지표 모니터링, 일상에서 이슈 찾기
들어가면서
사업관리의 아침은 지표 모니터링으로 시작됩니다. 지금도 그렇고, 이전에 물류 때도 그렇고 아침마다 지하철에서 슬랙으로 제공된 지표를 보면서 대략적인 현황을 파악했습니다.
물류 때는 주문량이 밤새 확 터지거나 하는 이슈가 있으면, 아침에 긴급히 추가모집을 지원하는 등 대응을 했습니다. 지금 회사에서는 어떤 가맹점 때문에 거래액이 크게 증가했는지 등을 체크하면서, 우리의 핵심 고객들에 대한 정보와 자사의 현황에 대한 감각을 가져가고 있습니다.
사업관리, 사업기획, 또는 저와 같은 비즈니스 분석가(이하 BA) 직군의 아침 루틴은 이와 동일할 것 같습니다. 회사에 출근해서 대시보드/슬랙을 보고 지표를 확인하는 것이죠. 특히 BA는 이런 지표에서 이슈를 확인하는 것뿐만 아니라, 구성원들에게 잘 전파될 수 있도록 만드는 것까지 일이기 때문에 더욱 지표 모니터링/리포팅에 많은 노력을 하고 있습니다.
이번 글에서는 그동안 지표 모니터링을 하면서 왜 지표 모니터링이 중요한지, 그리고 어떤 형태로 지표 모니터링을 하는 것이 좋은지에 대해 이야기해보려고 합니다.
지표(KPI) 모니터링,
왜 해야 할까?
우선 지표 모니터링은 왜 진행할까요?
지표 모니터링이 필요한 이유는 아래와 같습니다.
목표에 대한 관리가 가능해집니다. 기껏 중요한 지표를 다 설정해 놓고, '측정할 수 없으면 관리될 수 없다고 했지만, 측정할 수 있다고 관리한다고는 안했다ㅋ' 해버리면 무슨 소용이겠습니까. 조직의 목표와 얼마나 가까워지고 있는지, 만약 멀어지고 있다면 무엇 때문인지 파악하는 것에 있어서 지표 모니터링이 중요한 역할을 하게 됩니다.
ⓒTableau또한 실시간 대응이 가능해집니다. 일별 KPI 모니터링을 통해 조직은 문제가 발생했을 때 빠르게 대응하고 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 판매량이 예상치 못하게 감소할 경우, 조직은 이를 신속하게 파악하여 마케팅 전략을 변경하거나 제품 라인업을 수정하여 대응할 수 있습니다.
마지막으로 데이터 기반 의사 결정이 가능해집니다. 일별 KPI 모니터링은 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 사업의 현재 상황과 함께 장기적인 흐름이나 변화를 이해한다면은 조직은 더 높은 수준의 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이와 같은 이유애서 지표 모니터링은 사업관리에 있어서 필수적인 업무라고 할 수 있습니다.
지표(KPI) 모니터링을
효과적으로 하는 방법
지표를 효과적으로 모니터링하기 위해서는 다음과 같은 과정이 수반됩니다.
1. 우선, 적절한 목표치/예측치를 설정해야 합니다. 우리 조직의 비즈니스에 중요한 지표를 선정했다면, 그 지표를 어떤 수준으로 달성할지 목표치를 설정해야 합니다. 이 과정에서 시계열 분석 등의 예측을 통해서 적절한 목표치를 잡게 됩니다.
적절한 목표치를 잡는 이유는 지표 관리의 목적이 행동을 이끌어내는 것이기 때문입니다. 구성원들이 현재의 상태를 보고, 투입하는 자원을 조절할지 아니면 더 투입해야 할지 등 의사결정으로 이어지기 때문입니다. 만약 이때 목표가 적절하지 않다면, 실질적인 동기부여를 주지 못할 수 있습니다. 따라서 사업기획/관리 담당자는 비즈니스 분석가와 함께 자원 분배를 위한 적절한 KPI를 설정해야 합니다.
Meta에서 제공하는 시계열모델 Prophet ⓒMeta2. 대시보드 구축이 필요합니다. 왜냐하면 대시보드를 구축한다면, 단순 숫자로 볼 때보다 더 많은 정보를 빠르게 파악할 수 있습니다. 목표와 실적 간의 차이, 시간에 따른 변화나 추세, 또 다른 지표의 변화도 함께 파악할 수 있습니다.
