워크로그 #1. 조직 성장과 데이터 분석의 상관관계
조직이 성장하면 데이터도 성장한다.
카카오스타일은 오픈 세미나 '워크로그‘를 통해 우리가 일하는 방식과 문화를 공유합니다. 워크로그는 카카오스타일과 크루들이 이제까지 고민하고 해결하며, 성장해온 그 과정을 나누고자 시작하게 된 프로젝트입니다.
카카오스타일은 '데이터'와 함께 성장했습니다. 모든 의사결정을 데이터를 기반으로 할 뿐 아니라, 지그재그가 출시된 시점부터 쌓아온 빅데이터를 통해 서비스를 개선하고 있습니다.
워크로그 #1에서는 '조직 성장과 데이터 분석의 상관관계'를 주제로, 조직의 성장에 따라 변화해 온 데이터 분석 조직의 역할과 더 효율적이고 정확한 분석을 위한 깊은 고민과 다양한 시도에 대해 공유합니다.
by. 워크로그 #1 발표자 데이터그룹 데이터 분석가 Tony(토니)
성장 단계별 데이터 조직의 변화
카카오스타일은 쇼핑몰 북마크 앱 '지그재그'에서 시작해, 광고 시스템과 자체 결제 시스템까지 구축하며 본격적인 이커머스 플랫폼으로 성장했습니다. 이후 패션바이카카오, 포스티, 글로벌 등 사업 폭을 넓히며 멀티 서비스 구조를 갖추게 됐습니다.
조직이 변화하는 과정에서 데이터 분석 조직 역시 계속해서 변화해왔는데요. 조직 규모에 따라 달라진 데이터 분석가의 역할과 그 시점에 중요시했던 이슈들은 다음과 같습니다.
조직 규모 단계별 데이터 분석가의 역할 및 주요 이슈꾸준히 조직이 성장하면서 데이터 분석가의 역할과 역량도 함께 성장했습니다. 이 같은 결과가 나오기까지 시도했던 다양한 도전과 유의미한 결과들을 소개합니다.
더 나은 데이터 분석을 위한 우리들의 시도
카카오스타일 데이터 분석 조직은 전사 대상으로 데이터에 대한 이해도 및 활용도 향상을 목표로 합니다.
데이터 헬프 데스크 운영
매주 Q&A 세션을 열어 현업 크루가 데이터 분석과 관련된 궁금증이나 어려운 점을 해결할 수 있도록 도움을 제공합니다. 2년 넘게 지속되고 있는 해당 세션과 함께 상시 질문할 수 있는 슬랙(사내 메신저) 채널을 운영함으로써 언제든 데이터 활용에 관해 이야기를 나눌 수 있습니다. 이 외에도 비정기적인 세미나를 개최하거나 다양한 교육 콘텐츠를 공유하기도 합니다.
로그명세서 활용
로그명세서는 유의미한 데이터 분석을 위해 선제 되어야 하는 중요한 요소 중 하나입니다. 특히 케이스와 시나리오가 다양한 사용자 로그 데이터는 더욱 일관된 관리와 운영이 필요합니다. 카카오스타일은 새로운 화면이나 기능이 추가될 때, 관련 로그를 설계하기 전에 데이터 수집 및 분석, 활용에 대한 시나리오를 설정하는 과정을 선행하여 좀 더 효율적으로 히스토리를 관리하고 운영합니다.
데이터 분석 챕터의 주간 회의
카카오스타일 데이터 분석가는 다양한 조직에 속해 중요한 업무를 담당합니다. 각 팀에서의 업무 외에도 같은 직무 간 커뮤니케이션을 위해 데이터 분석 챕터 주간 회의를 별도로 진행하고 있습니다. 이를 통해 대시보드 등 전사적인 변화나 협업할 때 참고해야 할 사항을 공유하며 데이터 분석가 간 정보 격차를 최소화하고 함께 효율적으로 일할 수 있도록 노력하고 있습니다.
카카오스타일 데이터 분석 툴을 소개합니다
데이터 분석 업무 성과 및 효율 향상을 위해, 사용 목적에 따라 커스터마이징한 다양한 툴을 활용하고 있습니다.
카카오스타일에서 사용하는 데이터 분석 툴분석가의 작업 공간, 쥬피터허브(JupyterHub)
쥬피터허브는 여러 사용자가 본인의 분석 환경에서 작업할 수 있도록 개별 페이지를 제공해 주는 플랫폼입니다. 데이터 분석가 각자가 가장 효율적으로 활용할 수 있는 도구를 선택해 업무를 진행하는 동시에 공통으로 활용할 수 있는 분석 환경까지 제공하는 쥬피터허브를 통해 개인의 업무 효율성을 유지하면서도 원활하게 협업할 수 있는 환경을 구축했습니다.
전사 데이터 조회/쿼리 도구, 리대시(Redash)
리대시는 실무자가 데이터를 가장 빠르게 확인하고 조회할 수 있는 도구입니다. AWS 아테나를 데이터 소스로 사용하고 있는데요. 아테나를 리대시와 연동시켜, 이를 활용해 현업에서도 SQL을 통해 데이터를 조회하고 시각화할 수 있습니다.
전사 대시보드 솔루션, 아마존 퀵사이트(Amazon Quick Sight)
아마존 퀵사이트는 대량의 데이터를 한눈에 살펴볼 수 있는 대시보드 역할을 합니다. 분석가가 전사 단위의 대시보드를 구현하고 다양한 지표를 시각화할 때 주로 사용합니다.
전사 제품 분석 도구, 앰플리튜드(Amplitude)
사용자가 남기는 이벤트 로그 데이터를 앰플리튜드에 쌓고 다양한 분석을 수행합니다. 앞서 소개한 로그명세서와 동일한 구조로, 앰플리튜드를 통해 데이터를 적재하고 있어 기능이 배포된 후 제품에 대한 현황을 빠르게 분석할 수 있습니다.
