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우리도 세미나 한번 해봅시다: 마케팅 편

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안녕하세요 데이터리안 이보민입니다.
매월 데이터 분석에 관한 주제로 많은 사람들을 만나고 이야기를 나눈지도 벌써 1년이 되었습니다. 이전 글(우리도 세미나 한번 해봅시다: 연사 섭외 편)에서 선미님께서 세미나 연사 섭외를 어떻게 하는지에 대해 자세하게 이야기를 해주셨는데요. 저는 공들여 만든 세미나를 더 많은 사람들이 재미있게 들으실 수 있게 하기 위해서 어떤 홍보, 마케팅을 했는지, 그 과정에서 어떤 시행착오가 있었는지 이야기를 해보도록 하겠습니다.
 
 

더 많은 사람들에게 다양한 현업 데이터 분석가의 이야기가 닿기를

데이터 분석가는 다른 직군에 비해 비교적 최근에 생겨난 직무입니다. 그렇다 보니 데이터 분석가가 되려면 어떻게 해야 하는지, 데이터 분석가가 되면 어떤 일들을 하게 되는지 정확하게 이야기해줄 선배들이 많지 않습니다. 이외에도 사내의 중요 자산인 데이터 또는 비즈니스를 다룬다는 직무 특성 등으로 인해 유난히 정보의 불균형이 심한 직무 중 하나라고 할 수 있어요.
이 정보의 불균형 때문에 많은 문제들이 생겨납니다. 데이터 분석가로 취업을 원하는 취준생들은 정확하게 데이터 분석가가 어떤 일을 하는지 모르는 채 교육 기관들이 주는 커리큘럼만을 맹목적으로 따라가기도 하고요. 애써 분석가로 채용이 되어 일을 하면서도 데이터 분석가가 이런 일들을 하는 게 맞는지 고민을 하게 되기도 합니다.
데이터리안 멤버들은 데이터 분석가로 취업 준비를 하고 현업 분석가로 일을 하면서 이런 문제들을 직접 겪어왔어요. 만날 때마다 현업 분석가들이 실제로 어떤 일들을 하는지 사람들이 더 잘 알 수 있다면, 회사에서 필요로 하는 ‘데이터 분석’이 어떤 것들인지 잘 알게 된다면, 이런 어려움들이 많이 없어질 것 같다는 이야기를 자주 했습니다. 그러다 결국 ‘우리가 세미나를 한 번 해볼까?’라고 이야기하게 되었죠. 일 년에 한 번은 너무 적으니까 매월 세미나를 해보기로 했습니다.
그런데 한 가지 문제가 있었어요. 매달 데이터 분석 세미나를 신청해서 들을 사람이 그렇게 많이 있을까? 해보지 않으면 알 수 없죠. 일단은 잘 만들어진 세미나를 발품 팔며 열심히 알려보는 수밖에 없었습니다.
 
해보지 않으면 모르니까요!
해보지 않으면 모르니까요!
 
 

우리의 이야기에 관심 있는 사람들을 찾아 나서봅시다, 세미나 주제/홍보 채널 적합성 찾기

스타트업에게 유일하게 중요한 것은 Product Market Fit이라고 하죠. 세미나 마케팅에서 정말 중요한 것은 세미나 주제/홍보 채널 적합성입니다.
첫 번째 세미나를 홍보할 때에는 정말 맨땅에 헤딩을 하는 기분이었어요. 어딜 가야 데이터 분석 세미나에 관심이 있는 사람들을 만날 수 있는지 알 수가 없었죠. 취준생들이 많은 커뮤니티, 직장인들이 많은 커뮤니티, 스타트업 종사자들이 많은 커뮤니티, 데이터 분석가들이 많은 커뮤니티, 데이터리안 브런치, 인스타그램 피드, 인스타그램 광고 등 거의 닿을 수 있는 모든 곳에 홍보 글을 올려봤습니다. 최소 30군데 이상은 홍보 글을 올려본 것 같아요.
 
