뉴스젤리가 분석해 본 KPI 시각화 방법
성과 데이터 (KPI), 어떻게 확인하고 계신가요?
핵심 성과 지표를 뜻하는 KPI는 개인 또는 조직의 성과를 정량적으로 평가할 때 활용되는데요. 여러분은 KPI를 어떻게 확인하시나요? 목표를 향해 올바르게 달려가고 있는지 판단하려면 KPI를 지속적으로 모니터링 하는 것이 중요합니다. 이때, 데이터 시각화를 활용하면 도움을 받을 수 있는데요! 따라서 많은 기업들이 시각화 대시보드를 제작해 활용합니다.
하지만, 막상 KPI 대시보드를 제작하려고 하면 어떻게 데이터를 시각화해야 할지 어려움을 겪게 됩니다. 시각화 차트의 유형과 활용할 수 있는 요소가 다양하고, 그 형태에 따라 시각화 효과도 달라지기 때문이에요. 따라서 오늘은 KPI 데이터를 효과적으로 시각화하는 방법이 무엇인지 알아보려고 합니다.
이를 위해 ‘KPI를 디자인하는 20가지 방법 (20 ways to design your KPIs)’ 자료를 활용하려고 하는데요. 이 자료는 태블로 퍼블릭에서 ‘오늘의 시각화 (Viz of the day)’로 선정된 대시보드입니다. 대시보드의 내용을 여러분과 공유하면 KPI를 시각화할 때 도움이 될 것 같아, 원작자인 나이지리아의 데이터 분석가 ‘그볼라한 아데바요 (Gbolahan Adebayo)’와 ‘이드리스 아킬라파 (Idris Akilapa)’의 동의를 구해 이번 콘텐츠에 활용해 보기로 했어요!
‘KPI를 디자인하는 20가지 방법 (20 ways to design your KPIs)’ 대시보드는 매출 (Sales), 수익 (Profit), 수익률 (Profit Ratio) 세 가지의 KPI 데이터를 시각화할 수 있는 20가지 방법을 담고 있는데요. 뉴스젤리 기획팀의 시각화 전문가들이 모여서 ‘KPI를 시각화하는 3가지 방법’으로 재정리했습니다. 데이터보다는 시각화 방법에 초점을 맞춘 분석 결과이기 때문에, 매출, 수익, 수익률 데이터가 아닌 어떤 KPI 지표로 시각화를 하더라도 이 콘텐츠를 활용할 수 있을 거예요!
앞서, KPI 데이터는 모니터링이 중요하다고 했는데요. 가장 일반적인 모니터링 방법은 시간 흐름에 따라 데이터 변화를 관찰하는 것입니다. 그렇다면 KPI 데이터의 변화를 관찰할 때는 어떤 시각화 유형을 사용해야 할까요? KPI 데이터는 일정 시간 간격으로 측정한 정보라는 시계열 데이터의 특징을 가지고 있으므로, 대표적인 시계열 데이터 시각화 유형인 라인 차트를 활용할 수 있습니다. 사례를 살펴볼까요?
위 그림 1-1의 시각화는 KPI의 월별 변화 추이를 알아보기 위한 라인 차트입니다. KPI의 변화 추세를 쉽게 판단할 수 있는데요. 1월부터 12월까지 라인이 우상향하는 것을 보아, 매출이 상승하는 추세임을 알 수 있습니다.
차트 영역 안에 시각화 요소를 덧붙여서 추가적인 데이터 인사이트 도출을 돕기도 하는데요. 라인 위의 초록색, 빨간색 점은 최댓값과 최솟값을 의미합니다. 어느 시점에 성과가 가장 좋았고, 좋지 않았는지 알 수 있어요! 차트 영역 중앙을 가로지르는 선은 월평균 값 혹은 특정 기준이 되는 값을 표현한 참조선입니다. 참조선을 기준으로 각 월의 데이터가 기준을 초과했는지, 기준보다 미달했는지를 비교하면서 데이터 인사이트를 도출할 수 있습니다.
차트 영역 밖에 시각화 요소를 활용할 수도 있습니다. 차트 영역 밖에 수치를 명시하는 것이 기본적인 방법인데요. 수치를 직접적으로 알 수 있음과 동시에 텍스트의 컬러나 기호를 통해 그 의미를 더욱 직관적으로 이해할 수도 있습니다. 그림 1-1의 경우 수치 옆에 삼각형 기호를 넣고, 기호와 수치를 초록색으로 표현해 증가의 의미를 강조했습니다.
