언젠가부터 마케팅에서 데이터를 빼놓고 이야기하기 어려워졌죠. 매일 성과를 트래킹하는 퍼포먼스 마케팅이 아니더라도, 정량적인 성과를 측정하기 어려운 영역이라 여겨졌던 콘텐츠 마케팅, 인플루언서 마케팅, 오프라인 마케팅 같은 분야에서도 성과를 측정하려는 시도가 계속해서 늘어나고 있어요. 덩달아 마케터들이 데이터를 포함한 보고서(성과 보고서, 제안서, 등)를 작성해야 할 일도 많아지고요.
최근 UC 버클리의 연구에 따르면, 사람들은 시각화된 데이터를 객관적인 진실로 받아들이는 경향이 있다고 해요. 이렇듯 데이터 시각화의 힘이 강력하다는 것은 알고 있지만, 지금 하고 있는 방식이 맞는건지, 알쏭달쏭 헷갈리시는 분들 많이 계시죠?
고민 많은 B2B 마케터들을 위해 엘리펀트컴퍼니에서 마케터들이 데이터 시각화할 때 꼭 알아두어야 할 필수 요소 4가지와 자주 묻는 질문에 대한 답변 그리고 보고를 위한 팁까지 준비했습니다.
1. 데이터 시각화, 이것만은 지키자…!
데이터 시각화, 어려워 보이기만 한다고요? 이것만 지켜도 기본은 됩니다! 사실 정말 정말 기본적인 것들이라 우리 다 아는 이야기일 거예요. 하지만 막상 차트를 그리기 시작하면 까먹기 쉬운 필수 요소 4가지를 먼저 살펴볼게요.
차트를 그릴 때 꼭 필요한 요소 4가지
① 차트 내용을 요약해주는, 제목
가장 먼저, 제목입니다. 차트를 그릴 때 은근히 제목을 빼먹기 쉬운데요. 제목이 꼭 안 들어가도 다 알지 않나 싶기도 하고요. 하지만 제목이 없다면 데이터를 보는 사람은 이게 그래서 뭘 말하고자 하는 건지 헷갈립니다.
② 차트가 담고 있는 데이터를 설명해주는, 축 표시
다음으로는 축입니다. 가로축, 세로축 표시를 해줘야 우리가 그리는 차트가 어떤 데이터를 담고 있는지 알아볼 수 있습니다.
③ 여러 종류의 데이터를 구분해주는, 범례
그래프에서 나타내고자 하는 항목이 2개 이상이라면 범례 표시도 꼭 해주어야 하는데요. 특정 색상이나 기호가 어떤 항목을 나타내는지 설명하는 것이 범례입니다. 이 범례가 없으면 그래프 해석이 불가능해질 수 있어요.
④ 데이터 값을 정확하게 알려주는, 단위 표시
마지막으로 단위 표시가 꼭 있어야 합니다. 차트는 숫자로 많은 이야기를 하지만 우리가 말하고자 하는 숫자가 언제나 같지는 않아요. 어떨 때는 시간, 어떨 때는 사람 수, 어떨 때는 비율이 되기도 합니다. 단위 표시가 없다면 전하고자 하는 정보가 왜곡될 수 있겠죠.
2. 데이터 시각화 자주 묻는 질문
데이터 시각화의 기본을 살펴보았다면, 이번에는 자주 묻는 질문에 답변하면서 좀 더 자세한 이야기를 해봅시다.
Q. 차트 하나로 모든 걸 보여줄 수 없나요?
너무 많은 데이터를 보여주려다 보면 정작 중요한 메시지를 제대로 전달하지 못할 수 있어요.
우리가 데이터 시각화를 할 때 자주 하는 대표적인 실수인데요. 차트 하나에 우리가 갖고 있는 모든 데이터를 넣고 싶은 충동을 느끼기 쉽습니다. 같은 차트에 들어가 있어야 비교하기도 쉽고, 여러 차트 그릴 필요 없이 한 눈에 볼 수 있다는 장점이 있는데요. 너무 많은 데이터를 한 차트에서 보여주려고 하다가는 이도저도 안되기 쉽상입니다.
이 문제를 방지하려면 차트를 그리기 전에 이 차트에서 무엇을 보여주고자 하는지 뚜렷한 목적을 먼저 생각해야 합니다. ‘오가닉 트래픽이 증가하는 추이를 보여주고 싶다’든지, ‘각 채널별 트래픽의 차이를 한눈에 비교하게 하고 싶다’든지요.
Q. 막대 그래프, 라인 그래프, 원 그래프… 언제 어떤 그래프를 써야 하나요?
데이터마다 보여주기 좋은 차트가 있어요.
목적을 명확히 했다고 해도 적합한 차트 종류를 선택하지 못하면 우리가 말하고자 하는 바를 전달하기 어려워집니다. 보고서를 쓰다보면 예쁜 차트, 또는 익숙한 차트를 무심결에 선택하기 쉬운데요. 데이터 유형마다 적합한 차트가 있다는 사실, 알고 계셨나요?
