AI를 더 잘 쓰는 마케터의 비밀: 데이터 해석력으로 전략을 완성하다

AI 시대에 데이터 분석이 더 중요해진 이유

AI와 생성형 AI는 전략기획 업무 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 전략기획자들은 기술을 활용한 데이터 분석과 인사이트 도출이 보다 빠르고 효율적으로 할 수 있게 되고, 사람의 주관적인 편향성이 획기적으로 줄어듭니다.
by 맥킨지컨설팅(McKinsey)

AI는 방대한 양의 데이터를 빠르게 정리하고, 요약하고, 시각화 할 수 있습니다. 그러나 비즈니스 방향성에 맞는 전략 수립과 적절한 질문을 설정하는 일은 여전히 인간의 역할입니다.

AI 기술로 고객 데이터를 기반으로 유입 채널별 전환율을 쉽고 빠르게 요약하고 통계 수치로 변환할 수 있지만, 어떤 채널이 전략적으로 더 유의미한지를 판단하려면 숫자 넘어 의미를 이해하는 사고가 필요합니다. 단순 수치 비교만으로는 고객 행동의 전후 맥락이나 감춰진 문제 지점을 이해할 수 없기 때문 입니다.

AI는 효율을 높여주지만, 진짜 경쟁력은 데이터를 둘러싼 해석과 질문에서 나옵니다.

데이터를 보는 것과 액션 전략을 수립하는 건 다릅니다

“리포트는 요약됐는데… 그다음은 뭘 해야 하죠?”

“이 데이터로 어떤 전략을 세워야 하는 건지 잘 모르겠어요.”

요약된 데이터를 단순히 '읽는 것'과, 그 데이터를 '활용하여 전략을 수립하는 것'은 전혀 다른 이야기입니다. 최근에는 다양한 마케팅 툴과 AI 분석 도구의 발달로, 데이터를 요약하는 것은 누구나 할 수 있게 되었습니다.

그러나 인과관계를 분석하거나 사용자 행동의 이상 징후를 포착하는 일은 여전히 어렵습니다. AI 도구로 GA4 보고서를 요약하면 전체 흐름이나 주요 수치는 간단하게 정리되고, "GA4에서 이탈률이 높은 페이지가 어디지?"라는 정보는 쉽게 얻을 수 있어도, 해당 페이지의 구조나 진입 동선, 이탈 시 클릭 행동 등은 분석되지 않습니다.

이처럼 요약된 리포트를 보고도 무엇을 해야 할지 모르는 경우가 많고, 이는 곧 데이터를 바탕으로 인사이트를 도출하고 구체적인 전략을 수립하는 데 어려움을 겪는 이유가 됩니다. 단순 요약은 마케터의 직관과 경험, 분석 목적이 결합된 질문이 없으면 전략으로 이어지지 않습니다.

요약은 실행의 시작점일 뿐이며, 전략 수립이라는 종착점까지 도달하려면 중간에 '좋은 질문'이라는 다리를 놓아야 합니다. 어떤 데이터를 볼지, 어떤 비교를 할지, 어떤 기준으로 분석할지를 결정짓는 힘은 결국 질문에서 나오기 때문입니다.

이번 콘텐츠에서는 AI를 활용해도 실무에서 전략적 인사이트가 부족하다고 느끼는 마케터들을 위해, '좋은 질문'의 중요성과 그 훈련 방법, 그리고 실전 사례를 통해 데이터 해석력을 높이는 실무 노하우를 공유드리겠습니다.

좋은 질문을 만들기 위한 원칙

실무에서는 '좋은 질문을 해야 한다'는 말은 많아도, 어떻게 만들어야 하는지는 막막할 수 있습니다. 그럴 때는 다음 네 가지 원칙을 기준으로 삼아 보세요:

1. 목표를 먼저 명확히 하기: 분석의 목적이 전환율 개선인지, 이탈률 감소인지, 고객 세분화인지 정합니다.

