이 글을 보는 당신은 분명 "마케터가 코딩이라니?"라거나 "마케터도 코딩이 필요한가?"라고 생각하고 있을 것이다. 결론부터 말하자면 "할줄 알면 유용하고, 몰라도 상관 없다"이다. 코딩은 툴(tool)일 뿐 그 자체가 중요한 것은 아니다. 그리고 일부 마케터들은 이미 코딩을 하고 있다. 예를 들어, SQL은 재고 및 유통 관리에 사용된다. 즉, 코딩을 할줄 알면 할 수 있는 일을 더욱 쉽고 빠르게 할 수 있고, 하기 어려웠던 또는 할 수 없었던 일을 할 수 있다.
첫째, 반복업무에 드는 시간을 줄일 수 있다. 마케터는 매일 또는 매주 반복해야하는 '정말 똑같은 업무'가 상당히 많고, 반복업무를 하는데 많은 업무시간을 할애한다. 사실 중학생을 앉혀놔도 할 수 있는 Click - Check - Typing, ctrl+C, ctrl+V를 반복하는 일인데 말이다. 만약, 당신이 년차가 낮은 마케터라면 리스트업과 레포팅으로 오전시간을 모두 써버리고 '나는 뭘 하고 있는 걸까'하는 현타를 겪은 적이 있을 것이다.
하지만 코딩을 할 수 있다면 더이상 현타를 겪는 일은 없을 것이다. '정말 똑같은 반복업무'는 코딩으로 한번 자동화해두면 1시간이 걸릴 업무도 5분이면 충분이 끝낼 수 있기 때문이다. 필자가 온라인교육플랫폼 회사의 온라인 프로모션 파트에서 재직할 당시의 일이다. 필자의 오전 업무 대부분은 프로모션 진행상황에 대한 리스트업에 관련된 업무였다. 그중 정말 매일 똑같이 반복되는 업무는 자사리뷰 참여자 리스트업과 프로모션 참가자 리스트업이었다. 홈페이지 리뷰 참여자 리스트업의 경우, 전날 등록된 게시물을 하나씩 들어가서 내용을 확인 후 리워드 조건에 부합할 때 고객정보를 확인하는 일이었다. 사실 별로 힘든 일은 아니지만 웹브라우저를 열고 관리자 계정으로 로그인하여 게시판의 날짜를 일일히 확인하고 내용 검토와 계정정보를 확인하는 것은 은근히 손이 많이 갔다. 하지만, 코딩으로 웹크롤링과 os 자동화를 할 줄 안다면 이러한 반복업무는 클릭 한 번으로 몇 십초 만에 끝낼 수 있다.
둘째, 데이터 분석을 할 수 있다. 많은 마케팅 직무 채용공고의 필요역량에서 data-driven 역량을 찾아볼 수 있다. 이는 데이터를 얼마나 이해하고 활용할 수 있냐는 것이다. 마케터에게 왜 이러한 역량이 요구되는 것일까? 바로 성과분석 때문이다. 모든 직무에서 성과를 증명하는 것이 매우 중요한 일이지만, 마케터에게는 더욱더 중요하다. 실제로 회사내에 마케팅 성과에 대해 회의적이고 허상이라고 생각하는 사람들이 있을 수 있고, 때로는 매출부진에 대한 책임을 마케터가 독박을 쓰는 경우도 있다.
그 이유는 마케팅 활동이 실제 매출에 기여를 하였는지 확인하는 것이 매우 어렵기 때문이다. 마케터들은 많은 kpi를 설정하고 마케팅을 실행하지만 그 성과는 불분명한 추측인 경우가 많고, kpi를 위한 kpi를 설정하는 경우 또한 허다하다. 매출은 회사의 다양한 영업활동(마케팅을 포함), 시기, 제품 및 서비스 이슈, 기타이유 등의 종합적인 영향에 의해 만들어진 것이다. 이 복잡한 관계 속에서 마케케팅 활동의 기여도를 측정하는 것은 매우 어려운 일이다. 하지만, 코딩을 할 수 있다면 몇 가지 지표들을 추리고 매출과 마케팅활동의 상관관계를 분석하는 것으로 기여도를 분석할 수 있다. 근거 없는 추론보다는 훨씬 논리적이고 과학적인 방법이다. 객관적인 지표를 바탕으로 매출에 대한 마케팅 활동의 기여도를 제시한다면 과연 누가 성과에 대해 딴지를 걸 수 있을까.
필자는 고통 받는 마케터로써 마케터들을 응원하며, 이 블로그를 통해 마케팅 업무에 도움이 될 수 있는 Python 코드와 관련 내용을 공유하고자 한다.
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