(🖨️출력 소장 추천) 데이터 분석 후 인사이트 찾는 법

* '일잘러의 성장노트'는 주 1회 제 링크드인 포스팅 중 가장 반응이 높았던 포스팅을 순차적으로 공유합니다. 

데이터는 있는데 분석과 분석 후 인사이트를 찾는 과정이 막막하시죠?

데이터를 가공하고, 시각화한 후의 '인사이트 찾기'에 프레임워크가 존재하는데요.

바로 'SCAN'입니다.

1️⃣ Special(특이점) “어라? 이상한데?” 

ex) 3월 원피스 카테고리 매출이 특히나 감소했네 

→ 왜 특이한지 원인을 찾는 데에 집중

2️⃣ Change(변화) “음. 변화가 지속되는 군” 

ex) 3개월 연속 하락 또는 증가 

→ 흐름을 이해하고 앞으로를 예측함

3️⃣ Average (평균) “정상 범위를 벗어나네?” 

ex) 이 서비스 만족도 점수 85점은 전체 평균 70점보다 높군 

→ 정상인지 비정상인지를 판단

4️⃣ Number(수치) “음. 정확한 수치는 이렇군” 

ex) 고객 획득 비용 25% 감소 

→ 위 3개가 패턴, 의미에 집중한다면 절대적인 수치에 더 집중

질문별로 데이터를 분석했을 때 위 4가지를 각각 대입했을 때 유의미한 결과가 나온다면 또 아래 2가지 방법으로 실행에 옮깁니다.

👍🏻 강점을 강화하기

ex) 만족도 점수가 높은 이유를 설문을 통해 발견 → 타 서비스에도 적용

ex) 고객 획득 비용 25% 감소 → 어떤 채널, 타겟에서 성과가 있었는지 확인 후 전체에 확대

😨 약점을 보완하기

ex) 원피스 카테고리 중에서도 특히나 감소한 브랜드는 어디일까?

ex) 3월에 감소하는 것은 매년 있는 일일까? 아니라면 올해의 요인은?

대표적으로 퍼포먼스마케팅이 이 프레임워크를 충실히 따르고 있는데요.

실제 실무 방향과 비슷한가요? 또 참고할만한 꿀팁이 있으신가요? 😊

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