라인 차트 말고 막대 차트로도 시계열 데이터를 표현할 수 있습니다. 그림 1-2는 막대가 12개인 것을 보니 월별 매출 실적을 막대 차트로 표현한 것일 텐데요. 월별 막대의 길이를 비교해 데이터 추이 변화를 알 수 있습니다. 막대 차트를 보면 12개 막대 중 마지막 4개가 보라색으로 나머지 막대와 색이 다른데요! 이를 통해 4분기의 데이터를 강조하고자 했다는 것 또한 알 수 있습니다.
특정 기준으로 비교 대상을 설정하고, 비교 대상과 데이터가 어떻게 다른지 파악하면 쉽게 데이터 인사이트를 발견할 수 있습니다. 특정 기준으로 KPI 데이터를 비교하는 방법으로는 이전 기간 값과 비교하거나 목표값과 비교하는 것이 일반적인데요! 먼저 이전 기간의 성과와 비교하는 경우부터 살펴볼까요?
이전 기간은 그 기준 범위를 무엇으로 하냐에 따라 달라질 수 있는데요. 그림 2-1은 연도를 기준으로 전년도와 올해의 데이터를 비교하기 위해 월별 라인 차트를 그린 것으로 보입니다. 올해 데이터를 라인으로 그리고, 전년도 데이터는 영역으로 표현했습니다. 선의 높낮이 변화를 통해 연도별로 월별 데이터의 추세를 비교할 수 있어요. 또 전년도와 올해의 동월 데이터를 비교해 어느 해의 데이터가 더 큰지 혹은 작은지 파악해 볼 수도 있습니다. 예를 들어, 위 차트의 1월에는 영역이 라인보다 높게 위치하기 때문에 지난해의 매출이 더 높았음을 알 수 있어요.
그림 2-2는 그림 2-1과 동일한 차트를 사용했지만, 보조적인 시각적 요소를 더한 것이 인상적인데요! 차트 왼쪽 영역에 상승한 매출의 절대치와 ‘전년 대비 (Vs PY)’라는 텍스트를 삽입해 그래프 해석에 도움을 주었습니다. 텍스트를 기재할 때 초록색과 화살표(⇧)를 사용해서 증가의 의미를 강조하기도 했어요. 비교 대상이 지난해라는 정보와 함께, 이전 기간 대비 몇 달러, 몇 퍼센트가 증가했는지 빠르게 알 수 있습니다.
목표 값이 있을 때는 단순히 실제 수치만 보는 것이 아니라 목표를 어느 정도로 달성했는지를 파악하는 것이 중요한데요. 목표 값과 비교할 때 활용할 수 있는 시각화 방법을 알아보겠습니다.
먼저, 막대차트를 활용하는 시각화 방법을 살펴보겠습니다. 그림 2-3은 목표 값을 연한 막대, 실제 값을 진한 막대로 나타낸 것으로 볼 수 있는데요. 진한 막대가 연한 막대를 넘어선 월은 목표를 달성했고, 반대로 진한 막대가 연한 막대를 넘어서지 못했을 경우 목표를 달성하지 못한 것으로 이해하면 됩니다. 위 차트에서 1월은 진한 막대가 연한 막대보다 한참 작아서, 목표를 큰 차이로 달성하지 못했음을 알 수 있어요.
앞선 사례가 2개의 막대로 목표 값과 실제 값을 표현했다면, 이번에는 참조선을 활용한 시각화 방법을 알아보겠습니다. 그림 2-4에서는 월별 목표 값을 참조선으로 나타낸 것으로 추정해 볼 수 있는데요. 각 월마다 표시된 검은색 선과 막대의 높이를 비교하여 월별 목표 달성 여부를 파악할 수 있습니다. 막대가 선을 넘었다면 목표를 달성했고, 선을 넘지 못했다면 목표를 달성하지 못했다고 해석할 수 있어요. 나아가 위 차트에서는 8월의 막대를 보라색으로 설정해 해당 월의 성과를 강조하기도 했습니다. 추측하건대 8월이 목표를 달성한 달 중 목표 값과 실제 값이 가장 큰 차이가 났다는 점을 강조한 것 같습니다.
그림 2-4에서도 차트 영역 밖에 수치를 직접적으로 표기해 데이터 인사이트 도출을 도왔는데요! 차트 왼쪽에 실제 매출과 증감률 데이터를 표시했습니다. 특히 ‘MoM (전월 대비 증감률)’, ‘YoY (전년 대비 증감률)’을 작성한 것이 눈에 띄는데요. 2가지 시점 기준의 증감률을 표시해 다양한 인사이트를 발견할 수 있습니다.
지금까지 살펴본 두 개의 시각화 사례는 목표 값과 실제 값을 직접 비교하는 형태였는데요. 이번에는 목표 값과 실제 값을 비교한 결과를 색깔로 구분해 표현하는 방법을 알아보겠습니다. 그림 2-5는 월별 목표 달성 여부를 두 가지의 색으로 표현한 히트맵입니다. 목표를 달성한 달의 경우 초록색으로, 목표를 달성하지 못한 달의 경우 빨간색으로 나타내서 월별 달성 여부를 직관적으로 파악할 수 있습니다.