① 시계열에 따른 변화를 보여줄 때, 라인 그래프
라인 그래프는 선이 차트 처음부터 끝까지 이어지는 형태이기 때문에 흐름을 표현하기에 적합합니다. 반대로 각기 다른 항목 값을 보여줄 때 라인 그래프를 쓴다면 이어지는 흐름인 것 같은 착각을 주기 쉬워요.
② 비중을 보여줄 때, 원 그래프
각각의 값 자체보다 전체에서 차지하는 비중을 강조해서 보여줄 때는 원 그래프가 적합합니다. 각각의 값을 보여주고 정확히 비교하고 싶다면 원그래프보다는 막대 그래프 같은 다른 형태를 선택하는 게 좋아요.
③ 카테고리 구성을 보여줄 때, 막대 그래프
우리가 가지고 있는 데이터가 여러 카테고리로 구성되어 있고, 그 구성을 함께 보여주고 싶다면 그때는 누적 막대 그래프를 써보세요.
④ 변수 간의 상관관계를 보여줄 때, 산점도
여러 변수 간에 어떤 상관관계가 있는지 확인할 때는 산점도(scatter plot)가 적합해요. 추세선을 추가해주면 두 변수 간의 관계를 직관적으로 확인할 수 있습니다.
⑤ 3가지 변수 간의 관계를 보여줄 때, 3D 차트
이말인 즉슨, 보여주고자 하는 변수가 3가지가 아닌 2가지라면 3D 차트는 쓰지 말아야 한다는 이야기예요. 3D 차트는 말그대로 3차원이라 표현할 수 있는 변수가 3가지예요. 한가지 차원이 남아서 임의의 값으로 설정하게 되면 보는 사람에게 혼선을 줄 수 있거든요.
💡 가장 간단한 것이 가장 좋은 시각화!
멋진 그래프를 쓴다고 능사가 아니다
바이올렛 플랏, 박스 플랏, 박스앤 휘스커 플랏 등 보기에도 듣기에도 멋지고 많은 정보를 한번에 보여줄 수 있는 그래프들이 많은데요. 보고서를 읽는 사람이 해당 그래프에 대한 이해도가 없다면 안 쓰니만 못할 때가 더 많습니다. 보고 내용보다 그래프에 대한 설명이 더 길어질 수도 있으니까요.
우리가 데이터 시각화를 하는 목적은 데이터를 더 쉽게, 더 임팩트있게 전달하기 위함이란 사실을 잊지 마세요!
’표’도 훌륭한 데이터 시각화 방식이다
어떨 때는 간단한 표가 100가지 차트보다 나을 때가 있어요. 예를 들어, 보여주고자 하는 데이터가 많거나, 각 항목간에 여러 수치를 한번에 비교해서 보여주고 싶을 때가 그렇습니다.
특히, 구글 시트의 ‘조건부 서식’, sparkline 함수와 같은 기능을 통해서 특정 항목의 대소를 한눈에 볼 수 있게 해준다면 웬만한 차트는 부럽지 않을 때도 많아요.
Q. 데이터 시각화에서 색깔은 어떻게 정해야 하나요?
색상도 데이터를 표현하는 중요하는 요소인 만큼 원칙에 따라 접근해야 해요.
색상도 데이터 시각화에서 실수하기 쉬운 부분 중 하나인데요. 차트를 그리다보면 내가 보기에 예쁜 색을 선택하고 싶은 욕구가 스멀스멀 올라오죠. 차트 종류까지는 정신 바짝 차리고 오던 분들도 색상 앞에서는 와르르 무너져 버리는 경우가 많습니다.
대표적인 실수를 막기 위해서 아래 3가지만 기억하셔도 충분해요!
① 일관성 있게 색상 선택하기
메인 색상을 파란색으로 선택했다면 보고서 안에서는 기본 색상은 파란색으로 쭉 유지해주세요. 색상이 바뀌면 본능적으로 무언가 달라진 것 같은 느낌이 들거든요. 카테고리 데이터를 비교해서 보여주는 차트가 여러 개라면 같은 카테고리 데이터는 계속해서 동일한 색상으로 표현해주세요. 이 카테고리는 빨간색이구나 하고 한번 인식하고 나면 그다음부터는 자세히 들여다보지 않아도 쉽게 구분이 가능합니다.
② 그라데이션 표현은 꼭 필요한 곳에만 쓰기
중구난방 여러 색상으로 칠해진 그래프보다는 같은 계열 색상의 그라데이션으로 아름답게 펼쳐진 그래프를 보고 있으면 마음이 편안해지죠. 하지만 그라데이션을 쓸 수 있는 상황은 아주 제한적입니다. 예를 들면 0개, 1개, 2개, 3개 등 데이터 값 간의 순서나 층위가 있을 때 이럴 때요. 값 간의 순서가 없는 경우에는 그라데이션을 쓰면 오히려 데이터를 오독하기 쉬워져요. 또 무지개 그라데이션(!) 그래프도 보신 적이 있으실 텐데요. 이런 건 정말로 주의하셔야 해요. 차트에서는 어느 것 하나도 허투루 쓰여서는 안 됩니다. 색상에도 다 의미가 있기 때문에 오해를 불러일으키기 쉬워요.
