로 이뤄지지 않을 때도 많습니다. 리텐션 없이도 매출이 발생할 수 있고, 유입하자마자 서비스에 감동한 고

객이 다른 단계없이 추천을 할 수도 있기 때문이죠. 그러기에 퍼널 분석을 처음 진행한다면 실제로 각 기업에 맞는 순

서대로 퍼널 단계를 조합하는 단계가 필요합니다.

이후 각 퍼널 단계별로 성과를 분석할 수 있는 핵심 성과 지표(KPI)를 정해야 하는데요. 핵심성과지표 역시 회사 by 

회사이기 때문에 회사가 제공하는 제품/서비스에 맞추어 퍼널마다 필수적으로 확인해야 할 지표를 선정해야 합니

다. 이후 성과지표를 측정할 수 있는 애널리틱스 플랫폼을 활용하여 각 지표를 측정, 퍼널 내 단계 전환에 따른 이탈

정도를 확인하시면 됩니다.

(다양한 측정지표를 확인할 수 있는 플랫폼인 에이스카운터의 활용법은 여기서 확인할 수 있습니다.)

이제 방법을 잘 알았으니 실천할 시간이 왔습니다! 시간을 내어 어떤 퍼널 단계에서 고객이 이탈하는지, 그리고 우리 

회사가 가진 강점과 약점은 무엇인지 퍼널 분석을 통해 알아보는 건 어떨까요? 다이티의 콘텐츠가 여러분 회사의 성

장에 좋은 인사이트가 되기를 바랍니다 😊 !

함께하면 더 좋은 인사이트

다이티에게 데이터 마케팅 시작하는 방법 문의하기

에이스카운터로 2주간 무료로 AARRR 퍼널 분석해보기

[출처] 🚩 마케터가 알아야 할 퍼널 관련 지식 총정리! |작성자 Dighty 

취준생, 이직러 여러분 집중해주세요 ! 혹시, '데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데

이터 분석가'... 연봉킹이라 불리우는 데이터 직무 3대장의 차이를 혹시 아시나요? (º﹃º );; 

다들 데이터 분야가 전도유망하다고는 말 하지만 사실은 어떤 직무가 있는지 감조차 

못잡고 있는 건 아닌가요 ?!

게다가 최근 정부는 2025년까지 데이터 시장에 43조원을 지원하고, 이를 통해 일자리 

90만개 창출을 계획하고 있다고 하죠. 또한 기업에서도 데이터 관련 일자리가 늘어나고  

있는 추세라는 점은 채용사이트에 ‘데이터’를 검색해보면 확실히 느껴지는데요. 

사람인 공고 '데이터' 검색 결과 (2021.08.20.)

이런 상황에 데이터 분석가 또는 데이터와 관련된 어떠한 롤로 이직을 고민하는 사람도 

많아지고 있는 추세인데요. 아무래도 데이터 관련 업무나 데이터 팀은 역사적으로 조직

에 자리 잡은 지 오래되지 않았기에 공동의 상식이나 공감대가 부족하여 관련 직무에 대

한 안내를 찾기가 참 어렵습니다. 그래서 데이터 사업의 선두에 있는 NHN DATA의 다이

티가 데이터 직무에 대한 기본적인 이야기를 해보고자 합니다. φ(^∇^ )

데이터 직무란 무엇인가요?

데이터와 관련된 분야는 상당히 넓을 수밖에 없는데요. 기본적으로 데이터 직무는 기업 

내 데이터와 연관된 다양한 개별 업무 또는 업무들의 집합을 의미합니다. 산업과 업종이 

다르면 당연히 데이터를 활용하는 방식이 다르기에 데이터 분야 속에서 직무를 완벽하

게 구분하여 정의하는 것은 어려운 일이기도 합니다.

그럼에도 데이터 직무를 구분 짓는 것에는 어느 정도 편의상 합의되어 이야기하는 부분

이 있는데요. 우선 크게 나눴을 때는 데이터 자체에 집중(데이터 집중 직무)하느냐, 비즈

니스에 데이터를활용(데이터 활용 직무)하는 것에 집중하느냐로 나눌 수 있어요.

데이터 직무 분류

이번 콘텐츠에서는 전자인 데이터 자체에 집중한 직무를 살펴볼 예정입니다.

데이터 자체에 집중하는 직무를 한 번 더 나누었을 때는 데이터를 수집하고 관리하는 것

을 목적으로 하는 것과 데이터를 분석하는 것을 목적으로 하는 직무로 구분할 수 있습니

다. 그리고 데이터를 분석하는 것을 한 번 더 나눌 수 있는데요. 데이터를 토대로 예측적 

분석을 하는 지, 데이터를 통해 현재 상황을 서술하는 것에 집중하는 지에 따라 세밀화하

여 총 3가지 구분으로 데이터 집중 직무는 나누어 살피는 것이 일반적입니다.

