마케팅 통계분석의 준비와 방법

마케팅 통계분석의 준비와 방법

◆ 마케팅 통계분석의 예비작업

마케팅 통계분석을 수행하기 전에는 예비작업(preparatory work) 단계가 선행되어야 합니다. 예비작업이란 데이터 수집, 정제, 변환, 탐색 등의 일련의 작업을 통해 분석에 사용될 데이터를 준비하는 단계입니다. 아래는 마케팅 통계분석의 예비작업에 포함될 수 있는 작업들입니다.

◈ 문제정의

마케팅이나 비즈니스 문제를 정의하고, 이를 해결하기 위한 연구 목적과 가설을 설정합니다. 마케팅 통계분석을 수행하기 위해서는 문제정의 단계가 선행되어야 합니다. 이 단계에서는 분석의 목적과 가설을 설정하고, 어떤 문제를 해결하고자 하는지를 명확하게 정의합니다. 

예를 들어, "특정 제품의 판매량을 높이기 위한 전략을 수립하고자 한다"라는 문제를 해결하기 위해 마케팅 통계분석을 진행할 수 있습니다. 이 경우, 판매량을 높이기 위한 요인을 탐색하고, 이를 기반으로 향후 판매 전략을 수립하는 것이 목적이 될 수 있습니다.

문제정의 단계에서는 또한 분석에 사용될 데이터를 정의하는 것이 중요합니다. 어떤 데이터를 수집해야 할지, 어떤 방식으로 수집할지, 어떤 변수가 필요한지 등을 고려합니다. 이를 위해 고객조사, 판매실적 데이터 수집, 시장조사 보고서 등을 활용할 수 있습니다. 

문제정의 단계는 분석의 효율성과 정확성을 결정하는 중요한 단계이므로 충분한 시간을 투자하여 문제를 명확하게 정의하는 것이 바람직합니다.

◈ 데이터 수집

연구가 목적에 따라 필요한 데이터를 수집합니다. 이때, 어떠한 데이터를 수집할지, 어떤 방식으로 수집할지, 수집할 인원과 지역, 수집할 시기 등을 고려합니다. 마케팅 통계분석을 위해서는 분석에 필요한 데이터를 수집해야 합니다. 데이터 수집은 분석의 결과물에 직결되기 때문에 데이터의 품질과 양은 매우 중요합니다.
마케팅 통계분석에서는 고객 정보, 제품 정보, 판매 이력 등 다양한 데이터를 수집해야 합니다. 
첫째, 고객 정보 : 고객의 성별, 연령대, 거주지, 직업, 학력 등의 정보를 수집합니다. 이 정보는 고객 세분화, 타깃 마케팅 등에 활용됩니다.
둘째, 제품 정보 : 제품의 종류, 판매가격, 판매 기간, 할인 여부, 광고 횟수 등의 정보를 수집합니다. 이 정보는 제품의 특성 분석, 경쟁력 분석에 활용됩니다.
셋째, 판매 이력 : 판매 날짜, 판매 수량, 매출액 등의 정보를 수집합니다. 이 정보는 제품 성장성, 수익성 등을 분석하는데 활용됩니다.

마케팅 통계분석을 수행하기 위해서는 이러한 데이터를 충분히 수집해야 합니다. 데이터 수집은 수동적인 방법(고객 설문조사나 제품 구매 이력 확인 등)과 자동적인 방법(점포 판매 데이터, 온라인 판매 데이터 등) 등을 통해 수집할 수 있습니다. 데이터의 양과 품질을 확보하여 정확한 분석을 수행할 수 있도록 노력해야 합니다.

◈ 데이터 정제

수집한 데이터를 오류, 결측값, 이상치 등을 제거하고, 불필요한 데이터를 정리하여 분석에 사용할 수 있도록 준비합니다. 마케팅 통계분석에서 데이터 정제는 매우 중요한 단계입니다. 데이터 수집 단계에서는 다양한 정보를 수집하지만, 그 정보를 그대로 사용할 수는 없습니다. 이러한 데이터를 정제하는 이유는 불필요한 데이터나 누락된 데이터 등으로 인해 분석 결과에 오류가 발생하는 것을 방지하기 위해서입니다.

