그저 의무적으로 데이터를 보고 계시진 않으신가요?
[북리뷰] 데이터 문해력
책 소개
이 책에서는 "데이터를 활용해서 문제를 해결하거나 상대에게 설득력 있는 제안과 프레젠테이션을 하고 싶다. 그래서 뭔가를 해보지만, 결국은 데이터를 가공한 표나 그래프를 쳐다보며 대체 여기서 어떤 것을 말할 수 있을지? 무슨 말을 하면 좋을지? 의문이 생길 뿐이다." 라고 고민하는 여러분에게 필요한 것들을 전달하고자 합니다.
그러한 의미에서, 이 책은 새로운 '데이터 분석'이나 '알기 쉬운 통계'에 관한 서적이 아닙니다. 여기서는 성과에 더욱 직결되는, 좀 더 본질적이고 가치 있는 '데이터 활용 방식'에 대해 소개합니다.
데이터를 먼저 보지 마라
데이터 안에 답은 없다
정말 중요한 일이 뭔지를 전하고자 합니다. 데이터가 여러분에게 직접적인 답을 주는 경우는 없습니다. 설령 아무리 고난도의 통계와 분석 방법을 구사하더라도 말입니다.
대신, '당신이 무엇을 알고 싶은지, 이를 알게 되면 무엇을 하고 싶은지, 이를 위해서는 어떤 데이터(지표)가 필요한지' 이를 구체적으로 생각하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이 부분이 빠져 있는 채로 데이터를 아무리 쳐다보고 있어 봤자, 쓸모없는 그래프만 양산될 뿐입니다.
데이터 활용 프로세스자신이 알고 있거나 생각해낸 것뿐만 아니라, 광범위하고 객관적인 주장을 합리적으로 전달할 수 있는 효과적인 도구(무기)가 바로 데이터입니다.
절대적인 정답이 존재하지 않을 때, 여러분은 자신의 생각을 무엇으로 논리적이고 객관적으로 상대방에게 전달하고 이해시킬 수 있을까요? 자신의 결론으로 이끌어 내는 이야기를 만드는 능력이 앞으로 더욱 중요해진다는 것은 더 말할 필요도 없습니다.
지금 그리고 앞으로 필요한 '살아남을 능력'이란
우리는 '정답 찾기'를 하지 말아야 합니다. 데이터 분석에 정답은 없습니다. 그렇지만, 어느 쪽이 더 흐름과 논리성에 맞고, 알기 쉬운지와 같은 상대적인 좋고 나쁨은 복수의 결과물을 비교해보면 알 수 있습니다.
필자는 강의와 연수, 워크숍 등을 통해 같은 과제를 개인별, 그룹별로 분석하고 그 결과와 프로세스의 차이를 공유해 수강생들의 기량 발전을 실현하고 있습니다.
하지만 결과 자체에 대한 좋고 나쁨의 평가나 이것이 얼마나 들어맞았을까에 대한 생각은 일단 접어두도록 합시다. '어딘가에 있는 정답을 찾으러 간다'라는 식의 생각은 학교 시험에나 해당하는 이야기이며, 실제 사회와 실제 문제는 전혀 그렇지 않습니다.
스스로 정답에 대해 고민하고,
이를 합리적으로 논할 수 있다.
바로 이것이 기계가 할 수 없는, 인간만 가능한 가치 생성 기술입니다.
데이터 문해력이란, '데이터에서 무언가를 읽어내는 능력'이 아니라 '스스로 정답에 대해 고민하고 데이터를 무기 삼아 합리적으로 논할 수 있는 능력'이라고 생각합니다.
책을 읽고 느낀점과 앞으로의 계획
스타트업 창업을 준비한지 6주차가 됬습니다. 마음 맞는 팀원들을 만나서 팀빌딩을 완료했고, 다양한 아이디에이션을 통해 한 가지 서비스를 준비중입니다. 우리는 영어 쉐도잉 학습을 하는 사람과 영어 회화 교육 콘텐츠를 제작하는 사람들이 영상 콘텐츠 스크립트를 수기로 제작하는 방식을 자동화하는 서비스를 준비하고 있습니다.
랜딩페이지를 만들었고 다양한 라이브러리를 활용하여 유저에게 링크를 받으면 원어와 번역본을 스크립트화 시킬 준비를 마쳤습니다. 그리고 이제 베타 테스터들을 모집하려고 하는데요. 홍보를 시작하기 전 KPI와 테스트 기간을 설정하여 언제까지 핵심지표에 도달하는 것을 PMF라고 볼 것인지 수치화 하는 일이 필요했습니다. 이런 상황에서 '데이터'를 통해 인사이트를 도출해내고 다음 의사결정에서 더 나은 선택을 하기 위한 배경지식을 위해 이 책을 읽게 되었습니다.
데이터를 보기 전에 '우리가 무엇을 알고 싶은지, 이를 알게 되면 무엇을 하고 싶은지, 이를 위해서는 어떤 데이터가 필요한지'를 구체적으로 정의해야 한다는 것을 배웠습니다. 우리 서비스가 실제로 고객이 평소에 필요했지만 어려웠던 일들을 대체해 줄 수 있는지, 정식으로 출시 된다면 이 서비스를 정기적으로 사용할 용의가 있는지를 알고 싶었습니다.
그리고 영어 쉐도잉 학습자가 주로 사용하는지 아니면 영어 콘텐츠 제작자들이 사용하는지와 어떤 채널을 통해서 유입됬는지를 확인해서 앞으로 타겟을 새그먼트 하고자 합니다. 그러기 위해서 어느 채널에서 유입된 유저가 서비스를 이용할 확률과 한 번 사용한 유저가 2번 이상 다시 사용할 확률에 대한 데이터가 필요해 보입니다. 그와 동시에 어떤 타입의 고객인지 조사해보는 폼을 넣어야 할 것 같습니다.
이번 서비스를 2주간의 운영해보고 아이디에이션을 통해 또 다른 서비스를 준비할 예정입니다. 이 책을 읽고 나서 문득 '고객의 니즈나 원츠, 그리고 서비스 구매 의사결정 데이터를 알 수만 있다면 우리가 더 좋은 출발점에 설 수 있을텐데..'라는 생각이 들었는데요. 모든 문제와 서비스는 고객으로부터 시작해야 한다는 것은 알고 있지만 서비스를 준비하면서 저도 모르게 서비스의 주체가 자기자신으로 옮겨가는 느낌을 받았어요. 초기에는 아무 데이터가 없으니까 경험에서부터 시작하자는 마인드셋이라고 해도 너무 데이터를 등한시했다는 생각이 듭니다. 지레 짐작하고 데이터를 확보하는 일을 포기한 것일 수도 있겠다는 자기반성을 하게 되었네요. 지금 운영하는 서비스가 KPI를 달성하지 못한다면 아쉽겠지만 그래도 인사이트를 얻었으니 다음 서비스는 한 단계 업그레이드 해서 준비해봐야겠습니다.
