구글 스프레드시트로 대시보드를 만들어도 동료들이 많이 보나요?
10월 세미나 [데이터가 액션으로 빠르게 이어지는 환경 만들기] 실시간 질의응답
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10월 세미나 실시간 질의응답
월간 데이터리안 10월 세미나에서는 데이터 시각화에 대한 이야기를 나눠봤습니다. 강연 중 실시간으로 진행된 질의응답의 일부를 공유합니다.
민주 “액션으로 이어지는 데이터 분석”
혜정 “대시보드는 살아있다: 죽은 대시보드 살리기”
두 강연에서 어떤 이야기가 오고갔는지 아래에서 확인해보세요 :)
월간 데이터리안 세미나의 분위기도 함께 느껴보세요!
[액션으로 이어지는 데이터 분석] Q&A
월간 데이터리안_10월_민주.jpg
Q. 마케팅 효율화를 위한 사례에서 테스트 기간은 어떠한 기준으로 결정하시는지 궁금합니다!
민주: 상황마다 다른데요! 사례 1의 블로그 플랫폼 같은 경우에는 판단할만한 충분한 데이터가 쌓이려면 한 달 정도의 시간이 필요하다고 생각해서 한 달로 정했었어요. 사례 2의 홍보 문구 정하기는 한 달 주기로 진행되는 세미나 업무 안에서 테스트도 해보고 그 결과로 다시 마케팅을 진행해야 했기 때문에 테스트는 일주일 동안 진행했습니다!
Q. ‘사례 2. 홍보 문구 테스트’에서 페이스북 광고 테스트 집행 시 예산을 소재별로 어느 정도 세팅하시나요?
민주: 테스트 예산은 정확히 말씀드리기 어렵지만, 소재별로 최소로 세팅해서 진행했는데요. 목표로 하는 이벤트가 발생하기 어려운 액션이었다고 한다면 조금 더 예산이 필요했을 수도 있을 것 같네요.
Q. 홍보 문구 테스트 시 어떤 지표를 기준으로 각 소재의 성과를 비교하셨는지 궁금합니다. (ex. 링크 클릭, 신청하기 버튼 클릭, 결제 등)
민주: 말씀하신 것처럼 링크 클릭, 신청하기 버튼 클릭도 봤고요. 결제는 현재 데이터리안 웹사이트에 내재화되어 있지 않기 때문에 트래킹할 수 없어서 확인할 수 없었고, CPM, CPC 같은 지표도 함께 봤습니다. 마케팅 성과는 사실 한가지 지표로만 판단하기는 어려운 것 같아요.
Q. ‘결제 프로세스 개선’ 사례에서 단순히 기간을 나누어서 테스트하고 사이트 결제단을 개선하신 게 맞나요?
민주: 네! 맞게 이해하셨어요.
Q. 전환율이 기존과 비슷한 수준이라는 판단은 어떻게 할까요? 통계적으로 유의한 지 테스트하지 않는다면 그 기준이 약간 모호할 수도 있을 것 같아서요!
민주: 저희가 테스트를 해봤을 때는 모두가 동의할 수 있을 만큼 비슷한 수준이었는데요. 기존 전환율도 숫자 하나가 아니라 매달 주제에 따라 조금씩 달라지고 있었어요. 그런 점을 감안했을 때 평소의 변화폭 내에 있는 정도였기 때문에 비슷한 수준이라고 판단했습니다.
Q. 데이터가 여러 곳에 흩어져 있다고 하셨는데, 이를 하나로 모아서 분석을 진행하고 계신가요? 예를 들면 페이스북 광고 데이터와 내부 트래픽 데이터를 통합해서 보고 계신지 궁금합니다.
민주: 아직 데이터를 하나로 모아서 분석하고 있지는 않습니다. 슬라이드에서 보신 것처럼 따로따로 확인하고 있어요.
Q. 보민(진행자): 혹시 민주님 강연에서 어떤게 가장 기억에 남으시나요?
😮: 문제를 하나씩 테스트해보고 확인 후 의사결정을 하는 게 좋아 보였어요.
🙋🏻‍♀️: 퍼널이 길어야 할 때도 필요하다는 이야기가 재밌었습니다~
👩🏻‍💻: 정성적으로 기능개선을 하는 게 아니라 테스트를 통해 결정하셨단 것에 리스펙트!
😆: 퍼널을 줄이는 게 항상 좋은 것은 아니다! 어차피 할 사람들은 한다는 인사이트가 재밌었습니다.
[대시보드는 살아있다: 죽은 대시보드 살리기] Q&A
월간 데이터리안_10월_혜정.jpg
Q. 블로그 대시보드는 데이터 스튜디오로 만드신 건가요?
혜정: 네, 구글 데이터 스튜디오*를 이용해서 제작했습니다. 참고로 블로그 대시보드의 데이터 소스는 GA4입니다!
* 구글 데이터 스튜디오는 2022-10-11 (PST) 기준 루커 스튜디오(Looker Studio)로 이름이 변경되었습니다.

