퍼블리 읽어주는 청년 187 그로스 마케터, 그로스 해커 모두 회사에서 비즈니스의 성장을 돕는 역할을 의미합니다. 결국 데이터를 기반으로 문제를 발견하고 해결한다는 일 하는 방식이 같습니다. 데이

퍼블리 읽어주는 청년 187 그로스 마케터, 그로스 해커 모두 회사에서 비즈니스의 성장을 돕는 역할을 의미합니다. 결국 데이터를 기반으로 문제를 발견하고 해결한다는 일 하는 방식이 같습니다. 데이터를 기반으로 한다는 이야기는 지금까지 정말 많이 들었는데요. 아직도 체계적인 정리가 머릿속에 잘 되어있지 않습니다. 그래서 오늘은 데이터를 기반으로 하는 업무를 위해 어떤 준비가 필요한지 데이터의 정석에 대한 지식 콘텐츠를 소개합니다 :) 그로스해킹: 데이터와 실험으로 성장하는 서비스 만들기 저자 양승화 그로스 해킹의 꽃은 성장 실험이다. 핵심 지표를 정의하고, 가설을 세워서 실험을 진행하고, 데이터를 분석하는 과정을 반복하면서 조직은 배움을 축적하고 서비스는 성장할 수 있다. 성장 실험을 하기 위해서는 먼저 데이터 기반의 업무를 할 수 있는 기본적인 환경을 만들고 그 안에서 구성원 개개인이 데이터를 활용할 수 있는 역량과 문화를 갖추는 것이 선행돼야 한다. 그로스 해킹 4단계 데이터 기반 업무 환경 만들기 데이터 파이프라인 구축하기 데이터 활용을 위한 역량과 문화 갖추기 성장 실험 데이터 분석을 하기 위해서는 ETL이라는 프로세스가 선행돼야 한다. ETL은 여기저기에 산재돼 있는 데이터를 수집하고, 분석하기 편한 형태로 변환하고, 원하는 데이터베이스에 최종적으로 적재하는 일련의 과정을 의미한다. 다양한 직군의 실무자들의 데이터에 손쉽게 접근하고, 이를 통해 인사이트를 얻을 수 있는 환경을 만들려면 적절한 시각화를 통해 지표를 한눈에 볼 수 있도록 대시보드를 만들고, 필요한 경우 로우 데이터(Row Data)를 쉽게 확인할 수 있는 시스템을 구축해야 한다. BI 서비스는 기본적으로는 'SQL(Structured Query Language)'* 쿼리 기반으로 동작하는 경우가 많고, 간단한 SQL 구문을 활용할 수 있다면 필요한 데이터를 스스로 찾아볼 수도 있다. 더불어 최근에는 '드래그 앤드 드롭(Drag and Drop)'만으로도 사용할 수 있는 편리한 UX를 지원하는 사례도 늘어나고 있다. 데이터 파이프라인 구축은 말 그대로 데이터를 쌓고, 필요한 형태로 가공하고, 추출하고, 의사결정에 활용할 수 있는 프로세스를 만드는 일이다. 서비스를 이용하는 사용자가 남기는 로그는 '서비스 로그'와 '행동 로그'로 구분된다. 서비스 로그는 '트랜잭션(Transaction)'*의 결과를 기록하는 로그다. 회원가입, 예약, 결제 등 하나의 트랜잭션이 완료되면 각각에 대한 서비스 로그가 남는다. 수치 집계만으로 원하는 수준의 인사이트를 얻기는 어렵다. 따라서 행동 로그 설계의 핵심은 이벤트가 발생했을 때의 세부 정보, 즉 속성(Property)을 어떤 수준으로 함께 남길 것인가를 정의하는 부분이다. 서비스 데이터를 추출할 때마다 복잡한 승인과 요청 과정을 거쳐야 하거나, 데이터를 요청하는 사람과 추출하는 사람이 달라 데이터 담당자가 로우 데이터 추출 요청에 과도하게 시간을 빼앗기는 경우, 데이터 분석을 통해 얻은 인사이트가 일회용 보고서에만 남아있고 제품을 개선하는데 직접 반영되지 않는 상황이 거듭된다면 데이터를 잘 활용하는 조직이라고 보기 어렵다. 우선적으로 무엇이 핵심 지표인지를 정의하고 측정할 수 있어야 한다. 그리고 가설-실행-검증으로 이어지는 일련의 과정을 반복하면서 핵심 지표를 가시적으로 개선해야 한다. 이 과정에서 핵심 지표의 개선이 서비스 전체적인 측면에서 글로벌 최적화에 기여하는지도 함께 고려해야 한다.