22년 1월 세미나 ‘비전공자 4명, 어떻게 데이터 분석가 됐을까?’ 홍보 게시글
22년 1월 세미나 ‘비전공자 4명, 어떻게 데이터 분석가 됐을까?’ 홍보 게시글
 
1, 2, 3월까지는 어느 채널에서 어떤 내용에 관심이 있는지 알 수가 없어서 30군데 넘는 채널에 계속 홍보 글을 올렸습니다. 월간으로 데이터 분석 관련 세미나를 하는 곳이 있다는 것 자체를 알릴 필요도 있었거든요. 그런데 이렇게 홍보 글을 올리다 보니 가끔 특정 채널에서 한꺼번에 신청이 많이 들어오는 경우도 있었어요.
예를 들어 2022년 6월에 진행한 월간 데이터리안 세미나 주제는 ‘스스로 성장하는 분석가 커리어 만들기’ 였는데요. 데이터 분석가 취업, 커리어에 관심 있는 분들이 주로 신청을 많이 해주셨어요. 이 세미나의 경우에는 특히 데이터 분석과 관련된 학과 단톡방에서 유입, 신청이 많이 일어났습니다. 또 2022년 7월에 진행한 월간 데이터리안 세미나 주제는 '데이터 기반 의사 결정, 이렇게 합니다’였는데요. 이 세미나에서는 데이터리안의 SQL 데이터 분석 캠프를 수강하신 모아나님께서 "CS팀에서도 데이터로 의사결정 할 수 있어요”라는 제목으로 강연을 해주시기도 했습니다. 모아나님의 강연 덕분인지 7월 세미나를 홍보할 때에는 CS 직무에서 일하고 계신 분들이 많이 계신 커뮤니티에서 많은 분들이 신청을 해주셨어요.
저는 이렇게 특정 채널에 알맞은 콘텐츠가 업로드되어 다른 채널보다 세미나 신청이 많이 들어오는 경우를 ‘세미나 주제/홍보 채널핏이 맞는’ 경우라고 이야기 합니다. 특정 커뮤니티에서 신청이 많이 들어온다는 것은 단순히 어떤 주제에 대해 전환이 잘 되는 채널을 찾았다는 것 뿐만 아니라, 특정 직군, 특정한 관심사를 가진 분들께 매력적일 만한 내용으로 세미나가 뾰족하게 잘 구성 되었다는 반증이라고도 할 수 있어요.
 
 

세미나 소식이 내게 꼭 필요한 소식으로 느껴지도록

월간 데이터리안 세미나는 일 년에 한번 진행되는 세미나가 아니라 월간으로 진행되는 세미나이기 때문에, 매월 주어진 시간 내에 홍보, 모집이 잘 이뤄지는 게 중요한데요. 시간에 쫓겨 무작정 홍보만 하다 보면 자칫 보는 사람으로 하여금 나에게 필요하지 않은 매우 불필요한 것으로 느껴질 수도 있어서 섬세하게 접근하는 것이 중요한 것 같습니다.
월간 데이터리안 세미나 신청서에는 세미나 주제와 관련해 궁금한 점을 물어볼 수 있는 항목이 준비되어 있는데요. 각각의 세미나와 관련된 질문을 해주신 것들을 보다 보면 재미있기도 하고, 짠하기도 하고, 공감되기도 하는 질문들이 참 많더라고요. 저희가 처음에 세미나 홍보를 할 때에는 세미나 주제에 맞추어 임의로 만든 카피 소재들을 주로 사용했었는데요. 지금은 세미나 신청 시 접수되는 질문들을 홍보 텍스트에 녹여서 공유하고 있습니다.
홍보 글을 보는 분들의 반응을 데이터로 확인해 보니 확실히 임의로 만들어진 카피보다 같은 주제를 보며 비슷한 고민을 하는 신청자분들의 질문을 보면서 더 많이 공감하고, 흥미로워하시는 것 같더라고요. ‘이런 궁금증 나도 가지고 있는데, 이 세미나 가면 이런 질문에 대해 현직자 분들의 생생한 이야기를 들을 수 있는 걸까? 나도 한번 들어볼까?’라고 생각하시는 것 같아요.
 
