스포츠 마케팅 현장에서 직접 발로 뛰다 보면, 때로는 감으로 ‘이건 될 거야!’ 싶었던 기획들이 데이터 앞에선 여지없이 무너질 때가 많았어요. 제가 느낀 바로는, 이제 단순히 경기 기록이나 팬 설문조사를 넘어, 팬들의 행동 패턴과 참여도를 깊이 있게 파고들지 않으면 한계에 부딪히는 것 같아요.
특히나 요즘처럼 미디어 환경이 급변하고 팬덤의 중요성이 커지는 시기에, 데이터는 선택이 아니라 우리 마케터의 생존 무기가 되어가고 있죠. 그 복잡하고 방대한 데이터를 어떻게 하면 정말 ‘내 것’으로 만들어서 확실한 성과를 낼 수 있을까요? 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
스포츠 마케팅 현장에서 직접 발로 뛰다 보면, 때로는 감으로 ‘이건 될 거야!’ 싶었던 기획들이 데이터 앞에선 여지없이 무너질 때가 많았어요. 제가 느낀 바로는, 이제 단순히 경기 기록이나 팬 설문조사를 넘어, 팬들의 행동 패턴과 참여도를 깊이 있게 파고들지 않으면 한계에 부딪히는 것 같아요.
특히나 요즘처럼 미디어 환경이 급변하고 팬덤의 중요성이 커지는 시기에, 데이터는 선택이 아니라 우리 마케터의 생존 무기가 되어가고 있죠. 그 복잡하고 방대한 데이터를 어떻게 하면 정말 ‘내 것’으로 만들어서 확실한 성과를 낼 수 있을까요? 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
데이터, 막연함에서 명확함으로 가는 나침반
1. 추측이 아닌 증거 기반의 의사결정
제가 처음 이 업계에 발을 들였을 때만 해도, 솔직히 말해서 대부분의 의사결정은 ‘담당자의 촉’이나 ‘지난 성공 사례 재탕’에 의존하는 경우가 많았어요. 그때는 그게 당연한 줄 알았죠. 하지만 직접 현장에서 다양한 캠페인을 기획하고 실행하면서 깨달았습니다.
아무리 좋은 아이디어라도 실제 팬들의 반응과 행동으로 이어지지 않으면 그저 탁상공론일 뿐이라는 걸요. 예를 들어, 한때 팬미팅 장소 선정을 두고 매번 논쟁이 붙었는데, 과거 데이터 분석 없이 무조건 ‘교통이 편리한 곳’만 고집했었어요. 그런데 팬들의 연령대와 지역별 분포, 대중교통 이용률 등을 세밀하게 파고들었더니, 의외로 ‘주차가 편리한 외곽’이 특정 팬층에게는 더 선호된다는 사실을 발견했죠.
이처럼 데이터는 막연한 추측을 넘어선 명확한 증거를 제공하며, 우리가 딛고 설 단단한 땅을 만들어줍니다. 이런 경험들이 쌓이다 보니, 이제는 데이터 없이는 어떤 기획도 시작하기 어렵다는 생각이 저절로 들더라고요. 진짜 체감이 되었습니다.
2. 실패를 줄이고 성공률을 높이는 지름길
데이터를 제대로 활용한다는 건 단순히 숫자를 나열하는 것을 넘어, 그 숫자 뒤에 숨겨진 팬들의 심리와 니즈를 읽어내는 과정이라고 생각해요. 제가 직접 참여했던 한 디지털 캠페인 사례가 기억에 남아요. 초기에는 일반적인 방식으로 홍보했지만 반응이 영 시원찮았죠.
실망감에 잠 못 이루던 날들이 많았는데, 데이터를 뜯어보니 팬들이 어떤 콘텐츠에 오래 머물고, 어떤 유형의 이미지에 더 많이 반응하는지 명확히 보이더라고요. 그 결과, 우리는 캠페인 메시지를 과감하게 수정하고, 팬들이 선호하는 비주얼을 전면에 내세웠습니다. 거짓말처럼 참여율이 폭발적으로 늘었고, 심지어는 바이럴 효과까지 얻을 수 있었죠.
