서비스 운영으로 가기 위한 고군분투 과정
#1 왜 떨어졌을까
#1 왜 떨어졌을까
직무전환에 고군분투 중인 이야기를 담았습니다.
직무전환을 결심한 계기 부터 현황을 기록하며
앞으로 나아갈 방향을 수립한 글입니다.
1. 직무전환을 결심한 계기
25년 4월에 4년간 다니던 직장을 퇴사했습니다.
다른 업무, 다른 산업에 대한 갈증이 있었던 차에 팀이동이 트리거가 되어 퇴직원을 제출하게 되었습니다. 전환 직무는 데이터 분석으로 결정했습니다. 성격선호도 검사, 업무 회고, GPT 등 저의 선호도와 커리어 발자취를 전반적으로 살펴보며 제가 잘 해보고 싶은 분야는 "데이터를 활용해 개선안을 도출해 서비스를 발전을 주도한다." 라는 결론에 도달했기 때문입니다. 이러한 선망을 근거로 돌연 퇴사를 하는 무모한 판단은 하지 않기 위해 저만의 파일럿 기간도 가졌습니다. 약 한달간 SQL 공부를 해보며 이 공부가 할 만한가? 재미있나?를 직접 실험해본건데요. 실험 결과, 전직을 도전하기로 확정지었습니다.
2. 기존의 나의 계획
하지만 데이터 분석은 처음 접하는 분야였고, 혼자만의 힘으론 어렵다고 판단해 국가에서 지원해주는 부트캠프를 활용하기로 했습니다. 퇴사 후 바로 약 5개월 동안 파이썬, SQL, 머신러닝, 통계, 시각화 같은 기술을 학습했고 총 5번으로 프로젝트를 통해 위 내용을 간헐적으로 익일 수 있었습니다.
오전 9시부터 오후 9시까지의 교육 커리큘럼이나 꽤나 고되었지만 새로운 분야와 기술을 학습하고 또 해내는 저를 보면서 해낼 수 있다는 감각을 쌓을 수 있었던 기간이 되었습니다. 특히 데이터를 통해 내가 발견한 인사이트를 토대로 비즈니스 제안을 하는 일은 정말 해보고 싶었던 업무이기에 마지막까지 최선을 다해 임할 수 있었습니다.
그러나 고작 5개월의 교육 이수만으론 날고 기는 사람들에게 견줄 수준이 되지 못했습니다. 부족한 자격증명을 보완하기 위해 ADSP, SQLD, 오픽 등의 테스트를 응시하고 데이터 분석 강의 수강 및 개인 프로젝트를 추가하며 최종 포트폴리오를 완성했습니다.
3. 현 상태
그렇게 보완한 제 스펙을 가지고 데이터 분석 직군에 도착했지만, 지원한 곳 모두 서류 탈락이라는 결과를 마주하고 말았습니다. 액션을 취해 프로덕트 지표를 개선하고 싶다던 부푼 꿈은 쉽사리 통하지 않았던 것이었습니다. 하지만 이대로 멈출 순 없었기 때문에 어떤 점이 소구되지 않았을까, 빠른 취업을 위해 저는 어떤 방향으로 재조정해 실천해야할까? 고민하는 시간을 가져보았습니다.
4. 방향 재조정
일단 단순 데이터 분석 직무에서 서비스 운영 직무로 변경하였습니다. 시장에서 데이터 분석 직군의 경우 경력 2~3년 차인데다 실서비스 데이터 경험을 기본으로 요구하기 때문이죠. 저는 이에 못 미친다고 판단했고 수치만 다루는 것보단 운영에서 생기는 문제를 데이터로 정의하고 기준·정책·프로세스로 해결하는 일이 구조화, 체계화를 잘하는 제게 더욱 맞다고 생각했습니다.
그럼 제가 플랫폼 운영 직무에 지원한 경험을 토대로 탈락 원인을 분석해 나아갈 방향을 정리해보겠습니다.
① 서비스 운영이력이 없다. 플랫폼 언어를 쓰지 않는다.
