안녕하세요 신나는드록바입니다. 

쿠팡 알고리즘 해킹 시리즈를 작성하다가, 

많은 분들께서 쿠팡 운영 대행 의뢰를 주신 덕분에

행복하게도 한동안 일이 몰아쳐서 

임시 저장한 글만 잔뜩 쌓아두고 있었네요. 

(감사합니다 v ^.^ V)

오늘은 갑자기 글로 적고 싶은 주제가 떠올라서

기존에 작성하던 시리즈에서 벗어나서 

다른 이야기를 좀 해보려고합니다. 

마케터 여러분들 
아래 다섯가지 개념을 머리속에서 지우셔야합니다. 

.

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1. 평균 (평균적으로)

2. 통상 (통상적으로)

3. 보통

4. 대게

5. 대체 (대체적으로)

.

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.

여러분들이 마케팅을 하는 사람이라면, 

이제 일을 할때만이라도

이 개념들은 머릿속에서 지우셨으면 좋겠습니다. 

저는 이 다섯가지 개념을 마케팅 오(5)적으로 정리합니다.  

한동안 쿠팡 운영대행 의뢰를 받으면서

제가 진행한 미팅의 패턴은 대체로 아래와 같았습니다. 

1. 브랜드 컨디션 파악

- 브랜드의 현재 상태와 클라이언트가 원하는 향후 진행 방향을 파악

2. 클라이언트의 방향성에 맞는 플랜 수립 (제안)

- 현 상황에서 목표지점에 도달하기 위해 해야할 투두 리스트와 타임라인 제안

 3. 현실적 이슈 고려하여 플랜 수정 및 이행

- 제안된 내용 중 1번 단계에서 누락되어 현실적으로 수정되어야할 부분을 반영하고 이행하는 단계

대부분의 경우 위와 같은 순서로 잘 협업이 시작되었고, 

순조롭게 운영중인 상황입니다. 

그런데 이번 기회에 새로운 업체들과
미팅을 연이어 진행하면서 좀 독특한 공통점을 발견했습니다. 

바로 

"브랜드 자체의 전략을 세우지 않고, 남들이 진행하는 (보통의) 방법을 찾는다"

는 점입니다. 

위에서 설명드린 협업의 순서에서 

각 브랜드의 현 상황과 목표에 맞는 방향성을 수립하고 업무를 제안드린 뒤

그런데 보통(or 통상적으로 or 평균적으로) 저희 같은 브랜드는 예산을 얼마나 쓰나요?

와 같이 평균, 보통, 통상적인 데이터에 대한 질문을 100% 공통적으로 받았습니다. 

저희는 보통 한번 계약을 진행하면 몇년간 유지를 하기 때문에

한동안 새로운 클라이언트를 만날 경우가 적어서 몰랐는데

최근에 만난 업체 담당자분들은 모두 저런 이야기를 하시더라구요. 

매번 미팅때마다 이 내용을 설명하는데 몇시간씩 사용하다보니

이 참에 글로 정리해서

앞으로 만나게 될 담당자분들께는 이 글의 url을 전달하고자

글을 작성하게 되었습니다.

정말 꼰대 같은 이야기지만, 

마케터라면 일을 하는데 있어서

"보통", "평균", "통상적으로", "대게", "대체적으로" 와

같은 개념은 지우시는걸 권장드리고 싶습니다. 

마케팅 특히 마케팅 전략 수립에서 위와 같은 개념은

득보다는 독이되는 경우가 훨씬 많습니다. 

위와 같은 개념은

우리가 어떤 문제를 풀 때 "어떻게 풀지?"를 고민할 때 사용하는 무기가 아닙니다. 

문제를 다 풀고나서, 

"내가 잘 푼건가?"를 되짚어 볼때 사용하는 무기입니다. 

평균 데이터를 사용해도 되는 상황의 예를 들어보면

다들 겪었던 학창시절 시험을 보고 평균 점수를 확인할 때 입니다!

모두가 같은 시험지의 같은 문제를 풀었기 때문에

평균점수를 알면 내가 상대적으로 시험을 얼마나 잘 본건지 추측할 수 있습니다. 

여기서 중요한 건 

'모두가 같은 시험지의 같은 문제를 풀었다'는 점입니다. 

모두가 다른 문제, 다른 난이도의 시험지를 풀었다면 그 평균 점수가 

내 위치를 파악하는데 도움이 되었을까요? 

우리 마케팅 전략은 모두에게 같은 난이도고 같은 문제인가요?

서로 다른 문제를 서로 다른 컨디션에서 해결해야하는게 마케팅 일입니다. 

그렇기 때문에 여기서 남들의 평균에 기대어 전략을 짜서는 안됩니다. 

또 다른 예를 들어볼까요

위와 같은 내용을 설명할 때 저는 

"인터넷 검색을 해도 좋습니다. 어떤 방식으로든 이 문제를 풀어보세요.

제 키가 몇일것 같으세요?"
라고 여쭤봅니다. 

이때 휴대폰을 열고, 구글 검색창에 

'30대 남성 평균 키'를 검색하는 분은 단 한분도 없었습니다. 

