데이터가 돈이 되게 하는 <데이터 읽기의 기술>
[독서노트]
<데이터 읽기의 기술>, 차현나, 청림출판, 2019.
이 책의 저자는 소비심리를 전공하고 데이터 분석 현장에서 경험한 경험치를 바탕으로 가볍게 읽을 수 있도록 이 책을 기술한 것으로 파악된다. 이점은 높이 평가한다. 데이터에 대해 막연한 거부감과 이해를 못 하는 사람들에게 도움이 될 수 있을 것이다. 책 제목을 생각하면서 데이터 읽기의 기술(skill)을 기대했다면 실망이 될 수도 있는 책이다. 여기서 기술은 스킬이 아니라 서술(descriptive)이다. 이점을 염두에 두고 읽기를 권한다.
데이터는 수단이지 목적이 아니다. 목적이 있는 데이터가 되어야 한다. 바로 데이터 속에 있는 소비자의 마음을 읽을 수 있다. 결국, 소비자의 마음을 읽을 수 있느냐의 문제다.
이 책에서는 데이터에 대한 확신을 갖는 방법으로 현장에 가서 확인하라고 제시한다. 한 달 전 안성에 있는 로컬푸드 매장 활성화 컨설팅을 하면서 동일한 경험을 했다. 데이터로 본 것을 현장에서 확인해야 진실에 다가갈 수 있다는 것을 다시 한번 확인하는 순간이 있었다.
데이터는 거짓말을 하지 않지만, 데이터는 얼마든지 거짓이 포함되어 있을 수 있다. 그 이면에 무엇이 있는지 읽어내는 능력을 갖춰야 진정한 분석가라는 생각이 든다.
데이터가 돈이 되게 하기 위해서는 데이터 이면의 현실을 읽어내야 한다.
<기억하고 싶은 문장>
p.10. 데이터는 목적이 아니다. 데이터 자체는 수단일 뿐이며, 데이터는 목적을 가질 때 빛난다.
p.18. 데이터의 목적은 소비자를 진심으로 이해하고 그들의 필요를 채워줄 단서를 찾는 것이다.
p.34. 때로는 자동으로 쌓이는 액티브 데이터(active data)도 있지만, 일부러 기록해야 하는 패시브 데이터(passive data)도 있다.
p.52. 과거엔 모두에게 광고를 뿌리고(spray) 그것이 원하는 고객에게 전달되기만을 바라는(pray) 방식이었다.
p.72. 데이터는 논리적인 사고를 뒷받침해주는 증거가 될 것이고, 앞으로의 기획을 만들어주는 지지대 역할을 할 것이다.
p.78. 소비자의 응답을 곧이곧대로 믿는 것이 아니라, 그 이면에 있는 소비자의 행동 원리를 읽으려고 노력해야 한다. 소비자 조사 설계의 중요성이 여기에 있다.
p.87. 리서치에 많은 시간과 금액을 들이는 기업이 결과적으로 좋은 제품을 만들 확률이 높다. 리서치가 제품에 도움이 될 수도 있고 안 될 수도 있지만, 그만큼 소비자에게 관심이 많고 소비자의 목소리를 듣기 위해 기꺼이 시간과 노력을 들이는 기업이기 때문이다.
p.88. 액티브 데이터는 거짓말을 하지 않는다. 소비자가 의도하고 데이터를 남기는 것은 아니기 때문이다. 그렇지만 결론부터 말하면, 액티브 데이터만이 정답은 아니다. 액티브 데이터에서 찾아낸 현상에 대한 이유는 추정할 수 없기 때문에, 액티브 데이터로 알게 된 사실을 기반으로 원인을 확인하는 차원에서 패시브 데이터를 함께 보는 것이 필요하다.
p.178. 한 회사의 데이터 수준은 의사 결정자의 수준을 넘어서지 않는다. 기술이나 데이터에 대한 지식을 말하는 것이 아니다. 빅데이터를 활용해 성과를 내겠다는 '데이터의 목적'을 가지고 있으냐 아니냐의 문제다.
p.189. 많은 데이터보다 더 중요한 것은 그 많은 데이터로부터 얻고 싶은 인사이트가 무엇인지 명확히 하는 것이다.
p.201. 데이터는 우리를 돕기 위해 있는 것이지 우리에게 틀렸다고 하는 존재가 아니다. 결국 그 데이터를 보고 판단하고 의사결정을 하는 것은 사람이다.
p.241. 분석을 하는 중에 숫자에 확신을 갖기 위한 확실한 방법은 현장에 가보는 것이라고 생각한다.
p.241. 분석 아이디어와 해석의 풍성함은 현장에서 나온다. 매장 위치, 진열된 제품, 방문한 고객, 직원들이 전하는 서비스 내용, 모든 것이 매장에 있다. 이런 정보가 데이터로 입력되고, 데이터 분석가는 그 수들을 컴퓨터 안에서 만난다.
p.258. 목적이 있는 데이터만이 소비자의 마음을 이해한다. 소비자가 원하는 것이 무엇인지 알려준다.
