책 [데이터 드리븐 리포트]를 읽고 764

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분야를 막론하고 데이터가 중요하다는 이야기는 하도 많이 들어서 이제 더 이상 그 누구에게도 인상적인 메시지가 아닐 것입니다.

그런데 ‘데이터를 잘 활용하고 있나요?’ 질문을 받는다면 입을 삐쭉거리며 쉽게 대답하지 못할 것입니다. 아마도 직장에서 데이터를 다루는 역할을 하고 계신 분들을 제외하면요.

저도 직장 생활 15년 동안 다양한 직무 역할을 하면서 빠짐없이 활용했고, 요구받았던 기술이 있다면 바로 데이터 분석이었습니다. 위와 같은 질문을 스스로에게 해본다면 저 역시 아주 자신 있게 대답하지 못합니다. 데이터를 많이 다루어 보았고, 어떤 도구를 활용해 능숙하게 분석할 수 있지만 매번 하던 방식대로 답습하거나 데이터 분석을 통해 뚜렷한 결과를 만들어 본 경험이 많지 않기 때문입니다.

히딩크 감독님이 승리에 배고프신 것처럼 저도 데이터 분석을 잘하고 싶은 마음이 그렇습니다. 그래서 잊을만하면 찾아보는 것이 데이터 분석 관련 책입니다. 

지금은 커리어 코칭이라는 역할을 하는데 데이터가 무슨 소용이냐 생각할 수도 있습니다. 그런데 제가 꿈꾸는 코칭은 데이터에 의거하여 논리적 프로세스를 갖추는 것입니다. 

사람이 경험과 지식으로 만들어내난 직관의 힘을 존중합니다. 그러나 직관이 데이터를 능가할 수 없다고 생각합니다. 그래서 철저히 데이터에 의존하고 싶습니다.

사람을 분석하는 일이 쉽지 않습니다. 경험을 정량화하는 것이 어렵기 때문입니다. A라는 회사 경험에 몇 점을 줄 수 있을지 사회적 합의를 도출하기 매우 매우 매우 매우 어려울 것입니다. 어쩌면 불가능에 가까운 일이라고 생각합니다.

그만큼 사람의 주관은 너무 달라서 한점으로 모으기 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 이 일에 관심과 경험이 있는 사람들이 모여서 데이터 정량화 작업을 할 수 있고, 해야 한다고 생각합니다.

[데이터 드리븐 리포트]라는 책을 읽고 느낀 점은 데이터 분석을 위해 전문지식이 필요하지만, 중요한 것은 함께 데이터를 읽고 해석하는 사람들이 이해하기 쉬워야 한다는 것입니다. 

제가 데이터를 활용한 보고서를 만들거나 회의를 할 때 가장 어려워하는 부분이 제 생각을 전달하는 것입니다. 말을 잘 못하는 것을 떠나 화려하게 분석하여 보고서는 만들었는데 막상 이것을 설명하려면 마음처럼 잘 전달이 되지 않는 느낌이었습니다.

무엇이 문제인지 책을 읽고 깨달았습니다. 전달하고 싶은 메시지를 먼저 고민하지 않고 일을 위한 분석과 보고서를 만들었던 것입니다. 의미를 생각하지 않고 기능적인 역할에만 집중했던 것이 실수였습니다.

글쓰기와 말하기 핵심이 독자와 청중을 고려한 스토리텔링이라는 사실을 간과했습니다. 데이터와 분석 보고서는 거들 뿐 중요한 것은 무엇을 왜 하고 어떻게 할지 이야기해야 한다는 것을 깨달았습니다.

여러분도 데이터 분석뿐만 아니라 모든 소통에서 전달하고 싶은 메시지를 누구에게 하려고 하는지 독자와 청자를 먼저 파악해 보세요. 그리고 그들이 궁금해하고 듣고 싶어 하는 이야기를 준비해 보세요. 여러분이 하고자 하는 일이 성공적으로 진행될 것입니다.

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데이터 분석 결과만 중요하게 생각하는 사람이 있는 반면, A to Z까지 모든 과정을 궁금해하는 사람도 있습니다. 또 유독 숫자에 관심 있는 사람도 있습니다. 데이터 분석과 관련된 모든 노력이 결국은 의사결정에 실질적으로 도움을 주기 위한 것이라는 점을 기억하면 좋겠습니다.

분석한 내용은 많지만 팀 동료들에게 결과를 공유할 때 어떤 자료를 선택하는 것이 좋을지 고민이 됩니다. 복잡한 자료는 이해하기 어려울 것 같고 그렇다고 너무 쉬운 내용만 넣자니 전문성이 떨어져 보일 것 같습니다.

