마케터는 SQL을 배워야 할까?

더 이상 평생직장의 시대는 없다고 한다. 자신이 직장에 다니고 있다면 한 번쯤 자기가 다니고 있는 회사의 미래가 어떻게 될지, 그리고 자신의 자리가 언제 대체될지 걱정해야 하는 시대가 되었다.

평생직장의 개념이 사라진 요즘, 각광을 받는 것은 단연 자기 개발이다. 평생직장 대신에 자리 잡은 평생 학습 개념이 미덕이 된 것이 피할 수 없는 현실이다. 특히 최근에는 IT 기술이 각광을 받으며 기존에 개발자가 아니었던 사람들도 데이터 분석이나 취미로 앱 개발과 같은 키워드를 통해 코딩에 손을 대고 있다.

마케터라는 직무에도 예외는 없다. 디지털 제품(특히, 모바일)의 성장으로 인해 마케터에게 더 많은 스킬을 요구하고 있다. 퍼포먼스 마케팅의 대두로 데이터 분석이 마케터의 필수 역량으로 자리 잡게 되었으며, 이로 인해 SQL은 물론 R이나 파이썬과 같은 개발 언어로 데이터를 분석하여 마케팅에 활용하는 능력자들까지 등장하게 되었다.

 

마케터들이 왜 SQL을 배워야 할까?

그런데 SQL, 마케터들이 왜 배워야 하는지 궁금하다. 기본적으로 Google Analytics(구글 애널리틱스)가 대부분의 웹 로그 분석을 가능케 하는데 굳이 SQL이 필요하지 않다고 생각할 수도 있겠다.

모든 웹 로그 분석의 기본이 되는 구글 애널리틱스(출처 : 구글)

그러나 구글 애널리틱스가 아무리 뛰어나도 커버할 수 없는 부분은 존재한다. 애초에 구글 애널리틱스는 웹 로그 분석을 위해 만들어졌기 때문에 웹사이트를 운영하는 회사라면 대부분의 마케팅 성과 분석은 가능하다. 하지만 당장 앱 서비스가 있다고만 해봐도, 페이지 뷰 방식으로 로그를 쌓는 구글 애널리틱스는 효과적이지 않을 수밖에 없다.

구글에서도 이를 인지하고 파이어베이스 사용을 권장하고 있으나, 파이어베이스에서 제공해주는 통계 데이터 그 이상의 분석을 하고자 한다면 Big Query를 활용해야 하기 때문에 결과적으로 SQL을 쓴다고 봐도 무방하다.

또한, 단순히 구글 애널리틱스나 파이어베이스를 통해 수집한 데이터를 광고에만 활용한다면 모르겠지만, 이후에 내부에서 수집한 회사 데이터랑 결합해서 분석하거나 이메일, 푸시 메시지, SMS 등 기존 고객에게 메시지를 보내려고 해도 SQL은 반드시 필요한 기술이라고 할 수 있다.

개발 팀이, 그리고 심지어 데이터 팀이 따로 있다고 해서 언제까지 그들에게 이런저런 데이터를 뽑아달라고 요청할 수는 없다. 개발자는 개발을 하는게, 데이터 팀은 좀 더 인사이트를 얻을 수 있는 데이터 분석을 하는 것이 최고의 업무 효율을 내는 것이다. 그래서 마케터가 SQL을 배우면 좋다고 하는 것이다.

 

SQL이 최선일까?

마케터는 당연히 SQL을 배우는 것이 좋다. 배우면 그만큼 데이터 분석 역량을 키운다고 할 수 있으며, 다른 사람들에 비해 돋보이는 스킬셋을 갖게 되는 것이 사실이다. 그렇기 때문에 대부분의 블로그 글이나 학습 채널에서 마케터에게 SQL을 배우라고 권장하고 있다.

이와 같이 비전공 실무자가 익히기 쉽게 쓴 SQL 도서나 강의가 많아지고 있다.

