데이터가 태도가 되면 팀웍을 집어삼킨다.
< 숫자 하나에 목숨을 건다?...>
“우리 전환율 왜 이렇게 낮죠?”
“이 수치 보면 이번 실험은 망했네요.”
“누구 담당이었죠?”
❎ 데이터는 객관적인 언어지만, 감정 없는 말은 아닙니다. 특히 스타트업처럼 속도와 실험이 반복되는 환경에서는, 데이터 자체보다 그걸 말하는 방식이 팀워크를 좌우하기 때문입니다. 데이터를 ‘지적’이 아닌 ‘진단’으로 전달하는 방법으로 풀어야 하는데 이 방법은 생각보다 어렵습니다.
✅ 숫자 하나에 상처받는 팀을 살리는, 데이터 말투와 태도를 잘 보여주는 사례들을 찾아왔습니다.
< 데이터로 선 넘기: 팀을 압박하지 않는 데이터 커뮤니케이션의 기술을 구사한 기업들...>
1. Buffer – 퍼블릭 데이터 공유로 신뢰 쌓기
⁉️ Buffer는 팀 전체에게 매출, 성장률, 사용자 수 등 핵심 데이터를 모두 공개합니다. 하지만 강조점은 “누가 잘못했는가”가 아니라, “어디서 배울 수 있는가”에 초점을 두고 있습니다.
→ 데이터 공유가 책임 추궁이 아닌 무엇을 배울 수 있는지?
→ 학습의 출발점으로 인식되도록 설계하고 공감할 수 있도록!
✅ 포인트: 공유 목적이 ‘기록’이 아니라 ‘신뢰’ 여야 팀이 받아들일 수 있는데 초점을 맞춘 것입니다.
2. Shopify – “그래서 뭐 하지?” 없는 리포트는 금지
⁉️ Shopify는 리포트를 만들 때
→ 모든 지표 옆에 "다음 행동 항목(Next Action)을" 적게 한다고 합니다.
Ex)
•전환율 하락 → CTA 문구 A/B 테스트 설계
•고객 문의 증가 → FAQ 개선 필요
✅ 포인트: 지표는 무기고, 행동은 방아쇠라고 볼 수 있습니다. 숫자만 던지면 팀은 움츠러들게 마련인데 이 부분을 완화할 수 있도록 적절한 조치라고 볼 수 있습니다.
3. Asana – 감정 언어 없이, 중립어로 말하기
⁉️ Asana는 데이터 공유 시 “심각하다”, “이건 망했다” 같은 감정적 언어 사용을 지양하고,
→ “이 수치는 전월 대비 12% 하락했고, 주요 원인은 이러하다” 식의 중립 커뮤니케이션을 지향한다고 합니다.
→ 불필요한 긴장감 제거하고
→ 더 빠른 원인 분석과 합리적 대응 유도 할 수 있습니다.
✅ 포인트: 데이터에 감정을 섞으면 지표가 공격이 되기 시작합니다.
4. LinkedIn – 데이터 결과보다 ‘질문’으로 시작
⁉️ LinkedIn은 회의에서 “이 수치 떨어졌는데 원인 뭘까요?”보다는
→ “이 수치가 떨어졌다면 어떤 가설이 가능할까요?”라고 질문을 던진다고 합니다.
→ 자연스럽게 비난 대신 협업 구조로 전환을 꾀하는데 매우 효과적일 수 있습니다.
✅ 포인트: 데이터는 ‘질문’으로 전달할 때 팀을 움직일 수 있습니다.
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5. Zapier – 회고 시 ‘데이터 + 행동’ 쌍으로 공유
⁉️ Zapier는 실험이 실패했을 때
→ 데이터만 말하지 않고, “우리가 한 행동과 그 결과”를 함께 공유한다고 합니다.
Ex)
•“알림 UI를 오른쪽으로 옮겼고, 클릭률이 3% 감소했습니다.”
→ 판단보다 기록 중심, 실패가 쌓이면 자산이 되는 구조를 만든다고 볼 수 있습니다.
✅ 포인트: 데이터만 남기면 반복되기 마련입니다. 행동까지 기록하면 학습이 되고 이는 성장으로 이어질 수 있습니다.
< 우리도 해볼 수 있는 언어들...>
� "이번 주 망한 실험 리스트"라는 내부 게시물을 유머러스하게 만들어 본다.
→ 팀이 숫자에 상처받기보다, 실험을 놀이처럼 받아들이는 분위기 조성
→ 실패를 빠르게 공유하고, 다음 실험으로 넘어가는 데 속도 붙음
✅ 포인트: 실패 데이터도 ‘진심 + 웃음’이면 충분히 말이 될 수 있습니다.
� “숫자 먼저 보여주지 않는다.”
→ 대시보드에서 숫자를 먼저 보여주기보다는 최근 이슈, 실험 중인 요소, 타임라인을 먼저 요약하고 그다음 데이터를 보여주는 원칙을 정해 본다.
✅ 포인트: 데이터는 설명 없이 보여주면 ‘의심’이 되기 마련입니다. 맥락을 먼저 열면 대화가 시작된다고 생각합니다.
� “이번 실험에서 우리 유저의 반응은 이랬어요”라는 식의 문화를 만들어 본다.
→ 소속감, 심리적 안전 확보 할 수 있습니다.
→ 특정 팀을 탓하지 않고, 전체가 실험하는 분위기 강화할 수 있습니다.
✅ 포인트: 데이터는 우리 이야기여야 한다고 생각합니다.
� 팀별 데이터 소화 가이드를 만들어 본다.
→ 모든 팀이 데이터를 동일한 방식으로 이해하지 못한다는 걸 인정해야만 합니다.
→ 팀별로 자주 보는 지표, 익숙한 단위 등을 정리한 “데이터 커뮤니케이션 가이드”를 만들어 운영한다면 효과적일 수 있습니다.
✅ 포인트: 숫자 앞에서 위축되거나 혼란스러워하는 팀원 감소될 수 있고, 데이터는 모두에게 친절하게 설명되어야 하기 때문입니다.
✓ 마치며
데이터는 팀의 무기이자 말이라고 할 수 있습니다.
하지만 그 말이 압박이 되면, 팀은 숫자를 외면하고, 그 말이 질문이 되면, 팀은 숫자 속에서 길을 찾고 서비스의 성장을 이끌어 낼 수 있습니다.
좋은 PO는 숫자를 보여주는 사람이 아니라, 숫자를 말로 연결하는 사람이다라고 생각합니다.