데이터 정제의 중요성을 예를 들어 설명해 보겠습니다. 고객에 대한 연령대 정보를 수집하였다고 가정합시다. 그런데 연령대 정보를 입력할 때 오타가 발생하여 3~4대 대신에 3~4세로 입력되었다면, 이는 완전히 잘못된 데이터입니다. 이러한 잘못된 데이터를 분석에 사용하면 분석의 결과가 왜곡될 가능성이 매우 높아지게 됩니다. 이러한 이유로 데이터 정제는 꼭 필요한 과정입니다. 데이터 정제의 단계에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

1. 결측치 처리 : 데이터 수집 과정에서 값이 없는 경우를 결측치라고 합니다. 결측치를 제거하거나 대체값으로 채워주는 작업이 필요합니다.
2. 이상치 처리 : 이상치란 정상범위를 벗어난 값으로서 데이터에 대한 오류나 이상을 나타내는 값입니다. 이상치는 분석결과가 왜곡됩니다. 따라서 제거하는 것이 바람직합니다.
3. 중복 제거: 동일한 정보를 중복으로 수집한 경우나 중복된 정보를 가진 데이터를 제거해 줍니다.
4. 데이터 형식 통일 : 같은 종류의 데이터여도 저장된 형식이 다른 경우가 있습니다. 이러한 경우에는 데이터의 형식을 통일시켜 줄 필요성이 있습니다.
5. 필요한 정보 추출 : 마케팅 통계분석에 필요한 정보를 추출합니다. 분석의 목적에 맞게 필요한 데이터만 추출하여 사용합니다.

정제된 데이터를 분석에 사용하면 보다 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터 분석의 정확성은 데이터의 품질과 정제과정에 달려있기 때문에 데이터 정제는 매우 중요한 과정입니다.

◈ 데이터 변환

데이터 분석에 필요한 형태로 데이터를 변환합니다. 예를 들어, 날짜 데이터를 요일로 변환하거나, 도시명을 지역 코드로 변환하는 등의 작업을 수행합니다. 마케팅 통계분석에서 데이터 변환은 분석을 수행하기 위해서 필요한 데이터들을 변형시키는 과정입니다. 데이터 변환이 필요한 이유는 분석에 사용되는 데이터들이 대부분 숫자 형태로 기록되는 경우가 많은데, 이러한 데이터들이 분석에 적합한 형태로 기록되지 않으면 분석 결과의 정확성이 떨어질 수 있기 때문입니다. 
예를 들어, 고객의 연령대별 구매금액을 분석하기 위해서는 각 고객의 연령대가 표현된 데이터가 필요합니다. 그러나 고객의 생년월일을 수집한 경우에는 연령대로 변환해 주어 분석에 사용해야 합니다.

데이터 변환의 예비작업에는 다음과 같은 것들이 있습니다.
1. 데이터 형식 변환 : 데이터의 형식을 변환하여 분석에 적합하게 변환해주어야 합니다. 예를 들어, 연령대와 같이 범주형 데이터는 이진화 작업을 통해 숫자형 데이터로 바꿀 수 있습니다.
2. 문자열 처리 : 문자열을 변환하거나 특수 문자를 제거하는 작업이 필요합니다. 이러한 작업을 통해 데이터의 유일성을 확보할 수 있습니다.
3. 분할 (binning)  : 데이터를 그룹화하거나 분류하여 분석에 사용하기 적합한 형태로 변환합니다. 이를 통해 전체적인 데이터의 패턴을 파악할 수 있습니다.
4. 값의 표준화 : 변수들 간의 크기나 단위의 차이가 있을 때 분석에 반영하기 어려운 경우가 있습니다. 이러한 경우 값의 표준화를 통해 변수들 간의 비교를 용이하게 할 수 있습니다.
5. 데이터 결합 : 분석에 필요한 변수들을 합치거나 분리하는 작업이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트에서 수집한 데이터와 오프라인에서 수집한 데이터는 따로 존재할 수 있는데, 이러한 데이터를 하나의 데이터셋으로 합쳐서 사용할 수 있습니다.

