｢유튜브 리뷰｣ 마케터, 서비스 기획자, PM/PO는 어떤 데이터를 볼까? | 직무별 핵심지표, 데이터 분석 차이

안녕하세요. 

오늘은 유튜버 곰사원 & 곰대표님의 마케터, 서비스 기획자, PM/PO는 어떤 데이터를 볼까? | 직무별 핵심지표, 데이터 분석 차이 영상을 보면서 제가 이해한 내용을 정리하고, 제가 이해하기 어려웠던 부분은 추가 예제를 들어서 정리해 보았습니다.

 

제가 즐겨보는 유튜버인데요, 이분의 콘텐츠를 통해 많은 도움을 얻고 있습니다. 

🐻 커리어, 라이프 성장을 위한 채널 | 데이터 사이언티스트, 프로덕트 매니저의 성장기록 🌱

 

곰사원은 곰대표

 

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마케터는 어떤 데이터를 분석할까?

마케팅의 핵심 목표

마케터는 고객을 유입시키고, 제품이나 서비스를 구매하도록 유도하는 역할을 한다. 이를 위해 광고, 프로모션, 콘텐츠 데이터를 분석하여 최적의 마케팅 전략을 수립한다.

마케팅 유형별 데이터 분석 방식

마케팅 유형	예시	주요 분석 지표
브랜드 마케팅	"우리 브랜드를 더 많이 알리자!" (예: 나이키 광고)	브랜드 검색량, SNS 언급량
퍼포먼스 마케팅	"광고를 보고 실제로 제품을 구매했을까?"	클릭률(CTR), 전환율(CVR), 광고수익률(ROAS)
CRM 마케팅	"한 번 구매한 고객이 또 구매할까?"	재구매율, 고객 이탈률, 충성도
SNS 마케팅	"이 콘텐츠가 사람들에게 인기가 많을까?"	좋아요 수, 댓글 수, 공유 수

 

*CRM은 Customer Relationship Management의 줄임말로, 고객 관계 관리를 의미합니다.

CRM 마케팅은 기존 고객과의 관계를 강화하고, 재구매율을 높이며, 충성도를 증가시키는 전략을 중심으로 합니다.

단순히 신규 고객을 유치하는 것이 아니라, 기존 고객이 지속적으로 브랜드를 이용하도록 유도하는 것이 핵심입니다.

마케팅 데이터 분석의 특징

• "광고 효과가 있었을까?" → A/B 테스트로 비교 분석
• "이 할인 이벤트가 효과적이었을까?" → 이벤트 전후 매출 비교
• "SNS에서 우리 브랜드가 얼마나 언급될까?" → 해시태그, 댓글 분석

카페 운영을 예로
👉 예를 들어, 카페 사장이 "아메리카노 1+1 이벤트"를 진행했다면, 마케터는 이벤트 전후 손님 수, 매출, 재방문율을 분석하여 이벤트 효과를 판단하게 된다.

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서비스 기획자는 어떤 데이터를 분석할까?

서비스 기획자의 핵심 목표

서비스 기획자는 사용자가 앱이나 웹사이트를 더 편리하게 이용하도록 설계하는 역할을 한다. 유저가 서비스를 어떻게 이용하는지를 데이터로 분석하고, 이를 기반으로 서비스 개선 방안을 도출한다.

서비스 기획자가 중요하게 보는 데이터

분석 항목	예시	주요 분석 지표
유입 데이터	"우리 앱을 몇 명이 다운로드했을까?"	신규 가입자 수, 다운로드 수
이용 데이터	"사용자가 어디까지 사용하다가 나갈까?"	페이지뷰(PV), 이탈률, 체류 시간
전환 데이터	"서비스를 이용한 후 결제까지 했을까?"	구매 전환율, 클릭 수

서비스 기획 데이터 분석의 특징

• "우리 앱에서 사람들이 가장 많이 사용하는 기능은?" → 유저 행동 데이터 분석
• "왜 사람들이 중간에 나갈까?" → 이탈률 분석 후 원인 파악
• "이 버튼을 누르면 결제율이 높아질까?" → A/B 테스트 진행

피자 배달 앱을 예로
👉 예를 들어, 100명이 피자를 장바구니에 넣었는데 30명이 결제하지 않았다면 이탈률 30%
서비스 기획자는 이 데이터를 분석하여 "결제 페이지를 더 간단하게 바꿔볼까?" 같은 개선 작업을 진행하게 된다.

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PM/PO는 어떤 데이터를 분석할까?

PM/PO의 핵심 목표

PM(프로덕트 매니저)과 PO(프로덕트 오너)는 제품과 서비스를 총괄하며 비즈니스 성과를 극대화하는 역할을 한다. 서비스의 성장과 매출 증가를 위해 다양한 데이터를 기반으로 의사결정을 내린다.

PM/PO가 중요하게 보는 데이터

분석 항목	예시	주요 분석 지표
서비스 성장	"우리 앱 사용자가 꾸준히 늘고 있을까?"	MAU(월간 활성 사용자), DAU(일간 활성 사용자)
수익 데이터	"앱 매출이 늘고 있을까?"	ARPU(사용자 평균 매출), LTV(고객생애가치)
기능 성과	"새로운 기능을 추가했는데 효과가 있을까?"	기능별 사용률, 전환율

PM/PO 데이터 분석의 특징

• "우리 앱은 계속 성장하고 있을까?" → MAU, DAU 분석
• "이 기능이 사용자들에게 유용할까?" → 기능 사용 데이터 수집
• "매출이 더 오를 방법이 있을까?" → 가격 모델 분석

넷플릭스 사례를 예로
👉 넷플릭스 PM은 "사람들이 어떤 콘텐츠를 오래 시청할까?"를 분석한다.
예를 들어, 드라마 A는 80%가 끝까지 시청했지만, 드라마 B는 50%만 시청했다면?
PM은 스토리, 배우, 러닝타임 등 이탈 원인을 분석하여 콘텐츠 전략을 수정한다.

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직무별 데이터 분석 방식 차이 요약

직무	목표	주요 분석 지표	쉬운 예시
마케터	광고 효과 분석, 매출 증가	광고 클릭률, 전환율, 매출	"이 광고가 효과 있을까?"
서비스 기획자	유저 경험 개선	유저 행동 데이터, 이탈률, 체류시간	"사용자가 이탈하는 이유는?"
PM/PO	서비스 성장과 수익 증대	활성 사용자 수, 매출 데이터	"이 기능이 사용자들에게 유용할까?"

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결론: 데이터를 보는 관점이 다르다

영상에서 마케터, 서비스 기획자, PM/PO가 같은 서비스를 바라보면서도 서로 다른 데이터를 중요하게 생각한다는 점을 강조했다.

• 마케터는 "광고 효과를 극대화할 방법이 뭘까?"
• 서비스 기획자는 "사용자가 우리 서비스를 더 편리하게 사용할 수 있을까?"
• PM/PO는 "서비스가 성장하고 있는지, 수익이 늘고 있는지?"

같은 서비스라도 직무에 따라 데이터를 분석하는 방식이 달라진다는 점이 인상적이었다. 이 영상을 통해 데이터 분석이 어떻게 실무에 적용되는지 더 명확하게 이해할 수 있었다.