그때의 희열은 아직도 생생해요. 데이터가 없었다면 우리는 그저 ‘이번 캠페인은 운이 없었네’ 하고 다음 기획으로 넘어갔을 겁니다. 하지만 데이터 덕분에 실패의 원인을 명확히 진단하고, 다음 성공을 위한 발판으로 삼을 수 있었죠.
이런 경험이 쌓이면서 데이터는 정말 마케터의 든든한 조력자라는 믿음이 생겼습니다.
숨겨진 팬들의 속마음을 읽는 데이터 발굴
1. 전통적 방식 너머의 새로운 데이터 소스 탐색
예전에는 단순히 경기 관람객 수, 굿즈 판매량, 설문조사 결과 같은 전통적인 데이터에만 집중했어요. 물론 이 데이터들도 중요하지만, 팬들의 진짜 ‘속마음’은 잘 보여주지 못하더라고요. 제가 느낀 바로는, 이제는 SNS 언급량, 온라인 커뮤니티 활동, 웹사이트 방문 기록, 앱 사용 패턴, 심지어는 경기장 내 와이파이 접속 기록 같은 비정형 데이터까지 긁어모아야 합니다.
한 번은 팬 참여형 이벤트 기획 중에 고민이 많았어요. 어떤 콘텐츠가 팬들에게 가장 매력적일까? 그때 우리는 팬들이 유튜브에서 어떤 스포츠 영상에 가장 많이 ‘좋아요’를 누르고, 어떤 키워드로 검색하는지까지 파고들었습니다.
그 결과, 단순히 경기를 분석하는 콘텐츠보다는 선수들의 비하인드 스토리나 팀워크를 엿볼 수 있는 영상에 열광한다는 걸 알게 되었죠. 이런 데이터가 없었다면 절대 알 수 없었을 팬심이었어요.
2. 데이터 윤리와 프라이버시, 신뢰 구축의 핵심
데이터를 발굴하는 것도 중요하지만, 더 중요한 건 팬들의 신뢰를 얻는 거라고 생각해요. 예전에 데이터 수집 과정에서 팬들의 개인정보 보호에 소홀했다가 큰 곤욕을 치를 뻔한 아찔한 경험이 있습니다. 그때 뼈저리게 느꼈죠.
아무리 좋은 데이터라도 팬들이 불안감을 느끼면 아무 소용 없다는 걸요. 그래서 저는 데이터 수집 단계부터 투명성을 최우선으로 둡니다. 팬들에게 어떤 데이터를 왜 수집하는지 명확히 설명하고, 동의를 얻는 절차를 철저히 지키죠.
익명화와 비식별화 처리도 필수고요. 실제로 한 구단에서는 팬 데이터를 활용한 맞춤형 서비스 도입 시, 데이터 활용 동의율을 높이기 위해 팬들에게 ‘어떤 혜택을 돌려줄 것인지’를 구체적으로 제시했더니 긍정적인 반응이 압도적이었습니다. 결국 데이터는 팬과의 관계를 강화하는 도구이지, 결코 팬들을 통제하는 수단이 되어서는 안 됩니다.
이 원칙을 지킬 때 비로소 강력한 팬덤 데이터를 구축할 수 있다고 확신해요.
데이터 분석, 단순 통계를 넘어 통찰력으로
1. 복잡한 데이터를 actionable insight 로 바꾸는 마법
데이터는 그 자체로 아무 의미가 없어요. 쌓여있는 숫자 덩어리일 뿐이죠. 이 데이터를 의미 있는 ‘통찰력(insight)’으로 바꾸는 게 바로 마케터의 진짜 능력이더라고요.
제가 한때 너무 많은 데이터에 압도당해서 뭘 봐야 할지 몰라 헤매던 시절이 있었어요. 웹 로그, SNS 반응, CRM 데이터까지, 온갖 보고서가 쌓여만 갔죠. 그때 베테랑 선배가 이런 말을 해주셨습니다.