위와 같은 예비작업을 통해 데이터를 변환하여 분석에 적합한 형태로 저장할 수 있습니다. 이런 데이터 변환 작업이 마케팅 통계분석에서는 매우 중요합니다.

◈ 데이터 탐색

수집된 데이터를 살펴보고, 데이터의 패턴, 관계, 분포 등을 파악하며, 시각화도 진행합니다. 탐색을 통해 변수 간 상관관계나 패턴을 파악해 향후 분석방안을 마련할 수 있습니다. 마케팅 통계분석에서 예비작업 중 하나는 데이터 탐색입니다. 데이터 탐색은 기존 데이터셋 내부에서 유용한 정보를 찾아내거나, 데이터셋의 특징을 파악하는 과정입니다. 이를 통해 데이터셋을 이해하고, 이후 분석에서 활용할 변수를 정할 수 있습니다.

데이터 탐색을 위한 예비작업은 다음과 같습니다.
1. 데이터셋의 크기와 변수의 개수 확인 : 데이터셋의 크기와 변수의 개수를 파악하여 얼마나 많은 데이터를 가지고 있는지를 파악할 수 있습니다.
2. 변수별 기술통계량 계산 : 각 변수의 평균, 중앙값, 표준편차 등을 계산하여 해당 변수들의 특징을 파악할 수 있습니다.
3. 이상치 탐색 : 데이터셋 내에 이상치(Outliers)가 존재하는지 확인하고 삭제하거나 대체하는 등의 조치를 취할 수 있습니다.
4. 결측치 처리 : 결측치(Missing Values)가 있는 경우, 삭제하거나 대체하는 등의 처리를 해 주어야 데이터 분석 결과의 정확성을 높일 수 있습니다.
5. 변수 간의 관계 파악 : 각각의 변수들 간의 상관관계를 파악하여, 유용한 변수를 선택하고, 이후 분석에서 활용할 수 있는 변수들을 파악할 수 있습니다. 이때, 시각화를 통해 데이터셋 내 변수 간 상관관계를 파악할 수 있습니다.
6. 범주형 데이터의 빈도 분석 : 범주형 데이터의 분포와 빈도를 파악하여, 해당 데이터의 특징을 파악할 수 있습니다.

위와 같은 예비작업을 통해 데이터셋 내부에서 유용한 정보를 파악하고, 데이터셋 내에 존재하는 문제점을 파악하여, 이를 수정하는 작업이 가능합니다. 이는 이후 분석 작업을 수행할 때, 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다.

◈ 데이터 분석 계획 수립

마케팅 통계분석에 사용될 분석 방법과 기법을 선택하고, 분석 절차를 수립합니다. 마케팅 통계분석에서 데이터 분석 계획 수립은 매우 중요한 단계입니다. 데이터셋을 어떤 분석 방법으로 분석할 것인지, 어떤 변수를 사용할 것인지 등을 계획하는 단계입니다. 데이터 분석 계획 수립을 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.

1. 분석 목표 설정 : 어떤 분석을 수행할 것인지, 어떤 목표를 달성하기 위해 분석을 수행할 것인지 명확히 설정합니다.
2. 변수 선택 : 분석에 필요한 변수를 선정합니다. 이때 변수 선택 기준은 분석 목적과 데이터 특성 등을 고려하여 선정합니다. 예를 들어, 고객 이탈 예측 분석의 경우 고객의 이탈 여부, 구매이력, 성별, 나이, 거주지 등의 변수를 고려할 수 있습니다.
3. 데이터 전처리 계획 수립 : 데이터 분석을 수행하기 전에 결측치, 이상치 등을 처리하고, 변수 변환 등의 전처리 작업이 필요합니다. 이러한 전처리 작업을 수행하기 위한 계획을 수립합니다.
4. 분석 방법 선택 : 데이터셋과 분석 목적에 맞는 분석 방법을 선택합니다. 예를 들어, 고객 이탈 예측 분석의 경우 로지스틱 회귀분석, 디시전 트리 등의 분석 방법을 선택할 수 있습니다.
5. 분석 결과 해석 방법 수립 : 분석 결과를 어떻게 해석할 것인지, 분석 결과를 토대로 어떤 전략을 수립할 것인지 등을 결정하는 단계입니다.