대시보드를 처음 구축할 때, 가급적이면 데이터를 자동으로 연동될 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 간혹 조직 내에서 구성원들이 의욕을 갖고 '우선 데이터도 수기로 올려'하면서 시작하는 경우가 많은데, 사람은 생각보다 나약하기 때문에 그러면 어느 순간에 지칠 가능성이 매우 높습니다. 수기로 정산하는 등의 정말 특별한 경우가 아니라면, 데이터 엔지니어 및 분석가와 함께 자동화된 대시보드를 구축하는 것이 좋습니다.
3. 빠르게 차이와 패턴을 찾아내야 합니다. 데이터 분석의 가장 기본 접근이라고 볼 수 있는데, 데이팅 앱을 운영한다고 예를 들어보겠습니다. 사업담당자는 월요일부터 목요일까지는 일평균 100개(+-20개)의 매칭이 성사되고, 금요일부터 일요일까지는 일평균 300개(+-60개)의 매칭이 성사되는 패턴을 인지하게 됩니다.
그런데 어느 날 화요일에 갑자기 매칭이 200개가 성사됐습니다. 이런 경우, 사업 담당자는 왜 평소보다 수치가 높게 나타났는지 이유를 확인하게 됩니다. 특정 커뮤니티에서 우리 서비스를 소개했다던지, 아니면 특정 지역에서 사용자가 늘었다던지 등 이슈를 확인하게 됩니다. 이것이 모니터링을 통해 차이를 발견한 예입니다.
이처럼 데이터를 보면서, 우리 서비스에서 발생하는 지표의 패턴을 인식하고 이를 바탕으로 평소와 다른 차이가 발생하는지를 학습해야 합니다.
반복되는 흐름.. 그것이 패턴4. 학습 이후에는 점진적인 자동화가 이루어져야 합니다. 위에서 언급한 대시보드 구축 이외에도 모니터링에 필요한 많은 자동화가 존재합니다. 대표적인 것이 이슈 알림입니다. 개발자분들은 주로 서버에 이슈가 생길 때 슬랙으로 자주 하는 것들인데, 비즈니스에서도 이런 것들이 필요합니다.
앞서 말한 것처럼 패턴과 차이를 발견했다면, 이 차이가 일정 수준 이상일 때 알람을 주는 것만으로도 비즈니스 이슈에 보다 신속하게 대응할 수 있습니다. 또는 위에서 제가 작업한 것처럼 모니터링을 통해서 보고서 작업 등 리포팅 작업이 병행되어야 한다면, 이를 자동으로 처리하는 것도 효과적인 방법입니다.
5. 많은 구성원이 참여하면 좋습니다. 저희 팀은 최근 본부장님, 팀장님의 노력으로 많은 구성원이 지표 모니터링에 관심을 갖고 있습니다. 지표에 관심이 갖는 사람들이 많아진다면, 자연스럽게 문제의식을 공유하고 더 나아가 다양한 상황을 공유받는 것이 쉬워집니다.
예를 들어서, 특정 날짜에 회원가입 인원이 확 늘었다면 마케팅 부서에서 '우리가 이번에 광고한 것이 효과가 좋았어요' 같은 내용을 댓글(스레드)로 남겨줄 수 있습니다. 그러면 비즈니스 상황을 더 쉽게 파악할 수 있을 것입니다.
같은 맥락에서 비즈니스 분석가가 회사의 동향에 대해서 끊임없이 팔로업하는 것도 필요합니다. 그래야 특정 지표의 민감한 변화에 대해서도 조금 더 주도적으로 이해할 수 있게 됩니다.
끝으로
이처럼 모니터링을 효과적으로 하기 위해서는, 적절한 목표치를 설정하고, 대시보드로 모니터링 환경을 구축하고 패턴과 유의미한 차이를 학습하는 과정이 필요합니다. 이런 학습이 진행된 이후에는 이슈 및 리포팅에 필요한 과정을 자동화하고 많은 구성원들이 이해할 수 있도록 만들어야 합니다.