또한, 지금까지 살펴본 차트들과는 달리 데이터를 세부 항목별로 나누어 시각화한 점을 발견할 수 있는데요! 세부 항목(가구, 사무용품, 기술) 3개를 행으로 구분해, 항목별로 월별 목표 달성 여부를 알 수 있어요. x, y축이 여러 항목으로 구성되어 있으므로 xy 히트맵이라고 할 수 있습니다. 한편, 이와 같은 시각화 형태는 달성 여부를 빠르게 파악하는 데에는 효과적이지만, 목표 값과 정확히 얼마만큼의 차이가 나는지는 알 수 없다는 한계점이 있음을 이해하고 사용해야 합니다.
이렇게 목표 값과 실제 값을 비교하는 세 가지 시각화 방법을 알아보았는데요. 이 시각화 방법들은 사실 꼭 목표 값과 실제 값의 비교가 아닌, 다른 비교 대상의 값과 비교할 때도 사용할 수 있습니다. 예를 들면 이전 기간 성과와 현재 기간의 성과를 비교하기 위해서도 사용할 수 있는데요! 그림 2-6의 가운데 차트에서 사용된 참조선을 목표값이 아닌 전년도 동월 데이터로 설정한다면, 올해 특정 달의 값이 지난해 동월 대비 어떻게 달라졌는지 파악할 수 있습니다.
지금까지 살펴본 시각화 방법은 실제 값 그대로를 시각화했는데요. 실제 값 그대로가 아닌 데이터 값을 새롭게 만들어서 시각화에 활용할 수도 있습니다. KPI를 시각화할 때는 종종 전월 대비 증감률, 목표 대비 달성률과 같이 계산된 비율 데이터를 활용하고는 하는데요. 이를 효과적으로 시각화하는 방법은 무엇인지 알아보겠습니다.
먼저 전월 대비 증감률을 시각화한 사례를 알아보겠습니다. 그림 3-1은 지금까지 살펴본 사례들과는 달리 두 개의 차트로 구성되었습니다. 상단은 매출의 절댓값을 표현한 막대 차트이고, 하단은 0을 기준으로 증가와 감소에 따라 막대를 양방향으로 표현한 양방향 막대 차트입니다. 양방향 막대 차트를 보면, 데이터가 2월부터 표시된 것을 확인할 수 있는데요! 전월의 값을 기준으로 증감률을 표현하다 보니, 1월의 값은 0이 된 것으로 이해하면 됩니다. 또, 막대의 색은 증감률이 음수인지, 양수인지에 따라 다르게 표현했습니다. 이미 막대의 방향으로 알 수 있는 정보지만 색을 활용해 데이터를 강조했다고 볼 수 있어요. 이와 같은 시각화를 활용하면, 특정 월의 절댓값을 알 수 있으면서, 해당 절댓값이 전월에 비해 얼마나 증가 혹은 감소한 수치인지를 함께 파악할 수 있습니다.
양방향 막대 차트는 시각화 형태를 막대가 아닌 영역으로도 표현할 수 있는데요! 그림 3-2는 영역의 높이에 따라 증감의 정도를 파악할 수 있는 양방향 영역 차트입니다. 마찬가지로 2월부터 그래프가 시작하므로, 전월 대비 증감률 데이터를 시각화했다고 볼 수 있습니다. 영역 차트는 개별 값보다는 전체 추세를 파악하는 데 효과적입니다. 시각화 제작 목적에 따라 차트 유형을 다르게 선택해야 한다는 점을 기억해 주세요!
이제 또 다른 비율 데이터로 목표 달성률을 시각화한 사례를 알아보겠습니다. 그림 3-3은 월별 매출을 막대로, 목표 달성률을 선으로 나타낸 콤보 차트입니다. 콤보 차트는 2개의 수치 데이터를 시각화하므로 2개의 y축을 갖는데, 위 차트 상에서는 왼쪽 y축이 매출을, 숨겨진 오른쪽 y축이 목표 달성률을 의미하는 것으로 추측해 볼 수 있습니다.
콤보 차트는 하나의 차트에 여러 개의 지표가 들어가는 만큼 주의해서 사용해야 하는데요, 뉴스젤리 콘텐츠 ‘콤보(혼합) 차트 그려 놓고 부끄럽지 않으려면?’ 을 참고하시면 시각화를 제작하는 데 도움을 받으실 수 있을 거예요!
