이 글은 제가 최근에 가장 크게 생각하고 있던 부분에 대한 정답이기도 하고, 제가 전 직장에서 가장 크게 배운 내용에 대한 이야기이기도 하네요. 저는 즐겨찾기 해놓고 여러번 반복해서 '외울'생각입

이 글은 제가 최근에 가장 크게 생각하고 있던 부분에 대한 정답이기도 하고, 제가 전 직장에서 가장 크게 배운 내용에 대한 이야기이기도 하네요. 저는 즐겨찾기 해놓고 여러번 반복해서 '외울'생각입니다. --- 데이터는 기본적으로 사용자에 대한 정보이거든요. 데이터가 중요한 다른 이유가 또 있어요. 당근마켓 팀은 신뢰와 충돌의 문화가 강한 팀이기 때문에 팀원 각자가 자신의 직관에 따른 의견을 강하게 내는 편이에요. 직관은 서비스를 만들 때 상당히 중요하지만, 사실 자주 틀리기도 해요. 만약 데이터 즉 ‘사실’이 없다면, 각자의 직관에 대해서만 이야기를 할 것이고 그러면 논의가 상당히 길어져요. 데이터가 있다면 논의에 대한 방향성이 잡히기 때문에 그 과정이 단순해지면서도 의사결정의 질을 높일 수 있어요. ㅌ이미 모여있는 데이터를 통해 사용자에 대한 사실을 알아내고 그로부터 의사결정을 할 수도 있지만, 그 방식에는 한계가 있어요. 사용자에 대해서 궁금한 점을 현재 모여있는 데이터에서 얻지 못할 가능성이 높아요. 그럴 때는, 잘 통제된 실험을 통해 사용자에 대해서 궁금한 ‘사실’을 알아낼 수 있어요. 또한 데이터에는 수많은 편향이 녹아 있고 여러 요소 간의 관계가 명확히 드러나지 않아요. 따라서 상황을 통제하고 특정 요소만 변화시켜서 명확하게 요소 간의 관계를 파악할 수 있어요. 모든 의사결정 과정에 데이터가 도움을 줄 수 있어요. 하지만 만약 대부분의 팀원이 데이터에 접근해서 인사이트를 얻지 못하면 어떻게 될까요? 전반적인 의사결정의 질이 낮아질 거예요. 따라서 누구나 데이터에 접근할 수 있고, 원하는 데이터를 얻을 수 있는 것은 정말로 중요해요. 당근마켓 팀에서 데이터 분석가는 서비스를 만드는 목적 조직 안에 속해서 서비스를 만들어가는 과정에서 ‘실시간’으로 의사결정에 기여해요. 따라서 이 롤의 이름을 ‘프로덕트 데이터 분석가’라고 부르고 있어요. 프로덕트 데이터 분석가가 하는 일은 다음과 같아요. 실험을 잘 설계하려면 가설부터 잘 만드는 것이 중요해요. 따라서 데이터 분석가는 가설 설정부터 실험 설계, 실험 결과 분석까지 담당해서 A/B 테스트를 팀에 잘 정착시키는 일을 해요. 대시보드는 데이터 분석가에게 있어 제품이라고 볼 수 있어요. 대시보드를 통해 빠르게 서비스의 현황을 파악하고, 시간에 따른 변화를 알 수 있고, 문제를 파악할 수 있다면 팀원들 모두가 데이터 기반 의사결정을 할 수 있어요. 기능 배포할 때 데이터를 보고 전반적인 제품에 대한 데이터를 팀에게 제공하는 것 이외에도 사용자와 관련된 수많은 데이터를 탐색적으로 분석하는 일 또한 데이터 분석가가 할 수 있어요. 예를 들어, 서비스를 잘 사용하는 사용자와 아닌 사용자 간의 비교 분석을 통해 서비스가 사용자에게 어떤 매력을 주고 있는지를 탐색적으로 분석해볼 수 있어요.