스타트업에게 데이터란?
< 대기업이나 대규모 데이터를 다루는 곳에서만 중요한 것 아닌가??...>
스타트업은 하나의 서비스에 집중해 서비스를 론칭한다. 그렇기 때문에 한 번의 의사결정이 감수해야 하는 리스크 자체가 엄청나게 클 수밖에 없다.
MVP이기 때문에, 초기이기 때문에, 아직은 괜찮다는 오판이 쌓이면서 성장동력을 잃는 부분들이 여기에서부터 발생되게 된다고 보면 될 것 같다.
데이터를 근거로 가설을 세우고 그 가설을 검증하는 데에 데이터는 분명히 큰 작용을 하며 객관적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거를 마련해 주는 가장 중요한 요소이다.
< 스타트업들의 데이터 방심론...>
스타트업들은 정량적 데이터가 쌓이기까지 짧게는 반년, 길게는 1년 정도의 시간을 보통 기다린다.
정량적 데이터를 위해 설문조사, 단순한 트래픽에 의존하는 경우들이 많은데 이 부분은 서비스 개선에는 도움을 받을 수 있을지는 모르지만, 장기적으로 봤을 때 서비스의 확장에는 전혀 도움이 되지 않는다.
1~3개월의 통계적 의미로는 이 데이터가 유의미한지도 모를뿐더러 유의미하다고 하더라도 제품개선에 집중하기 때문에 이 데이터는 결국 사장되는 경우가 대부분이다.
결국 이 데이터들은 기술부채와 마찬가지로 쌓이기만 하고 서비스 품질에 영향을 미치고 있음에도 CS에 의존해 서비스를 하나둘씩 고쳐 나가기 시작한다.
허상지표와 실질지표를 구분하지 않고 허상지표에 엄청나게 집착하는 경우가 적지 않다. 그 허상지표에 빠져 서비스 개선은 뒷전에 확장만 시도하며 빌드업되기 시작하고 나중에 누더기가 되어 그걸 떼고 부착하는 시간에 정말 많은 시간을 허비하게 된다.
< 좋은 데이터를 활용해야 하는 이유와 데이터를 활용하면 좋은 이유...>
위에 언근 했듯이 객관적 의사 결정이 가능해집니다. 사업아이템이 기존에 해봤던 시장의 경험으로 시작했다고 하더라도 기존에 해봤던 의사결정의 대부분은 대기업, 또는 그에 준하는 시장을 움직이는 인원들에 의한 결정 원동력이 대부분이었을 겁니다. 경험은 굉장히 좋은 요소지만 독단과 오만에 빠지기 쉽기 때문에 경험 부분은 부가서비스 정도로 부착시키고 이를 데이터에 근거에 연결하는 방법이 가장 중요한 요소입니다.
데이터를 시스템을 자동화시키거나 효율화시키는데 객관적인 자료로 활용될 수 있습니다. 이는 리소스와 비용을 줄이는데 엄청나지는 않더라도 효율적인 운영과 함께 여러 가지 손실을 줄여 줄 수 있습니다.
트래픽과 관련된 여러 데이터 들은 고객여정 지도를 그려볼 수 있고 이를 기반으로 고객의 리텐션을 높일 수 있는 근거로 활용할 수 있습니다.
스타트업은 데이터를 기반으로 성장동력을 얻어야 투자를 이끌어 낼 가능성이 계속 높아질 수 있습니다. 또한 이를 통해 새로운 기회 또한 발굴할 수 있습니다.
뇌피셜이 아닌, 경험이 아닌, 라떼가 아닌 데이터를 기반으로 한 회의와 의사결정은 원활한 커뮤니케이션을 가능하게 하고 팀들 간의 소통에도 발전가능성이 높은 의견들을 도출해 낼 수 있습니다.
< 우리는 데이터도 별로 없고, 분석할 인력도 없는데?... >
DA, DE, DS 등 데이터를 다루는 직군은 정말 소히 말하는 방대한 양의 빅데이터를 다루는 서비스들에 특화되어 인재들이기 때문에 구하기로 어려울뿐더러, 스타트업에게는 비용적 문제도 있습니다.
요즘 계속 성장하고 있는 "긱워커" 서비스를 통해 데이터 분석을 의뢰하여 구축하고 경영진이 이를 체득해야만 합니다. (해당 담당 직원을 구인하여 채용하였다고 하더라도 이 인원이 이탈하지 않을 거란 보장은 누구도 할 수 없기에 데이터를 기반으로 의사결정권을 가진 경영진이 직접 이를 설계하고 실행하고 분석할 줄 알아야 합니다.)
< 무엇부터 하는 것이 좋은가? 아무것도 모르니까 당장 긱워커를 써?...>
큰일 날 소리입니다...
내부에서부터 정리가 되어야 합니다. 데이터의 ownership이 파편화되어 누가 어떤 데이터를 어떻게 활용하고 있는지에 대한 최소한의 문서 및 내용이 정리가 되어 있어야 하는데 스타트업에 들어가게 되면 이런 문서들이 죄다 파편화되어 있고 이걸 누가 보는지 그리고 이걸 어디에 활용하는지, 어떤 데이터는 소실되고 있는지 파악하는데만 수습 기간을 다 써도 모자랄 판입니다. (이것부터 정리해 보세요)
그러고 나서는 데이터를 근거로 해결하려고 하는 문제가 무엇인지 선별하고 해당 데이터가 어떤 문제를 해결할 수 있는지 여부도 선별을 해야 합니다.
해당 부분의 어느 정도 정리가 되었다면 그때부터 어떤 데이터 전문가를 긱워커로 쓸지 여부를 결정하는 것을 권장드립니다.
✓ 마치며
초기라고 하더라도 스타트업은 데이터가 생명입니다.
그리고 데이터는 경영진과 분석을 해야만 하는 사람이 봐야 하는 것은 아니라고 생각합니다. 저도 초기에는 데이터까지 보면서 일을 하는 것에 대한 이해도가 부족하여 이 생각에 충돌이 많았는데, 데이터를 기반으로 가설을 세우고 움직이다 보니 의사결정에 많은 도움을 받았습니다.
디자이너도 해당 데이터를 기반으로 UI/UX에 엄청난 개선을 꾀할 수 있고, 개발자의 경우 해당 데이터들의 정제를 통해 내부 사용성 개선을 어떻게 할 것인지, 그리고 서비스를 운영자들은 해당 FLOW가 서비스에 어떻게 데이터적으로 맞닿아 있는지를 분석하고 고객의 여정이 안전하고 건강하게 도달할 수 있도록 개선하는데 도움을 줄 수 있습니다.
데이터는 전사가 모두 집중해서 봐야 한다고 생각합니다 : )