Q. 혹시 GA4 이용시 GTM으로 커스텀 이벤트도 추가하시나요?
민주: 네, 커스텀 이벤트도 만들어서 사용하고 있습니다!
Q. 데이터리안에 앱 서비스가 있었다면 더 좋았을텐데 아쉽네요! 혹시 앱과 관련해서 참고할 자료가 있을까요?
혜정: 저희가 앱은 따로 없기 때문에 관련해서는 구글 공식 문서 중 아래와 같은 페이지를 참고해보시면 좋겠습니다.
[GA4] 앱의 데이터 수집 설정하기
Q. 블로그 대시보드의 Conversion 섹션에서 전환 페이지랑 전환 직전 페이지를 보여주셨는데, GA 상에서 어떤 페이지를 목표로 설정하셨나요?
혜정: 1) SQL 캠프 페이지 방문, 2) 세미나 페이지 방문, 3) 뉴스레터 구독 버튼 클릭을 목표로 설정하고, 3가지 이벤트 발생 직전의 블로그 페이지를 확인했습니다.
Q. 뉴스레터 대시보드는 직접 스프레드시트로 작업하신 건가요?
혜정: 네, '스티비'라는 뉴스레터 플랫폼에서 오픈, 클릭 데이터를 다운받아서 구글 스프레드시트에서 작업했습니다.
Q. 뉴스레터 대시보드에서 월별 오픈 리텐션은 구독자의 그룹을 설정하여 매월 그들의 오픈율을 확인하는 건가요?
혜정: 아니요, 구독 그룹별 리텐션은 아직 확인하지 않고 있고요. 강연에서 보여드린 리텐션 차트에서는 전체 구독자를 '뉴스레터 최초 구독 월'을 기준으로 코호트를 나누어 리텐션을 확인하고 있습니다. 코호트와 리텐션이 아직 익숙하지 않으시다면 선미님이 작성하신 글을 살펴보세요.
코호트 분석 Cohort Analysis
리텐션 (1) Classic Retention
Q. 구글 스프레드시트로 만든 대시보드는 어떻게 다른 분들께 공유하는지 궁금합니다 (ex. 링크 공유, 구글 폴더 공유 등).
혜정: 기본적으로 데이터리안 멤버들이 같은 구글 폴더를 공유하고 있기 때문에 공유 폴더에서 작업하고 있습니다. 작업 후 스프레드시트 링크를 슬랙에 공유하기도 하고요. 강연에서 말씀드린 것처럼 슬랙의 북마크 기능을 사용해서 관련 채널 상단에도 추가해둡니다.
Q. 구글 스프레드시트로 대시보드를 만들어도 다른 분들이 많이 보시는지 궁금해요!
혜정: 스프레드시트로 만들면 안보고, 다른 툴을 사용하면 더 자주 보는 건 아닌 것 같아요. 어떤 툴을 사용하든 구성원들이 자주 볼만한 데이터로 대시보드를 제작하고, 자주 볼 수 있는 곳에 배치하는 것이 중요하다고 생각합니다.
Q. 구글 스프레드시트로 대시보드 제작 시 단점이나 한계점은 무엇이 있을까요?
혜정: 스프레드시트나 엑셀은 대시보드 제작을 위한 툴은 아니기 때문에 다른 BI 툴에 비해 시각화나 데이터 가공에서 어려운 경우가 있습니다.
Q. MySQL에 저장되어있는 데이터를 활용해 대시보드를 제작하려고 하는데요. 혹시 구글 스프레드시트보다 대시보드 제작 및 활용에 용이한 툴이 있을까요?
혜정: 이미 구축된 데이터베이스가 있고 그 데이터베이스와 연결하는 경우라면, 구글 데이터 스튜디오(루커 스튜디오)나 태블로, 리대시, PowerBI 같은 툴을 검토해보시면 좋겠습니다.
Q. 보민(진행자): 혹시 혜정님 강연에서 어떤게 가장 기억에 남으시나요?
🙋🏻‍♀️: 저는 대시보드의 색상을 통일하는 거요!
😃: 저는 유입별로 구독자를 구분한 부분이 새로웠습니다~
😇: 쿼리로 해결할 수 있으면 쿼리선에서 마치자! 무작정 해달라고 다 해주면 죽는다…
👩🏻‍💻: 대시보드가 반드시 적절한 방안은 아니다. 일회성 데이터라면 데이터를 추출해서 전달하거나 SQL 쿼리 전달하면 더 좋을 수 있다!
🙍🏻‍♂️: 저는 무조건 대시보드를 만들어야 할 필요가 없을 수 있다는 점이 인상 깊었어요!


[데이터 실험 문화의 핵심: A/B 테스트] 11월 세미나 슬라이드

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[데이터가 액션으로 빠르게 이어지는 환경 만들기] 10월 세미나 슬라이드

10월 세미나 [데이터가 액션으로 빠르게 이어지는 환경 만들기] 실시간 질의응답

[액션으로 이어지는 데이터 분석] Q&A

[대시보드는 살아있다: 죽은 대시보드 살리기] Q&A

10월 강연 중 실시간으로 진행된 질의 응답의 일부를 공유합니다.

구글 스프레드시트로 대시보드를 만들어도 동료들이 많이 보나요?

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