기획자의 말에 힘이 실리는 '통계 질문'
파이썬 강의에서 알려주지 않는, '데이터로 팀원을 설득하는 방법'
지난 7월, 퍼블리와 협업한 원고가 발행되었습니다.
몇 년 전부터 기획자에게 데이터를 보는 능력이 필수라는 이야기가 많이 들립니다. 하지만 기획자를 위한 파이썬, SQL 강의를 열심히 들어도 막상 실무에 활용하기 막막했던 경험을 많은 주니어 기획자분들이 하셨을 것입니다.
이런 주니어 기획자들에게 조금이나마 도움이 될 수 있도록 프로덕트를 만드는 과정에서 실제 던질 수 있는 통계 질문을 소개하는 글을 퍼블리에 기고했습니다.
아래에 초반부 원고를 첨부합니다. 마음에 드신다면 퍼블리에서 전문을 확인해주세요! :)
� 10분 안에 이런 내용을 알려드려요!
- 파이썬은 툴에 불과해! 핵심을 꿰뚫는 결정적인 '통계 분석 질문' 만드는 방법
- 기능 개선부터 출시 후까지, 5가지 상황별 떠올려야 할 통계 분석 질문 리스트
- 주니어 기획자가 통계를 통한 데이터로 팀원을 설득하는 방법
SQL, R, 파이썬 강의를 듣고도 통계 앞에서 당황한다면
김퍼블 씨의 고민이 마치 내 얘기 같으셨나요? 그렇다면 오늘 드릴 이야기에서 큰 도움을 얻으실 거예요. 통계 분석 스킬을 키우고 싶지만 무엇을 배워야 할지 막막해하는 주니어의 흔한 착각이 있는데요. 바로 파이썬 같은 툴만 배우면 통계를 알 수 있을 거라는 잘못된 믿음입니다. 그러나 통계 툴은 수단일 뿐 본질이 아닙니다. 통계의 본질은 "어떤 현상을 한눈에 알아보기 쉽게 체계에 따라 숫자로 나타내는 것"임을 잊지 말아야 해요.
그래서 흔히들 통계를 다루는 능력을 판단하는 기준은 '좋은 통계 분석 질문을 던질 수 있는가?'라고 합니다. 쉽게 말하면, '어떤 통계를 보면 이 문제를 해결할 수 있을까?'와 같이 통계를 어떻게 활용할지 생각할 수 있어야 한다는 건데요. 제게는 그것이 참 막막한 얘기로 들렸고, 좋은 통계 분석 질문이 무엇인지 감이 오지도 않았어요. 저는 통계로 해결할 수 있는 질문과 그렇지 않은 질문을 구분하는 것조차 어려워했습니다.
질문하는 능력은 어디에서 배울 수 있을까요? 제게는 나보다 통계를 잘 보는 시니어 사수가 구체적으로 어떤 문제 상황에서 어떤 통계 분석 질문을 던지는지 보는 것이 최고의 학습 자료였습니다.
하지만 좋은 사수가 없는 환경에서 일을 시작한 주니어 기획자가 많이 계실 거예요. 그런 분들을 위해 프로덕트를 만드는 과정에서 제가 실제로 활용한 다양한 질문을 공유하려고 합니다. 이 글을 통해 독자분들이 다음과 같은 정보를 얻어갈 수 있었으면 좋겠습니다.
서비스 기획의 각 단계별 통계 분석 질문으로 문제를 해결하는 과정
통계로 해결할 수 있는 질문과 해결할 수 없는 질문의 차이
그럼 '기능 개선을 제안할 때', '기능을 만들어가는 단계', '기능을 배포한 이후'로 나눠서 각 상황에 어떤 통계 분석 질문을 활용할 수 있을지 차근차근 알아봅시다!
기능 개선을 제안할 때 필요한 통계 분석 질문은?
주니어 기획자에게는 눈에 보이는 모든 문제가 심각해 보입니다. 물론 사용자의 불편함을 해결해주는 것은 아주 중요한 일이지만, 팀의 자원은 한정되어 있습니다. 팀은 항상 우선순위를 생각할 수밖에 없습니다. 따라서 기획자는 문제의 중요도를 옳게 판단해야 합니다.
예시처럼 사용자의 정성적인 목소리를 듣는 것은 중요한 활동입니다. 하지만 개별 사용자의 목소리를 듣는 사용자 응대와 인터뷰에 의존하면 특정 문제가 너무 크게 보이는 등 문제의식이 왜곡될 위험이 있습니다.
이때 통계를 근거로 사용자 응대, 인터뷰로 발견한 문제의 크기를 추산해봅시다. 기능의 성패를 예측하거나, 동료에게 문제의 심각성을 설득하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
� 이럴 때 필요한 통계 분석 질문
가장 먼저 생기는 궁금증은 'X 기능은 프로덕트에서 얼마나 중요한가'일 것입니다. 중요도를 측정하는 기준은 프로덕트 특성에 따라 다릅니다. 기능을 이용하는 사용자의 수가 중요할 수도 있고, 기능을 사용하는 빈도 혹은 사용 시간이 더 중요할 수도 있습니다.
그럼 X 기능의 사용자가 전체 사용자의 10%를 차지한다고 가정해봅시다. 이 숫자는 큰 숫자일까요, 작은 숫자일까요? 답은 '알 수 없다'입니다. 크고 작음을 판단하기 위해서는 기준이 되는 숫자가 있어야 합니다.
따로 합의할 필요가 없는 핵심 기능(예를 들면 토스의 송금하기, 당근마켓의 중고 거래)의 사용률과 비교하는 것도 좋습니다. 또는 X 기능과 유사한 속성을 갖는 다른 기능의 사용률과 비교해볼 수도 있을 것입니다.
비교 결과 10%라는 사용률이 높지 않은 숫자일 수도 있습니다. 하지만 사용률이 크지 않다고 해서 항상 우선순위가 떨어지는 것은 아닙니다.
예를 들어 첫 방문에서 해당 문제를 겪은 신규 사용자가 문제를 겪지 않은 신규 사용자보다 2배 더 이탈한다는 통계를 발견하면 어떻게 될까요? 기능의 사용률과 별개로 아주 중요한 문제로 다뤄질 수 있습니다. 그래서 사용률뿐 아니라 이탈률 등도 함께 비교하는 것이 좋습니다.
최근에 여러분이 받은 사용자의 요구사항을 떠올려 보세요. 그 요구사항과 관련된 기능의 사용률은 어떤가요? 그 기능은 프로덕트에서 얼마나 중요한 기능인가요? 그 기능의 사용률이 증가 추세에 있나요? 신규 사용자에게 큰 영향을 끼치는 기능인가요? 이런 통계 질문을 던지고 답한 후에는 아래와 같이 팀원들을 설득할 수 있을 거예요.
... (중략)...
글 전문을 볼 수 있는 퍼블리 링크 : https://publy.co/content/6895?fr=category
