[데이터 분석 입문서] #2. 데이터에 관한 오해 네가지
안녕하세요, 뷰저블입니다.
#1편에서 데이터 분석을 시작하기 전에 필요한 마음가짐을 정리했다면,
이번 #2편에서는 반드시 짚고 넘어가야 할 「데이터에 관한 네 가지 오해」를 정리해 보았습니다.
• 오해 1. 데이터는 숫자와 수치를 의미한다.
• 오해 2. 실무자의 역할은 데이터 측정 및 결과를 공유하는 일이다.
• 오해 3. 데이터는 숫자가 가장 중요하다.
• 오해 4. UX와 관련된 의사 결정은 모두 데이터만을 바탕으로 실행해야 한다.
많은 실무자가 오해하는 위 내용들만 제대로 알아두어도,
데이터 분석에 한 단계 더 가까워질 수 있을거예요!
그럼, 시작해 볼까요?
《Data-Driven UX – 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서》
- 「1장 데이터 분석을 시작하기 위한 기초 지식」에서 발췌
대부분 “데이터”를 떠올리면 이런 것들이 먼저 생각납니다.
방문자 수
전환율
클릭 수
이탈률
그래서 “데이터 = 숫자”라고 생각하기 쉽지만, 사실 데이터의 의미는 훨씬 넓습니다.
'어떤 판단/이론의 근거가 되는 사실이나 자료' 전체를 뜻하기 때문에,
숫자뿐 아니라, 아래 내용들도 모두 데이터에 포함됩니다.
사용자가 남긴 검색어
특정 버튼을 눌렀다가 바로 뒤로가기 한 행동
고객센터 문의 내용
설문 응답과 인터뷰에서 나온 문장들
...
우리가 분석을 위해 보는 수치는 “수백 수천만 사용자의 행동을 하나의 숫자로 나타낸 결과"일 뿐이고,
진짜 중요한 것은 그 뒤에 있는 사용자의 행동과 맥락입니다.
수치만으로는 사용자가 왜 그렇게 행동했는지까지 알기 어렵죠.
따라서 데이터는 단순히 수치와 숫자만이 아니라 다양한 관점에서 수집해야 합니다.
바로 이런 점 때문에 뷰저블에서는
수치 결과만이 아니라 사용자 행동의 디테일, 경로까지 눈으로 확인할 수 있답니다.
<데이터 분석 초보 탈출을 위한 뷰저블!>
페이지 내 고객의 행동 데이터를 눈으로 직접 보고 싶으세요?
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고객 여정을 통해 도메인 전체 탐색 흐름을 한눈에 확인하고 싶으세요?
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“이번 달 데이터 리포트 한 번 뽑아주세요.”
“히트맵 한 번 보고서로 정리해서 공유해 주세요.”
데이터 분석을 맡은 많은 실무자의 역할이
“데이터 수집 → 엑셀/슬라이드로 결과 정리 → 보고”까지만 머무르고 있습니다.
하지만 우리의 진짜 역할은 이 정도에서 끝나면 안됩니다.
<데이터 분석을 맡은 실무자의 진짜 역할>
데이터를 통해 문제를 이해하고,
그 인사이트를 바탕으로 개선 방향을 제안하고,
실제 실행까지 연결되도록 조율하고 실행하는 사람
단순히 수치를 전달하는 것이 끝이 아니라,
데이터에서 얻은 인사이트를 바탕으로 서비스/사이트 개선으로까지 이어질 수 있어야 합니다.
데이터는 행동을 일으키지 못하면 전혀 의미가 없습니다.
또, 목표가 없다면 데이터 측정 결과를 살펴봐도 전혀 이해할 수 없습니다.
조직/서비스가 달성해야 하는 목표가 무엇인지, 데이터 분석을 통해 무엇을 알고 싶은지를 정의하면,
비로소 목적에 따라 어떤 데이터/지표를 어떻게 수집해야할지를 알고,
분석 툴의 다양한 기능을 취사 선택하여 사용할 수 있게 됩니다.
컨설팅 중 고객분들이 특히 많이 하시는 질문이 있습니다.
“전환율 3%면 좋은 건가요, 나쁜 건가요?”
우리는 숫자 크기에 먼저 꽂히곤 합니다.
하지만 숫자 그 자체보다 중요한 건 패턴과 추세입니다.
예를 들어, 여기 월별 방문자 수가 4월만 유난히 숫자가 튀어 오른 그래프가 있습니다.
이때 “4월 방문자가 많이 늘었으니 성공이다” 라고 말하기 어렵습니다.
그래프가 보여주는 건 장기적인 하향 곡선 속 일시적인 반짝 상승이기 때문이죠.
전체적으로 넓게 살펴본다면 1년 내내 조금씩 감소하는 추세인데,
특정 캠페인 때문에 4월만 잠깐 오른 상황임을 알 수 있습니다.
마찬가지로, 한 페이지에서 어떤 버튼의 클릭 수치가 가장 높다고 해서,
단순히 그 수치 하나만 보고 해석할 것이 아니라,
다른 요소들에 비해 눈에 띄게 배치돼서 클릭이 몰린 것인지,
실제 전환(가입/구매 등)에 얼마나 연결되는지,
맥락을 함께 보아야 진짜 의미있는 해석이 됩니다.
데이터를 볼 때는 숫자의 크기보다,
시간이 흐르면서 어떻게 변하고 있는지, 추세와 맥락을 함께 보는 습관이 중요합니다.
데이터의 중요성이 강조되다 보니, 어느 순간 이런 심리가 생기기도 합니다.
“숫자로 증명되지 않은 건 실행하면 안 되나…?”
UX 관련 결정에는 데이터 외에도 여러 요소가 함께 작용합니다.
자신이 속한 팀의 목표
회사 전체의 목표
시장 트렌드와 경쟁 상황
브랜드 방향성과 제품 전략
...
데이터는 이 가운데 하나의 강력한 근거가 될 뿐, 모든 것을 결정해 주는 절대 기준은 아닙니다.
또한, 데이터는 측정 환경, 수집 방식, 누가 분석했는가에 따라 그 결과가 크게 달라지기도 하므로
다른 요소를 전혀 고려하지 않은 무조건적인 신뢰는 주의해야할 태도입니다.
좋은 UX 의사 결정은 데이터 + 팀 목표 + 환경을 함께 보는 균형 잡힌 시야에서 나옵니다.
지금까지 살펴본 네 가지 오해를 다시 정리해 볼까요?
1. 데이터는 숫자만 해당되는 것이 아니라 행동과 맥락까지 모두 포함한다.
2. 실무자의 역할은 데이터 결과 보고를 넘어 실행까지 연결하는 것이다.
3. 숫자의 크기보다 패턴과 추세, 맥락이 더 중요하다.
4. 모든 결정을 숫자로만 판단하기보다, 조직의 목표와 시장 환경을 함께 고려해야 한다.
이 네 가지만 머릿속에서 제대로 정리해도
데이터를 바라보는 시선이 한 단계 업그레이드될 수 있을거예요!
다음 편에서는, 이 마음가짐을 바탕으로
《Data-Driven UX – 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서》책 2장에서 다루는
데이터에 분석 프로세스에 대해 하나씩 짚어볼 예정입니다.
저희 뷰저블은 여러분의 데이터 분석이 쉬워질 때까지 달리겠습니다!
숫자 이상의 설득력을 가지는 뷰저블! 여러분도 체험해보세요!