“데이터는 질문에 답할 뿐, 질문 없는 데이터는 쓰레기다.” 그 말이 번개처럼 머리를 스쳤죠. 그때부터 우리가 해결하고 싶은 문제가 무엇인지, 팬들에게 어떤 경험을 제공하고 싶은지 명확한 ‘질문’을 먼저 던졌습니다. 예를 들어, ‘왜 경기장 외곽 좌석은 항상 비어있을까?’라는 질문에서 시작해, 해당 좌석 구매자의 동선, 연령대, 재방문율 등을 교차 분석하니, 특정 가족 단위 팬들이 불편함을 느끼고 있다는 사실을 발견했습니다.
단순한 통계 숫자로는 보이지 않던 팬들의 불만과 니즈가 명확히 드러난 거죠.
2. 데이터 기반 전략 수립의 실전 가이드
그렇게 통찰력을 얻었다면, 이제는 그걸 현실적인 전략으로 바꾸는 작업이 남습니다. 제가 스포츠 마케팅 현장에서 직접 써보고 효과를 본 몇 가지 실전 팁을 공유해 드릴게요.
- 데이터 시각화의 힘: 복잡한 숫자를 그래프나 차트, 인포그래픽으로 만들면 한눈에 이해하고 설득하기 훨씬 쉬워져요. 이사회 보고나 팀원들과의 공유 시 정말 유용합니다. 저는 특히 팬들의 이동 경로를 히트맵으로 보여주거나, 특정 콘텐츠에 대한 감성 분석 결과를 워드 클라우드로 보여줬을 때 반응이 좋았어요.
- A/B 테스트는 필수: 어떤 전략이 효과적인지 확신이 없을 때는 소규모 A/B 테스트를 통해 데이터를 직접 확인하는 게 가장 확실합니다. 예를 들어, 두 가지 다른 이미지의 광고 배너를 동시에 내보내 팬들의 클릭률을 비교해보고, 더 높은 클릭률을 보인 배너를 확대 적용하는 식이죠. 이 과정에서 우리는 예상치 못한 팬들의 반응을 발견하고, 전략을 더욱 정교하게 다듬을 수 있습니다.
- 가설 설정과 검증: 데이터를 보며 ‘이런 가설을 세울 수 있겠네?’ 하는 아이디어가 떠오르면, 바로 데이터를 통해 그 가설을 검증해보세요. 예를 들어, ‘우리 팀 유튜브 구독자들은 경기 하이라이트보다 선수들의 연습 과정에 더 관심이 많을 것이다’라는 가설을 세우고, 관련 영상의 시청 시간과 댓글 수를 비교 분석하는 식으로요. 이 과정이 반복될수록 데이터 활용 능력이 기하급수적으로 늘어납니다.
| 데이터 유형 | 주요 정보 | 활용 전략 예시 |
|---|---|---|
| 정형 데이터 | 경기 기록 (득점, 승패 등), 티켓 판매량, 굿즈 판매량, 웹사이트 방문자 수, 앱 사용자 통계 |
|
| 비정형 데이터 | SNS 언급량 및 감성 분석, 온라인 커뮤니티 게시글, 팬들의 댓글 및 리뷰, 웹사이트 내 검색어, 영상 시청 패턴 |
|
| 행동 데이터 | 웹사이트 내 페이지 이동 경로, 앱 내 기능 사용 빈도, 이벤트 참여 이력, 팬카드 사용 내역, 경기장 내 와이파이 접속 기록 |
|
팬덤을 넘어 충성 고객을 만드는 개인화 전략
1. 데이터 기반의 팬 세분화, 맞춤형 소통의 시작
제가 현장에서 가장 중요하게 생각하는 것 중 하나가 바로 ‘개인화’예요. 모든 팬을 똑같이 대하는 건 이제 통하지 않더라고요. 저는 팬들이 우리에게 보내는 데이터를 통해 그들의 ‘지문’을 만들어냅니다.
