Peer Bonus 대시보드 만들기

Google Datastudio의 Filter by email 기능

내가 일하는 노을에서는 2021년부터 Peer Bonus 제도를 시행하기로 했다. Peer Bonus 제도는 노을이 추구하는 가치와 원칙을 잘 실천하거나 자신의 업무와 무관하게 도움을 준 구성원에게 보너스를 보낼 수 있는 제도이다. 작년 10월경부터 제도에 대한 논의를 시작했는데 나도 이 논의에 멤버로 함께 참여하여 준비할 수 있는 기회를 얻었다. 내가 참여하게 된 이유는 이 Peer Bonus 제도를 간단히 시스템적으로 구현할 수 있는 방법을 모색해보기 위함이었다.

대략의 flow는 이렇다. 각 구성원에게 2021년 초에 일정량의 노을 코인이라는 가상의 화폐를 주고 이 코인을 다른 구성원들에게 Peer Bonus로 보낼 수 있도록 한다. 한번 받은 코인을 다시 보낼 수는 없으며 이렇게 받은 코인은 연말에 현금으로 계산해서 지급한다. 굉장히 심플한 프로세스이지만 이걸 개발 없이 시스템적으로 가능하게 하는 건 쉽지 않아 보였다. Peer Bonus를 하기 위해 핵심적으로 필요한 기능은 두 가지.

다른 구성원을 지정해서 Bonus를 보내는 기능

다른 구성원이 보낸 Bonus를 보는 기능

먼저 peer bonus와 같은 기능을 제공하는 고유의 서비스가 없을까 싶어서 알아보니 Bonusly 같은 서비스를 찾을 수 있었다. Bonusly는 회사 구성원들 사이에 bonus를 주고받을 수 있고 받은 bonus는 사이트 내에서 비영리단체에 기부를 하거나 쇼핑몰에서 현금처럼 사용할 수 있는 기능을 제공한다. Bonusly 외에도 비슷한 서비스가 몇 개 더 있다.

Bonusly

그런데, 이런 서비스를 사용하기 위해 별도의 추가 비용이 발생하며, 받은 bonus를 국내에서 사용할 수가 없는 것으로 보여 둘러보기만 하고 말았다. 조금 더 있으면 우리나라에도 비슷한 서비스가 등장하지 않을까 싶다.

그래서, 개발 없이 기존의 툴을 가지고 구현해볼 수 있는 방법을 고민해보기로 했다. 스마트시트, 에어테이블, 구글 시트 등을 활용해서 해볼 수 있는 방법을 고민하다가 구글 데이터 스튜디오 기능 중에 Filter by email이라는 기능이 있는 것을 발견했다.

Filter by email은 데이터 스튜디오와 연결된 데이터 항목 중 이메일 항목이 있을 때 해당 이메일 주소와 로그인한 계정이 매칭 되는 데이터만 필터 해서 보여주는 기능이다. 다시 말하면 데이터 스튜디오에 보여주는 데이터를 개인화해서 보여줄 수 있다는 의미.

노을에서는 업무용으로 Google Workspace를 사용하고 있기 때문에 구글 설문지로 bonus 보내는 양식을 만들고 결과는 구글 시트에 쌓이도록 했다. 이렇게 구글 시트에 모아진 데이터는 데이터 스튜디오의 데이터 소스로 연결했고, 각 개인이 받은 bonus에 대해서 email로 filter를 적용하니 데이터 스튜디오에서 개인화된 데이터를 보여주었다.

구글 시트에 정리된 peer bonus 데이터

이런 기능이 있는 걸 왜 이제서야 알게된거지?

이렇게 해서 완성된 대시보드는 다음과 같다. bonus를 보내는 통로인 구글 설문지도 데이터 스튜디오에 embed 해서 추가했더니 하나의 대시보드에서 bonus를 보내고 확인하는 게 전부 가능해졌다. 요즘 no-code/low-code 툴이 많아지는데 구글 데이터 스튜디오도 충분히 no-code툴로 불려도 될 듯.

개인화된 대시보드

마지막으로 내가 받은 bonus를 확인하기 위해 매번 대시보드에 들어가는 번거로움을 줄여주기 위해서 알람 기능이 필요했는데 이건 Zapier를 활용해서 슬랙과 연동을 했다. 누군가 bonus를 보내어 구글 시트에 새로운 데이터가 추가되면 슬랙으로 알람을 보내도록 한 것.

슬랙 알람

만들어놓고 보니 데이터 스튜디오의 filter by email 기능이 꽤 강력하다는 생각이 들었다. 비단 Peer Bonus 대시보드뿐 아니라 개인화해서 보여주고 싶은 데이터가 있다면 뭐든 구글 시트에 정리해서 데이터 스튜디오로 구성해볼 수 있을 듯. Google Workspace를 사용하는 회사들이라면(또는 개인 gmail이라도) 약간의 데이터 스튜디오를 배우는 수고를 통해 다양하게 적용해볼 수 있을 것 같다.