2. 비교할 기준을 정하기: 전환율이 낮은 채널을 찾고 싶다면 기준선(예: 1% 미만)을 설정합니다.

3. 조건을 구체화하기: ‘어떤 페이지에서 이탈했는가’ 대신 ‘구매 페이지에서 1분 이내에 이탈한 사용자’처럼 세분화합니다.

4. 행동 기반으로 묻기: “왜 이탈했지?”보다는 “이탈한 사용자들이 공통적으로 거친 행동 흐름은 무엇인가?”처럼 구조적으로 묻습니다.

이 네 가지를 기준으로 질문을 설계하면, AI 도구를 활용한 분석도 훨씬 더 실행력 있는 인사이트로 이어질 수 있습니다.

예를 들어 '회원가입 전환율이 낮다'는 문제가 있다고 가정해 봅시다. 이 상황에서 단순히 '왜 낮을까?'라고 묻고 평균 전환율을 나열하는 것만으로는, 분석 도구의 힘을 제대로 활용하기 어렵습니다.

먼저 문제를 더 입체적으로 해석해 보겠습니다. 예를 들어:

• "전환율이 낮은 채널과 높은 채널에서 랜딩 페이지 구성은 어떻게 다른가?"

• "가입 전환을 완료한 사용자는 어떤 경로로 유입되었고, 몇 번의 상호작용을 거쳤는가?"

• "이탈한 사용자의 마지막 클릭 지점은 어디이며, 그 직전 행동은 반복적으로 유사한가?"

• "CTA를 클릭한 사용자와 클릭하지 않은 사용자 간의 체류 시간, 이동 경로, 디바이스 차이는 무엇인가?"

이러한 질문은 단순한 수치가 아닌, 사용자의 '흐름', '의도', '중단 지점'을 이해하려는 해석적 사고에서 출발합니다.

그리고 정말 전략적인 인사이트는, 이처럼 표면적 수치의 나열이 아닌, 사용자 여정의 전체 구조를 해석하는 질문에서 나옵니다. '유입 채널별 전환율이 낮다'는 것을 넘어서, "공통적으로 노출된 콘텐츠 구조가 전환에 어떤 영향을 줬는가?"처럼 구조와 맥락을 파악하는 질문이 필요한 이유입니다.

이런 질문을 만들기 위해서는 수치 비교에 그치지 않고, 사용자 행동의 연쇄 흐름과 그 안에 숨은 심리적 맥락까지 해석해내야 합니다. 데이터 해석력은 단순 분석 역량이 아니라, 전략을 설계하는 사고력과 연결됩니다. 질문의 질이 곧 전략의 질을 결정짓습니다.

좋은 질문 없이는 좋은 인사이트도 없다

앞서 말한 원칙을 단순한 이론으로만 넘기지 않기 위해, 실제 데이터를 가지고 질문 방식에 따라 어떤 차이가 생기는지 비교해 보겠습니다. 같은 데이터셋이라도, 질문을 어떻게 던지느냐에 따라 AI의 응답과 분석 결과는 완전히 달라질 수 있습니다.

실무에서는 다음과 같은 질문 흐름이 필요합니다:

• 포괄적으로 원인을 묻지 말고, 유형별/조건별로 질문하기

• 특정 시점의 단순 수치 보다는, 시계열 추이나 행동 변화 패턴을 질문하기

• 원하지 않는 패턴을 어떻게 줄이면 좋을지, 원하는 패턴을 어떻게 늘리면 좋을지 구체적인 방법을 질문하기
  
  

나쁜 질문 vs 좋은 질문

아래는 하나의 GA4 리포트를 바탕으로, AI에게 동일한 데이터를 주고 서로 다른 질문을 던졌을 때, 어떤 인사이트 차이가 발생하는지를 보여주는 예시입니다.

