트래킹 해야 하는(should) 데이터가 아니라, 손쉽게 트래킹할 수 있는(could) 데이터에 끌리는 것이다.
"측정할 수 있는 것은 모두 트래킹한다!"
더 나아가서는 측정 가능한 데이터들은 모두 트래킹하려 든다. 아이스크림 가게에 들린 아이처럼 혹시나 하는 마음으로, 이런저런 가능성들을 모두 체크하고 싶어 한다. 마치 지금 체크하지 않으면 몇 달 후에는 필요한 데이터들을 구할 수 없을 거라는 강박관념 마저 느끼기도 한다.
그러나 현실적으로 이 모든 항목들을 측정할 수 있을 만큼 자원이 여의치 않다. 측정 항목들이 늘어날 수록 데이터를 다듬고 유지하는 작업이 분석 업무의 대부분을 차지하게 된다. 결국은 수많은 의미 없는 데이터들에 압도당하게 되고, 실제 성과에 영향을 줄 수 있는 유의미한 데이터들은 숨겨진다.
"무엇을 다루지 않을 것인지 아는 게 중요하다."
수 백 개의 데이터들을 끄집어내는 능력이 그럴싸해 보이기는 하지만, 그 데이터들을 활용해 무엇을 할 것인지 아는 게 핵심이다.
분석 담당자는 데이터를 통해 어떤 스토리를 들려줄지 아는 게 중요하다. 그리고 그 보다 더 중요한 건, 어떤 스토리를 말하지 않을지 아는 것이다. 이는 데이터를 자의적으로 활용하지 않는다는 뜻이 아니다. 분석 담당자가 수 많은 데이터 중에서, 어떤 데이터가 유의미한지(relevant) 잘 이해하고 있음을 뜻한다.
최근 분석 활동에 OKR(Objectives and Key Results)을 적용해, 특정 비즈니스 목표를 선정하고, 목표 달성에 유의미한 핵심 데이터에만 집중하려는 시도들도 이런 문제의식에서 나온다.
"대부분의 분석은 Why가 아니라 What에서 그친다."
잘 알려진 Simon Sinek의 TED 강연이 있다. 특별한 성과를 발휘한 회사들은 What이 아니라 Why에서 시작한다는 내용이다. 일반적인 회사는 무엇을 할 수 있는지(what)에서 시작해, 어떻게 할 것인지(how)로 넘어간다. 그러나 탁월한 회사는 왜 해야 하는지(why)에서 시작해, 영감을 얻고 이를 실현시켜 나간다.
분석 활동도 이와 다르지 않다.
대부분의 사람들은 분석 전략을 무엇(what)에서 시작한다. "웹 페이지에서 무엇을 추적할 수 있을까?" 이런 질문에서 시작해, 페이지뷰나 클릭, 동영상 재생, 장바구니에 담기는 상품 데이터를 살펴보려 한다.
그 다음 단계는 어떻게 이 데이터들을 측정할 수 있는지(how)로 넘어간다. Adobe나 Google Analytics 등 어떤 툴의 어떤 기능을 활용해 해당 데이터를 트래킹하고 관리할지 답을 찾는다.
그리고 안타깝게도 이쯤에서 분석 활동의 주된 고민이 대부분 멈춘다. 하지만 여기까지의 활동은 비즈니스 중심적인 접근이 아니라, 분석 툴 중심의 접근에 머무는 것이다.
"Data 분석에도 의도(intention)가 있어야 한다."
주력하고자 하는 비즈니스 목적(goal)에 대한 정의가 우선이다. 그리고 이 목적 달성에 필요한 세부 요건(requirement)들을 구체화하고, 이 요건들을 모니터링 할 수 있는 주요 지표(KPI)들을 도출한다. 이 지표들이 데이터 분석의 핵심 대상이다.
지금은 모르겠지만 다음에 의미를 찾을 수 있을지도 모르니 그저 모든 것을 트래킹 해야 한다는 강박관념에서 벗어나, 비즈니스 성과에 직접 기여할 수 있는 데이터에 더 효과적으로 주력해야 한다. 막연한 데이터 추이가 아니라, 구체적이고 행동을 취할 수 있는 분석 지표를 찾아야 한다.
요컨대 비즈니스 목적은 분석 활동에 초점(focus)과 방향(direction)을 제시한다.
수많은 지표들만 쳐다 보면, 기존에는 의미가 있었으나 그 유용성이 떨어진 지표들도 켜켜이 쌓여 데이터 정제와 분석 작업만 가중시키고 핵심 지표들을 골라내기가 점점 힘들어진다. 그러나 비즈니스 목적에 맞춰 분석 활동을 조정하게 되면, 기존의 지표들도 비즈니스 목적에 맞추어 시시각각 적합성을 살피게 되고 시의성 있게 수정할 수 있다. 궁극적으로는 분석 결과의 활용도가 높아짐으로써, 분석의 깊이와 사업의 실행력이 맞물려 서로 고도화되는 선순환을 달성할 수 있다.
Source: Brad Millett (Nov 2018), "Transform Your Business Goals Into a Powerful Analytics Strategy", Analytics & Marketing Insights
Lara Fisher (Dec 2019), "OKRs Elevate Your Analytics Processes and Outcomes", Analytics & Marketing Insights
20191229
Data 분석가들이 빠지기 쉬운 실수
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# Data Insights
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About Kangil Jang
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