그러나 개발 팀은 개발, 데이터 팀은 데이터 분석을 하는 것이 최고의 업무 효율을 내는 것이라고 얘기한다면, 마케터도 SQL을 하면 안된다. 마케터가 마케팅을 위해 소재를 고민하고 최적화를 해야 하는 시간에, 데이터를 뽑는데 한 세월이 걸린다면 이는 비싼 자원을 낭비하는 꼴이다. 특히나 마케터는 SQL과 친숙하지 않기 때문에, 그만큼 익숙해지는 데 시간이 많이 걸릴 수밖에 없다.

개발 팀이나 데이터 팀에 맡기는 것도 안되고, 마케터가 SQL을 배우는 것도 안된다면 데이터 분석을 포기해야 할까? 당연히 그래서는 안된다. 데이터 기반의 의사결정이 중요해진 지금 데이터 분석 없이 마케팅을 진행하는 것은 당연히 말도 안되는 일이다. 대신 적극적으로 툴을 사용하는 것을 추천한다.

인간은 도구를 사용한다. 당연히 문제에 대한 해결책으로 도구를 사용할 수 있다. 사실 SQL도 데이터를 추출하는데 사용하는 하나의 도구라고 볼 수 있지만, 아무 배경도 없는 마케터가 처음 익히기는 좀 어렵다고 할 수 있다. 그러나 과거에는 쓸 게 SQL만 있었으니 배울 수밖에 없었던 것이다.

복잡한 JOIN Query를 활용할 수 있는 마케터가 얼마나 될까?

이제는 다양한 툴이 등장하고 있다. 비교적 최근에 개발된 툴은 과거의 구글 애널리틱스와는 다르게 앱 데이터도 쉽게 분석할 수 있도록 설계되어 있으며, 마케터들이 필요로 하는 Funnel 분석이나 서비스 내 행동 분석을 훨씬 더 깊은 수준까지 제공한다.

사내 데이터 또한 함께 결합하여 쓸 수 있게 기능을 제공하고 있고, 심지어는 Amplitude의 경우 사실 상 SQL을 Ctrl + C, Ctrl + V 한 것과 같은 구조로 데이터를 가지고 놀 수 있게 만들어놨다. 좀 더 쉬운 UX로 말이다.

Amplitude Event 선택 Module(SQL을 공부했다면, SELECT와 WHERE, 그리고 GROUP BY가 눈에 띌 것이다.)

물론, 회사마다 취급하는 데이터가 각기 다르고 보안 상 툴에 올려놓고 사용하지 못하는 데이터가 있을 수는 있겠지만, 디지털 웹 또는 앱 서비스 회사에서 마케터라는 직책을 갖고 있는 사람이 필요로 하는 대부분의 데이터는 툴로 커버할 수 있다.

이제, 마지막으로 남는 것은 비용적인 부분이다. SQL 대신 툴을 사용하면 비용이 깨지는 것은 당연하다. 그러나 툴을 사용하지 않고 만약 마케터가 SQL을 배워서 데이터를 분석한다고 쳐보자. 아무리 쉬운 Query를 친다해도 전문가가 아닌 마케터가 데이터를 뽑는데는 시간이 걸릴 수 밖에 없다. 거기다 복잡한 Query라면 아예 마케터의 수준을 넘어간다.(하지만 돈이 부족한 회사라면 마케터 몸이 고생하는 것은 어쩔 수 없다.) 

그렇다면, 개발자나 데이터 분석가에게 요청하게 될텐데, 당장 마케터가 쉬운 데이터를 뽑는데 사용하는 업무시간과 복잡한 데이터를 뽑는데 낭비한 개발자 또는 데이터 분석가의 리소스는 얼마나 될까? 차라리 툴을 사용해서 좀 더 인사이트에 집중하고 빠른 데이터 기반의 Iteration 문화를 만드는게 낫지 않을까?