위와 같은 단계를 거쳐 분석 계획을 수립하고, 이를 기반으로 데이터 분석을 수행합니다. 이를 통해 마케팅 전략 수립에 필요한 실질적인 정보를 얻을 수 있습니다.

◈ 데이터 구조 정의

분석에 사용될 데이터 변수, 변수 유형, 데이터 크기, 변수 명칭 등을 정의합니다. 마케팅 통계분석을 위한 예비작업 데이터 구조는 데이터의 특성과 분석 방법에 따라 다양하게 구성될 수 있습니다. 하지만 일반적으로 다음과 같은 구성 요소를 포함합니다.

1. 관측 대상 : 분석의 대상이 되는 개체(예: 고객, 제품 등)들의 정보가 포함됩니다.
2. 변수 : 관측 대상에 대한 정보를 나타내는 변수들이 포함됩니다. 예를 들어 고객 이탈 예측 분석의 경우, 고객의 구매이력, 성별, 나이, 거주지 등의 변수들이 포함됩니다. 이때 각 변수마다 변수 유형, 변수 값의 범위, 변수 값의 단위 등을 고려하여 구조를 정의합니다.
3. 관측 시점 : 각 관측 대상에 대한 정보를 측정한 시점이나 기간이 포함됩니다. 예를 들어, 매월 고객의 구매이력 정보를 수집하고 그 정보를 바탕으로 집계한 경우, 각 관측 대상마다 구매이력이 기록된 월이 포함됩니다.
4. 데이터의 크기와 형태 : 분석에 사용될 데이터의 크기와 형태가 포함됩니다. 예를 들어, 고객 이탈 예측 분석의 경우 분석에 필요한 변수들을 가진 고객 데이터들을 수십만 건 혹은 그 이상 수준으로 확보해야 할 수 있습니다.
5. 데이터 속성 : 데이터에 포함된 정보의 속성(예: 정성적, 정량적)이나 형태(예: 구조적, 비구조적) 등이 포함됩니다. 이러한 속성들은 데이터 분석 방법을 선택하거나 데이터 전처리 과정에서 중요한 역할을 합니다.

위와 같은 예비작업 데이터 구조를 정의하면, 이를 토대로 분석용 데이터셋을 구축하고 마케팅 전략에 필요한 정보를 추출할 수 있습니다.
이러한 예비작업 과정을 거친 후, 마케팅 통계분석의 본격적인 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
 

◆ 단순 상관분석과 단순 희귀 분석

단순 상관분석 (Simple Correlation Analysis)과 단순 회귀분석 (Simple Regression Analysis)은 통계 분석에서 자주 사용되는 분석 방법입니다. 

단순 상관분석은 두 변수 간의 관계를 파악하기 위해 사용되는 방법입니다. 두 변수가 함께 움직이는 경향이 있는지를 파악하고자 할 때 사용됩니다. 예를 들어, 두 변수가 모두 증가하거나 감소하는 경향을 보인다면, 이는 양의 상관관계가 있다고 볼 수 있습니다. 반면 두 변수가 서로 반대 방향으로 움직인다면, 음의 상관관계가 있다고 볼 수 있습니다. 상관계수를 통해 상관성의 강도를 파악할 수 있습니다.

단순 회귀분석은 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향력을 파악하기 위해 사용되는 방법입니다. 종속 변수와 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링하여, 독립 변수의 값이 변할 때 종속 변수의 값이 어떻게 변화하는지를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 광고 비용과 매출액 사이의 관계를 파악하기 위해, 광고 비용을 독립 변수로, 매출액을 종속 변수로 사용하여 회귀분석을 할 수 있습니다.

단순 상관분석과 단순 회귀분석은 비슷한 방법이지만, 단순 상관분석은 두 변수 간의 관계를 파악하고, 단순 회귀분석은 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향력을 파악하는 데 초점이 있습니다.
 

◆ 마케팅 분석방법의 선정과 고려사항

마케팅 분석방법을 선정할 때에는 다음과 같은 고려사항을 고려할 필요가 있습니다. 

