"데이터 분석 시즌이 찾아왔네요.."
"빅데이터 속 인사이트를 찾아라?!"
"이제 이런거좀 그만하자... 이거 아니야.."
"그럼 보통 맨처음에 데이터분석을 어떻게 시작하시나요?"
일단 제 경험을 공유드리면, 분석 처음 했을 때는 "EDA"다 뭐다 해가지고,
누구도 알지못한 인사이트를 발견하겠다고 데이터를 이리저리 씹고 뜯고 맛보고 즐기고 했던 것 같아요..
그리고 단순 EDA을 통해서 이렇게 보고했었죠,
나 : "팀장님! 데이터를 한번 뜯어봤더니, 아니 데이터가 이렇쿵 저렇쿵 생겨먹었었더라구요!!"
팀장님 : "그건 이미 다 아는사실인데?.. 그걸로 뭘 할 수 있는데...?"위 내용들 공감 되시는 분들이 있을까요 ...?(제 얘기라 부끄럽네요..)
그렇다면 "데이터 분석이란 무엇이고, 어떻게 하면 좋을까?" 곰곰히 생각해봤는데,다음과 같은 결론을 내렸습니다.
"데이터 분석은 기획에 대한 데이터적 근거(당위성)를 마련하는 것이다."보통 서비스 개선을 위해서 많은 기획자들이 기획서를 쓰는데,
우리 데이터 분석가들도 오히려 기획자들에게 "데이터 분석이라는 상품"을 판매할 수 있다고 생각합니다.
우리들의 강점이 데이터적인 "테크니션"과 "리터러시"이니깐요.
이러한 테크니션과 리터러시를 통해서 데이터 분석의 상품 즉, 기획을 판매하는 것입니다.그래서 제가 생각한 이를 위한 데이터 분석 접근법은 다음과 같습니다.
- 서비스 KPI를 간단하게라도 파악할 수 있는 대시보드를 구축한다.
- 서비스 성격에 따라서 "퍼널 대시보드" 혹은 "성과 대시보드"를 마련한다.
- 서비스 취약 부분을 확인한다.
- 다른 서비스 구간 대비 성과가 적거나, 다른 구간의 악영향을 준다고 판단되는 부분
- 서비스 취약 부분 개선하기 위한 가설(기획)을 세운다.
- ex : 특정 페이지의 편의성을 더 개선하면 취약 부분이 개선될 것이다.
- 가설(기획)에 대한 데이터적 근거(당위성)을 마련한다.
- ex : 특정 페이지의 기능 에러와 사용자 이탈율과의 관계성을 입증한다.
이러한 과정의 데이터 분석을 통해서
단순 EDA를 통한 불분명한 데이터 분석 결과 도출이 아닌,
확실한 목적성을 가진 데이터 분석 결과를 얻어 낼 수 있고,
내가 분석한 기획이 실제로 서비스의 기능화까지 이루어진다면
이것 또한 데이터분석가의 확실한 성과가 될 것이다.
데이터 분석 유튜버 "거친코딩"입니다.