데이터 읽기의 기술

데이터 읽기의 기술 - 숫자를 돈으로 바꾸는
차현나 지음 / 청림출판 / 2019년 10월

한 번쯤은 들어보셨죠, 빅데이터, 머신 러닝, 딥러닝……. 

새로운 기술의 등장으로 데이터가 중요해졌음은 알고 있을 겁니다. 

그런데 데이터 자체가 목적이 돼서 생각하는 사람, 기업들이 많습니다. 

데이터는 목적이 아니라 수단일 뿐이며, 데이터는 목적을 가질 때 빛이 납니다. 

'구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다'라는 속담에서 구슬을 데이터로 비유된다면, 

구슬의 종류와 양은 많을수록 좋은 게 사실입니다. 

그 구슬들을 담을 수 있는 자루와 공간도 필요하죠. 

하지만 결국엔 꿰어야 보배가 됩니다. 

구슬을 꿴 보배의 모양은 기업마다 또는 프로젝트마다 다릅니다. 

목걸이를 만들어야 할 때도 있고, 팔찌를 만들어야 할 때도 있습니다. 

그리고 그것을 착용할 사람, 시기, 장소가 모두 다릅니다. 

또한 구슬을 잘 꿸 수 있는 장인도 필요합니다. 

사람마다 디자인 감각과 세공 기술이 다르고, 아무나 쉽게 만질 수 있는 구슬이 있는가 하면, 

장인만이 손댈 수 있는 것들도 있습니다. 

이런 조건들은 모두 고려하지 않고, 마치 데이터 자체가 많으면 다인 양, 

그 데이터를 담을 수 있는 장비를 사면 끝인 양, 

그 데이터를 다룰 사람이 누구라도 상관없는 듯, 

무조건 '왜 보배를 만들지 못하느냐'라고 채근하는 기업이 많습니다. 

<데이터 읽기의 기술>로 어떻게 보배를 만들지 배워보세요.

1장에서는 데이터로 알 수 있는 소비자의 마음 10가지를 보여줍니다. 

소비자의 마음은 매출 데이터, 영수증이 알려줍니다. 

하지만 날씨에 따라 다르고, 설문조사에서 거짓말을 할 수 있습니다. 

어떤 장소에 있는지에 따라 소비자의 마음이 달라지고, 시간에 따라 바뀌기도 합니다. 

소비자의 마음은 단순히 성별이나 나이로 구분할 수 없고, 

요소를 나누어보면 알 수 있습니다.

데이터는 크게 두 가지 방법으로 구할 수 있는데, 

기계가 스스로 기록하는 '액티브 데이터'와 사람이 스스로 만들어내는 '패시브 데이터'입니다. 

온라인 웹/앱에서 데이터는 필수적으로 발생하며 편의성 개선과 매출로 직결되는 일이 많습니다.

예로 온라인에서 신발을 검색했을 때 가장 저렴한 제품으로 상위에 랭크된다면 

소비자의 선택을 받을 확률이 높아집니다. 

쇼핑 사이트의 메인 페이지에 올라간다면 소비자의 눈에 들 확률이 높아집니다. 

장바구니에 오래 담겨 있는 신발을 대상으로 쿠폰을 제공한다면 구매 확률이 높아집니다.

그 신발이 밤 10시에 많이 팔렸거나 혹은 오전 10시에 제일 안 팔렸다면, 

그 시간을 겨냥한 프로모션 기획도 가능합니다. 

클릭만 하고 구매로 연결되지 않은 것인지, 

아예 검색조차 하지 않는 제품인지도 알 수 있습니다. 

웹/앱에서의 데이터는 구매 확률을 높여줄 가치를 지닙니다. 

그러나 오프라인 매장은 다릅니다. 

신발을 신어보고 그 순간 사지 않으면 그 고객이 돌아오리란 보장이 없습니다. 

그 사람이 몇 시에 들어왔다가 나갔는지 기록해둘 점원이 있을까요? 

이번 달 신발 매출이 떨어진다면 매장에 사람이 많이 들어왔는데 안 산 건지, 

이 골목에 사람들이 많이 안 오는 건지, 

제품에 눈길조차 주지 않았는지 알 방법이 있을까요?

2장은 데이터로 무엇을 해야 하는지 설명합니다. 

남들이 데이터, 데이터라고 하니까 따라가려고 빅데이터를 사용하면 안 되겠죠. 

우리 회사가 돈을 버는 핵심 제품/서비스는 무엇인지, 회사의 데이터 역량은 어느 정도인지, 

데이터의 필요성을 모두가 느끼고 있는지, 

목적을 명확하게 세웠는지 등을 파악하고 데이터를 다뤄야 합니다.

3장엔 모은 데이터를 어떻게 활용해야 하는지 설명합니다. 

어떤 경우에도 분석가 스스로 길을 잃어서는 안 됩니다. 

스스로 데이터의 목적을 만들어내야만 합니다. 

이 질문을 하는 진짜 의미를 파악하려고 노력해야 합니다. 

임원이 그 질문을 왜 하는지, 어떤 이야기를 듣고 싶어 하는지, 

타 부서는 지금 어떤 상황인지 최대한 파악하고 있어야 합니다. 

그래야 똑같은 숫자를 보여주면서도 어떻게 설명해야 하는지 알 수 있습니다. 

또한 데이터를 분석할 때 육하원칙을 따라야 합니다. 

'누가(who) : 이 제품을 구매하는 사람이 누구인가, 무엇을(what) : 무엇을 사는가, 

언제(when) : 제품이 언제 팔리는가, 어디서(where) : 어디에서 사는가, 

어떻게(how) : 어떤 지불 수단으로 샀는가, 왜(why) : 왜 그런 행동을 했는가'를 

체크해서 확인해야 합니다. 

데이터의 목적은 소비자를 이해하고 그들의 필요를 채워줄 단서를 찾는 일입니다. 

<데이터 읽기의 기술>에서 소비자의 마음을 찾기 위해 어떻게 데이터를 보면 되는지, 

데이터를 분석한 결과를 기업에서 활용하려면 어떻게 해야 하는지를 알려줍니다. 

저자가 오랜 기간 현업에서 일하며 습득한 것들이 

<데이터 읽기의 기술>에 고스란히 실려 있습니다. 

기업 마케팅을 알고 싶은 사람뿐만 아니라 

현업에서 소비자의 요구를 고민하고 있는 실무자들에게도 도움이 될 책입니다.