마케터를 위한 데이터 분석 기초

데이터 분석 기초는 업무 숫자를 모으고 읽고 설명해야 하는 분을 위한 코스입니다. 통계를 전공하지 않아도 가상 자료로 계산하고 원본과 비교하면서 시작할 수 있습니다.

평균이 같아도 값이 퍼진 모양은 다를 수 있고, 구매 건수가 늘어도 방문자 대비 구매율은 낮아질 수 있습니다. 계산만 익히기보다 무엇을 어떤 조건으로 집계했는지 말할 수 있도록 연습합니다.

🧭 처음 시작하는 순서

1. 데이터 분석에서 두 줄의 자료로 첫 분석을 해 보고, 숫자를 믿기 전에 확인할 네 가지를 익힙니다.
2. 평균과 중앙값, 표준편차에서 같은 자료를 여러 값으로 요약합니다.
3. GA4에서 사용자, 세션과 이벤트를 구분한 뒤 GTM으로 태그가 실행되는 조건을, UTM으로 유입 링크의 표기 규칙을 정합니다.
4. 상관관계와 회귀분석에서 무엇을 결론 낼 수 있고 무엇은 추가 확인이 필요한지 구분합니다. 두 안을 나눠 비교하는 AB 테스트는 그로스 해킹에서 함께 읽습니다. 설문 점수를 다룬다면 NPS도 읽습니다.
5. 빅쿼리에서 GA4 화면과 내보낸 원본 자료의 차이를 확인하고 SQL로 가상 이벤트 세 줄을 집계합니다.

한 번에 모두 끝낼 필요는 없습니다. 업무에서 만난 질문이 있다면 관련 편부터 읽고 모르는 용어는 앞 단계의 글로 돌아갑니다.

📚 다루는 개념 9가지

• 질문과 자료 확인: 데이터 분석
• 행동 수집과 구분: GA4(사용자와 세션 및 이벤트), GTM(태그, 트리거, 변수), UTM
• 값 비교와 해석: 평균과 중앙값, 표준편차, 상관관계와 회귀분석, NPS
• 조회와 정리: BigQuery(GA4 내보내기 자료와 SQL 집계)

NPS는 추천 의향 설문을 요약한 점수입니다. 실제 추천 행동이나 매출과 같은 값으로 해석하지 않는 연습을 합니다.

🧰 준비할 것과 도구 조건

종이나 메모장과 계산기로 시작할 수 있습니다. 평균과 표준편차의 함수 연습에는 스프레드시트를 사용합니다.

GTM은 설치 없이 태그, 트리거, 변수 세 역할을 구분하는 메모 연습부터 할 수 있습니다. 회사 자료를 연결하는 단계는 각 글의 권한, 보관과 비용 조건을 확인한 뒤 진행합니다. BigQuery 편에는 실행할 SQL 코드가 있으며 다른 편은 작은 표와 개념 중심입니다.

✅ 혼자 다시 해 볼 수 있는지 확인하기

각 글의 첫 예제를 수행한 뒤 한 값이나 조건을 바꿔 봅니다. 오늘은 한 편의 예제를 끝내고 다음 번에 같은 연습을 설명 없이 다시 해 봐도 됩니다. 다시 계산하기 전에 결과가 어떻게 달라질지 예상하고 실제 값과 비교합니다.

결과가 다르면 원본 값, 기간과 분모, 수식 또는 실행한 코드 순서로 확인합니다. 화면의 숫자가 같더라도 수집이 멈춘 것인지 실제 변화가 없는 것인지는 따로 구분합니다.

표나 코드가 없는 개념 편은 제시된 사례를 분류하고 그 이유를 설명합니다.

완료 기준은 무엇을 계산했는지, 원본과 어떻게 대조했는지, 이 값만으로 말할 수 없는 것은 무엇인지 설명하는 것입니다.

❓ 자주 묻는 질문

통계를 전혀 모르는데 시작할 수 있나요?

작은 숫자 예제로 시작합니다. 평균과 중앙값을 먼저 계산하고, 값의 퍼짐을 설명할 필요가 생기면 표준편차로 넘어갑니다.

GA4를 쓰지 않아도 도움이 되나요?

계산과 집계 기준을 확인하는 연습은 다른 도구의 자료에도 적용할 수 있습니다. 다만 세션과 사용자 정의는 도구마다 다를 수 있습니다. GA4 편은 공식 데모로 연습할 수 있고 자신의 사이트를 연결하지 않아도 됩니다.

BigQuery를 먼저 익혀야 하나요?

그럴 필요는 없습니다. GA4 화면에 없는 조합이 필요해져 직접 조회할 때 읽어도 됩니다. GA4 편에서 사용자와 세션, 이벤트를 먼저 구분해 두면 BigQuery의 첫 집계를 이해하기 쉽습니다.

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• 마케팅 전략 프레임워크: 목표에 맞는 KPI와 OKR을 정할 때 참고합니다.