데이터 하위 직무 내 직업 분류

데이터 집중 직무 내의 직업의 명칭을 나누어 보면 이렇게 되는데요. 데이터를 수집 및 

관리하는 데이터 엔지니어, 데이터로 미래를 예측하는 데이터 사이언티스트, 데이터를 

통해 현재 상황을 분석하는 것에 집중하는 데이터 분석가로 나누어 집니다. 물론 앞에서

도 언급했듯이 이러한 직무 분류는 이해를 쉽게 하기 위해 편의상 구분일 뿐 현실에서는 

회사마다 직무의 구분, 명칭, 업무 범위는 다르기가 쉽습니다.

가령, S기업의 데이터 엔지니어는 ‘데이터 엔지니어(100%)’으로만 직무가 구성되어 있

지만, C기업의 데이터 분석가는 ‘데이터 분석가(75%)+데이터 사이언티스트(25%)’로 직

무가 구성되어 있습니다. 그리고 I기업의 데이터 사이언스는 ‘데이터 엔지니어(25%)+데

이터 사이언티스트(50%)+데이터 분석가(25%)’ 역할을 진행하기도 하는 것을 볼 수 있

습니다. 다만, 그래도 개념을 처음 이해할 때 다이티가 소개하는 기본 틀에서 이해한다

면 조금 더 이해가 편할 거예요.

그럼 이제 데이터 집중 직무를 하나하나 살펴 볼까요?

데이터 엔지니어

개발자 느낌의 데이터 엔지니어

데이터 엔지니어는 기본적으로 데이터의 수집 및 관리를 담당해요. 기업 내 데이터 기초 

공사를 하는거죠. 어떻게 데이터를 수집할 지, 어떤 방식으로 데이터를 쌓을지, 어떻게 

관리할지를 고민하여 회사 내 데이터 흐름을 생성합니다. 공사를 잘 했어도 이후에 누수 

등이 생길 수 있듯이 데이터를 수집하는 과정에서도 문제가 생길 수 있는데요. 이러한 관

리까지도 데이터 엔지니어가 진행한답니다. 조직 내 다른 구성원이 우리가 가진 데이터

를 잘 활용할 수 있게 하는 것이 데이터 엔지니어링 분야의 핵심이죠. 

데이터 사이언티스트

연구원 느낌의 데이터 사이언티스트

데이터 사이언티스트는 데이터에서 나타나는 현상을 통해 인사이트를 도출하는 사람들

입니다. 데이터 직무를 생각했을 때 가장 먼저 떠오르는 이미지는 이런 거 아닌가요? ‘데

이터 분석을 해보니 이런 재밌는 현상이 있습니다’라고 이야기하는 이미지. 이러한 직무

를 진행하는 사람이 데이터 사이언티스트인데요. 대기업의 경우에는 보통 R&D 부서에 

데이터 사이언티스트가 속하게 되는데요. 이 때에는 새로운 논문을 기반으로 자사 서비

스의 시스템을 개선하는 역할을 하게 됩니다. 데이터 사이언티스트는 일정 패턴을 찾아

내면 해당 패턴이 유의미한 것인지까지 알아내는 역할까지도 통상 진행하기에 통계학적 

지식 또한 많이 필요합니다.

데이터 분석가

기획자스러운 느낌의 데이터 분석가

데이터 분석가는 말 그대로 데이터를 분석하는 직무라고 보면 되는데요. 그 기저에는 데

이터 사이언티스트와 마찬가지로 데이터를 통해 인사이트를 발굴하고자 하는 목적이 있

습니다. 데이터 분석가는 새로운 제품이나 서비스가 추가될 때 어떤 데이터를 수집할 것

인지를 정의하는 일부터 비즈니스 주요 지표를 정의하고 분석하는 일, 데이터를 쉽게 파

악할 수 있도록 시각화하는 일 등 다양한 업무를 진행하는데요. 현재는 많은 기업에서 데

이터 분석가는 사내 구성원의 데이터 활용 교육, 데이터 관련 업무를 요청받아 진행하는 

일까지도 데이터 분석가의 직무 내용으로 여겨지고 있습니다.

오늘은 데이터 집중 직무를 ‘데이터 엔지니어’, ‘데이터 사이언티스트’, ‘데이터 분석

가’라는 세 가지 직무로 분류하여 알아봤는데요. 현실에서는 데이터 엔지니어 정도를 제

외하고는 데이터 직무 내부에서 중첩되는 부분이 사실은 많습니다. 이러한 점은 다양한 

산업에 대한 이해를 할 수 있고 다양한 직무의 중간에 있기에 직무 전환도 쉽다는 점에

서 매력적으로 느껴지기도, 여러 분야의 트렌드를 캐치업하기 위해서는 개인적으로 공부

에 투자해야 하는 시간이 있어야 한다는 점에서 어려움으로 다가오기도 합니다. 장점도 

단점도 같은 원인이기에 자신과 해당 직무가 잘 맞는지 파악하는 게 중요할 것 같습니다.