목표 달성률을 수치 그대로 표현하는 것이 아니라, 비중을 차지하는 형태로 표현하는 것도 또 다른 시각화 방법이 될 수 있습니다. 목표를 초과 달성하지 않는다는 전제하에, 목표 달성 100% 중에 현재 어느 정도를 달성했는지를 비중으로 표현하는 것이죠. 그림 3-4는 목표 달성률을 100% 가로 막대 차트에 표현한 것으로 추측해 볼 수 있는데요! 진한 막대가 달성률을 의미하며, 전체 막대에서 진한 막대의 비중이 클수록 목표 달성에 가까워졌다고 해석할 수 있어요. 또 차트 위 중앙에 ‘목표까지 74.6% (74.6% to Target)’라는 텍스트를 표기해 100% 중 몇 퍼센트를 달성했는지 직관적으로 나타낼 수도 있습니다.
지금까지 KPI 데이터를 시각화하는 3가지 방법을 분석해 보았는데요. 실제 KPI 값을 활용해 시간 흐름에 따른 데이터 변화를 시각화하는 방법, 이전 기간 값이나 목표 값과 직관적으로 비교할 수 있는 시각화 방법에 대해 알아보았습니다. 또한, 실제 값이 아니라 해당 데이터를 활용해 계산한 비율 데이터로 전월 대비 증감률, 목표 대비 달성률을 시각화하는 방법도 알아보았어요!
지금까지 알아본 방법들은 개별 시각화 방법이지만, 이를 조합하면 다양한 KPI 시각화 대시보드를 만들 수 있습니다.
위 KPI 대시보드는 크게 3가지 요소로 구성되어 있는데요. 먼저, 전체 데이터를 요약한 수치를 텍스트로 표현해 직관적으로 값을 파악할 수 있도록 했습니다. 그리고 상단 우측에는 전체 데이터 기준으로 전년도와 올해 데이터의 월별 추이를 볼 수 있는 시계열 시각화가 배치되어 있어, 시계열 추이에 따른 데이터 인사이트를 파악할 수 있습니다. 마지막으로 하단에는 전체 데이터가 아닌 세부 항목별 데이터를 시각화하되, 실제 값과 목표 값을 막대와 참조선을 기준으로 표현해 목표 달성 여부와 그 정도를 파악할 수 있도록 했습니다. 오른쪽에는 목표 달성률을 텍스트로 표시해 세부 항목별로 달성률을 더욱 쉽게 비교해 볼 수 있어요.
이렇게 시각화 대시보드를 구성하면, 동일한 데이터를 활용하면서도 다양한 데이터 인사이트를 도출할 수 있습니다. 개별 차트마다 알 수 있는 인사이트를 종합 비교하면서 새로운 인사이트를 발견할 수도 있고요! 예를 들어, 이번 달 매출이 전년 동월 대비 매출보다 높았음과 동시에 기술 (Technology) 분야의 목표 달성률이 가장 높았다고 가정해 볼까요? 이 경우, 기술 분야의 매출이 전체 매출에 크게 기여했다고 추측해 볼 수 있을 거예요. (정확한 분석을 위해서는 고려해야 할 요인들이 많겠지만, 개별 차트의 인사이트를 종합해 해석하는 방법에 관해 설명하기 위해서 간단한 예시를 들었어요. 데이터의 상관관계만으로는 인과 관계를 정확히 밝힐 수 없다는 점을 항상 주의해서 해석하도록 해요!)
분야는 다르더라도 KPI는 중요한 지표로서 모니터링의 대상이 되고 있으니, 오늘 알아본 KPI 시각화 방법을 활용하면 인사 데이터 대시보드, 게임 유저 데이터 대시보드 등 다양한 대시보드를 제작하시는 데 도움이 될 것 같습니다.
오늘 알게 된 내용을 KPI를 시각화할 때 적용해 보는 것도 중요하지만, 한 가지 잊지 말아야 할 점이 있어요! 좋아 보인다고 이 방법, 저 방법을 제한적인 하나의 시각화에 모두 다 넣으려 하면, 오히려 데이터 해석에 혼란을 야기할 수 있다는 점이예요! 이를 위해서는 KPI를 시각화하는 목적이 무엇인지 분명히 정의하는 것이 중요한데요! 누가 시각화를 보는지, 가장 알고 싶은 정보는 무엇인지, 이 시각화를 어떻게 활용할 것인지 등에 대해 고민해야 합니다. 그래야 목적에 맞는 시각화를 만들 수 있고 효과적으로 데이터를 활용할 수 있습니다. 오늘 글이 여러분에게 도움이 되었을까요?
데이터를 시각화할 때 궁금증이 생기거나 전문적인 도움이 필요하시다면 언제든지 뉴스젤리 홈페이지에 문의를 남겨 주세요. 시각화 전문가가 궁금증을 해결해 드립니다!
[자료 출처]
- Gbolahan Adebayo & Idris Akilapa, 20 ways to design your KPIs, 2023.03.04
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