단순히 나이, 성별 같은 인구 통계학적 정보뿐만 아니라, 어떤 선수를 좋아하는지, 어떤 굿즈에 관심 있는지, 경기를 현장에서 직관하는 걸 선호하는지 아니면 집에서 편하게 시청하는지 등 다각적인 데이터를 분석해 팬들을 여러 그룹으로 세분화합니다. 예를 들어, ‘열정적인 20 대 여성 직관러’ 그룹과 ‘자녀와 함께 오는 40 대 남성 가족팬’ 그룹은 원하는 정보나 제공받고 싶은 혜택이 완전히 다르거든요.
이걸 모르고 똑같은 메시지를 보내면, 관심 없는 정보만 잔뜩 쌓여 팬들의 피로도만 높이게 됩니다. 저는 실제로 이 세분화 작업을 통해 특정 그룹에게만 맞춤형 할인 쿠폰이나 선착순 이벤트 정보를 보냈더니, 반응률이 기존 대비 3 배 이상 뛰는 것을 경험했어요.
2. 팬 개개인의 스토리에 귀 기울이는 콘텐츠 기획
데이터로 팬들을 세분화했다면, 이제는 각 그룹의 특성에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 제공할 차례입니다. 한때는 ‘우리 팀 소식이라면 뭐든 좋아하겠지’라는 안일한 생각을 했어요. 하지만 데이터는 제 생각을 송두리째 바꿔놓았습니다.
예를 들어, 특정 선수에게 열광하는 팬덤에게는 그 선수의 비하인드 스토리나 훈련 모습을 담은 영상을 집중적으로 노출했어요. 반대로 가족 단위 팬들에게는 경기장 내 아이들을 위한 놀이 공간 정보나 가족 할인 패키지를 강조하는 메시지를 보냈죠. 제가 직접 기획했던 ‘우리 팀의 숨겨진 영웅들’이라는 다큐멘터리 시리즈가 기억에 남는데, 팬들의 검색 데이터를 분석해 ‘선수단 영양사’, ‘장비 담당자’ 등 평소 노출이 적었던 스태프들의 이야기를 담았더니 예상치 못한 폭발적인 반응을 얻었습니다.
팬들이 진짜 무엇을 궁금해하고, 어떤 이야기에 공감하는지를 데이터로 알아낸 덕분이죠. 이런 콘텐츠는 팬들의 단순한 ‘관심’을 넘어 ‘애정’으로 이어지는 마법 같은 힘이 있어요.
측정 없이는 개선도 없다: 데이터 기반 성과 분석
1. 마케팅 활동의 ROI를 명확히 측정하는 법
스포츠 마케팅은 단순히 브랜드 인지도를 높이는 것을 넘어, 궁극적으로는 티켓 판매, 굿즈 매출, 스폰서십 유치 등 실제적인 수익으로 연결되어야 하죠. 제가 현장에서 가장 많이 듣는 질문 중 하나가 “이 마케팅 활동, 그래서 돈 벌어다 주는 건가요?”예요. 과거에는 이 질문에 명확히 답하기 어려울 때도 있었습니다.
하지만 데이터 덕분에 이제는 자신 있게 답변할 수 있게 되었어요. 모든 마케팅 활동에는 추적 가능한 지표를 심어두고, 그 지표를 통해 정확한 ROI(투자 대비 수익률)를 측정하는 거죠. 예를 들어, 특정 SNS 캠페인에 사용된 링크에 추적 코드를 심어 클릭률, 전환율(티켓 구매, 굿즈 구매 등)을 분석하면, 이 캠페인이 얼마나 많은 매출을 유도했는지 한눈에 알 수 있습니다.
제가 직접 진행했던 한 디지털 광고 캠페인은, 초기 세팅 후 2 주간의 데이터를 분석해 광고비를 20% 줄였음에도 불구하고 매출이 10% 증가하는 놀라운 성과를 거두기도 했습니다. 데이터가 없었다면 불가능했을 일이죠.
