데이터 시각화 개념
데이터 시각화는 정보를 시각적 형태로 구성해 데이터에 담긴 의미를 보다 쉽게 찾을 수 있도록 만드는 과정이다. 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 원본 데이터를 하나하나 살펴보는 것이 어려워졌기 때문에 복잡한 데이터를 직관적으로 보여줄 수 있는 데이터 시각화의 중요성이 대두되고 있다.
데이터 시각화의 5가지 장점
다양한 차트를 이용한 시각화를 통해서 유의미한 동향이라던지 인사이트를 신속하게 파악할 수 있다. 이로써 더욱 정확한 의사결정이 가능해진다.
1) 많은 양의 데이터를 한눈에 파악 가능
분석 결과를 빠르게 확인할 수 있는 직관적인 표현 방식이다.
2) 폭넓은 분석 방법론
다양한 시각 지표를 활용해 다각도 분석이 가능하다.
3) 데이터 분석의 정확성 향상
컬러, 도표 등을 활용해 비교 분석이 용이하다. 분석 오류를 최소화할 수 있다.
4) 비즈니스 커뮤니케이션에 효과적
시각화된 데이터 인사이트는 파악이 쉽고 전달력이 뛰어나 업무 효율성이 극대화된다.
5) 마케팅 관점에서 데이터 시각화
그로스 해킹과 퍼포먼스 마케팅이 부상하게 되었다. 이로써 데이터를 분석하여 목적에 맞게 활용할 수 있는 데이터 리터러시의 중요성이 대두되고 있다. 데이터 시각화는 리터러시의 중요 수단으로써 캠페인 전략 수립과 성과 예측이 가능하다.
대표적인 데이터 시각화 방법론
데이터를 입체적으로 분석하기 위해서는 여러 데이터의 인과관계를 파악해야 한다. 이를 한눈에 볼 수 있도록 차트로 구성하는 것이 데이터 시각화의 핵심이다.
1) 산점도 (Scatter Plot)
- 개요 : 가로축과 세로축을 기준으로 데이터 포인트를 그려 두 변수 간의 영향력을 파악하는 데 사용된다.
- 활용 : 차트 안에 표현된 점을 연결했을 때 직선에 가까우면 상관관계가 높다고 볼 수 있고 분산되는 경우에는 상관관계가 낮다고 분석할 수 있다.
- 예시 : 광고 노출량과 유입의 상관관계, 노출빈도와 CTR의 상관관계를 파악하고자 할 때
2) 평행 좌표 (Parallel Coordinate)
- 개요 : 유형이나 값이 상이한 다수의 데이터를 하나의 시각화로 구현할 때 사
- 활용 : 데이터 테이블이 각 행을 선으로 매핑하여 각 데이터 요소들이 어떤 패턴이나 분포를 보이는지 확인할 수 있다.
- 예시 : 고객 유형별 상품 선호도, 광고 플랫폼별 전환 성과 등
3) 스몰 멀티플즈 (Small Multiples)
- 개요 : 다수의 데이터로 구성된 복잡한 차트를 정보별로 분리하여 동일한 시각화 차트로 나열, 데이터를 더욱 쉽게 파악하는 것이 가능함.
- 활용 : 작은 차트 여러 개를 매트릭스 형태로 배치해 데이터 패턴을 확인하고 비교하는 데 효과적
- 예시 : 광고 소재별 VTR 분석, 요일별 제품 판매 성과 분석 등
4) 선버스트 차트 (Suburst Chart)
- 개요 : 데이터를 계층 구조로 제시하여 항목별 데이터와 그 하위 데이터를 한눈에 분석, 비교하는 것이 가능함.
- 활용 : 모든 데이터가 평면적으로 펼쳐지는 트리 맵과 달리, 선버스트 차트는 범주와 데이터를 단계별로 확인할 수 있어 마케팅 퍼널 분석 등에 유용함.
- 예시 : 고객 유형별 구매과정 분석, 웹사이트 내 유저 행동 패턴 분석 등
마케팅 데이터 분석을 위한 추천 차트
이 외에도 마케팅 캠페인의 목적과 유형에 따라 다양한 형태의 데이터 시각화가 가능하다. 대표적으로 많이 활용되는 차트는 아래와 같으며 활용도가 점차 높아지고 있는 추세이다.
주요 서비스
데이터 시각화를 위해서 활용할 수 있는 툴은 다양하지만 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 방법은 시각화 솔루션 서비스를 이용하는 것이다. 무료 서비스, 체험판 등을 통해 주요 기능들을 먼저 익히고 필요에 따라 유료 서비스를 활용하는 방안을 추천한다.
※ 본 포스팅은 메조미디어 Insight M
'마케팅 성과의 KEY, 데이터 시각화' 리포트를
복습하며 정리한 글입니다.
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