왼쪽 그래프처럼 서로 관계 없는 항목을 그라데이션으로 표현하면 혼란을 줄 수 있어요.
‘유입채널’처럼 서로 간의 관계가 없는 값들은 오른쪽 그래프처럼 각기 다른 색으로 표현해야 합니다.
③ 직관에 반하는 색상 선택은 피하기
마지막으로 직관에 반하는 색을 선택하는 것도 피하는 게 좋아요. 사람들이 직관적으로 분류해버리는 색상으로는 긍정/중립/부정, 여성/남성 등이 있는데요. 추가로 설명을 해주더라도 보는 사람들은 혼란스러울 수 있기 때문에 특별한 이유가 없다면 지양하는 것이 좋습니다.
Q. 차트를 그렸는데 성장세가 잘 안 보일 때는 어떻게 해야 할까요?
무작정 그래프를 자르거나 스케일을 바꾸면 데이터를 왜곡할 수 있기 때문에 올바른 방법으로 접근해야 해요.
너무 고민이 되는 순간이죠. 그래프를 다 그려놨는데 원하는 만큼 메시지가 강조되지 않을 때요. 이럴 때 자주 하는 실수가 세로축을 조정해서 수치를 왜곡시키는 것인데요. 값이 잘 안 보인다고 해도 축 스케일은 절대 건들면 안 됩니다. 보는 사람들에게 크나큰 착각을 불러일으킬 수 있어요.
얼마 전 엘리펀트에서 운영하는 유튜브 채널의 구독자 수 추이를 확인해봤는데요. 최근에 구독자가 3배 이상이나 늘어났더라고요. 대박…! 하고 기뻐하던 찰나에 옆에 세로축을 보고 머리를 한대 맞은 것 같았어요. 세로축 스케일이 0부터 시작하는 게 아니더라고요. 이렇게 축 스케일을 조정하게 되면 보는 이들에게 혼란을 가져다줄 수 있기 때문에 매우매우 조심해야 합니다.
① 세로축 중에서 일부만 보여준다는 것을 명확히 하기
꼭 강조하고 싶다면 0에서부터 시작하는 그래프를 그리고 강조 표시를 추가하는 식으로 디자인 해줄 수 있어요.
② 세로축에 로그(log) 스케일 적용하기
좀 더 수학적인 접근으로는 로그 스케일을 적용할 수 있는데요. 처음에는 미세하게 상승하다가 시간이 지날수록 폭발적으로 증가하는 데이터를 나타낼 때 자주 쓰입니다.
3. 일잘러 마케터를 위한 보고를 위한 팁
이 정도면 기본적인 데이터 시각화 이야기는 다 해본 것 같아요. 데이터 보고서에는 데이터 시각화 말고도 신경써야 할 것들이 있는데요. 마지막으로 보고의 한 끗을 더하기 위한 팁에 대해서 이야기해볼까 해요.
모든 숫자에는 설명이 필요하다
보고서를 쓸 때 숫자만 덩그러니 보여주는 건 안 돼요. 모든 숫자에는 설명이 필요합니다. 이 숫자가 좋은 건지 나쁜 건지, 좋다면 얼마나 좋은 건지 해석이 있어야 합니다.
데이터 해석을 덧붙이기가 어렵다면, 지난 주, 지난 달, 지난 해 데이터와 비교하는 것부터 시작해보세요. 거창하게 업계 평균 데이터와 비교해보지 않아도 우리의 어제와 비교하며 하루하루 나아가고 있다면 충분히 잘 하고 있는 겁니다.
독자를 고려해서 작성하자
읽는 사람이 누구인지, 그 사람의 이해도가 어느 정도인지 파악해서 내용을 작성하는 것이 중요해요.
내부 마케팅 팀장님께 KPI를 보고하는 거라면 지표에 대한 설명은 어느 정도 생략해도 되겠죠. 하지만 외부 제안서라면 우리가 사용한 지표를 어떻게 정의했는지, 출처는 어디인지, 기간은 얼마로 잡았는지, 어떤 기준으로 계산했는지 자세한 설명이 추가로 필요할 거예요.
결론이 필요하다
데이터 보고서라고 해서 일반적인 보고서와 다르지 않아요. 데이터 현황만 던져주면 아마 팀장님이 다시 물어보시겠죠. “그래서 뭘 말하고 싶은 거예요?”
데이터로 현황을 보았다면 거기서 얻은 레슨런과 그래서 앞으로 어떻게 해야할지 제안이 함께 들어 있어야 합니다.
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오늘 이렇게 데이터 시각화에 대해서 이야기를 해봤는데요. 데이터 보고서를 잘 쓰고 싶어서 고민하고 있는 B2B 마케터분들께 조금이나마 도움이 되었다면 좋겠습니다!
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