Q.018 데이터 분석을 얼마나 잘해야 하나요?
[Chapter 1. 커리어] 어떤 일을 하고, 어떻게 될 수 있나요?
PM 커리어 150문 150답 내용 발췌PM에게 데이터 분석 능력은 정말 중요하다. 하지만 "데이터 분석을 잘한다"는 게 복잡한 통계 모델을 돌리거나 고급 분석 툴을 다루는 걸 의미하는 건 아니다. PM에게 필요한 건 데이터에서 인사이트를 뽑아내고, 그걸 바탕으로 문제를 정의하고 의사결정을 내리는 능력이다.
1. 데이터로 문제를 정의하고 의사결정을 내릴 수 있으면 된다
PM에게 데이터는 의사결정을 뒷받침하는 근거다. "이 기능을 만들어야 할까?"를 판단할 때, 감이 아니라 데이터로 검증할 수 있어야 한다. 예를 들어 "가입 전환율을 높이려면 어떻게 해야 할까?"라는 문제가 있을 때, 퍼널 데이터를 보고 어느 단계에서 이탈이 많은지 파악하고, 그 원인을 추론하고, 개선안을 제시하는 게 PM의 역할이다.
실제로 한 커머스 PM은 "결제 완료율이 낮다는 걸 발견하고, 데이터를 보니 '배송비 확인' 단계에서 이탈이 많았다. 사용자들이 배송비를 뒤늦게 확인하고 놀라서 나가는 것 이었다. 그래서 장바구니 단계에서 배송비를 미리 보여주는 기능을 추가했고, 결제 완료율이 12% 올랐다"라고 했다. 이게 PM에게 필요한 데이터 분석 능력이다.
중요한 건 데이터 자체가 아니라, 그 숫자가 어떤 행동을 의미하는지 해석하고, 그걸 제품 방향에 반영할 수 있느냐다. 복잡한 통계 기법을 쓸 필요는 없고, 기본적인 퍼널 분석, 코호트 분석 정도만 할 수 있으면 충분하다.
2. 기본적인 데이터 추출과 분석 도구를 다룰 수 있으면 좋다
PM에게 필요한 데이터 분석은 인사이트 도출을 위한 도구다. SQL을 써서 원하는 데이터를 추출하거나, GA를 활용해 퍼널 데이터를 보는 수준이면 실무에 충분히 도움이 된다. 데이터 팀에 매번 요청하지 않고, 내가 직접 간단한 쿼리를 짜서 데이터를 확인할 수 있으면 훨씬 빠르게 움직일 수 있다.
SQL은 PM에게 정말 유용한 도구다. 온라인 강의로 기본 SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN 정도만 배워도 충분하다. "지난주 가입자 중 결제까지 완료한 사람은 몇 명인가?", "어떤 카테고리 상품이 가장 많이 팔렸는가?" 같은 질문에 스스로 답할 수 있으면 일하는 속도가 훨씬 빨라진다.
GA(Google Analytics)나 믹스패널 같은 툴도 익혀두면 좋다. 사용자가 어떤 경로로 들어와서, 어떤 페이지를 보고, 어디서 이탈하는지를 시각적으로 확인할 수 있다. 이런 툴을 다루는 법은 공식 문서나 유튜브 튜토리얼로도 충분히 배울 수 있다.
3. 데이터 분석보다 중요한 건 "왜"와 "무엇"을 묻는 것
데이터 분석 능력보다 더 중요한 건 올바른 질문을 던지는 능력이다. "이 지표가 왜 떨어졌는가?", "사용자들이 무엇을 원하는가?"를 먼저 정의해야, 어떤 데이터를 봐야 할지 알 수 있다. 아무리 데이터를 잘 다뤄도, 잘못된 질문을 하면 의미 없는 분석이 된다.
실제로 한 OTT 서비스 PM은 "시청 시간이 줄었다"는 데이터를 보고, 처음엔 "콘텐츠 질이 떨어진 건가?"라고 생각했다. 하지만 데이터를 더 자세히 보니, 새로운 경쟁 서비스가 나와서 사용자들이 분산된 거였다. 문제를 제대로 정의하지 못했다면 엉뚱한 해결책을 냈을 수도 있었다.
분석 리포트도 마찬가지다. 문제에 맞는 지표를 설정하고, 판단 근거로 삼을 수 있는 감각이 더 중요하다. 데이터를 보는 건 도구일 뿐, 결국 제품의 "WHY"와 "WHAT"을 고민하는 게 PM의 본질이다.
PM에게 데이터 분석은 중요하지만, 데이터 분석가처럼 복잡한 분석을 할 필요는 없다. 그렇게 할 수 있으면 사실 데이터 분석가로 취업하는 것이 훨씬 유리할 수 있다. 데이터로 문제를 정의하고, 인사이트를 뽑아내고, 의사결정을 내릴 수 있는 정도면 충분하다. 기본적인 SQL과 분석 툴을 다룰 수 있고, 올바른 질문을 던질 수 있다면 좋은 PM이 될 수 있다고 생각한다.
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