2. 지속적인 개선을 위한 데이터 피드백 루프
데이터 기반의 성과 분석은 단순히 ‘잘했다, 못했다’를 평가하는 것을 넘어, 다음 액션을 위한 귀중한 피드백을 제공합니다. 저는 캠페인이 끝나면 반드시 성과 데이터를 모아 팀원들과 함께 심층 분석하는 시간을 가져요. ‘왜 이 캠페인은 성공했을까?’, ‘이 부분은 왜 기대만큼의 성과가 나오지 않았을까?’ 이런 질문들을 던지면서 데이터가 주는 교훈을 얻으려 노력하죠.
실제로 한 프로모션의 경우, 초기에는 높은 참여율을 보였지만 실제 구매 전환율은 낮다는 데이터를 확인했습니다. 처음에는 의아했는데, 데이터를 더 깊이 파보니 참여 과정이 너무 복잡하다는 팬들의 피드백이 숨어있다는 것을 알아냈죠. 다음 프로모션에서는 참여 절차를 대폭 간소화했더니, 참여율은 물론 전환율까지 함께 상승하는 결과를 얻을 수 있었습니다.
이처럼 데이터는 우리에게 끊임없이 ‘다음에는 어떻게 더 잘할 수 있을까?’에 대한 답을 찾아주는 나침반이자, 지속적인 성장을 가능하게 하는 핵심 동력이 됩니다.
미래를 내다보는 스포츠 마케팅, 데이터가 이끌다
1. 예측 분석으로 한 발 앞선 전략 수립
스포츠 마케팅의 미래는 ‘예측’에 달려 있다고 감히 말하고 싶어요. 과거 데이터와 현재의 트렌드를 분석해서 미래를 예측하는 거죠. 예를 들어, 팬들의 소셜 미디어 활동 패턴, 특정 선수에 대한 관심도 변화, 경기 일정과 날씨 등의 복합적인 데이터를 분석해서 미래의 티켓 판매량을 예측하거나, 특정 굿즈의 수요를 미리 파악할 수 있습니다.
제가 실제로 인공지능 기반의 예측 모델을 활용해 다음 시즌 팬들의 관심사를 미리 예측했던 경험이 있어요. 팬들의 과거 검색어, 시청 기록, 소셜 미디어 언급량을 기반으로 분석했더니, 특정 포지션의 선수 영입에 대한 기대감이 높다는 인사이트를 얻었죠. 이 데이터를 바탕으로 구단은 팬들이 원하는 포지션의 선수 영입에 적극적으로 나섰고, 팬들의 만족도와 참여율이 눈에 띄게 증가했습니다.
데이터가 없었다면 단순한 ‘희망 사항’에 불과했을 것이, 이제는 실현 가능한 ‘전략’이 되는 겁니다.
2. 데이터 기반의 팬 커뮤니티 활성화 및 확장
이제 팬들은 단순히 경기를 관람하는 것을 넘어, 적극적으로 팀과 소통하고 교류하기를 원합니다. 이러한 팬들의 니즈를 충족시키고 더욱 강력한 팬덤을 구축하는 데에도 데이터가 핵심적인 역할을 합니다. 저는 팬들이 가장 활발하게 활동하는 온라인 플랫폼이 어디인지, 어떤 콘텐츠를 공유하고 토론하는지 데이터를 통해 파악합니다.
예를 들어, 특정 팬 커뮤니티에서 선수들의 훈련 영상에 대한 관심이 높다는 데이터를 얻었다면, 해당 커뮤니티에 특화된 독점 훈련 영상이나 Q&A 세션을 제공하는 식이죠. 또한, 새로운 팬들을 유입시키기 위해 기존 팬덤의 특성과 유사한 잠재 고객층을 데이터로 찾아내고, 그들에게 맞춤형 홍보 메시지를 전달하여 효율적인 팬 확장을 시도합니다.
제가 경험한 바로는, 데이터는 팬덤을 단순히 ‘모으는’ 것을 넘어, ‘육성하고 활성화시키는’ 가장 강력한 도구가 됩니다. 팬 개개인의 참여 데이터를 통해 이들의 로열티 수준을 파악하고, 이에 맞는 차별화된 혜택을 제공하여 팬덤의 지속적인 성장을 유도하는 것도 중요합니다.