오늘 소개드린 데이터 직무, 어느정도 감이 오셨나요? 다음 콘텐츠에서는 데이터에 집중

된 직무가 아닌 데이터를 비즈니스에 활용하는 ‘비즈니스 분석가, 퍼포먼스 마케터, HR 

분석가, CRM 마케터, 그로스해커’에 대해 이야기해보고자 합니다. 다이티의 데이터 직

무 이야기를 기대해주세요!

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[출처] 🚩 "이직러, 취준생 집중 !" 연봉킹 데이터 직무에 대한 (거의) 모든 것 ① |작성자 Dighty

'은밀하게 위대하게', '미생', '이태원클라쓰'의 공통점은?
바로, 다음 웹툰에서 연재되던 웹툰이라는 점인데요. 

8월 1일,  웹툰의 원조 '다음 웹툰'이 '카카오웹툰'이라는 새로운 이름, 새로운 UX로 파격적 변화를 했습니다. 

하지만, '무한 스크롤', '캐시와 대여권/소장권의 분리', '많은 인터랙션' 등의 기능은 호불호가 갈리고 있죠.

과연, '카카오웹툰'으로 변화한 출시 첫 주의 성적은 어떠하며, 전반적인 웹툰 시장은 현재 어떤 상태일까요? 

데이터로 확인해봅시다!

Dighty (Android, 약 3천만 유저 기반 데이터)

국내 웹툰 시장의 양대 강자인 네이버 웹툰과 카카오 웹툰을 비교해봤는데요.
웹툰 시장의 하락세일까요? 사실, 2021년 두 개의 앱 모두 사용자는 감소하는 추세였습니다.

다만, 카카오 웹툰은 다음웹툰에서 카카오웹툰으로 변화한 8월 1주차에는
오픈 효과를 톡톡히 누리며 한 주만에 앱 설치자가 무려 9.3%가 증가했습니다.

네이버&카카오 콘텐츠 앱의 앱설치자 규모

Dighty (Android, 약 3천만 유저 기반 데이터)

카카오와 네이버의 콘텐츠 앱은 현재까지 앱설치자 수가 얼마나 될까요?

현재 앱설치자 수는 '네이버 웹툰 > 카카오페이지 > 네이버 시리즈 > 카카오 웹툰'으로 카카오웹툰은 한 식구인 

카카오페이지의 절반, 경쟁자인 네이버 웹툰에는 절반에도 못 미치는 아쉬운 수치를 기록하고 있습니다.

네이버&카카오 콘텐츠 앱 설치자 성별 분석

Dighty (Android, 약 3천만 유저 기반 데이터)

카카오와 네이버의 콘텐츠 플랫폼들의 현재까지 앱설치자 수는 어떠할까요?

콘텐츠 플랫폼 앱은 모두 남성 비율이 더 높은 걸 확인할 수 있는데요.
다만, 네이버 시리즈의 경우 성비에서 남성 이용자 50.2%로 차이가 크지 않았고
네이버 웹툰은 남성 이용자가 59.6%로 가장 성비에서 큰 차이를 보였습니다.

네이버&카카오 콘텐츠 앱 설치자 연령 분석

Dighty (Android, 약 3천만 유저 기반 데이터) 

연령대 데이터에서는 웹툰 앱인 카카오 웹툰, 네이버 웹툰은 연령대 분포가 거의 비슷했는데요.

두 웹툰 앱 모두 1020층의 비중이 50% 이상이었으며, 타 연령층에서도 큰 차이를 보이지는 않았습니다.

반면, 카카오페이지는 40대의 비중이 24.5%로 다른 앱에 비해 이용자 연령층이 높았다는 특징을 보였습니다.

네이버 웹툰 & 카카오 웹툰 설치자의 중복 설치 앱 분석

Dighty (Android, 약 3천만 유저 기반 데이터)

카카오 웹툰과 네이버 웹툰을 설치한 유저 중 대다수가 콘텐츠 앱으로 모두 카카오 페이지를 중복 설치한 것으로 

나타났으며, 대부분의 콘텐츠 앱의 중복 설치 현황도 두 앱이 유사한 것을 확인할 수 있습니다.

이러한 점을 통해 콘텐츠 앱을 안쓰는 사람은 있어도
콘텐츠 앱을 한 개만 쓰는 사람은 적다는 것을 알 수 있습니다.

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