눈 대중으로 키를 추측하시거나, 

저를 일으켜 세운 뒤 키를 비교하는 방식을 사용하셨습니다. 

그리고 모든 분들이 최소한의 오차 범위 내에서 제 키를 맞추는데 성공했습니다. 

다들 문제를 해결하는 방식을 알고 있음에도 불구하고, 

마음의 안정과 편리함을 위해서 

위의 마케팅 오(5)적을 찾고 있는겁니다. 

조금 더 나은 마케터가 되기 위해선

'내가 조금 편하자고 일을 쉽게 생각했다'는 것을,

스스로 인정하고 깨부숴야합니다. 

위와 같은 현상을 발견하고 

한동안 '왜 다들 저렇게 생각을 할까?'에 대해

고민을 해봤습니다. 

제가 떠올린 로직은 아래와 같습니다. 

마케터는 '데이터'를 잘 다뤄야한대

->

나는 이 브랜드의 매출을 올려야 하는데,

매출을 올리기 위해선 어떤 지표를 수정해야할까?

->

흠 어떤 지표를 봐야할지 잘 모르겠는데

업계의 통상적인 데이터를 보면 어디가 부족한지 알 수 있지 않을까?

혹은

어떤 전략에 대한 제안 혹은 교육을 받음

->

'우리 브랜드에 적용하면 좋겠다'고 판단 

->

이후 회사 결정권자에게 보고하려고 보니

결과를 낼 자신이 없어서 혹은 결과가 안좋을때 감당하기 어려워서 

안정적인 전략으로 수정

->

남들 다 하는 것 = 입증된 것 = 안전한 것이라는 판단

위와 같은 과정으로 마케팅 오(5)적을

찾게 되는게 아닐까하는

가설을 세우게 되었습니다.  

'마케팅은 데이터싸움'

다들 이렇게 생각하시죠?

그만큼 마케팅에서 데이터가 중요하다는 이야기입니다. 

그렇게 중요한 데이터인데

우리 소중한 브랜드의 마케팅 전략을 짜면서

'평균', '통상', '대체로'와 같이 오염되고 뭉뚱그려진 데이터를 사용하면 되겠습니까?

데이터는 몹시 중요하기 때문에 

오염된 데이터는 가능한 피해야합니다. 

가장 정제된 데이터는 

'우리 브랜드가 쌓아온 우리만의 데이터'입니다. 

우리 브랜드의 광고를

- 10대부터 80대까지

- 남성과 여성

- 거주 지역별로

- 각종 관심사 별로

- 다양한 소구 메세지 별로

등 다양한 세그먼트별로 구분해서 노출시켜보니

"어떤 연령대(성별, 취미, 지역 등)의 사람들에게

어떤 메세지를 보여주니 성과(인지, 전환 등)가 좋더라"

가 데이터입니다. 

위와 같은 정제된 데이터를 얻기 위해선 

많은 돈(예산)과 노동, 시간이 필요합니다. 

데이터는 마케팅의 방향성을 보여주고

불확실한 마음에 한줄기 자신감이 되어주는

소중한 존재입니다. 

그렇기 때문에 얻기 힘들고 비용도 비쌉니다. 

"기초 화장품 메타 광고 평균 CPC가 얼마지?"

와 같은 고민들은 데이터를 보는게 아닙니다. 

소중한 데이터를 얻기 위해 

돈을 쓰기엔 돈을 낭비할까봐 무섭고

시간을 쓰기엔 귀찮고 기다리기 답답해서

그냥 쉽게 쉽게 넘어가려는 

아주 고약한 심보입니다. 

물론 정제된 순수한 우리 브랜드만의 데이터도 

항상 반복된 성공을 약속하지 않습니다. 

더불어 업계 동종 카테고리 브랜드들의 평균 데이터도

'한정된 시간과 예산 속에서 폐기해야할 가설'을 걸러주는 데엔 큰 도움이 됩니다. 

또한 통상적으로 남들이 다 하는거만 보고 따라했는데도

종종 크게 성공하는 경우가 있습니다. 

다만, 그런 성공은 '왜 성공했는지' 알 수 없기 때문에

반복적인 성공을 만들 수 없습니다. 

매우 꼰대같은 어투에 

급히 생각나는 대로 정리해서 내용도 뒤죽박죽이지만, 

오늘 제가 적은 내용은

최소한 마케터에게는

특히 현시대에서 디지털 마케팅을 하는 모든 분들에게는

꼭 필요한 내용이라고 생각합니다. 

앞으로 만나게 될 클라이언트분들,

혹은 우리 회사의 새로 합류할 분들에게 작성하기 위해서 적었지만

앞으로 우리 업계에서 전반에 

이런 형태의 도전적인 사고방식이 자리잡혔으면 하는 마음에

공개적으로 글을 적었습니다. 

쿠팡 알고리즘 해킹 시리즈는 

연재가 중단된지 오래되서 많은 분들이 쪽지 주고 계신데요!

바쁜 일이 조금 정리가 되어서 

곧 다시 연재하도록 하겠습니다! 

아직 쿠팡 알고리즘 해킹 시리즈를 못보셨다면!?

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