글을 마치며
스포츠 마케팅 현장에서 제가 직접 발로 뛰며 느낀 점은 단 하나입니다. 데이터는 더 이상 선택이 아닌 생존의 필수 조건이라는 것이죠. 막연한 감이나 추측에 의존하던 시대를 지나, 이제는 팬들의 숨겨진 속마음을 읽고, 그들의 행동 하나하나에 귀 기울이며, 마케팅 활동의 성과를 명확히 측정하고 개선해나갈 때 비로소 진정한 성공을 거둘 수 있습니다.
우리 팀과 팬덤의 밝은 미래를 위해, 오늘부터 데이터라는 나침반을 들고 팬들의 마음을 향해 힘껏 나아가 봅시다.
알아두면 쓸모 있는 정보
1. 데이터 기반 의사결정의 시작: 모든 마케팅 캠페인 기획 시, ‘어떤 데이터를 통해 어떤 질문에 답을 얻을 것인가?’를 먼저 고민하고 시작하면 훨씬 효율적입니다.
2. 다양한 데이터 소스 활용: 전통적인 판매 데이터뿐만 아니라, SNS 반응, 웹사이트 방문 기록, 앱 사용 패턴 등 팬들의 온라인 활동 데이터를 적극적으로 수집하고 분석하세요.
3. 팬 프라이버시 존중: 데이터를 수집하고 활용할 때는 팬들의 동의를 구하고, 개인 정보 보호와 투명성을 최우선으로 생각하여 신뢰를 구축해야 합니다.
4. 데이터 시각화의 중요성: 복잡한 데이터를 차트, 그래프, 인포그래픽 등으로 시각화하면 직관적인 이해를 돕고, 내부 보고 및 외부 설득에 매우 효과적입니다.
5. 지속적인 A/B 테스트와 피드백: 작은 규모의 테스트를 통해 전략의 효과를 검증하고, 성과 데이터를 바탕으로 끊임없이 개선점을 찾아 다음 액션에 반영하는 루프를 만드세요.
중요 사항 정리
데이터는 스포츠 마케팅에서 불확실성을 줄이고 성공률을 높이는 핵심 도구입니다. 팬들의 숨겨진 니즈와 행동 패턴을 이해하여 맞춤형 소통과 콘텐츠를 제공할 수 있으며, 마케팅 활동의 성과를 정확히 측정하고 지속적으로 개선하는 데 필수적입니다. 데이터 윤리를 준수하며 팬과의 신뢰를 기반으로 예측 분석과 개인화 전략을 통해 팬덤을 확장하고 충성도를 높이는 것이 미래 스포츠 마케팅의 성공 열쇠입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ) 📖
질문: 경기 기록이나 단순 설문조사를 넘어선다는 게 구체적으로 어떤 데이터들을 말씀하시는 건가요? 워낙 요즘 데이터가 많다고 하니 뭐가 중요한지 혼란스러울 때가 많아요.
답변: 맞아요, 현장에서 보면 진짜 데이터 홍수죠. 예전에는 ‘누가 몇 골 넣었나’, ‘이 이벤트가 좋았나’ 같은 일차원적인 데이터만 봐도 어느 정도 감이 왔는데, 요즘은 택도 없어요. 제가 직접 뛰면서 느낀 건, 이제 팬들이 우리 콘텐츠나 마케팅 메시지에 ‘어떻게 반응하는지’, ‘어디서 가장 많이 머무르고 클릭하는지’, 심지어 ‘어떤 감정을 표현하는지’ 같은 행동 기반 데이터가 진짜 중요해졌다는 거예요.
예를 들어, 인스타그램 게시물에 댓글이 달리는 속도나 공유되는 패턴, 웹사이트에서 특정 상품 페이지에 머무는 시간, 앱 내에서 어떤 기능을 가장 자주 쓰는지 같은 것들이죠. 경기장에서도 단순히 입장객 수가 아니라, 경기장 내 와이파이 접속 데이터를 분석해서 팬들이 어느 구역에서, 어떤 시간에 가장 활발하게 움직이고 소비하는지까지 파악해야 해요.
