프로덕트 매니지먼트를 위한 데이터 드리븐 띵킹 커리어에 도움되는 아티클 259 오늘 소개하는 아티클은 데이터를 다루는 사람의 태도에 대한 이야기입니다. 데이터를 분석하고 인사이트를 발견하는 방법

프로덕트 매니지먼트를 위한 데이터 드리븐 띵킹 커리어에 도움되는 아티클 259 오늘 소개하는 아티클은 데이터를 다루는 사람의 태도에 대한 이야기입니다. 데이터를 분석하고 인사이트를 발견하는 방법을 알려주는 콘텐츠에 함께 소개되는 ‘데이터를 다룰 때 주의사항 또는 빠지기 쉬운 함정’을 주제로 이야기하고 있습니다. 데이터를 무작정 많이 보거나 잘못된 데이터를 읽거나 해석에 오류가 있는 경우 등 우리가 데이터를 마주하면 누구나 한번 정도 경험하게 되는 이야기를 사례를 통해 쉽게 설명하고 있습니다. 저자가 이야기하는 내용 중 주로 프로덕트 매니지먼트 관점에서 기억하면 현업에서 도움이 될만한 내용을 요약해 보았습니다. 특히, 서비스 기획을 하는 분과 마케팅을 함께 고민하는 프로덕트 매니저가 있다면 생각해 볼 내용이 많을 것 같아요 :) 데이터를 해석할 때 하기 쉬운 N가지 실수 저자 박지연 가장 많이 하는 실수는, 여러 데이터를 많이 보면 많이 볼수록 좋다고 여기는 데서 기인합니다. 특히, 데이터를 그냥 피상적으로 많이 보는 것, 그리고 이에 대한 인지와 개선이 없는 것은 큰 전략 오류로 이어질 수 있습니다. 프로덕트 매니저는 우리 서비스의 페르소나를 명확히 알고 데이터 기반 전략에 임해야 합니다. 우리가 정의한 사용자는 우리 프로덕트를 사용할 이유가 있는 '진짜 사람'입니다. 지금 운영 중인 서비스가 사용자와 프로덕트에 핵심 가치를 전달하고 있는지 통합적인 시각으로 냉정하게 판단해야 하겠습니다. 결론만 간략히 알고 싶어 하는 게으른 마음에도 경계심을 가져야 합니다. 지표가 상승했을 때는 의심모드에 돌입해보기, 꼭 기억하세요. 지표가 진짜 늘어날 때야말로 정확히 어떤 원인과 결과로 늘고 있는지, 또 무엇이 지표의 하락을 막고 있는지 확실히 분석해 둬야 하는 순간입니다. 즉, 상승 지표를 구성하는 사용자 포트폴리오가 우리 제품의 가치를 잘 대변하고 있는지 파악해야 합니다. 프로덕트 매니저는 당장 눈에 보이는 이 데이터가 우리 프로덕트의 고유 가치와 의미에서, 그리고 장단기 목표에서 어느 지점에 해당하는지 끊임없이 점검해야 하겠습니다. 데이터는 얼마나 적절한 시기에, 어떻게 활용하는가에 따라 그 가치가 달라집니다. 이를 위해서는 원천 데이터이든, 결과 데이터이든 자원을 소중히 대하는 문화가 먼저 조성되어야 합니다. 목표를 낮추는 것은 리스크를 줄이는 방법의 하나입니다. 그러나 소극적인 운영이 지속된다면 초기에 가정했던 서비스의 가치를 충분히 실현하고 있는지 되돌아봐야 합니다. 프로덕트 매니저는 서비스 기획 단계에서 운영 환경을 충분히 검토해야 합니다. 노력을 들여 기획하고 만들었다고 해서 항상 예상한 방향으로 서비스가 흘러가는 것은 아니기 때문입니다. 뭐든지 무난히 넘어가는 듯한 상황에서도 데이터는 신호를 보냅니다. 이 신호를 그냥 지나치지 않도록 충분히 민감해져야 합니다. 프로덕트 매니저의 의심 목록(Doubt List)을 만들어두는 것을 권합니다. 의심 목록은 '지금 당장 확인하기는 어렵지만 날 잡고 파봐야겠어!' 하는 목록을 말합니다. 특히 그럭저럭 상승세에 있는 작은 서비스들을 꼭 포함해 보세요. 어떤 항목에서 효자가 나올지는 확인해봐야 압니다. 어느 프로덕트나 양극단의 사용자들이 존재하게 마련입니다. 이들은 일명 빅 마우스로, 강경한 의견을 직접적으로 전달하는 데다 적지 않은 수의 VOC를 차지하기 때문에 무시하기 어렵습니다. 그렇지만 빅마우스 사용자들의 제안과 불만을 곧바로 백로그(backlog)에 옮기기 전에 꼭 아래와 같은 질문을 해야 합니다. 이들은 전체 사용자의 몇 %를 차지할까요? 이들의 활동은 프로덕트를 좌우하는 핵심 트래픽의 몇 %를 차지하고 있을까요? 이들이 트래픽의 대다수를 차지하는 일반 사용자들의 의견을 대표하고 있을까요? 프로덕트 매니저는 정성적으로 강력한 메시지를 보내는 사용자의 영향력을 판단하되 그쪽으로 치우쳐서는 안 됩니다. 확고한 의견을 가진 대다수의 사용자는 말보다 행동으로 신호를 보냅니다. 사용자 그룹별로 적확한 대응 방식을 찾아야 하겠습니다.