(모든 예시 이미지는 설명을 위해 재구성된 것이며, 응답 예시는 AI를 통해 나온 답변을 요약 정리한 것입니다.)

예시 1: GA4 전환율 분석

나쁜 질문:

"전환율이 낮은 이유가 뭘까?"

→ AI 응답 예시: “Paid Social, Referral, Organic Social 등에서 전환율이 낮은 편입니다. 보통 이런 경우 타겟팅이 부정확하거나 랜딩 페이지와의 연결이 약할 수 있습니다. 광고 세그먼트 재정의, 리타겟팅 캠페인 강화 등의 방향으로 개선하는 것을 제안합니다.”

📌 문제점: 원론적인 조언에 그치고 있으며, 이 데이터를 기반으로 제시한 개선 방안 역시 포괄적입니다. 지금 내 상황에 맞는 최적화된 방안을 알기 위해서는 더욱 구체적으로 질문해야 합니다.

좋은 질문:

“전환율이 1% 미만인 채널(Paid Social, Referral, Organic Social)과 전환율이 높은 채널(Organic Search)의 사용자 수 대비 전환 수 차이를 비교했을 때, 가장 큰 격차가 발생하는 요인은 무엇이며, 이를 기반으로 개선 가능한 채널 전략은 어떤 방향으로 설정할 수 있을까?”

→ AI 응답 예시: “Organic Search는 2.3%의 높은 전환율로 700건의 전환을 달성한 반면, Paid Social·Referral 등은 0.6%로 유입 대비 전환이 현저히 낮습니다. 이는 트래픽의 ‘행동 의도’ 차이에서 비롯되며, 검색 유입은 목적성이 뚜렷한 반면 소셜·추천 유입은 전환과 거리감이 큽니다. Paid Social과 Referral 채널은 전환 의도가 낮은 유입이 많으므로, 전환 지점에 가까운 랜딩 페이지로 유도하고 행동 유도(Call-to-Action)를 명확히 해야 합니다. Paid Social은 리타겟팅과 Lookalike 타겟으로 구매 가능성이 높은 집단 중심의 광고 전략을 구성해야 합니다. Referral 채널은 유입 출처별 성과를 분석해 전환율이 낮은 제휴처는 제외하거나 콘텐츠 구조를 개선해야 합니다. Organic Social은 단순 콘텐츠 소비에서 벗어나 실질적 전환 행동(가입, 신청 등)까지 연결될 수 있도록 콘텐츠 포맷과 링크 구조를 재설계해야 합니다. 각 채널의 유입 의도를 고려한 맞춤형 전략이 필요합니다.”

📌 도출 인사이트: 채널별 전환율을 비교해 전환 효율이 낮은 유입 채널을 파악하고, 타겟팅 전략이나 콘텐츠/광고 전략을 재설계할 수 있습니다. 단순히 ‘전환율이 낮은 이유’에 대한 답이 아닌, 실질적인 개선 포인트를 도출하는 답변을 들을 수 있어요. 모든 상황에 적용되는 일반적인 개선 사항이 아닌, 나에게 필요한, 나에게 최적화된 방안을 확인할 수 있는 거죠.

예시 2: 콘텐츠 마케팅 유입 분석

나쁜 질문:

"이 블로그 콘텐츠 왜 전환이 안 되지?"

→ AI 응답 예시: “사용자 평균 체류 시간이 30초 미만으로 매우 짧고, CTR도 0.1~0.2%로 낮아 콘텐츠 몰입과 클릭 유도가 부족한 상태입니다. 전환 흐름 상 CTA 위치나 메시지가 설득력이 약하거나, 유입 키워드와 콘텐츠 간의 기대 불일치가 이탈로 이어졌을 가능성이 큽니다. 따라서 헤드라인, 썸네일, CTA 메시지를 개선하는 보완이 필요합니다.”

📌 문제점: 이유가 막연하며 어떤 기사인지, 유입 채널별로 차이가 있는지 등 행동 기반 인사이트가 부족합니다.