데이터 분석가가 갖추어야 할 역량
데이터 분석가는 기기의 움직임을 원활하게 만들어 잘 작동될 수 있도록 하는 윤활유 역할을 한다고 볼 수 있습니다. 제품과 관련된 의사결정, 데이터 분석, 서비스 기획, QA나 개발까지 여러 단계에서 다양한 역할을 수행하고 있기 때문인데요. 다양한 방면에서 활약하고 있는 데이터 분석가가 갖추어야 할 역량은 다음과 같습니다.
데이터 분석가의 커리어데이터 분석 방법 및 도구의 이해와 활용
데이터 분석가에게 가장 기본이 되는 역량은 데이터 조회 및 분석과 도구를 활용하는 방법을 아는 것입니다. 다양한 데이터 분석 방법과 도구가 존재하기 때문에 이를 이해하고 가장 효율적인 방법을 찾는 것이 중요합니다.
데이터 구조의 이해와 활용
데이터 구조를 이해하고 활용하는 역량 역시 중요합니다. 데이터 분석 능력을 갖추고 있어도 새로운 조직에서 또 다른 데이터 구조를 만나면 이를 이해한 후에 분석을 시작해야 합니다. 데이터 구조는 크게 서비스와 비즈니스가 구현되고 운영되기 위한 기초적인 데이터 구조를 이해하는 raw 단계와 이를 활용해서 분석에 필요한 데이터, 컬럼, 지표는 어떤 것인지 이해하는 분석 단계로 나눌 수 있습니다.
데이터 기반 커뮤니케이션
데이터 구조 이해 및 분석에 능숙해졌다면, 분석 결과를 현업에 잘 전달하는 커뮤니케이션 역량을 기르는 것이 좋습니다. 진행 중인 태스크의 목적과 특정에 따라 적절한 커뮤니케이션 방식으로 구현해낼 수 있어야 합니다.
Zero to One 분석을 위한 다양한 요소 활용
신규 서비스나 비즈니스가 처음 구축되는 단계에서 데이터 분석가는 유의미한 분석을 위해 무엇이 필요한지를 파악해야 합니다. 새로운 로직을 바탕으로 어떤 데이터가 필요한지, 무엇이 쌓일지를 사전에 이해하고 이를 바탕으로 처음 보는 영역에 대한 분석을 빠르게 도출해내는 것이 중요합니다.
전사 목표에 부합하는 분석 임팩트의 실현
마지막으로 전사적인 측면에서 큰 범위와 다양한 상황을 이해하고 유의미한 결과를 도출해내는 것 역시 중요한 역량 중 하나입니다. 전사가 데이터를 활용하는 과정에서 생기는 문제점을 발견하고, 이를 위한 해결 방안을 도출해낼 수 있다면 그 임팩트를 실현할 수 있습니다.
카카오스타일 데이터 분석 조직이 만든 결과들
카카오스타일은 고객에게 최고의 서비스를 제공하기 위해 다양한 방면으로 데이터를 활용하고 있습니다. 데이터 분석 조직은 현재에 안주하지 않고 더 나은 결과를 위해 계속해서 노력하고 있습니다.
지그재그 인사이트 프로젝트
지그재그에 입점해 있는 스토어들을 대상으로 비즈니스 인텔리전스 서비스를 제공하는 프로젝트입니다. 지그재그 인사이트를 통해 입점 스토어들은 판매, 키워드, 고객, 경쟁사라는 네 가지 관점에서 상세한 분석을 할 수 있으며 자사 경쟁력도 파악할 수 있습니다. 데이터를 기반으로 성장을 위해 강화하거나 개선해야 하는 부분 역시 제안받을 수 있습니다.
이 프로젝트는 PO, 데이터 분석가, 개발자, 세일즈 컨설팅 매니저 등 다양한 직군이 협업해 만든 결과물인데요. 특히 카카오스타일과 입점 스토어가 동반 성장할 수 있도록 데이터 기반의 솔루션을 제공했다는 점에서 더욱 의미 있는 일이라고 볼 수 있습니다.
지그재그 인사이트 오픈전사 제품 분석 가이드라인 수립 / 제품 퍼포먼스 리뷰 세션 운영
구성원들의 경험과 경력은 모두 다르기 때문에 데이터를 활용하고 분석하는 방식에도 차이가 존재합니다. 이 차이를 극복하기 위해 가장 기본적인 제품 성장 지표인 유입/전환/유지의 요소들을 하나의 화면에 연동해서 볼 수 있는 구조를 구현했습니다. 데이터 변화 추세를 빠르게 확인할 수 있도록 지표를 매일 관리하고 있습니다. 또한 주 1회 제품 퍼포먼스 리뷰 세션을 운영하여 데이터를 바탕으로 특이사항과 이슈를 공유하고 있습니다.
이 프로젝트는 모두가 데이터를 기반으로 현상을 분석하는 등 전체 조직에서 제품을 바라보는 관점을 상향 평준화하는 계기가 됐습니다.
카카오스타일 데이터 분석가는 여러 방면에서 데이터를 분석하고 의미 있는 결과물을 도출합니다. 여기에 그치지 않고 효율적인 전달 및 활용 방법까지 고민하며, 전사적으로 올바른 의사결정을 할 수 있도록 방향을 잡아주고 있습니다.
워크로그 #1에서 공유한 카카오스타일 데이터 분석가의 도전과 변화가 서비스를 만드는 많은 분께 도움이 됐기를 바랍니다. 카카오스타일의 더 많은 이야기가 궁금하다면 아래 링크를 참고해주세요!
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