데이터리안의 멤버는 4명, 전부 다 데이터 분석가 입니다. 그 중 2명은 카카오, 쿠팡, 리디 등 잘 구축된 데이터 인프라 환경에서 일했고, 2명은 맨 땅에 헤딩하며 데이터 적재부터 시작했어요. 데이터리안이라는 회사를 차리고 앞의 2명은 큰 깨달음을 얻었습니다. 데이터는 땅에서 솟아나는 것이 아니었다는 것을요. 데이터 인프라가 없는 상황에서 데이터 분석가들은 어떤 데이터들을 분석하고 의사결정에 반영하고 있을까요? 액션으로 이어지는 데이터 분석에 대해 고민하고 있다면, 스타트업 데이터 분석가라면, 데이터 인프라가 없는 환경에서 데이터를 분석해야 한다면, ‘내 업무에도 데이터를 활용할 수 있을까?’ 고민하고 있다면 이 강연을 들어보세요.
2부에서 답하는 사전 질문 펼쳐보기
Ⅰ. 데이터 분석 환경
Q1. 초기 스타트업의 데이터는 어떤 식으로 적재하면 좋을까요?
Q2. 서비스는 오래됐고 규모는 크지만 데이터는 별로 없는 조직에서는 데이터 엔지니어 채용부터 요청해야 할까요? 아니면 적더라도 가지고 있는 데이터로 뭐라도 할 수 있음을 보이는 게 먼저일까요?
Q3. 최근에는 앰플리튜드나 GA 같은 분석 툴이 많이 고도화되었다고 생각하는데 실제 쿼리나 코딩을 이용하는 비중이 얼마 정도 되는지 궁금해요.
Ⅱ. 데이터 분석 시작하기
Q4. 데이터 활용을 처음 하는 시점에서 뭐부터 알아야 하나요? 전체 지표 및 큰 그림을 보는 것이 막막한데 어떻게 해야 할까요?
Q5. 데이터를 어떻게 추출해서 정리해야 할지 모르는 회사에서 데이터를 다뤄보려면 일단 뭐부터 하는 게 좋을까요?
Q6. 극초기 스타트업에서 관련한 자료가 부족하다는 등의 이유로 데이터와 숫자를 제시하는 것이 의미없다는 지적이 많은데, 이에 대해서 어떻게 생각하시나요.
Ⅲ. CS 데이터 활용하기
Q7. CS팀에서 데이터를 보는 가장 큰 목적이 어떤 것인가요?
Q8. CX KPI를 수립하기 위한 데이터 수집 방법이 있다면 알려주세요.
Q9. 고객 경험을 판단하는 데이터의 종류는?
Q10. VOC 데이터는 문제를 경험한 고객에게서 수집하기 때문에 전체 고객을 대표하기 어렵고, 모수 자체도 전체 고객 데이터에 비해 적다 보니 신뢰도에서도 아쉬움이 존재합니다. 그렇다 보니 CX 책임자 입장에서도 VOC 데이터에 대한 의심이 생기기도 하는데요. 이를 해결할 방법이 있을까요?
Ⅳ. 데이터 기반 의사 결정을 잘하려면?
Q11. 데이터 기반 의사 결정 과정에서 조직의 비전과 목표를 뒷받침하도록 데이터가 편향되어 수집되거나 분석되는 것에 대해서 어떻게 생각하시나요? 어떻게 해결할 수 있는지 궁금합니다.
Q12. 데이터는 보고용일 뿐 실무에서는 위에서 원하는 대로 해야 컨펌이 나고 진행이 되는 기업을 많이 겪었습니다. 데이터를 기반으로 의사 결정을 하는 경험을 얻기 위해서는 이직만이 답일까요?
Q13. 데이터 기반 의사 결정을 잘 끌어나가는 커뮤니케이션 스킬이 궁금합니다. 특히 의사결정자를 설득하는 일이 중요하면서도 어렵다고 생각하는데, 윗분들을 잘 설득할 수 있는 노하우가 있을까요?
Q14. 데이터 분석 결과로 의사결정자를 설득할 때 효과적으로 커뮤니케이션하는 노하우가 있으신지 궁금합니다.
Q15. 조직 구조와 데이터 기반 의사 결정은 깊은 관련이 있는 것으로 알고 있는데, 데이터 기반 의사 결정의 성공 사례와 조직 구조가 궁금합니다.
Q16. 데이터 기반으로 의사 결정해야 하는 것은 너무 중요한데, 데이터를 통해 설정된 정량적인 KPI에 너무 목을 매는 순간 실행하는데 문제가 생기더라고요. 어떻게 하면 적당히 데이터를 잘 볼 수 있을지 궁금합니다.