[book]데이터 읽기의 기술

1부가 "데이터"를 어떻게 다뤄야 하는지 당부하는 내용이였다면, 2부는 데이터를 둘러싼 실제 비즈니스 환경을,  데이터를 다루고자 하는 사람의 이상과 현실을 직시시켜줬다.
2부 내용이 통찰의 기회를 마련해주었기에 2부 > 1부 순으로 정리했다.
✅는 책에서 전달한 인사이트,
🗣️는 나의 상황을 대입해서 적은 부분이다.

 

2부

2부를 읽고 프로젝트 동안 내가 느끼고 겪은 답답함의 원인을 파악할 수 있었다. 이를 통해 앞으로 지원할 회사의 기준점과 커리어 방향성을 정립하는 시간을 가졌다.

회사가 돈을 버는 핵심 제품/서비스는 무엇인가?

기업의 데이터 수준과 데이터의 중요성을 인식하는 정도가 천차만별이다. 기업을 아래 기준으로 정리 해보자.

돈을 버는데 "데이터"가 필수적인 회사	돈을 버는데 "데이터" 필수는 아닌 회사
필수적인 데이터 인프라	데이터는 차별화 포인트
온라인	온오프라인
엔지니어 중심	상품 제조 및 매장 중심

전자가 IT업계 회사라면 후자는 온오프라인 식품판매 회사로 구분할 수 있다.
같은 데이터 분석이 있더라도 전자에서는 결과를 시스템이나 대시보드로 구현하고, 후자는 제품팀에 인사이트 제공하기위해 분석 결과를 인간의 언어로 전달하는데 비중을 둔다. 
 
🗣️ 내가 진행했던 식품 이커머스 그로스/분석 프로젝트의 기업 형태는 후자였다...ㅎ
실제로 매출 구성도 오프라인 판매(매장/박람회)와 온라인 판매로 이뤄졌다. 따라서, 이 사업체에서 데이터 분석은 필수가 아닌 선택의 요소였다. 그리고 데이터 분석에 시간을 할애한 만큼 분석 결과를 회사에 수준에 맞게 문서화하는데 시간투자했다.

정리해보면 나는
분석 > 분석 보고서 > 분석 보고서에 대한 설명+요약본 > 개인 포폴용 문서 까지 준비해야했다. 
문서(제안서)에 대한 문서화(제안 설명서), 또 그것에 대한 문서화(제안서 제출 보고)까지 준비하는것이 실제 분석보다 더 소모적이였다. 
 
✅ 회사의 수준 직시하기
책에서 나온 회사 상태 점검사항이다. 셋 중 하나라도 없으면 제대로 분석하기 어렵다고 한다..

🗣️ 프로젝트 NMBB는 내가 먼저 분석을 제안드렸던거라 딱 하나만 해당된다. 

1️⃣ 회사에 데이터 분석을 할 수 있는 인력이 있는가? 나는 그러한 인력인가?	⭕️	그로스 플젝 = 오직 나.. 이후, 분석 속도를 가속화하기 위해 멤버 영입
2️⃣ 회사에 데이터를 담을 수 있는 시스템이 있는가?	❌	자사몰은 쇼핑몰 호스팅 업체를 사용해서 DB접근x - 대안: html 코드 추가로 GA4 도입
3️⃣ 회사에 어떤 종류의 데이터가 있는가?	🔺	로그데이터 x 타 플랫폼을 통한 판매데이터 o (한계: 고객 정보 보호 목적으로 데이터 내용이 한정적)

 
이를 통해 내 직무가 빛을 발하려면 내 업무에 대한 니즈가 있고 data-driven 문화가 자리잡힌 회사에 입사해야된다. 아무리 규모가 작은 기업이더라도 기업은 조직이다. 혼자서 하는 것이 아닌 협업으로 이뤄져있기에, 내가 하는 활동을 존중까진 아니더라도 이해하는 조직이었으면 한다.
 
✅ 의사결정자에 달린 데이터 수준
인력, 시스템, 데이터는 목적에 따라 정렬되어야 하며, 어느 부분이 부족한지 인지하고 채울 수 있는 사람은 의사결정자(=임원)이다.
사원이 아무리 아무리 필요하다고 조직에 전달해도 변화하기 어렵다. 가령, 데이터가 필요 없다고 생각하는 부서가 있고, 데이터 팀에서 도움이 되는 분석결과를 가지고 온다고 해도 듣지 않는 선택지를 택할 수 있다.
엄밀히 다른 조직이라, 데이터 팀에서 그들을 평가하거나 자신들의 실력을 인정해 승진시켜주지 않으니 분석결과를 무시할 가능성이 있다.
하지만, 의사결정자가 강력한 의지를 가지고 있다면 말이 달라진다. 
 
🗣️ 나도 비슷한 경험이 있다. 단순 인사이트 제공만으로 결과 반영이 안되어 추가적으로 마케팅 요소를 넣은 마케팅 제안서를 제안했었다. 하지만, 이는 반려되거나 실험해보기 위해서는 직접 수행하는 수 밖에 없었다.. ㅎ
 

1부

데이터의 목적

데이터의 목적은 소비자를 진심으로 이해하고 그들의 필요를 채워줄 단서를 찾는 것이다. 
이커머스

• 어떤 검색을 하는 소비자에게 어떤 제품을 노출해야 잘 팔릴지
• 장바구니에 무엇이 담겨있을때 어떤 제안을 해야 하는지 등
• 데이터로 돈을 벌어야하기 때문에 분석을 제대로 하지 않으면 온라인 기업은 살아남기 어려움

데이터의 "목적"이 없으면 데이터는 그냥 어려운 숫자이거나 지나간 일을 보는 것에 불과하다.
 

구매 소비자의 심리

소비자가 제품을 구매하는 과정은 아래와 같다.
제품을 알고(인식) > 좋아지게되면(태도) > 구매(행동) 

따라서, 소비자가 제품을 어떻게 인지했고 이에 대한 반응이 긍정인지 부정인지 파악하고 있으면 제품에 대한 상황을 정의할 수 있다.

이때, 각 단계에서 데이터를 정확히 알 수 없더라도 최대한 많이 가지고 있는 것이 중요하다.
고객은 결국 매출과 연결되기 때문에 '사람'의 구매 행동을 분석하게 되는데, 많은 데이터는 그만큼 대표성을 가지게 된다.
 

고객에 대한 이해

점점 성별과 나이에 대한 구분이 무색해지고 있다. 따라서, 고객에 대한 이해는 인구통계학적 분석보다 고객 행동에 기반한다.
마케팅 형태도 변화했다. 과거엔 광고를 뿌리고, 이중에 원하는 고객에게 전달되기를 바라는 방식이였다.
하지만, 오늘날엔 개인의 이력을 바탕으로 유사 고객군이 좋아하는 것을 추천하거나, 유사한 제품을 추천하는 방식으로 마케팅이 변화했다.이는 시간과 비용 그리고 노력의 효율성 측면에서 뛰어나다. 
 

구매패턴 분석

앞서 말했듯이, 구매자의 성별이나 연령대보다 제품의 이용 상황을 구체화 하는 것이 전략에 더 유의미하다.

• "여자는 ~를 좋아해", "남자는 ~를 싫어해"라는 단편적인 예측보단
• 어떤 상황에서 제품을 이용하고 필요성을 느끼는지 혹은 제품이 더욱 편리하려면 어떤 변화가 있어야 하는지 등

따라서, 제품의 이용 상황을 중심으로 데이터에 접근하고 제품이나 서비스를 쓰는 상황을 최대한 구체적으로 그려 볼 것을 추천한다.