22년 7월 세미나 '데이터 기반 의사 결정 이렇게 합니다’ 카피 소재
22년 7월 세미나 '데이터 기반 의사 결정 이렇게 합니다’ 카피 소재
 
22년 7월 세미나 '데이터 기반 의사 결정 이렇게 합니다’ 신청자 질문 소재
22년 7월 세미나 '데이터 기반 의사 결정 이렇게 합니다’ 신청자 질문 소재
 
또 월간 데이터리안 세미나는 매월 데이터 분석과 관련한 정보성 콘텐츠를 전달하는 세미나인데요. 떄문에 홍보 글을 올릴 때에도 최대한 채널별로 홍보 글을 읽어보는 멤버들이 정보성 콘텐츠로 느낄 수 있는 내용들을 포함해서 업로드를 하려고 노력합니다. 매월 다양한 주제로 진행되는 세미나를 1년 동안 마케팅을 하다 보니 저는 이제 대략 어떤 커뮤니티 멤버분들은 이 세미나 중에서도 이런 내용에 관심이 많으시겠구나 하는 것을 짐작할 수 있는 인간 지능이 생겼는데요. 세미나 주제별로 집중 홍보할 채널을 골라낼 때, 커뮤니티별로 관련된 콘텐츠 또는 텍스트를 뽑아 업로드해야 할 때 세미나 주제/홍보 채널핏을 잘 알고 있는 제 머릿속의 인간 지능의 도움을 많이 받고 있습니다.
 
 

세미나 마케팅을 잘하기 위해 해야하는 것 3가지

1. 우리가 보여주고 싶은 것과 사람들이 기대하는 것 사이의 거리 좁히기

 
22년 10월 세미나 홍보글
22년 10월 세미나 홍보글
 
여러분이 만약 이런 세미나 홍보 글을 보셨다면 어떤 내용을 기대하실 것 같나요. 일단은 홍보 글에 들어있는 수많은 단어들 중에서도 ‘GA4’라는 말이 가장 먼저 눈에 들어오실 거라는 생각이 드는데요. 사실 저희가 10월 세미나에서 가장 강조하고 싶었던 키워드는 ‘의사결정으로 이어지는 데이터 분석’이었습니다. 어쩌다가 이런 갭이 생겼는지 궁금하시죠? 지금부터 그 이야기를 한 번 해보도록 하겠습니다.
세미나를 마케팅 할 때 확인하는 지표는 크게 ‘세미나 신청자 수’와 ‘세미나 만족도’ 두 가지가 있습니다. 이 두 지표는 직접적으로 관계가 있는 지표는 아니지만, 단순히 신청자 수를 높이기 위한 방법만 찾으려고 골몰한다면, 자칫 세미나 만족도가 낮아지는 결과를 불러올 수도 있어요.
22년에 월간 데이터리안 세미나를 운영하면서 ‘세미나 만족도’가 낮았던 적이 딱 한 번 있었는데요. 단순히 신청자 수를 늘리려고 과장된 마케팅 문구를 넣은 것은 아니었고, 강연 내용을 모르는 참가자분들의 입장에서 카피가 어떻게 읽힐지 깊게 고려하지 못해서 생겼던 사례였습니다.
 
10월 세미나에서 실제로 전달하고 싶었던 내용
10월 세미나에서 실제로 전달하고 싶었던 내용
 
22년 10월 세미나에서 ‘액션으로 이어지는 GA4 데이터 분석’이라는 강연을 진행했는데요. 해당 강연은 데이터리안처럼 서비스를 시작한 지 얼마 되지 않아 데이터 관련 인프라가 완벽히 갖춰지지 않은 스타트업에서 마케팅, 운영을 할 때 어떤 데이터들을 통해서 의사 결정을 할 수 있는지를 이야기하는 세션이었습니다. 데이터리안에서는 GA4, 페이스북, 인스타그램 데이터, 스프레드시트 데이터 등 다양한 데이터를 분석하여 의사 결정을 내리는데요. 강연 제목에는 이런 내용이 길게 들어갈 순 없으니 한 문장으로 기획의도를 잘 전달해야만 했어요.
강연 제목 후보로 ‘액션으로 이어지는 데이터 분석’이라는 제목이 나왔는데요. 너무 두루뭉술한 느낌이 들어 어떤 데이터로 분석을 한 것인지 들어가면 좋을 것 같다는 의견이 나왔습니다. 그렇게 결정된 제목이 ‘액션으로 이어지는 GA4 데이터 분석’이었죠. 그런데 저희가 미처 생각하지 못한 지점이 있었어요. 기획자들은 이미 강연의 내용을 알고 있어서 그 내용을 중심으로 생각하다 보니 이 제목이 당연히 강연 제목으로 알맞다고 생각을 했었는데요. 아무런 정보 없이 이 제목을 처음 보시는 분들은 이 제목을 보고 GA4 로만 할 수 있는 데이터 분석에 대한 강연이라고 생각하실 수 있다는 것을 나중에 깨달았어요. 이렇게 해석될 수 있다는 점은 기획할 당시에는 미처 생각하지 못한 부분이었습니다.
사실 월간 데이터리안 세미나에서는 특정한 도구의 사용법에 대한 이야기를 거의 하지 않습니다. 도구는 필요에 따라 취사선택할 수 있는 것이기 때문에, 데이터리안 세미나에서는 ‘데이터 분석’과 관련한 더 중요한 이야기를 하는 게 좋다고 생각하기 때문인데요. 그런데 10월 세미나 강연에서는 GA4라는 도구가 제목과 강연 설명에 들어감으로써 GA4 툴을 이용한 분석이 주가 되는 것 같은 느낌을 주었던 것이었습니다. 신청자분들 입장에서 한 번만 더 생각을 해봤더라면 좋았을 텐데, 정말 아쉬웠던 부분이었습니다.
10월 세미나가 끝난 후 회고를 하면서 저희는 앞으로 ‘기획, 마케팅을 하는 과정에서 세미나 제목, 강연 제목과 홍보 문구를 신청자들의 눈으로 봤을 때 어떤 느낌일까’를 좀 더 고민해 봐야 한다는 결론을 내렸습니다. 그 이후로 기획자 입장에서 쓰기 편한 단어 말고 신청자 입장에서 자연스럽고 정확하게 이해할 수 있는 단어들이 무엇인지를 조금 더 고민하게 되었어요.
 