1. 목적

마케팅 분석의 목적을 명확히 하고, 어떤 정보를 얻고자 하는지를 고려하여 분석방법을 선정합니다. 마케팅 분석방법의 선정과 고려사항 목적은 마케팅 전략을 수립하는 과정에서 필요한 정보를 제공하여 조직의 성과 향상을 돕기 위한 것입니다. 마케팅 분석방법은 조직이 보유한 데이터와 현장에서 수집한 데이터를 분석하여, 시장, 경쟁사, 고객, 제품, 마케팅 채널 등과 같은 마케팅 요소에 대한 인사이트를 제공합니다. 이를 토대로 조직은 정확한 문제 파악과 대응책 수립을 위한 기초 자료를 확보할 수 있고, 경쟁 우위를 유지하고 시장 선점을 위한 정보 및 지표를 확보할 수 있습니다. 또한, 이를 통해 마케팅 전략 구체화와 확산 전략에 대한 통찰력을 제공하며, 요소별 예상 성과와 ROI 산출 가능성에 대한 정보를 제공합니다.

마케팅 분석방법의 선정과 고려사항에 대한 목적은 전반적으로 마케팅 전략 수립 및 실행에 필요한 적절한 마케팅 분석 방법을 선정하여, 조직의 수익성 향상과 경쟁력 강화에 기여하는 것입니다.

2. 자료 수집

어떤 종류의 데이터를 수집해야 하는지 파악하고, 해당 데이터를 수집하는 방법과 시기를 고려해야 합니다. 마케팅 분석방법의 선정과 고려사항은 다양한 방법으로 수집될 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같습니다.

첫째, 업계 보고서 및 조사 보고서 수집 : 각종 업계 보고서와 조사 보고서를 검색하여 시장 동향, 경쟁 업체, 고객 선호도, 소비자 행동 등에 대한 정보를 수집합니다.

둘째, 내부 데이터 수집 : 조직 내부의 데이터를 분석하여 제품 성과, 판매 성과, 브랜드 인지도, 고객 선호도 등을 파악할 수 있습니다.

셋째, 인터뷰나 설문조사 : 고객, 잠재 고객, 경쟁 업체의 임직원, 거래처 등을 대상으로 인터뷰나 설문조사를 통해 정보를 수집합니다.

넷째, 온라인 데이터 수집 : 웹사이트 방문자의 행동 데이터나 소셜 미디어 데이터 등을 분석하여 소비자 행동 등에 대한 인사이트를 도출합니다.

다섯째, 경쟁 업체 분석 : 경쟁 업체의 제품, 서비스, 마케팅 전략 등에 대한 분석을 통해 경쟁 상황에 대한 정보를 수집합니다.

여섯째, 키워드 분석 : 검색어 분석을 통해 인기 있는 검색어나 관심 사항을 파악합니다.

이러한 다양한 방법을 통해 수집된 정보를 종합적으로 분석하고, 이를 기반으로 적절한 마케팅 분석 방법을 선정해야 합니다. 마케팅 분석 방법을 선택할 때는 조직의 목표와 요구사항, 분석 대상 및 가용한 자원 등을 고려해야 합니다.

3. 가용한 자원

마케팅 분석을 위해 필요한 인력, 시간, 예산 등의 자원을 고려하여 분석방법을 선택합니다. 마케팅 분석방법을 선정할 때 가용한 자원을 고려해야 합니다. 이는 분석에 필요한 데이터를 수집하고, 분석하는 데 필요한 기술, 도구, 인력 등을 의미합니다. 

가용한 자원은 조직의 규모나 예산, 타 부서와의 협력, 기술적 능력 등에 따라 다를 수 있습니다. 따라서 가용한 자원을 최대한 활용 및 재배치하여 효율적인 분석을 할 필요가 있습니다.

예를 들어, 기술적 자원이 충분하지 않은 SME 등에서는 무료 또는 저렴한 분석 도구를 사용하여 비용을 최소화하거나, 외부 전문가나 컨설턴트를 이용하여 분석 역량을 보완할 수 있습니다.