좋은 질문:

"CTR이 0.1%로 낮은 콘텐츠 중 평균 체류 시간이 가장 짧고 유입 수가 많은 페이지는 어디야? 해당 페이지는 어떤 콘텐츠와 비교했을 때 개선 우선순위가 높다고 볼 수 있어? 그리고 이 데이터를 기반으로 어떤 콘텐츠 전환 개선 전략을 세울 수 있을까?"

→ AI 응답 예시: “CTR이 0.1%로 낮고 평균 체류 시간이 가장 짧으면서 유입 수가 많은 페이지는 /blog/news-3입니다. 이 페이지는 유입이 많은데도 체류 시간과 클릭률이 낮아 전환 실패 가능성이 높습니다. 반면 다른 콘텐츠들은 유입이 적더라도 체류 시간이 더 길어 몰입도가 높습니다. 따라서 /blog/news-3은 개선 우선순위가 가장 높습니다. 개선을 위해선 콘텐츠 초반의 몰입도를 높이고, CTA 메시지와 위치를 조정해야 합니다. 또한 관련 콘텐츠로의 내부 링크와 실제 사례 기반 내용을 보완할 필요가 있습니다. 이렇게 하면 높은 유입을 전환으로 연결할 수 있는 기회를 살릴 수 있습니다.”

📌 도출 인사이트: 유입 채널별 콘텐츠 구성 전략, 콘텐츠에 따른 유저 반응 차이를 통해 전환 전략 개선이 가능합니다. 이처럼 질문이 구체적일수록 AI는 사용자의 행동 흐름과 페이지 구조를 연결지어 분석할 수 있으며, 단순한 ‘이 콘텐츠 성과가 낮음’이 아니라 ‘왜 그런가’에 대한 구조적 답변이 가능합니다.

예시 3: SaaS 리드 유입 분석

나쁜 질문:

"왜 가입률이 낮아졌지?"

→ AI 응답 예시: “최근 콘텐츠는 유입은 많지만 평균 체류 시간이 짧아, 가입까지 이어질 만큼 충분한 관심을 끌지 못하고 있습니다. CTA 위치나 유도 문구가 부족하거나, 유입 키워드와 가입 목적 간 연결이 약해 전환율이 낮아졌을 가능성이 큽니다. 재방문자 없이 신규 유저 비중이 높기 때문에 리타겟팅 전략도 함께 보완해야 합니다.”

📌 문제점: 일반적이고 모호한 원인을 제시하고 있으며, 사용자 행동 데이터나 채널별 흐름 등 근거 기반 정보가 없습니다.

좋은 질문:

"최근 30일 동안 평균 체류 시간이 30초 미만인 콘텐츠 중 조회수가 많은 상위 3개는 어떤 콘텐츠이며, 해당 콘텐츠들의 평균 신규 방문자 비중은 어때? 전체 평균 체류 시간과 비교했을 때 이 콘텐츠들이 끼치는 영향과, 전환 퍼널 상 개선 우선순위는 어디에 있을까?"

→ AI 응답 예시: “최근 30일간 평균 체류 시간이 30초 미만인 상위 3개 콘텐츠는 ‘How to improve your PC performance’, ‘The future of AI in content creation’, ‘8 tips for healthy work life balance’로, 모두 높은 신규 유입률(평균 약 88.9%)을 보였지만 체류 시간이 짧아 즉시 이탈 비중이 높습니다. 특히 ‘PC 성능 향상’ 콘텐츠는 조회수 592회, 평균 체류 시간 13초로 가장 낮아 퍼널 최상단 이탈 원인으로 작용합니다. 이는 광고나 SEO 전략은 성공했으나, 랜딩된 콘텐츠가 기대에 못 미쳐 전환으로 이어지지 않는 구조임을 시사합니다. 개선을 위해서는 클릭 이후 첫 5초 안에 핵심 정보를 시각적으로 강조하고, 요점 중심의 구조로 콘텐츠 흐름을 재설계할 필요가 있습니다. 예를 들어 "PC 속도 저하의 3가지 핵심 원인"처럼 즉시 요점을 제시하고, 중간에 진단 체크리스트나 CTA 버튼을 배치해 사용자의 행동을 유도해야 합니다. 또한 유사 콘텐츠 링크나 실용 가이드를 통해 이탈을 방지하고 다음 전환으로 자연스럽게 이어지게 해야 합니다. 퍼널 상에서는 콘텐츠 품질과 첫 노출 경험이 가장 시급한 개선 우선순위입니다.”

