그로스 마케터의 데이터이야기 4. 요건정의_구조화
안녕하세요?
신사동 마케터 입니다.
이전 글에서 데이터를 추출하기 전에 확인해야 할 2가지 포인트에 대해 알아보았는데요. 이번 포스팅에서는 본격적으로 데이터 추출 요건 정의하는 방법에 대해 이야기 해보려고 해요.
데이터 추출 요건을 정의하기 위해서는 구조화와 개념화하는 2가지 개념을 이해하셔야 해요. 먼저 구조화부터 설명해볼게요.
전체를 잘 나누어서 집중할 범위를 정한다.
요즘 읽고 있는 일하면서 성장하고 있습니다 라는 책에서 가져온 문장입니다. 구조화에 대해 이 책에서는 이렇게 설명하고 있습니다.
구조화는 인문학부터 공학까지 다양하게 쓰이는 용어이지만, 나는 전체를 잘 쪼개는 것의 의미로 즐겨 사용하고 있다. 구조화는 넓은 범위의 과제를 좁히는 데 매우 효과적이다. 전체 덩어리를 잘 나누다 보면 우리가 집중할 ‘바로 그 문제’를 찾아낼 수 있기 때문이다.
By 일하면서 성장하고 있습니다.
우리가 문제를 잘 풀려면 제일 먼저 해야 하는 일이 뭘까요? 그 문제를 더 이상 쪼갤 수 없을 때까지 쪼개는 거예요. 예를 들어 우리 회사 올해 매출 올릴 수 있는 방법 생각해와!
라는 과제를 받았다면 제일 먼저 해야 하는 일은 정답을 찾을 일이 아니라 매출이라는 문제를 쪼개는 일입니다.
매출을 쪼개려면 매출이 어떻게 구성되어 있는 지 생각해봐야 하는데요. 매출을 풀어서 말하면 ‘누가 얼마에 몇번을 사는 지’입니다. 이걸 비즈니스 용어로 바꿔 표현하면 아래와 같습니다.
구매자수* 객단가* 리텐션
문제를 쪼갰다면 집중할 범위를 정할 차례입니다.
세가지 모두 중요한 지표지만, 모두 다 챙기겠다는 건 결국 아무것도 챙기지 않겠다는 말과 같습니다. 하지만 결정은 그렇게 어렵지 않습니다. 비즈니스마다 그리고 회사의 성장 단계마다 집중해야 하는 지표가 어느 정도 정해져 있어요. 예를 들어 시장이 포화상태고 서비스 미경험자가 시장에 얼마 남아있지 않는 경우에는 가격할인으로 경쟁자에게서 유저를 빼앗아 오거나(구매자수) 지속적으로 우리 서비스를 경험하거나(리텐션) 두 가지 지표 중 상황에 맞게 산택하시면 됩니다.
이번 포스팅은 데이터 요건정의 하는 방법 첫번째 구조화에 대해 알아보았습니다. 다음 포스팅은 개념화에 대해 이야기 해볼게요.
오늘도 행복하세요~!
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