｢유튜브 리뷰｣ PM이 꼭 알아야 하는 데이터 분석 프레임워크 응용편 | 데이터 분석 완벽 가이드

안녕하세요. 

오늘은 유튜버 곰사원 & 곰대표님의 PM이 꼭 알아야 하는 데이터 분석 프레임워크 응용편 | 데이터 분석 완벽 가이드 

영상을 보면서 제가 이해한 내용을 정리하고, 제가 이해하기 어려웠던 부분은 추가 예제를 들어서 정리해 보았습니다.

 

 

이번 영상은 이전  곰사원 & 곰대표님의  PM이 꼭 알아야 하는 데이터 분석 프레임워크 실전편 | 서비스 기획자의 인사이트 영상에서 소개되는 이론들을 실전에서 사용하는 방법을 알려주는 영상입니다.


영상을 보면서 제가 이해한 내용을 정리하고, 제가 이해하기 어려웠던 부분은 추가 예제를 들어서 정리해 보았습니다.

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데이터 기반 문제 해결 전략: 마케터 & PM의 실무 적용 사례

최근 데이터 기반 의사결정이 필수적인 업무 역량이 되고 있다. 특히 마케터와 PM(프로덕트 매니저)은 단순히 데이터를 분석하는 것이 아니라, 비즈니스 성장에 기여할 수 있도록 문제를 정의하고 해결책을 도출하는 능력이 필요하다.

 

B2C 화장품 회사의 마케터가 데이터를 활용하여 매출 증대 전략을 기획한 실제 사례를 바탕으로, 실무에서 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 정리해본다.

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1. 문제 정의: 왜 이 브랜드의 매출을 높여야 할까?

📌 문제 상황

한 마케터가 "온라인 자사몰에서 A 브랜드의 매출을 증대하라"는 과제를 받았다.

 

그렇다면 질문을 바꿔보자.

• 왜 지금 A 브랜드의 매출을 높여야 하는가?
• 단순히 할인 프로모션을 진행하는 것이 최선인가?
• 더 근본적인 문제는 없는가?

📌 비즈니스 배경 분석

🔹 6개월 전 A 브랜드가 런칭되었고, 대대적인 마케팅을 진행했다.
🔹 첫 출시 후 매출 성과는 나쁘지 않았지만, 제품 마진율이 낮다.
🔹 최근 회사는 A 브랜드를 D2C(Direct to Consumer) 전략으로 밀어주고 있다.

👉 결론: A 브랜드를 재구매하는 고객을 늘려야 한다!

 

이러한 배경을 바탕으로 단순한 매출 증가가 아닌, 지속적인 매출 증대를 위한 전략이 필요하다는 결론을 도출했다.

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2. 데이터 분석: 매출이 정체된 이유는 무엇인가?

📌 MECE 방식으로 문제를 구조화

매출은 구매자 수 × 객단가(1인당 평균 구매 금액) 로 구성된다.

요소	현재 상태 분석	문제 원인
객단가(ARPU)	23,000원으로 업계 평균보다 높음	객단가를 더 올리는 건 쉽지 않음
구매자 수	신규 고객 유입은 안정적	재구매율이 낮음

👉 객단가를 높이기는 어렵기 때문에, 구매자 수를 늘리는 전략이 필요하다.
특히 신규 고객 유입은 괜찮은데, 재구매율이 낮다는 점이 문제다.

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📌 고객 여정(AARRR 프레임워크) 분석

단계	의미	현재 상태
Acquisition (획득)	신규 고객 유입	안정적 (광고 & 프로모션 효과)
Activation (활성화)	첫 구매 후 활동	고객이 A 브랜드를 한 번 이상 구매
Retention (유지)	재구매율	B 브랜드 대비 30% 낮음
Revenue (수익화)	매출 기여도	브랜드 매출 비중 낮음
Referral (추천)	고객 추천	데이터 부족

👉 신규 고객 유입은 문제없지만, A 브랜드의 재구매율이 낮다는 것이 핵심 문제임을 확인했다.

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3. 핵심 문제 분석: 재구매율이 낮은 이유는?

📌 재구매 주기(Cohrt 분석) 활용

* cohort에 대한 추가설명은 아래의 게시물을 확인해주세요.

https://mkdiriandev.tistory.com/66

Cohort(코호트) 분석이란?

 

기존 고객의 재구매 패턴을 분석한 결과, A 브랜드의 평균 재구매 주기는 2.3개월이었다.

분석 항목	A 브랜드	B 브랜드
평균 재구매 주기	2.3개월	2개월
6개월 내 재구매율	20%	30%

A 브랜드의 고객은 평균 2.3개월 주기로 제품을 사용하며, 재구매율이 B 브랜드보다 낮다.
👉 해결책: 재구매 유도를 위한 마케팅 전략이 필요하다!

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4. 솔루션 도출: 재구매율을 높이기 위한 전략

📌 해결책 후보

① 재구매 고객 대상 할인 쿠폰 제공 (리마인드 메시지 발송)
② 구매 이력이 있는 고객에게 리텐션 프로모션 진행
③ 신규 구매 고객을 위한 3개월 이내 재구매 쿠폰 발행
④ A 브랜드 전용 마일리지 & 멤버십 프로그램 도입

이제, 어떤 솔루션이 가장 효과적인지 우선순위를 정해야 한다.

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5. 우선순위 결정: ICE 스코어링 활용

각 솔루션을 임팩트(Impact), 실행 가능성(Ease), 성공 가능성(Confidence) 기준으로 평가했다.

솔루션	Impact (성장 기여도)	Confidence (성공 가능성)	Ease (실행 용이성)	총점
① 재구매 고객 할인 쿠폰 (앱 푸시 발송)	6	9	10	25
② 3개월 이상 미구매 고객 대상 문자 프로모션	7	4	10	21
③ 신규 고객 대상 3개월 이내 재구매 쿠폰	5	3	8	16
④ A 브랜드 전용 멤버십 프로그램 운영	9	5	5	19

👉 우선순위 결정:
✅ ① 재구매 고객 대상 할인 쿠폰 & 푸시 메시지 발송
✅ ② 3개월 이상 미구매 고객 대상 문자 프로모션

두 가지 솔루션이 비용 대비 가장 효율적인 전략이므로 우선 진행하기로 결정했다.

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6. KPI 설정 및 결과 분석

이제 솔루션의 효과를 측정할 KPI를 설정해야 한다.

목표 지표	현재 수치	목표 수치
재구매율	20%	25%
쿠폰 사용률	10%	15%
매출 기여도	브랜드 매출 비중 10%	15%

👉 프로모션 종료 후 데이터를 분석하여 효과를 검증하고, 이후 전략을 최적화한다.

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결론: 데이터 기반 마케팅 전략의 중요성

1️⃣ 단순히 매출을 올리는 것이 아니라, 핵심 문제를 정의해야 한다.
2️⃣ MECE, AARRR, Cohort 분석을 활용해 문제를 구체적으로 파악한다.
3️⃣ 데이터 기반으로 최적의 솔루션을 도출하고, ICE 스코어링을 활용해 우선순위를 결정한다.
4️⃣ KPI를 설정하고, 성과를 분석하여 지속적으로 최적화한다.

데이터를 기반으로 논리적인 문제 해결 과정을 거치면, 단순한 마케팅이 아닌, 지속적인 비즈니스 성장을 이끄는 전략을 수립할 수 있다.