["데이터를 분석한다"고 할 때 고려해야 할 세 가지] 데이터에 기반한 의사결정, 데이터 드리븐, 데이터 분석 이런 말들은 너무나 많이 들리는 표현이고 그만큼 데이터가 중요하다는 사실을 모르는 사람은 없을 것 입니다. 제가 종종 빠지는 실수 중 하나는 데이터를 보려다가 오히려 데이터를 정리? 분리? 수집? 같은 업무에 빠져버려서 실제로 어떤 것을 알기 위해서 내가 데이터를 보고 있는지 잊어 버리고 일을 하게 되는 것입니다. 데이터를 분석한다고 할 때 첫 번째로 먼저 생각해 보아야 할 것은 "내가 데이터를 통해 답하려고 하는 질문이 무엇이지?"를 계속 되돌아 보는 것입니다. (정말 멋지게 다양한 숫자를 엑세 시트 혹은 BI 툴에 뿌렸는데 나중에 보면 so what?인 경우가 너무 많았어요ㅠㅠ) 두번째는 데이터를 최대한 정확성이 높게 얻으려고 하다보니 너무 많은 시간? 노력을 들이는 실수를 하지 말아야 한다는 점입니다. 우리가 데이터를 보는 이유는 사람의 감? 느낌?으로만 판단해서 잘못된 의사결정을 내리지 않기 위해서 입니다. 하지만 의사결정은 아무리 정확한 데이터에 기반한다고 할지라도 결과적으로 잘못된 의사결정일 수 있습니다. 왜냐면 지금은 맞고, 나중에는 틀렸을 수 있으니까요. 계속해서 고객, 시장환경 등이 변화하니 지금의 데이터에 기반한 의사 결정이 나중에는 맞지 않을 수 있습니다. 따라서 정확한 데이터를 수집하고 이에 기반한 의사결정을 하려는 노력은 중요하나 부족한 데이터에 기반해서도 빠르게 의사결정을 내리려는 노력이 같이 되어야 합니다. (그래도 늘 불안하죠.ㅠ.ㅠ) 마지막으로는 데이터 하면 "숫자"를 떠올리지만 정성적 데이터를 잊으면 안됩니다. 퍼널의 전환률을 아무리 들여다 봐도 전환을 한 고객이 왜 그런 행동을 하는지, 떠난 사람은 왜 그런지에 대해서는 숫자는 아무것도 알려주지 않습니다. 숫자보다 중요한 것은 우리의 고객이 어떤 상태인지, 왜 그런 행동을 하는지 이해하는 것이고, 이는 숫자보다는 한 번이라도 더 고객과 이야기하는 것에서 나온다는 것을 잊지 않았으면 합니다. (저희도 너무 자주 잊어서.. 잊지 말자고 스스로 다짐하는 말입니다)