2. 참고할 수 있는 데이터 빠르게 파악하고 활용하기

마케팅에 참고할 수 있는 데이터는 최대한 빠르게 파악하고 활용합니다. 월간 데이터리안 세미나 신청서에는 신청자 분들의 직업을 받는 란이 있는데요. 초기 신청자분들의 직업 분포를 확인하면 이번 세미나 주제가 특정 직업군에서 관심 있는 주제인지를 알 수 있습니다. 물론 세미나를 기획하는 단계에서 신청자분들의 분포를 대략적으로 예상해 보기는 하지만 실제로 신청을 받아봤을 때 저희가 예상하지 못한 곳에서 관심을 많이 받는 경우도 있더라고요.
예를 들어 2022년 7월 ‘데이터 기반 의사 결정, 이렇게 합니다’ 세미나의 경우에는 CS 관련 직무에 종사하고 계시는 분들이 특히 많이 신청을 해주셨고요. 2022년 11월 ‘데이터 실험 문화의 핵심: A/B 테스트’의 경우에는 기획자, PM 분들께서 특히 신청을 많이 해주셨습니다. 두 세미나가 각각 증권사 CS팀 교육 코치 모아나님의 강연, 중고거래 플랫폼 PM Demi님의 강연이 진행되는 세미나였던 것을 감안하면 다른 회사에서 같은 직무로 일하며 데이터를 활용하고 계신 분들의 이야기를 듣고 싶은 분이 많았다고도 생각해 볼 수 있겠네요.
이렇게 세미나 신청 기간 초반에 특정 직무의 신청자가 많이 들어오는 것을 확인하면, 해당 직무의 사람들이 많이 모여 계신 커뮤니티들을 찾아서 추가로 홍보를 진행하기도 합니다. 이런 데이터들이 쌓이면 다음에 비슷하거나 관련된 주제로 세미나를 진행할 때 이 세미나에 관심 있을 만한 직군이 어떤 직군인지 알 수 있는 안목이 생기기도 합니다.
또 특정 직군이 아니라 특정 커뮤니티, 채널에서 신청이 많이 들어오는 경우도 있어요. 이것 또한 세미나 신청서에 있는 유입 경로 데이터를 활용해 확인할 수 있습니다. 특정 채널에서 신청이 많이 들어오는 경우에는 해당 커뮤니티 멤버들이 흥미 있을만한 정보성 콘텐츠를 찾아서 추가적으로 업로드하여 더 많은 분들이 저희 웹사이트로 유입되어 세미나를 볼 수 있도록 유도를 하기도 합니다.
 
