그로스 마케터의 데이터이야기 5. 요건정의_개념화

안녕하세요

신사동 마케터 입니다.

이전 글에서 데이터를 추출하기 전에 확인해야 할 2가지 포인트 중 구조화에 대해 알아보았는데요. 이번 포스팅에서는 또다른 체크포인트인 개념화에 대해 이야기 해보려고 해요.

개념화(conceptualization) : 특정 용어를 사용할 때, 무엇을 의미하는 지 구체적으로 정의하는 것

개념화는 넓은 목표 과제를 구체적이고 좁은 목표로 재정의하는 것을 의미한다. 예를 들어 ‘스마트한 업무 환경을 만들자’ 라는 과제를 해결해야 한다고 생각해보자. 어떤 아이디어가 있을까? 재택근무, 전자 결재, 회의 줄이기. 우리 부서 또는 회사가 가진 ‘작지만 확실하게 거슬리는 그 문제’에 집중해서 스마트한 업무 환경 이라는 의미를 우리에게 맞춰 줄여보는 거다. 범위가 넓으면 창의적인 아이디어가 나올 것 같지만, 의외로 가장 진부하고 낡은 아이디어가 나오기 쉽다. 좁혀보자. 우리 부서 또는 회사가 가진 ‘작지만 확실하게 거슬리는 그 문제’에 집중해서.

출처: 일하면서 성장하고 있습니다.

저는 업무를 할 때 구조화를 통해 문제정의를 한뒤 개념화로 그 문제를 구체화 시킵니다. 문제를 서술한 문장을 매우 정량적이고 주관적 해석이 끼어들 여지가 없는 기준을 정해주는 거죠. 개념화를 할 때 도움이 되는 생각법 하나 알려드릴게요. 이 문제를 푸는 일을 컴퓨터에게 시킨다고 생각해보세요. 예를 들어 우리 회사가 OTT서비스고 ‘넷플릭스 오리지널 콘텐츠 시청을 개선 시킨다’가 문제라고 가정해보죠.

컴퓨터는 질문합니다.

넷플릭스 오리지널 콘텐츠란 뭐죠?

우리는 휴먼이기 때문에 느낌적인 느낌으로 이 콘텐츠가 오리지널인지 아니면 타 배급사에서 소싱 받아온 콘텐츠인지 구별할 수 있습니다. 어떻게 아는 지는 잘 모르겠지만 어떻게 아는 거죠. 하지만 컴퓨터는 모릅니다. 오리지널 콘텐츠란 넷플릭스에서 직접 자금을 투자해서 제작하는 콘텐츠야 라고 설명해주면 어떨까요? 아까보다는 낫지만 여전히 컴퓨터는 모릅니다. 기껏해야 직접 제작 여부는 어디서 확인 할 수 있어? 라고 되묻겠죠.

컴퓨터가 알아들을 수 있는 가장 정확한 답은 아래와 같습니다.

 DB=Content_information

 Column=type 값이 original            

하지만 이렇게 DB에 정리되려면 누군가는 입력해야 하고 그 과정은 위와 같은 문답 과정을 거쳐야 합니다.

어떤가요? 개념화에 대해 이제 감이 좀 오시나요?

구조화와 개념화만 잘해도 문제를 90%이상 푼것이나 마찬가지입니다.

도움이 되셨길 바래요!

오늘도 행복하세요~!

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