이런 ‘숨겨진’ 행동 데이터를 깊이 파고들면, 왜 팬덤이 생기는지, 왜 어떤 콘텐츠는 폭발적으로 반응하고 어떤 건 조용한지 그 이유를 훨씬 더 명확하게 읽어낼 수 있어요.
질문: 그렇게 복잡하고 방대한 데이터를 어떻게 ‘내 것’으로 만들어서 실제 마케팅 성과로 연결할 수 있을까요? 현장에서는 늘 시간이 부족하잖아요.
답변: 저도 그 답답함 정말 잘 알아요. 데이터가 쌓여만 가고 그걸 언제 다 보나 싶을 때가 한두 번이 아니었거든요. 제가 해보니 가장 중요한 건 모든 데이터를 다 보려 하지 않고, ‘지금 우리 팀의 가장 큰 마케팅 목표는 무엇인가?’에 집중해서 필요한 데이터만 딱 꼬집어 보는 거예요.
예를 들어, ‘젊은 팬층 유입’이 목표라면, 10 대, 20 대 팬들이 주로 어디서 우리 콘텐츠를 접하고, 어떤 내용에 열광하는지, 결제까지 이어지는 경로는 뭔지 같은 데이터에만 집중하는 거죠. 그리고 그 데이터를 가지고 ‘가설’을 세우고, 작은 실험을 해보는 겁니다. “이 연령대는 숏폼 영상에 더 반응할 거야”라고 가설을 세우고 실제 캠페인을 돌려보고 데이터로 검증하는 식이죠.
가장 중요한 건 데이터를 ‘숫자 덩어리’로 보지 않고, ‘우리 팬들이 나에게 해주는 이야기’라고 생각하는 거예요. 그렇게 데이터를 통해 팬들의 목소리를 듣고, 그들의 행동 패턴을 이해하면, 자연스럽게 ‘아, 이런 마케팅을 해야겠구나!’ 하는 감이 잡히고, 그게 곧 실질적인 성과로 이어지더라고요.
질문: 감으로 기획했던 것들이 데이터 앞에 무너진다고 하셨는데, 그럼 마케터의 ‘감’이나 경험은 이제 불필요한 건가요? 현장 마케터로서의 저만의 노하우나 직관은 어떻게 활용해야 할까요?
답변: 절대 그렇지 않아요! 오히려 저는 ‘경험’이 데이터에 날개를 달아준다고 생각해요. 제가 처음 현장에 뛰어들었을 때, 데이터는커녕 그냥 막연한 ‘감’으로 밀어붙이다가 제대로 코 깨진 적이 많아요.
그때는 데이터가 부족했으니 어쩔 수 없었다 쳐도, 지금은 달라요. 이제는 ‘감’을 버리는 게 아니라, 그 ‘감을 데이터로 검증하고 정교화하는 과정’이 필요하다고 봐요. 예를 들어, “이 선수는 왠지 밈(meme) 마케팅이 잘 먹힐 것 같아!”라는 감이 들면, 바로 데이터를 뒤져보는 거죠.
‘이 선수 관련 콘텐츠 중 밈 형태의 게시물이 조회수나 공유율이 높았는지’, ‘팬들이 어떤 키워드를 썼을 때 반응이 폭발적이었는지’ 같은 걸 확인해서 제 감에 확신을 더하거나, 아니면 “내 감이 틀렸네, 오히려 다른 방향으로 접근해야겠다” 하고 방향을 수정하는 거죠. 제 노하우나 직관은 여전히 ‘어떤 가설을 세울까’, ‘어떤 데이터가 더 중요할까’를 판단하는 데 결정적인 역할을 해요.
데이터는 우리의 감이 ‘헛발질’하지 않도록 정확한 길을 알려주는 나침반이자, 더 멀리 뛰게 해주는 든든한 엔진 같은 거죠. 둘은 함께 가야 시너지가 폭발합니다.
📚 참고 자료
Wikipedia 백과사전 정보
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