최근 많은 기업들이 데이터를 중심으로 사업을 운영하려고 합니다. 쿠팡은 대표적인 Data 중심의 의사결정을 하는 기업으로 유명합니다.
쿠팡만의 데이터 시스템과 고객 경험 개선, Matthewm lan, Saizy를 만나다
위 링크를 보시면, 아래 항목들을 제일 첫 문단에 설명하고 있습니다.
해외 사례로는 넷플릭스나 아마존이 있을 것 같습니다.
넷플릭스와 아마존은 어떻게 데이터 분석을 하고 있을까요?
넷플릭스는 다음과 같은 데이터를 수집하고 분석한다고 합니다.
모두 "데이터가 핵심이다." 라고 말은 하지만, "데이터 드리븐은 000이다." 라고 명확하게 설명은 못하는 경우가 많을 것 같습니다. 그래서 이번엔 그 "데이터" 를 둘러싼 용어에 대해서 정리하고자 합니다.
데이터를 활용해서 비즈니스에 적용하는 방법에는 아래 3 가지가 유명합니다.
A data isn't the full picture, just taken into consideration.
Data-Informed On the other hand, a data-informed approach is where decisions are made after considering data as well as user research, experience, and personal insights. Rather than allowing data to control everything, there’s still a human element to decision-making.
(Data-Driven Vs Data-Informed: Which is More Strategic)
Data-Informed 는 '주요 지표'에 대해서 이해하고 있는 것이고, 이 지표에 대해 자신의 '의견' 을 더해서 결정하는 것을 의미합니다. 정리하면, "데이터를 보고 주관적인 의견을 생성하는 방법" 입니다.
Being data-inspired is being inquisitive. many data sources are explored to generate new directions or inform strategy. It's useful for identifying new opportunities and fresh ideas for prototypes.
Data-Inspired 는 데이터를 보고 '인사이트'를 얻는 활동 입니다. 그러므로, 데이터를 보고 인사이트가 나올 수도 있고, 나오지 않을 수도 있죠. 위에 인용에서 나오는 것처럼, 프로토타입이나 새로운 기회를 탐색할 때, 주로 사용하는 방법입니다.
Data-Driven 은 데이터를 기반으로 '의사결정' 을 하는 겁니다. '개인의 주관'을 제거하고, 어떤 선택이 나은지 결정할 수 있는 가설을 만들고, 그 가설을 검증하고, 검증 결과를 그대로 반영하는 프로세스입니다.
데이터) 10월 01일 ~ 11월 01일 까지 DAU / MAU 가 5% 상승
Data-Informed
"위 지표를 보니까, 가을이 되면서, 우리 앱의 000 콘텐츠를 많이 봐서 그런 것 같아"
Data-Inspired
"위 지표를 보니까, 뭔가 가을 컨샙에 맞게 무언가 해야할 것 같은 느낌이 들어."
Data-Driven
"이번 가을에 추가한 콘텐츠는 사용자들의 앱 사용 시간을 늘릴 것이다." 라는 가설이 맞으므로, 새로운 가설을 세우고 다시 검증해보자.
Data-Driven 을 이야기할 때, 자주 착각하는 것이 "데이터를 보고 인사이트를 얻어야해!" 라고 합니다. 이것은 위의 정리한 개념에 따르면, Data-Driven(X), Data-Inspired(O) 입니다. 말그대로 데이터를 보고 영감을 받는 행위니까요. Data-Inspired 의 방법은 통찰력을 얻을 수 있으니, 좋은 활동이나, 언제나 그 통찰력을 얻을 수 있을 것이라 기대할 수 없습니다. 잘못 사용하게 될 경우, 데이터를 기반으로 한 개인 주관을 더욱 강화하는 악영향을 줄 수도 있습니다. 개인적인 생각으로는 이러한 통찰력이라는 주관적인 요소를 줄이고자 데이터 드리븐을 한다고 생각합니다.
Data-Driven 에서 가장 중요한 것은 '데이터 그 자체' 가 아니라 '지표 설정 - 가설 생성 - 검증 - 피드백' 이라고 생각합니다. 즉, 데이터 그 자체가 보다, 데이터를 기반으로 한 프로세스가 중요한 것이죠. 이렇게 많은 가설들이 쌓이고 결과가 쌓이면, 이러한 것들이 특정 기업의 노하우라고 생각합니다.
정리하면, 다음과 같습니다
"~ 한다면, ~ 할 것이다." 와 같은 가설을 세우고, 이를 피드백 하는 것이 중요하다
이 글은 요즘IT-Data-Driven하게일하는법 에서 제일 많이 참고했습니다. 나머지 해야하는 데이터 드리븐을 이유 및 장점은 위 링크에서 너무 잘 설명하고 있으니, 참고하시면 좋을 듯 합니다.