서비스기획자가 자주 사용하는 데이터 툴
기획자는 어떤 툴을 활용할까?
안녕하세요 여행하는 기획자입니다. 요즘 IT에 서비스기획자가 자주 사용하는 여러가지 데이터 툴에 대한 원고를 기고하였습니다. 보다 구체적인 실습 내용음 오픈패스에 강의 VOD로 만들었으니 참조하시면 좋을 것 같습니다. 링크는 아래와 같습니다. :)
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2678/
관련 내용 중 일부를 발췌하여 공유드립니다. 혹시 데이터 툴을 어떻게 사용해야 할지 고민일 경우는 위의 내용을 참조해주세요.
감으로 일을 하다가 본격적으로 데이터를 다루고 있는 요즘이다. 부서 이름도 아예 '데이터'라는 3글자를 반영하여 조직명이 변경되는 등의 조직문화가 변화하고 있다. 한때 데이터 찾을 시간에 서비스 아이디어나 찾아보라는 이야기도 심심치 않게 들었지만, 이젠 고객 데이터를 보고 분석해 보라는 이야기를 많이 듣곤 한다. 데이터를 빼놓고 서비스를 이야기할 수 없는 시대가 된 것이다.
고객의 마음을 이해하기 위해, 고객의 진심을 생각하기 위해 데이터를 사용한다고 하지만 데이터를 활용하는 데까지 여러 단계들이 숨어있다. 고객이 남긴 자취들을 여기저기에서 모으는 과정부터 데이터를 읽고 이해하기 위한 분석 과정, 그리고 이를 이해하고 써먹는 활용까지 지난한 과정들이 산재해 있다. 여러 전문가들의 손길이 닿아야 비로소 그럴듯한 결과물이 나오는 데이터 처리 과정 속에서 어떻게 하면 데이터로 재미있는 요리를 할 수 있을까?
글로 보시는 것보다 영상으로 보시는 것이 편하신 분들은 오픈패스 강의를 추천드립니다.
구체적인 실습 과정이 상세하게 나와 있답니다 :)
https://openpath.kr/lecturedetail/P1000000050
데이터로부터 리서치를 시작하다
리서치 단계에서 주로 사용하는 툴은 구글 스프레드 시트, 챗 GPT이다. 정말 고객들이 원하는 것이 맞을지, 고객이 정말 불편하게 여기는 게 맞을지 기획자는 늘 검토를 해야 한다. 실컷 사람도 돈도 다 투입되기로 했는데 막상 뚜껑을 열어보니 전혀 고객이 필요하지 않은 서비스였다면 그것만큼 허망한 일도 없다. 아무리 노력해도 고객이 찾지 않는 서비스가 되면 안 되니 고객의 니즈를 예의주시할 필요가 있다.
고객의 반응을 확인하기 위해 가장 많이 활용하는 것은 '구글 스프레드시트'이다. 특정 함수 하나만 넣으면 빠르게 뉴스 기사들을 수집해 살펴볼 수 있다. 함수는 'importfeed'라는 것을 사용하는데 이 함수로 전 세계 뉴스를 한 번에 수집할 수 있다. RSS 서비스가 제공되는 서비스가 있다면 무엇이든 구글 스프레드 시트에서 불러와 데이터를 한꺼번에 확인해 볼 수 있다.
구글스프레드시트와 연동할 수 있는 sheets for gpt를 넣으면 gpt에서 하는 질문을 그대로 구글스프레드시트 안에서 활용해 볼 수 있다. chat gpt에서 사용하는 것과 동일하게 궁금한 것들을 질문할 수도 있고, 데이터들을 수집할 수도 있다.
데이터 활용, 이게 끝이 아니다. 최종 화면 설계까지
서비스 기획자의 역할 중 하나는 머릿속에 추상적으로 떠다니는 무언가를 화면상에 그리는 것 역시 해당된다. 만약 가격에 민감한 사람들을 위해 세탁물이 세탁기 안에 들어왔을 때 "냉수로 세탁하여 비용을 절약할까요?"라는 안내 메시지를 내보내는 것을 고려한다면 화면에 어떤 방식으로 보여줄 것인지 고민을 할 차례다.
대략적인 커뮤니케이션을 위해 와이어프레임을 그려보았는데 도통 어떤 화면이 최선일지 확신이 서지 않는다. 이럴 때면 실험을 한다. 가장 사람들이 선호하는 시안은 무엇인지, 내가 의도하는 서비스대로 액션이 취해지는지에 대한 실험 설계를 한다. 실험은 피그마의 프로토타입핑 툴을 통해 진행하기도 하고, VWO와 같은 툴로 결과를 추출해 볼 수도 있다.
핫자(Hotjar)라는 툴을 통해서 내가 만든 서비스의 어느 부분을 주로 많이 살펴보고, 가장 오래 머무는지에 대한 분석을 해볼 수도 있다. 최종으로 선택한 시안이라도 계속 사람들이 혼란을 겪고 있는 지점이 발생하거나 이탈하는 지점이 생긴다면 해당 부분을 체크하여 추후 개선하는 포인트를 활용해 볼 수 있다.
최근 3~4년 전부터 피그마를 통해 작업을 제법 많이 하는데 피그마의 플러그인 중 A/B TEST를 하거나 히트맵을 볼 수 있는 툴들이 제법 나오고 있다. 어탠션 인사이트나 메이즈와 같은 툴을 활용하면 시안이 '명확함'이라는 기준으로 볼 때 몇 점인지, 사용자가 주로 어디를 주목해서 시안을 보게 되는지 등을 자동으로 분석해 확인해 볼 수 있다.
데이터는 크게 서비스를 기획하는 초기와 서비스를 구체화해나가는 과정 중간의 여정에서 사용하고 있다. 과정 중 어느 한 시점에서만 사용한다기보단 전반적으로 데이터를 활용이 된다. 거창하게 '데이터 기반으로 문제를 해결합니다.'라고 접근을 하면 너무 무겁지만, '상대방의 생각이 궁금해 데이터를 활용합니다.'라고 접근하게 되면 서비스를 기획할 때 데이터가 큰 힘이 될 수 있다고 본다.
데이터는 숫자와 문자로만 되어 있어 그 자체로는 거짓말을 하지 않는다. 반대로 말하면 기획자가 어떻게 해석하고 어느 시점에 어떻게 사용하느냐에 따라 용도와 쓰임처가 완전히 달라질 수 있다. 같은 식재료라 할지라도 요리사마다 만드는 음식이 조금씩 다르고 해석이 다르듯 데이터도 사용하는 사람이 어떤 생각을 갖고 있느냐에 따라 사용처가 달라지기 마련이다. 아무리 좋은 툴이라도 데이터를 해석하는 사람이 편견을 갖고 해석을 한다면 데이터를 활용하는데 의미가 없다. 어느 분야에서든 마찬가지겠지만 툴은 거들뿐, 객관적으로 사용자의 마음을 이해한 것이 맞는지 편견 없는 데이터가 맞는지 끊임없이 바라보고, 교차 검증을 할 필요가 있다고 생각한다.
