데이터를 봐도 판단이 어려운 이유는 무엇인가
한줄 요약:
데이터를 보고도 판단이 어려운 이유는 검색량·리뷰·경쟁 상품 수처럼 서로 다른 척도의 지표를 공통 기준 없이 혼용하기 때문이다.
온라인 셀러 대부분은 “데이터 기반으로 상품을 선택한다”고 말한다.
네이버 키워드 도구에서 검색량을 확인하고, 쇼핑 검색 결과에서 리뷰 개수를 보고, 경쟁 상품 수를 센다. 문제는 이 숫자들을 어떻게 해석해야 하는지에 대한 기준이 없다는 점이다.
검색량 5천은 많은가?
리뷰 1천 개면 경쟁이 치열한가?
경쟁 상품 300개면 레드오션인가?
이 질문들에 명확히 답하지 못한다면, 데이터는 있어도 판단은 불가능하다.
1. 서로 다른 척도의 지표를 비교하고 있다
1-1. 본질적으로 비교 불가능한 지표들
셀러가 주로 참고하는 숫자는 다음과 같다.
- 검색량: 월간 발생 횟수
- 리뷰 수: 누적된 과거의 결과
- 경쟁 상품 수: 특정 시점의 스냅샷 데이터
이 세 지표는 시간 단위도, 의미도, 측정 방식도 다르다.
그럼에도 불구하고 많은 셀러는 이 숫자들을 나란히 놓고 크고 작음을 비교한다.
이는 구조적으로 잘못된 비교다.
같은 단위가 아니기 때문에 우열 판단 자체가 성립하지 않는다.
1-2. 절대값만 보고 상대 위치를 놓친다
검색량 5천이라는 숫자는 맥락 없이는 의미가 없다.
- 캠핑용품 카테고리에서는 평균 수준일 수 있고
- 특정 전자기기 카테고리에서는 상위 키워드일 수 있다
절대값은 판단 기준이 될 수 없다.
같은 카테고리 내에서의 상대적 위치만이 의미를 가진다.
2. “얼마면 많은가?”에 대한 기준이 없다
2-1. 절대 기준은 존재하지 않는다
검색량이 얼마면 큰 시장인가?
리뷰가 몇 개면 경쟁이 심한가?
이 질문에 대한 단일한 숫자 기준은 없다.
카테고리 규모, 계절성, 트렌드 단계에 따라 기준은 달라진다.
다만, 상대 기준은 만들 수 있다.
- 같은 카테고리 내 상위 10%
- 중위 50%
- 하위 10%
이렇게 구간을 나누면 비로소 비교가 가능해진다.
2-2. 비율로 바꿔야 해석이 가능해진다
개별 숫자는 판단을 돕지 않는다.
비율로 변환해야 의미가 생긴다.
예시로 경쟁 밀도를 정의하면 다음과 같다.
경쟁 밀도 = 검색량 ÷ 경쟁 상품 수
- 시장 A: 5,000 ÷ 500 = 10
- 시장 B: 50,000 ÷ 10,000 = 5
검색량만 보면 시장 B가 훨씬 커 보이지만,
경쟁 밀도 기준으로는 시장 A가 더 유리하다.
이처럼 비율화는 서로 다른 시장을 동일 기준으로 비교하게 만든다.
3. 현재 숫자만 보고 변화 방향을 보지 않는다
3-1. 시점 데이터는 방향을 말해주지 않는다
검색량 1만이라는 숫자는 현재만 보여준다.
- 5천에서 올라온 1만인가
- 5만에서 내려온 1만인가
같은 숫자라도 의미는 완전히 다르다.
상승 중인 시장과 하락 중인 시장은 동일한 판단을 할 수 없다.
3-2. 절대값보다 증가율이 중요하다
리뷰 수 비교 역시 동일하다.
- 상품 A: 리뷰 500개 → 한 달 200개 증가 (40%)
- 상품 B: 리뷰 5,000개 → 한 달 100개 증가 (2%)
절대값은 B가 크지만, 성장 속도는 A가 압도적이다.
절대값은 과거를, 증가율은 미래를 보여준다.
4. 여러 지표를 종합하는 방법이 없다
4-1. 지표 간 충돌 상황에서 판단이 멈춘다
현실에서는 지표가 항상 같은 방향을 가리키지 않는다.
- 검색량은 낮지만 경쟁 밀도는 좋다
- 리뷰 증가율은 높은데 광고 단가는 비싸다
이때 우선순위 기준이 없다면 결론을 낼 수 없다.
4-2. 종합 점수로 판단 구조를 만든다
해결 방법은 지표를 점수화하고 가중치를 부여하는 것이다.
예시:
- 검색량 20%
- 경쟁 밀도 40%
- 리뷰 증가율 20%
- 광고 효율 20%
각 지표를 0~100으로 정규화한 뒤 종합 점수를 계산한다.
이렇게 하면 개별 지표가 아니라 전략에 맞는 최종 우선순위를 도출할 수 있다.
5. 데이터 해석을 구조화하는 핵심 방법
5-1. 정규화(Normalization)
서로 다른 단위를 0~100 점수로 변환한다.
Min-Max 정규화 공식:
(현재값 - 최소값) ÷ (최대값 - 최소값) × 100
이 과정을 거쳐야 지표 간 비교가 가능해진다.
5-2. 전략에 따른 가중치 설정
- 신규 진입 전략: 경쟁 밀도 비중 확대
- 성장 가속 전략: 리뷰 증가율 비중 확대
가중치는 고정값이 아니라 전략 변수다.
5-3. 주기적 재평가
시장은 고정돼 있지 않다.
한 달 전 1위였던 키워드가 지금은 위험 구간일 수 있다.
정기적으로 점수를 재계산하지 않으면 데이터 기반 판단은 유지되지 않는다.
6. 핵심 요약
- 데이터가 있어도 비교 기준이 없으면 판단할 수 없다
- 서로 다른 척도의 지표는 직접 비교할 수 없다
- 비율화·정규화로 공통 기준을 만들어야 한다
- 가중 평균을 통해 전략에 맞는 의사결정이 가능해진다
데이터 해석을 체계화하는 방법을 실무에서 적용하는 도구로는 셀링부스터가 있다.