PM을 준비하는 그대,
'데이터'라는 키워드에 쫄지 마
경기 침체와 경제 성장 둔화의 여파는 IT생태계 전반으로 퍼져나갔다.
그로 인해 가장 타격을 받은 부분 중 한 곳은 '채용'시장일 것이다.
최근 취업준비생분들을 직접 만나 뵙고 다양한 고충과 고민을 들어보면 어느 때보다 더 힘든 시기를 보내고 있지는 않는가? 싶다.
감히 말하지만 나는 IT호황기에 취업하였고 그 마지막 수혜자이기도 하다.
2023년 말을 끝으로 호황기의 종말과 더불어 채용 인원이 점차 줄기 시작하였고 있는 내부 인력의 인력 재배치와 고도화 직무 교육이 본격적으로 진행되고 있는 상황이다.
그리고 기업은 더 치열하게 '실적', '정량적 데이터', '데이터 분석 능력'을 요구하고 있다.
당장 함께 튈 '플레이어'를 구해야 하는 시점이기 때문이다.
그렇다면, 늘 취업준비생 입장에서 하는 이야기가 있다.
" 그런데, 저희가 어떤 데이터를 접근하고 수집해서 퍼포먼스들을 포트폴리오나 이력서에 어필해야 할까요?
절대적인 정답은 아니지만 약 4년간의 멘토링과 인사이트 정리를 통한 방법들을 소개해보고자 한다
# 어차피, 여러분들이 수집하려는 데이터는 이미 '죽은' 데이터이다.
데이터 수집이 아닌 [ 고객 수집 ] 관점을 만들어야 할 시점이다.
늘 말하는 것이지만, 현재 인터넷상에 떠도는 데이터는 정말 '리얼 데이터'라고 말하기에는 애매한 점이 있다.
특히, 채용시장에서 케이스 스터디로 활용되는 '데이터'들은 이미 그 유통기한과 시효성이 다한 것이 대다수이다.
그렇다면, 이제 여러분들은 깊게 고민해야 한다.
" 아니, 그러면 이런 환경에서 뭐를 수집하고 논리적으로 어필해야 한다는 것이지?..."
그렇다. 많은 취업준비생분들이 놓치는 것이 [ 환경 ] 근본적 관점이다.
이미, 현업에서는 취업준비생들이 소위 '살아 있는 ' 데이터를 분석하고 구조화할 수 있을 것이라는 기대나 희망을 하지 않는다. 근본적으로 불가능에 가깝다는 것을 많이 인지하고 있기 때문이다.
그렇다면, 그들이 집중하는 것은 무엇일까? 많은 현업 담당자와 콘퍼런스에서 얻은 결과로는 바로
[ 그렇다면, 데이터를 제공하는 고객층을 어떻게 정의하고 설계하며 접근하였는가? ]였다.
데이터라는 물고기가 있는 [어장]을 찾으려는 시도의 서사를 보는 것이다.
그 과정을 마친 사람이라면 데이터를 분해해 보고 해석하는 것은 그리 어려운 일이 아니기 때문이다.
차별화 포인트 전략
현업의 틀에 갇혀서 보지 못하거나 재해석의 관점으로 놓지 [ 고객 ]에 대한 발굴에 대한 서사를 어필해야 된다.
# 어설픈 데이터 분석보다 발로 뛰는 고객 정보 수집의 전략이 먹힌다.
왜? 신입 포지션을 뽑으려 할까? 역으로 생각해 보면 답은 뻔하다.
여러분을 면접 보는 현업의 담당자는 여러분보다 더 많은 경험과 인사이트를 가지고 데이터 분석을 해보고 해석해 본 연습이 있는 분들일 것이다. 이런 분들을 상대로 다소 어설픈 데이터 분석의 경험과 성과는 오히려 반감을 줄 수 있다. 차라리, [ 고객 ]을 만난 다양한 채널에 대한 서사와 나름의 인사이트를 어필하는 것이 신입지원자에게는 더 좋을 것이다.
기업이 신입을 뽑는 것은 단순히 '성장에 대한 기대심리' 뿐만 아니라 '적극적으로 움직이는 에너지'도 기대한다.
그래서 종종 목소리나 눈빛에서 도전정신을 찾는 면접관들이 있는 것도 위의 이유와도 같도고 말할 수 있다.
현업에서 신입사원을 채용하는 것은 조직 내 [ 젊은 피를 수혈 ]하는 것이며, 더 나아가서 [ 정체된 역동성 ]을 가져가기 위함의 전략이다.
여러분들은 이 부분을 집요하고 적극적으로 살려야 할 것이다,
여러분들의 지난 성공경험에서 [ 역동성과 적극성이 필요한 순간 내가 한 적극적 행동이 가져온 임팩트 ]를 반드시 찾아서 정리해야 할 것이다.
차별화 포인트 전략
여러분들이 고객으로 받은 긍정적 피드백과 현장의 사진 ( 캡처본 )을 모아 여러분들의 과거 성공 경험에 확실한 신뢰성을 전달해 보자
# 엑셀, 구글시트정도만 잘 활용하여도 여러분의 '차별성'을 어필할 수 있다.
어설프게 아는 것보다 한 툴의 복합성과 확장성을 어필하는 구조가 더 좋을 때가 있다.
많은 분들이 오직 목적성 없는 취업을 위해서 데이터 관련 자격증을 취득하는 경우가 많다,
그런 경우 다소 복잡하거나 응용적인 문제나 상황이 오면 자격증 공부가 부끄럽게 '구글링'을 하기에 열심이다.
모든 프로덕트 매니저가 데이터툴을 능수능란하게 다루는 것은 아니다.
현업에서는 한정되고 자주 사용하는 수식이나 코드 또는 기능들만 사용한다.
다만, 어떤 기능이 어떻게 연관되고 확장되고 활용될 수 있는지에 대한 전반적인 이해가 있다는 것이다.
어설프게 자격증 공부를 해서 차별성을 어설프게 가져가는 전략을 취하느니 나는 늘 멘티들에게 ' 구글시트를 활용하여 어떻게 데이터를 협업적으로 수집하고 공유하고 성과를 만들었는지에 대한 서사를 제대로 만들어보시죠"라고 요청을 많이 한다.
실제로 초기 스타트업이나 대기업 신사업팀에 들어가면 구글시트와 엑셀은 기본 옵션값으로 사용한다.
그렇기에 정말 누구나 활용할 것 같은 툴에서의 [ 효과성 ]과 [ 확장성 ]을 만드는 것을 추천한다.
많은 지원자분들이 이 부분을 간과하고 맹목적인 데이터 관련 자격증 따기에만 목숨 거는 것을 많이 보았기 때문이다.
과거 내가 성과를 내었을 때를 생각해 보면 내가 주로 데이터를 수집하고 분석했던 툴도 '구글시트와 엑셀'이었다.
성과를 만들거나 분석하는 것에는 고정된 [ 정답 ]이 없다.
내가 익숙한 방식으로 최적의 효율을 창출하는 것이 가장 합리적이고 효율적인 방법이라고 본다.
차별화 포인트 전략
단순히 데이터를 분석한 과거의 결과가 아닌 어떤 핵심 인원들과 어떤 핵심가치를 어떻게 효율적인 툴을 선택하여 달성했는지에 대한 서사를 구성하자
