[데이터 분석, 직감을 무시하지 말라] <린 | 커리어리

[데이터 분석, 직감을 무시하지 말라] <린 분석> 마지막 챕터는 '데이터를 중시하는 사내 문화를 어떻게 조성할 것인가'로 마무리 됩니다. 그중 한 가지를 정리하고 생각을 덧붙였습니다. 💡 직관을 무시하지 말라 "과학은 매우 실증적이고 냉철하지만 과학자들은 그렇지 않습니다. 과학은 객관적이고 기계적이지만 또한 과학은 창조적이고 직관적인 과학자들, 아직 입증하지 못한 뭔가를 믿는 과학자들을 높이 평가합니다." (키쇼어 스와미나단(Kishore Swaminathan)) - 린 분석은 직감의 무시가 아니라 직감이 옳은지 틀린지 검증하는 것이다. (책의 다른 페이지) 결국 정량적 데이터는 가설의 테스트에 큰 도움이 되지만 사람이 개입하지 않은 채 정량적 데이터만 가지고는 새로운 가설을 만들지는 못한다. - 직관의 유용성을 완전히 배제하지 않는 동시에 분석의 가치를 입증해야 회사 문화를 바로 세울 수 있다. - 누구나 분석을 이용하고 이해할 수 있도록 만들어라. 너무 많고 어려운 숫자로 인한 당혹감은 이슈와 관련 없는 부적절한 쪽에 관심을 갖게 할 수 있다. - 데이터의 수집과 처리할 때 사용한 방법론과 데이터를 투명하게 공유해야 한다. 성공이든 실패든 공개하는 투명성은 데이터의 성역을 무너뜨리고 분석에 대한 선입견을 깨뜨리는 데 중요한 역할을 한다. - 그리고 결과를 입증할 수 있도록 (KPI 혹은) OMTM과 같은 개념으로 모두가 목표에 초점을 맞추게 만들어라. 💬 코멘트 - 예컨대 "출근 및 등교 시간에 웹툰을 보는 사람이 많을 것이다"라는 직감적인 가설을 "유저의 70%는 아침 8시에 웹툰을 본다"는 데이터가 뒷받침 합니다. - 물론 데이터를 뜯어보다가 인사이트를 얻을 수도 있습니다. 하지만 좋은 직감 즉, 제품과 사용자를 얼마나 이해하고 있느냐에 따라서 더 빨리 목표에 도달할 수 있습니다. 이 때문에 저 역시 독자들의 댓글이나 블로그, 카페 후기도 열심히 찾아보고 있고요. - 가설이 틀렸다고 검증 될 때도 많은데요. 개인적으로 많이 했던 생각은, "다 이럴 줄 알았는데 나만 그런 거였어?"였습니다. :) 제품에 대한 '덕력'이 높을수록 빠질 수 있는 함정을, 데이터를 통해 균형을 맞추는 것이죠. - 많은 회사들이 (얼마나 의도한 것인지는 모르지만) 채용 시 '데이터를 중시하는 사람'이면서 동시에 '제품 혹은 산업에 이해도가 높은 사람'을 우대하는 것도 이런 맥락인 것 같습니다.

린 분석

YES24

2021년 4월 25일 오후 2:40

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[토스PO가 정의하는 '제품의 한계'의 의미] 최근 핫한 토스 PO세션 영상에 관해 코멘트와 함께 쉽게 풀어써보았습니다. 토스는 PO가 주도했지만, 조직에 따라서 데이터분석가도 활용 해볼 수 있는 내용이라 적극적으로 추천합니다. 개념 자체는 잘 생각해보면 우리도 한 번쯤 고민해본 것과 원리는 비슷한데요. 토스의 관점, 측정 방식, 꾸준한 실험, 조직의 얼라인, 협업, 그리고 실제 성공 사례가 정말 대단하다고 느꼈습니다. 개인적으로 인상적이었던 포인트는 Carrying "Capacity"를 수용 가능한 '능력'보다 '한계'라는 단어로 더 많이 표현한다는 점입니다. 맥락을 잘 담고 있다고 생각했어요. 📌 개념 - 우리 서비스가 도달할 최종 유저 수 - Carrying Capacity = # of New Daily Customers / % Customers You Lost Each Day - 일정하게 유지되는 주 요인: Inflow(New User + Resurrection), Churn Rate 📌 의미 - 현시점에서 제품 본연의 능력으로 유저의 유입/이탈 균형이 맞춰지는 지점을 알아내고, 이를 활용해 전략을 세운다. - “결국 도달할 지점"이자, “어차피 돌아올 지점"이기 때문에, Paid 마케팅 전략에 활용할 수 있다. - 언제 끌어모으고, 언제 업그레이드 할 것인지, 가장 효율적인 타이밍을 잡아준다는 데에 의미있는 개념이다. - 근본적인 Carrying Capacity의 향상은, “제품개선”을 통한 Inflow(유입)과 Retention(재방문)의 향상, Churn(이탈)의 감소다. 📌 생각거리 1️⃣ “유입 < 이탈”, 이거 문제있는데요? - 토스의 CC 개념으로는 ‘그럴 수밖에 없다'고 볼 수도 있다. - 이탈하는 유저를 잡으려고 아무리 애써도, 이미 제품의 캐파(Capacity)를 넘어서 넘치는 물을 주워담을 수 없기 때문이다. - 말장난 같지만 엄밀하게는 다른, ‘이탈유저를 잡는 전략' 보다는 유저를 담을 수 있는 ‘제품의 그릇 넓히기’가 필요하다. - 정말 제품에 ‘문제'가 있는지, 거기까지가 제품의 ‘한계'인지 고민해보자. 2️⃣ “유입 > 이탈”, 이거 좋은데요? - 그 상태는 영원히 지속되지 않으며, CC 지점을 넘어서면, 결국 “유입 < 이탈"로 돌아서게 된다. - “물 들어올 때 노 젓기"의 의미를, ‘더 많이 끌어오기 위해 마케팅하기'로 받아들이는 실수를 하지 않도록 조심하자. - 한계점에 다다르는 속도가 빠른 만큼, 광고를 끄고 더 큰 한방을 준비해야 한다. 3️⃣ 제품의 그릇 넓히기? - 토스는 ‘간편송금’ 서비스의 한계점을 미리 예측하고, 적절한 타이밍에 ‘신용조회’를 내놓았다. - 이를 가득 차 버린 CC 에 새로운 CC 를 얹었다고 표현했다. - 타깃 유저가 늘어났고, 유저의 재방문 요소를 늘렸다. 📌 비슷한 개념 - 그로스해킹을 공부하면, ‘리텐션 곡선'에 관해 듣게 된다. - “곡선의 안정화 지점, 즉 신규유저가 재방문하는 비율이 일정해지는 지점”이 모여서 MAU를 결정한다. - 이때 “유입을 늘릴 것이냐" 아니면 “곡선의 안정화 지점을 높일 것이냐"를 전략으로 삼아서 MAU 향상을 꾀할 수 있다. - 먼저 마케팅을 통해 유입 #를 늘리면 일시적으로 MAU는 늘겠지만, Retention % 이 똑같으면 광고를 껐을 때 원래 지점으로 돌아온다. - 따라서 리텐션%(이탈%)이 안정화 되는 지점 자체를 높이는게 더 근본적이고 효과적이다. - 그리고 그 지점을 높이는 건 ‘제품 개선'에 달려있다. 🔗참고 - 토스 PO세션 (약30분)

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