또한, 분석 대상에 따라 적합한 분석 방법을 선정하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 소비자 행동 분석을 위해서는 웹사이트 방문자의 행동 데이터 분석이 필요하며, 이를 위해서는 웹 통계 도구나 구글 애널리틱스와 같은 도구를 활용할 수 있습니다.

마케팅 분석을 위해 가용한 자원을 고려하여 적절한 방법을 선택하고, 효율적으로 분석할 수 있도록 지속적으로 개선해 나가는 것이 중요합니다.

4. 분석 환경

분석을 수행하는 환경에 따라 적절한 분석방법을 선택합니다. 예를 들어, 대규모 데이터에 대한 분석을 수행할 때는 빅데이터 분석방법을 고려할 수 있습니다. 마케팅 분석 방법을 선정할 때는 분석 대상의 특성과 분석 환경을 고려해야 합니다.

분석 대상의 특성은 구매자의 소비 패턴, 시장 동향, 경쟁사 분석 등 다양한 요소로 구성됩니다. 이를 파악하기 위해서는 수집한 데이터를 분석하는 기술적 능력과 분석 도구의 선택이 중요합니다.

분석 환경은 분석을 실시하는 시스템과 플랫폼, 데이터 처리 속도, 보안 등에 영향을 받습니다. 이를 고려하여 분석 도구와 방법을 선택해야 합니다.

또한, 분석 환경이 고도화됨에 따라 대용량 데이터 처리와 실시간 분석이 필수적일 수 있습니다. 이러한 경우에는 분산 컴퓨팅 기술(Hadoop, Spark 등)을 이용하여 대규모 데이터 처리와 분석을 진행할 수 있습니다.

마케팅 분석에서는 다양한 분석 방법을 사용할 수 있습니다. 유행 분석, 고객 세그멘테이션, 예측 분석 등 다양한 분석 방법을 사용하여 효율적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 따라서, 분석 대상의 특성과 분석 환경을 고려하여 적합한 분석 방법과 도구를 선택해야 합니다.

5. 적용 가능성

마케팅 분석 결과를 실제 마케팅 전략 수립에 적용할 수 있는지를 고려합니다. 분석 결과가 실제 비즈니스에 적용 가능하지 않다면 분석이 무의미할 수 있습니다. 마케팅 분석 방법의 선정과 고려사항은 모든 기업이 마케팅 전략을 수립할 때 적용 가능합니다.

예를 들어, 구매자의 소비 패턴을 분석하고 이를 기반으로 상품 추천을 제공하는 개인화 서비스를 제공하는 온라인 쇼핑몰의 경우, 고객 데이터를 분석하는 데에 대용량 데이터 처리와 실시간 분석이 필요합니다. 따라서, 이를 위해 분산 컴퓨팅 기술을 도입하거나 클라우드 컴퓨팅 서비스를 이용하여 대규모 데이터 처리와 실시간 분석이 가능한 마케팅 분석 도구를 선택해야 합니다.

또한, 경쟁사 분석을 통해 경쟁사의 전략을 파악하고 이를 자사의 마케팅 전략에 적용하는 경우, 경쟁사의 온라인 광고, SNS 활용 전략, 프로모션 전략 등을 분석하여 최적의 전략을 수립할 수 있습니다.

또한, 예측 분석을 통해 미래의 트렌드를 예측하고 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립할 수도 있습니다. 예를 들어, 고객 데이터 분석을 통해 향후 매출 예측을 하고 이를 바탕으로 제품 출시 계획을 세울 수 있습니다.
따라서, 모든 기업에서는 마케팅 분석 방법의 선정과 고려사항을 고려하여 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

일반적으로 다양한 마케팅 분석방법이 존재합니다. 예를 들어 SWOT 분석, 포터 5 Forces 분석, PEST 분석 등의 전통적인 마케팅 분석방법부터, 디지털 데이터 분석을 위한 웹로그 분석, 소셜 미디어 분석, 매체 효과 분석 등이 있습니다. 따라서 고객에게 제공하는 상품 혹은 서비스의 특성을 고려하여 최적화된 분석방법을 사용하는 것이 중요합니다.