행동을 부르지 않는 데이터는 버린다.
<PRODUCT OWNER> 3장 발췌독
<PRODUCT OWNER> 11장 발췌독
저는 모든 데이터 분석의 결과는 '액셔너블'해야 한다고 믿어요. 도움이 되는 분석은, 데이터를 통해 얻은 인사이트를 토대로 그다음 어떤 행동으로 옮겨야 하는지 명확하게 제시해야 한다고 생각해요.
나는 데이터 분석의 결과가 두 가지로 분류된다고 본다. 단순히 참조할 수 있는 것과, 곧바로 어떤 행동으로 옮겨 무언가를 바꿀 수 있게 해주는 것. '액셔너블Actionable'한 데이터는 PO가 무엇을 어떻게 고쳐야 하는지 제시해준다.
PO는 모든 자원을 효과적으로 활용해야 한다. 특히 시간만큼 귀한 자원은 없다. 박사 학위를 받은 데이터 과학자는 비교적 높은 연봉을 받고 있기 때문에, 불필요한 분석을 하는 데 시간을 할애하지 않도록 도와주는 것이 좋다. 액셔너블한 데이터를 기반으로 알고리즘을 개선할 수 있도록 PO가 방향성을 지속적으로 제시해야 한다.
데이터 과학자가 아니더라도, 비즈니스 애널리스트나 개발자가 데이터 추출에 도움을 줄 수 있다. 그러려면 그들이 구체적으로 어떤 데이터를 뽑아야 하는지 알려주도록 한다. 나는 분석 결과를 어떤 그래프로 표현해주면 좋을지, 테이블을 몇 개의 열로 나눠서 어떤 수치를 넣어줬으면 하는지 등을 최대한 상세하게 알려주려고 노력한다. 최소한 내가 무엇을 보고 싶어하는지 그 의도만큼이라도 명확하게 전달하려 한다.
예를 들어 모빌리티 서비스를 운영할 때 데이터를 보고 도출할 수 있는 결과는 총 세 가지로 분류할 수 있다.
1. 액셔너블하지 않은 데이터
추석 연휴 기간의 수치 변화처럼, 그 어떤 노력으로도 효과적으로 고칠 수 없는 이슈가 있다. 택시 업계가 단기간 파업을 했을 수도 있다. 심지어 통신사 장애 때문에 핸드폰 사용이 일시적으로 불가능한 경우도 있다. 이런 데이터는 참조만 하고 과감하게 무시하자. 매출이 떨어졌다고 놀랄 필요도 없다. 섣불리 액션을 취하지 말아야 한다.
2. 액셔너블한 데이터
추석 같은 연휴가 아닌데 매출이 줄어든 상황이라면, 원인을 파악해야 한다. 혹시 해당 주간에 시스템 에러가 발생해서 고객이 택시 호출을 할 수 없었나? 그럼 그 시스템 장애가 왜 발생했는지 파악하고, 개발팀과 다시 재발하지 않을 방법을 논의한 후 하루 빨리 개선해야 한다.
만약 매출이 줄어든 것만큼 경쟁사의 시장 점유율이 증가한 경우라면? 경쟁사가 새로운 기능을 출시했거나 프로모션을 진행했다면, 그것이 고객의 마음을 어떻게 움직였는지 분석하라. 고객 경험을 개선할 방법을 신속하게 찾아야 한다.
데이터를 보고 시스템 구조를 변경하거나 고객 경험을 개선할 방안을 찾는 것은 액션이다. 이런 액션을 취하게 도움을 주는 액셔너블한 데이터에 집중해야 한다.
3. 이미 액션을 취해 대응하고 있는 데이터
매출이 떨어지는 트렌드를 몇 주 전 파악한 후, 고객 경험을 개선하기 위해 노력 중이라면 그 매출 데이터는 참조용이다. 새로운 기능을 실은 앱 업데이트가 다음 주에 예정되어 있을 경우, 그 사실을 인지하고 인내심을 가지고 지켜보라. 데이터를 볼 때는, 개발이나 사업적인 측면에서 어떤 액션이 취해지고 있는지 알아야 한다. 그런 배경지식을 가지고 봐야 당장 액션을 취해야 하는 데이터인지 아닌지 파악할 수 있다.
데이터를 보면서
'그래서 뭐?라고 물어본 후,
당장 액션을 취할 수 없는 문제라면
데이터를 무시하는
결단을 내리자.
<PRODUCT OWNER>