세미나 신청 알림 슬랙봇
세미나 신청 알림 슬랙봇
 
마케팅을 진행하며 실시간으로 신청자들의 데이터를 파악하고 그 정보를 이용해 빠르게 후속 마케팅을 진행할 수 있는 이유는 사실 세미나 신청자분들의 정보를 실시간으로 받아볼 수 있는 환경이 잘 구축되어있기 때문이에요. 앱스크립트를 이용해 스프레드시트와 슬랙봇을 연동해 세미나 신청자들의 주요 데이터를 실시간으로 슬랙에서 확인할 수 있도록 했습니다. 세미나 회고 운영편에서 이것과 관련한 이야기도 함께 해볼 수 있으면 좋겠네요.
 

3. 마케팅 성과 꾸준히 측정하기, 함께 고민하기

마케팅 성과를 꾸준히 측정하고 고민하는 것도 중요합니다. 이 과정에서 팀원들에게 마케팅 진행 과정을 공유하고 새로운 시각을 얻는 것도 좋습니다.
매월 마케팅을 새롭게 기획하고 집행하는 것은 여간 번거로운 일이 아닌데요. 그럼에도 불구하고 채널별로 다양한 형태로 마케팅을 실험해 보고 성과를 확인해 보곤 합니다. 이 과정에서 가장 중요한 건 꾸준히 성과를 측정하고 함께 확인해 보는 것이었어요.
예를 들면 세미나 신청 마감날에 생각만큼 신청이 많이 들어오지 않았던 날이 있었는데요. 보통 신청 마감날에 신청이 제일 많이 들어오는 데, 마감날답지 않게 신청이 많이 들어오지 않아서 이상하다고 느끼고, 이 소식을 팀원들에게 공유했습니다. 팀원들과 함께 마감일에 신청이 저조한 이유를 찾다가 광고 텍스트에서 마감 날짜가 빠진 것을 발견했어요. 혹시 이게 문제인가 싶어 광고 소재에 신청 마감일을 추가했더니 신청 수가 회복되는 것을 확인할 수 있었습니다.
마케팅을 하다 보면 꾸준히 광고 효율이 잘 나오던 소재들이 어느 순간부터 성과가 나지 않기도 하는데요. 앞서 이야기했던 것처럼 특정한 이유 때문에 성과가 떨어지는 경우도 있지만, 때로는 시간이 지남에 따라 광고 소재가 사람들에게 노출이 너무 많이 되어서 성과가 떨어지기도 하고, 소재가 시의성이 떨어져서 점점 효율이 떨어지는 경우도 있습니다. 이런 경우에도 팀원들에게 이슈를 공유하고 함께 소재를 다시 살펴보면서 효율이 떨어지는 이유는 무엇인지 함께 고민해 보고 방법을 찾아보는 게 좋습니다. 혼자 볼 때는 보이지 않던 문제가 함께 고민할 때는 간단하게 찾아지기도 하거든요.
또 채널별로 마케팅 성과를 계속 측정하는 것도 중요한데요. 매월 꾸준히 홍보 효과가 있는 채널인지, 특정 주제에만 크게 반응하는 채널인지를 파악하면 해당 채널을 관리하는 리소스를 분배할 때 도움이 되기 때문입니다.
 
 

더 이상 세미나 마케팅하지 않는 날을 위하여

세미나 마케팅, 어떻게 해보면 좋을지 이제 감이 좀 잡히셨나요. 사실 마케팅에는 정답이랄 것이 없는데요. 매월 스프린트처럼 빠른 템포로 월간 데이터리안 마케팅을 진행해 본 덕분에 여러분께 조금이나마 도움이 될 수 있는 글을 작성할 수 있어 다행입니다.
이 글에서는 세미나 마케팅을 어떻게 하면 잘 할 수 있을까 구구절절 이야기를 해보았습니다만 사실 가장 좋은 마케팅은 마케터가 직접 나서지 않아도 될 때 가장 좋은 마케팅 완성된다고 생각해요. 세미나를 들으셨던 분들이 만족하신 후 다시 세미나를 찾아오실 수 있도록, 지인들에게 함께 들어보자고 자신 있게 추천 하실 수 있도록 다양한 연사분들과 함께 재미있고 의미 있는 이야기로 가득한 세미나를 꾸려보도록 하겠습니다.
 
다음 글에서는 세미나 운영에 대한 노하우에 대해 이야기해보도록 할게요.
이보민데이터 분석가

채용 플랫폼 잡플래닛에서 데이터 분석가로 일했습니다. 지금은 데이터리안에서 마케터 겸 데이터 분석가로 일하고 있습니다.

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