📌 도출 인사이트: 사용자의 정보 탐색 흐름을 고려한 페이지 순서 조정, 랜딩페이지 구성, CTA 노출 위치 등 실행 전략으로 연결이 가능합니다.

질문이 구체적이고 구조화되어 있을수록, AI는 '단순한 전환율 변화'를 넘어서 사용자 여정 전체에서 발생한 문제 지점을 파악할 수 있습니다. 질문이 구체적일수록 전략도 구체화됩니다.

좋은 질문은 데이터 해석력에서 나온다

좋은 질문은 단순한 호기심에서 나오지 않습니다. 데이터의 구조, 상관관계, 인과관계를 이해하고 해석할 수 있는 사고력이 있어야만 설계할 수 있습니다. 예를 들어 유입량은 높지만 구매 전환이 낮은 경우, 어떤 요소를 봐야 하는지 판단하려면 유입-이탈-전환의 흐름을 해석할 수 있어야 합니다.

실무에서는 다음과 같은 해석이 병행되어야 합니다:

• GA4에서 유입 채널별 전환 차이를 확인한 뒤

• SQL로 이탈 시점과 행동 흐름을 추적하고

• Looker Studio에서 세그먼트를 시각화해 비교

또한 사용자의 반복 행동 패턴이나 이탈 반복 페이지 등을 비교 분석함으로써 단순 수치 이상의 통찰을 확보할 수 있습니다. 툴을 요약하는 능력은 자동화로 대체될 수 있지만, 전략을 도출하는 질문을 설계하는 능력은 결코 대체되지 않습니다.

결론: 전략은 질문에서 시작된다

AI는 마케터가 데이터를 요약하고 정리하는 데 큰 도움을 줍니다. 하지만 요약만으로는 전략이 만들어지지 않습니다. 중요한 건 데이터를 읽고 정리하는 능력이 아니라, 핵심을 꿰뚫는 질문을 던지고 전략을 설계하는 해석력입니다.

마케터에게 필요한 역량은 '좋은 질문을 던지는 힘'입니다. 단순한 수치 요약에 그치지 않고, 데이터를 해석하려는 질문을 통해 의미 있는 실행 전략을 이끌어내는 것이 마케터의 핵심 역량입니다. GA4나 SQL을 잘 다루는 것도 중요하지만, 실무에서 진짜 차이를 만드는 것은 데이터를 맥락 속에서 이해하고 흐름을 파악하는 힘입니다. 분석은 기술의 영역이지만, 전략은 인간의 영역입니다.

그리고 이 ‘좋은 질문을 던지는 힘’은 훈련할 수 있습니다. GA4, SQL, Looker Studio 같은 도구를 실무 흐름에 맞게 연계해 사용한 뒤, 다양한 데이터 시나리오에 기반한 질문 설계와 인사이트 도출을 반복적으로 실습함으로써 마케터는 도구를 넘어 전략가로 성장할 수 있습니다. 텀타 아카데미에서는 이러한 과정을 실습 중심으로 다루며 질문력과 해석력을 키워줍니다.

AI가 해줄 수 없는 질문을 던지는 힘, 그것이 마케터의 경쟁력이 됩니다.