당신이 보는 데이터는 가장 중요한가요?
데이터의 기여량을 확인하는 법
혹시 이렇게 데이터를 보고 있다면...
A채널로 유입된 고객의 전환율이 10%p나 하락했네! 어떤 지표보다 가장 크게 변동되었으니 우린 이 부분을 먼저 개선해 보자
어떠한 팀원이 이렇게 말한다면 어떨 것 같나요?
대부분의 팀원들은 타당하다 생각하고 프로젝트를 추진하기 시작할 것입니다. 그리고 실제로 크게 변동된 지표는 특이한 사항이 있을 가능성도 큽니다.
하지만, 데이터를 확인하거나 프로젝트 결정을 해야 하는 분이라면 한 번 더 생각해 볼 것이 있습니다.
'중요한 건 알겠는데... 그게 가장 중요한 걸까?'
맞습니다. 중요한 데이터는 정말 많습니다. 우리가 정말로 필요한 것은 그냥 중요한 데이터가 아니라 가장 중요한 데이터입니다.
모든 중요 지표를 개선하기 위해 리소스를 투입할 수 있는 조직은 많지 않습니다. 설령 모든 걸 동시에 해결할 수 있더라도 중요함의 순서가 없이 업무를 진행하는 것은 비효율적이기도 합니다.
당신이 보는 데이터는 가장 중요한가요?
이 질문에 답하기 위해서 근본적인 생각을 해볼 필요가 있습니다. 중요하다는 건 무엇일까요?
어느 조직이나 달성하고자 하는 목표가 있을 것입니다. 여러분이 하는 모든 업무는 그 목표를 달성하기 위한 것입니다. 다만 그것을 마케팅으로, 영업으로, 브랜딩으로 다양한 방법으로 해결하고자 하는 것입니다. 중요도란 곧 목표에 대한 영향력과 같습니다.
그렇다면 위의 질문을 바꿔볼 수 있습니다.
'당신의 조직이 달성하고자 하는 목표에 가장 큰 영향을 끼치고 있는 데이터는 무엇입니까?'
자, 어떠한 회사에서 객단가가 2배로 올랐다고 합시다. 그럼 그건 좋은 일인가요 안 좋은 일인가요? 그리고 만약 좋다면 얼마나 좋은 걸까요? 당장 매니저에게 달려가 보고할 정도로 목표에 가장 큰 영향을 끼친 지표일까요?
이 질문에는 바로 '그렇다', '아니다'라고 답할 수 없습니다. 먼저 객단가보다 중요한 회사 목표가 증가했는지 알아보는 것이 첫 번째이고, 목표가 증가했다면 그 증가량 중에 객단가 증가량이 기여한 정도는 얼마인지 알아보는 것이 두 번째입니다. 그래야 세 번째로 이것이 중요한지 아닌지 평가할 수 있습니다.
2배 증가했다는 사실은 그 자체만으로 평가할 수 없습니다. 객단가가 2배 증가했지만 고객 수가 2배 이상 줄었다면 회사의 목표인 매출은 결국 하락한 것이기 때문이죠. 결국 목표를 달성하는 데 있어서 가장 영향력을 끼치는 데이터를 알아내는 것이 중요한 것입니다.
우리가 알아야 하는 것은 목표에 영향을 끼친 데이터의 영향력(기여량)입니다. 이것을 수치로만 알 수 있다면 가장 중요한 데이터가 무엇인지 쉽게 알 수 있을 테니까요.
데이터의 영향력을 숫자로 알아보자.
어떤 조직의 목표인 지표를 G라고 해봅시다. 목표 G는 a와 b의 곱으로 표현할 수 있습니다. 예를 들어 매출이 목표라면 a는 고객 수로, b는 객단가로 나눌 수 있을 것입니다. (매출 = 고객 수 X 객단가)이기 때문이죠.
그렇다면 이 조직의 목표는 (G = a X b)로 나타낼 수 있겠군요! 어디서 많이 본 공식 같습니다. (사각형의 넓이 = 가로 X 세로) 사각형 넓이 공식과 같군요. 그럼 어떤 조직의 목표 G를 그림으로 그려볼 수 있습니다.
자, 여기서 a가 a'만큼 증가한다면 목표 G는 어떻게 변할까요?
a가 a'만큼 늘어나 G'만큼의 기여를 했음을 알 수 있습니다!
만약 a, b, G를 고객 수, 객단가, 매출이라 한다면 (매출 증가량 = 고객 수 증가량 X 객단가)라고 할 수 있습니다. 고객 수가 늘어나 매출(목표)에 기여한 수치를 정확히 확인할 수 있습니다.
하지만 위처럼 하나의 변수만 변동하는 경우는 없습니다. 그렇다면 이러한 문제가 생깁니다.
a와 b가 동시에 증가한 경우입니다. a'의 기여량은 G', b'의 기여량은 G''인 것을 알 수 있지만 문제는 회색 부분입니다. 이 부분은 정확히 무엇의 기여인지 알 수 없는 영역으로 절반으로 나눕니다.
따라서 최종적으로 a 증가량에 따른 순수 기여량은 이러한 모습이 됩니다.
이를 공식으로 나타내면
으로 나타낼 수 있습니다.
3개의 지표로 인수분해가 가능한 목표까지는 3차원 도형으로 기여량 파악이 가능하나, 4개 이상부터는 도형으로 표현할 수 없으므로 다른 방식으로 접근해야 합니다. 여기서는 영향력을 숫자로 확인하는 방법을 쉽게 설명하기 위해 간단한 평면 도형으로 시각화하여 보여드렸습니다. 나중에 기회가 되면 더 자세히 설명드리도록 하겠습니다.
가장 중요한 데이터를 파악하는 순서
지금까지 데이터의 영향력을 목표 기여량으로 확인할 수 있는 방법을 알아보았습니다.
그렇다고 바로 모든 지표의 기여량을 집계하는 것은 조금 위험할 수 있습니다. 데이터를 우선순위를 정해놓고 보지 않으면 그저 숫자에 휘둘릴 수 있기 때문입니다.
중요한 문제를 찾아가는 활용 방법은 다음과 같습니다.
① 목표의 증감을 확인한다.
② 목표의 증감을 평가한다. (특이값인지 확인한다.)
③ 목표를 세부 지표로 쪼갠다. (MECE 방식으로 확인한다.)
④ 세부 지표 증감에 따른 기여량을 살펴본다
⑤ 기여량이 가장 큰 지표를 다시 세부 지표로 나누어 원인을 파악한다.
⑥ 원인을 해결하기 위한 가설을 세우고 실험한다.
� 목표가 얼마나 늘어야 특이값일까? (볼린저 밴드 활용)
당신의 지표를 팀원들이 보지 않는 이유 (brunch.co.kr)
� MECE를 모른다면? 문제를 확인하는 가장 기초적인 방법 MECE
우선순위는 정하는 것이 아닌 정해지는 것입니다. (brunch.co.kr)
어려운 말 같지만 목표에 가장 큰 영향을 주는 지표를 확인하고 그 원인을 찾아 해결한다는 뜻입니다. 데이터 분석은 원래 어렵지 않습니다.
물론 문제를 해결한다는 것은 쉽지 않습니다. 어쩌면 우리 팀의 능력으로는 해결할 수 없는 문제가 있을 수도 있습니다. 하지만 우리가 해결해야 하는 것이 무엇인지 아는 조직과 아닌 조직은 다를 수밖에 없습니다.
어디로 가야 하는지 아는 조직은 결국 길을 찾게 되기 마련입니다. 그 길을 빨리 찾길 바라겠습니다.
