내 홈페이지 데이터 분석하기 - 1

데이터 분석을 도대체 왜 해야 할까?

1.

나도 데이터 분석 강의를 하고는 있지만, 데이터 분석의 목적을 명확히 하는 것이 가장 중요한 것 같아서 이렇게 글을 써본다.

최근 홈페이지를 개설하게 되어, Google Anaylytics와 연동하여 데이터 분석을 진행중이다.

처음 프로그래밍을 배웠을 때, 빨리 내 홈페이지를 만들어서 Google Anayltics 같은 툴론 데이터 분석을 해보고 싶다라는 생각을 했었는데, 꽤나 오랜시간이 지난 후에나 가능해진 것 같다.

홈페이지를 만드는 것은 신경쓸게 너무 많기 때문에, 아임웹이라는 템플릿 제공 업체에서 홈페이지는 만들었다.(관련 내용은 아래 글을 참조해보자)

https://brunch.co.kr/@chunja07/116

홈페이지를 만들었는데, 디자인만 거들었습니다

디자인만 하면 되었기에 빨리 만들기는 하였지만, 아무도 오지 않으면 슬프기 때문에 약간의 구글과 네이버 타겟 광고를 설정하였다.

최종적으로 GA 코드를 심고 연동시키니 내가 생각했던 것보다 훨씬 많은 데이터를 볼 수 있게 되었다.

우선 데이터 분석에 대한 정의를 한번 해도록 하자.

데이터 분석은 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. 여기에는 데이터를 사용해 추세를 찾아서 문제를 해결하는 데 사용되는 도구, 기술, 프로세스가 포함됩니다. 데이터 분석을 통해 비즈니스 프로세스를 구성하고, 의사 결정을 개선하며, 비즈니스 성장을 증진할 수 있습니다. -AWS-

결국 데이터 분석이란 Raw데이터에서 실행 가능한 인사이트로 변환하는 것인데, 이런 Raw 데이터를 인사이트로 변환하기 위해 다양한 툴을 사용한다.

내가 코멘토에서 강의하는 PM을 위한 데이터 분석에서는 Google Spreadsheet와 SQL을 이용하여, Raw 데이터를 가공하고 실행 가능한 인사이트로 변환하는 작업을 한다.

2.

데이터 분석을 위해서는 아래와 같은 작업들이 필요하다.

데이터 수집

데이터 저장

데이터 처리

데이터 정리

데이터 분석

데이터 수집을 위해서는 Raw 데이터가 필요하고, Raw 데이터는 웹을 통해서 DB로 들어오는 데이터가 있을 수도 있고, 업무를 하며 일일이 수집한 데이터가 있을 수 있다.(가령 회계 업무를 하면서 매일 거래 내역을 본인 형태에 맞게 매일매일 수집해놓는다면 그 역시 데이터 분석을 위한 Raw 데이터가 될 수 있다)

데이터 저장은 여러가지 방법이 있는데, 내부 서버에 저장해놓을 수도 있고 외부 서버에 저장해놓을 수도 있다. 다만 요즘은 클라우드 서비스인 AWS, Azure, GCP 등의 클라우드 서비스를 활용하여 서버 및 데이터 저장을 동시에 하는 경우가 많다.

데이터 처리는 사용하는 데이터 처리 방법에 따라 쿼리에 대한 응답 시간과 출력의 신뢰성이 결정되는데, 사실 이 부부은 나도 정확히 설명할 수는 없기 때문에 넘어가도록 하겠다.

데이터 정리는 중복이나 잘못된 형식 등을 필터링 하는 단계이다. 나는 강의에서 데이터 클렌징 작업이라는 섹션을 만들어 수강생들에게 설명해주고 있다. 간단하게 이야기 하면 형식이 맞지 않는 데이터들을 정리하는 작업이다.

예를 들면 우리나라의 주소가 도로명과 번지수로 구분되는데, '이촌로 29길'이라는 도로명을 통해서는 나중에 데이터 분석을 하기가 힘들다. 왜냐하면 우리는 '이촌로 29길'을 또 다른 주소인 '원효로3가'로 알고 있을 수도 있고 동명을 사용하기도 때문이다. 

또한 도로명과 구별 그리고 동별 값들을 key-value의 pair값 등으로 구분해놔야 하는 작업이 필요할 수 있다.

그래서 이렇게 도로명과 번지수 등을 한꺼번에 묶는 데이터 정리 작업을 진행하여 데이터 분석을 위한 전처리 과정으로 삼기도 한다.

마지막으로 데이터 분석이다.

데이터 분석은 이렇게 나온 데이터를 분석하여 내가 가지고 있는 문제를 심층 분석하고, 미래에 어떻게 될지를 예측하는 과정이다.

3.

결국 간단하게 말하면 어떤 문제가 발생했을 때, 데이터를 활용하여 미래의 대안을 찾는 것이 데이터 분석이라고 말할 수 있다.

빅데이터 시대에 진입하고, AI 시대로 넘어와 머신러닝의 데이터 학습이라는 부분이 너무나 중요해지다 보니 데이터의 중요성에 대해서는 누구나 인정하는 부분이다.

하지만 최근 데이터 분석이라는 이야기를 들으면 스킬적인 부분들에만 너무 초점을 두고 있는 것 같다. 특히 이커머스나 플랫폼 회사에 다닌다면 파이썬을 배우라는 이야기는 많이 들을텐데, 도대체 왜 배워야 하는지에 대해서 이야기 하는 사람은 많이 없는 것 같다.

그리고 도대체 파이썬을 배우면 데이터 분석을 할 수는 있는건지도 의문스러운게 사실이다. 물론 데이터 분석을 업으로 하는 사람들은 R이나 파이썬을 활용하는 경우가 많겠지만, 일반적인 기획 업무를 하는 사람이 파이썬에 시간을 쏟는 것은 사실 너무나 비효율적인 일이라고 생각한다.

사실 최근에는 GA만 봐도 어지간한 데이터는 통계로 다 제공을 해주기 때문에, 내가 데이터 분석 관련 스킬을 가지고 있지 않더라도 충분히 데이터 분석을 가능케 한다.

지금 내가 가지고 있는 문제 역시 데이터 분석을 위한 스킬적인 부분은 전혀 없다.

내가 현재 지닌 문제는 영업 리드를 최대한 많이 확보하여, 고객을 유치하고 나의 서비스를 판매하는 것이다.

가장 우선 순위는 우선 영업 리드를 확보하는 것인데, 이를 위해 이미 키워드 검색 광고를 통해 홈페이지로 사람들이 유입되도록 설정을 해 놓았다.

하지만 이것만으로는 부족하기 때문에 GA에서 이미 통계화된 이 데이터를 어떻게 사용하여, 어떤 방식으로 나의 문제를 해결할지가 키포인트라고 할 수 있다.

그럼 나는 어떤 데이터를 활용하여, 영업 리드를 확보하는 전략을 짤 수 있을까?

-2편에서 계속-