모든 리포트의 성공 여부는 내가 아니라 리포트를 보는 사람의 만족도로 결정된다는 것을 절대 잊어서는 안 됩니다. 리포트를 보는 사람이 가장 관심 있어 하는 것이 무엇인지 고민해 봅시다. 즉 우리가 작성하는 분석 보고서는 동료가 봤을 때 '의미'가 있어야 하기 때문에 과정보다 결과 그리고 그 결과의 적용점에 초점을 맞춰야 합니다.

우리의 분석 보고서는 유효기간이 정해져 있습니다. 유효기간이 지난 순간 신선함이 떨어져 가치를 잃게 됩니다. 주어진 기간이 있고 그 기간 내 결과를 내야 하는 것은 직장인으로서 중요한 역량입니다.

데이터 분석 보고서의 생명은 메시지입니다. 여러분이 만든 보고서를 한마디로 정리할 수 있나요? 메시지가 없는 보고서라면 애초에 보고할 이유가 없습니다. 텍스트로 전달하는 메시지보다 이미지로 전달하는 메시지가 그 효과가 훨씬 큽니다. 

인간의 뇌는 텍스트보다 6만 배 빠른 속도로 이미지를 처리한다.

뇌로 전달되는 정보의 90%는 시각적 정보다.

이미지가 포함된 트윗은 이미지가 없는 트윗보다 150% 더 많은 리트윗을 받는다.

이미지가 포함된 게시물은 텍스트만 포함된 게시물에 비해 참여도가 650% 더 높다.

다른 유형의 콘텐츠보다 인포그래픽을 3배 더 공유하고 '좋아요'를 누른다.

메시지가 설득력을 갖기 위해서는 스토리가 필수입니다. 스토리를 고민한다는 것은 청중, 즉 내가 보고하는 대상의 니즈가 무엇인지 고민하는 것입니다. 내가 보고하는 내용이 왜 이것을 진행하게 됐고, 지금 어떤 단계인지 스토리를 풀어서 설명한 다음 본론으로 들어가는 방식이 적합합니다. 보고 대상에서 효과적인 메시지를 전달하기 위해서는 결국 필요한 정보만 선택적으로 넣어 논리적 흐름을 만들어야 합니다.

스토리텔링은 다양한 데이터를 논리적으로 배치해 다른 사람을 설득하는 기술입니다. 객관적인 데이터를 기반으로 논리적인 설득이 가능한 의견을 '인사이트'라 하고, 주관적인 견해와 논리적으로 빈약한 의견을 '편견'이라고 부릅니다. 

실제로 데이터 분석을 통한 문제 해결은 어떻게 '해석'해서 '설득'하는지에 핵심이 있습니다. 스토리를 만드는 목적과 흐름을 텍스트로 먼저 작성해 보는 것이 좋습니다. 데이터 드리븐 커뮤니케이션 핵심은 '전달'이 아니라 '설득'이기 때문입니다. 스토리텔링을 위한 첫 시작점은 상대방을 설득하여 내가 얻고자 하는 결론이 무엇인지 한 문장으로 정리해 보는 것입니다. 그리고 그 결론이 이야기를 듣는 사람에게 어떤 '의미'가 있는지 스스로에게 질문을 해보세요. 꼬리에 꼬리를 물어 질문하다 보면 어느덧 여러분의 스토리가 연결되어 청중에게 공감을 얻을 스토리가 만들어져 있을 것입니다.

화려한 분석 도구를 적용하고 보고서에 온갖 어려운 말을 다 넣었지만, 실제로 그 기술 혹은 분석 결과에 이해가 없으면 여러분이 많은 시간과 노력을 들여 분석한 보고서는 동료에게 좋은 인상을 주지 못합니다. 나의 기술에 대한 이해도가 정확하지 않기 때문에 설득의 힘이 약할 수 있다는 것입니다. 내가 이해한 만큼 상대방도 이해할 것이고 이해도가 높을수록 분석 결과의 효과도 클 것입니다. 훌륭한 보고서는 청중에게 질문이 생기도록 만든다.

보고서를 만들 때 일반적으로 전문 용어 사용을 최대한 피하는 것이 좋습니다. 하지만 전문 용어 사용이 꼭 필요하면 용어 설명 내용을 별도로 준비할 필요가 있습니다. 도입부에서 이 주제가 왜 중요한지 몰입하게 만들고, 배경과 기본적인 개념을 실생활과 관련된 예시로 친절하게 설명해 주는 것이 좋습니다. 성공적으로 몰입했다면 그다음부터는 자연스럽게 보고 주제에 흥미를 갖고 결론까지 도달할 수 있을 것입니다.