저는 자사 앱/서비스를 운영하고 있는 IT회사에 줄곧 지원하고 있습니다. 자사 앱과 서비스를 운영한 회사일 수록 관련 데이터가 많이 적재되었을 것이고 그것으로 할 수 있는 일의 범위가 막강하다고 생각했기 때문입니다. 하지만 그간 조직의 인사 문제, '복지, 교육, 근태' 등을 푼 경험이 많았습니다. it/플랫폼과는 핏이 맞지 않죠. 이 모든 경험을 전면 부정할 순 없으니 플랫폼 언어로 번역하는 과정이 수반되어야 한다고 봅니다. 예를들어 참여도를 유형별 반응률로, 기준표를 운영 룰로 번역하는 일 말입니다.
또한 서비스 운영이력의 부재를 관련 지표를 다루는 데이터 분석 서브 프로젝트로 보완하고자 합니다. SQL로 어떤 지표를 만들었고, 그 지표로 어떤 운영 결정을 했는지 반드시 도메인과 관련된 데이터분석 이력이 요구될 것으로 보입니다.
② 지표 개선 사례가 부족하다.
지난 회사에서 아쉬웠던 포인트는 각 업무 영역별로 KPI가 특정되지 않았던 것이었습니다. 그래서 A안이 효과적이었는지 효과적이었다면 얼마나 개선되었는지 지표가 개입 전후 어떻게 달라졌는지 잘 모르는 상태로 일했습니다. 수치화라고 하면 참여대상, 만족도 비율 정도에 그칠 뿐 특정 행위 후 지표가 어떻게 달라졌는지알 길이 없었습니다. 하지만 플랫폼 업계는 도메인에 따라 이탈률, 전활율 등의 정확한 KPI가 설정되어 있고 이것의 개선 사례를 요구합니다. 따라서 현재 있는 제 경험 중 가능한 선에서 핵심 지표를 도출해 어떻게 지표가 개선되었는지 소구하는 문장이 필요하다고 생각했습니다. 예를들어 OJT 인원 쏠림 문제르 기준표를 도입을 통해 10%에서 5%로 줄였다라고 말할 수 있겠습니다.
③ 운영 우선순위 판단과 의사결정 주체로서의 역할이 드러나지 않는다.
플랫폼 운영 직무는 분석 잘하는 사람보다 판단하는 사람을 뽑습니다. 따라서 회사의 전략과 상황에 맞춰 우선순위를 관리하고 핵심 이슈를 선제적으로 대응하는 포지션으로써 운영 직무는 가장 위험한 리스크를 고르는 능력이 있어야 합니다. 저는 이력서 및 자소서에서 단순 개선안만 나열했지 가장 먼저 다뤄야 할 문제를 무엇이라 정의했는지 이를 설득하는 언어가 부족했습니다.
따라서 향후에는 리스크의 발생 빈도, 영향 범위, 회복 가능성 등에 대한 기준을 두고 이슈를 정렬해 우선순위를 매긴 과정을 드러내야 할 것으로 보입니다.
4. 결론
저는 데이터 분석을 활용해 기존의 운영을 발전시켜 나가는 역할을 하고자 합니다.
이를 위해선
1) 제 경험을 플랫폼 언어로 번역하고
2) 서비스 운영과 관련된 데이터 분석 경험으로 관련 지표가 전후 어떻게 개선될 것인지 어필하고
3) 이때 우선순위 기준을 근거로 어떤 문제부터 해결해야 하는지 소구할 것입니다.
전직을 결심하기까지 알 수 없는 미래와 불안한 마음에 잠을 종종 설쳤습니다.
그리고 현재 생각보다 오래 유지되는 이 무업의 기간이 당혹스럽기도 합니다.
그럼에도 초기 마음을 떠올려봅니다. 저는 반드시 데이터 분석을 활용해 액션을 취해서 지표가 개선되는 상태를 만들 것입니다. 그래서 1년전 당차게 도전을 발돋움한 저를 한 없이 격려할 것입니다.