네이버 통계(데이터 분석:1)

 네이버 통계 :데이터 분석 노하우 (1)

 

1. 통계를 봐야 하는 3가지 이유

 

블로그를 처음 운영하든지 오래 운영하든지 우리가 통계에서 보는 것은 방문자 숫자와 매출 정도만 확인하고 있다. 
 내 블로그를 계속 꾸준히 키우고 성장시키기 위해 네이버에 있는 통계 기능을 활용해 내 블로그를 분석하고 블로그 운영 전략을 세워 잘 꾸려 나갈 수 있도록 해보자.

 

통계를 잘 봐야 하나라고 물으실 거예요.
왜냐하면 블로그와 마켓 운영만으로도 바쁜데 어려운 데이터를 분석해야 하나 질문하실 거예요.

 

예를 들어 샌드위치 가게에 매출이 하락한다라고 하자 그러면 사장님은 무엇부터 해야 하나요?

 

1) 첫번 째로는 원인 분석을 하셔야 합니다. 
왜 매출이 떨어졌는지? 경쟁자가 늘었는지 파악했는데 경쟁자가 늘어나지 않았다. 
그럼 샌드위치 먹는 사람들이 줄었는지 파악했는데 그것도 아닌 것 같고 나만 매출이 떨어졌는지 다 같이 떨어졌는지 그런데 경쟁자는 잘되는 것 같은데 나만 떨어졌다고 한다면 문제가 나에게 있다는 것을 파악하셔야 해요. 

 

그렇다면 손님에게 먼저 물어봐야 합니다. ( 옆 집 가게가 잘 되는 것 같은데 이유가 뭔 거 같냐고!!)
손님이 비슷한 거 같다고 대답한다면 아는 지인을 보내서 조금 알아보는 것도 괜찮아요. 왜냐하면 문제를 파악해야 하니까요. 

 

지인을 보내서 알아봤는데 딱히 다른 건 없다라고 대답한다면 이때 데이터 분석을 하셔야 합니다. 

과거 주문 데이터와 현재 주문 데이터를 비교하여 원인을 분석하셔야 해요.

 

예를 들어 과거 주문 내역을 봤더니 과거에 비해 치킨샌드위치 주문량이 줄었다 아니면 샌드위치 종류별 판매율 차이는 별 차이가 없고 고객의 연령층이 좀 바뀐 것 같나요?

 

최근 단골들이 이사를 많이 하였는데 신규 고객들이우리 집에 안 온다 그렇다면 데이터를 봐야 데이터를 통해 정확한 문제의 원인을 파악할 수 있다. 

 

2) 문제의 원인을 파악하면 개선 방향이 나올 수 있습니다. ( 이때 또 사용하는 것이 데이터)
 치킨샌드위치의 매출이 줄었다면 크랜베리 치킨샌드위치 안에 크랜베리를 넣어 좀 더 다양화하고 여러 종류의 샌드위치를 개발해 아보카도 샌드위치 아보카도 샌드위치 등등 다양하게 만들어서 테스트해 보고 반응이 좋은 샌드위치를 시그니쳐 샌드위치로 해서 차별화시켜 그 집 하면 크랜베리 샌드위치 , 아보카도 샌드위치 인식되게끔 해야 합니다.

 

프랜차이즈처럼 획일화된 샌드위치가 아니라 색다른 샌드위치로..
그리고 만약 고객 연령층이 바뀌었더라면 줄어든 연령층을 타깃으로 마케팅 활동을 해야 해요.

 

아니면 단골이 이사하였는데 새로운 고객들이 오지 않는다면 쿠폰을 뿌리고 전단지를 돌리면서 새로운 고객을 계속 유입하는 전략을 해야 한다. 

 

내 상황을 데이터로 파악하고 파악한 결과에 따라서 전략을 세우고 실행해야 합니다. 

 

3) 내가 목표한 대로 결과가 잘 나왔는지 확인해야 합니다.
결과에 따른 전략 수정이 필요해요. 

 

쿠폰을 제공했지만 이용률이 저조하다면 전략이 잘못된 것이다. 그렇다면 전략을 바꾸어야 합니다.
그리고 쿠폰을 사용했지만 재방문하지 않는다면 재방문을 유도하는 전략으로 바꾸어야 해요.
쿠폰이 아니라 적립금 제도 또는 일주일 내 재주문했을 때 추가 할인 등의 마케팅으로 변경해야 합니다. 

 

만약 동네 고객이 너무 적다면 그렇다면 배달 반경을 넓히고 그에 따른 메뉴를 추가 개발하는 전략이 필요해요.
데이터를 통해서 어떤 원인을 파악하고 분석이 되어야지만 어떤 시점에 어떤 전략이 들어가는 지가 바로바로 나오게 됩니다. 

 

어떤 문제가 발생했을 때 
첫 번째- 원인 분석 
두 번째- 문제 해결 방법. 전략 노출 
전략 실행한 다음에 세 번째  결과 확인 ( 검증이 필요)
이것을 통계로 활용하여 정확하고 논리적으로 해결할 수 있다. 

네이버 통계 :데이터 분석이란 (2)

 

데이터 분석이란: 데이터에 대해 궁금(의문)해하는 것 즉 질문을 던지는 것을 말한다. 

 

왜 갑자기 이웃이 늘었지? 의문을 가지는 것이 데이터 분석입니다.
궁금해 하는 것부터가 데이터 분석이다. ( 데이터에 대한 궁금증!)

 

궁금해하기 시작하면 무엇을 봐야 할지가 결정이 되고, 데이터를 보고 나면 데이터가 달라진 이유를 파악하게 된다. 
데이터가 달라졌다? 그러면 이상한 점 , 달라진 점을 찾게 되고 왜 이렇게 되었는지를 파악하게 됩니다.

 

예를 들어 이웃이 갑자기 늘어났다고 하면 먼저 증가한 시점을 봐야 한다. 그리고 그날 무슨 일이 있었는지를 찾아야 한다. 
그리고 내가 이 글을 썼더니 이웃들이 늘었더라. 그러면 조금의 분석이 나온다. 

 

일련의 과정들을 분석하면서 생기는 인사이트와 채널 운영 전략이 생겨나게 된다. 
데이터에 궁금증을 가지는 순간  데이터 분석이 시작된다.