[eBook]데이터 쓰기의 기술 : 따라 하면 끝나는 단계별 데이터 분석 10

저 : 차현나출판사 : 청림출판발행일 : 2021년 03월30일 | 종이책 발행일 : 2021년 03월24일

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출판사서평 TOP

“데이터가 중요한 건 알겠어요,
그럼 이제 뭘 해야 되는 거죠?”

빅히트엔터테인먼트 데이터랩 랩장이 말하는
마케팅의 가장 확실한 무기!

숫자를 전략으로 바꾸는 실전 데이터 분석


소비자의 심리를 이해하고, 데이터의 목적도 찾았다면 그다음은 어떻게 해야 할까? 전작《데이터 읽기의 기술》을 읽은 독자들의 데이터 활용에 관한 수많은 물음에 답하기 위해 저자는 고민했다. 그리고 관련 분야의 직무자들뿐 아니라 이른바 문과생이라고 말하는 타 분야의 일반 직장인이나 소규모 자영업자들 역시도 데이터 분석에 대한 열망이 있다는 것을 알았다.
전작이 데이터를 쌓아만 두고 헤매던 이들에게 ‘데이터 목적’을 찾아주었다면, 이 책은 현업에 있는 초보 실무자들의 눈높이에 맞춰 당장 ‘데이터 분석’을 시작할 수 있도록 도와준다.

쌓이기만 하는 데이터,
어떻게 활용할 것인가


우리나라에서 웬만한 대학생은 엑셀을 다룰 줄 안다. 한국의 회사원은 어떤 분야에서 일하든 한 번쯤은 ‘데이터 분석’을 경험한다. ‘데이터 표’를 다루어본 사람은 아무리 낮은 수준이라도 데이터 분석을 경험했다고 볼 수 있다. 이런 나라는 어디에도 없다.
우리나라 사람들은 이렇게 데이터 친화적이면서도, 실제로 데이터를 활용하는 데에는 또 소극적이다. 데이터는 대부분 숫자로 표현되며 이 숫자들은 보통 성과, 객관성, 평가 등과 연관이 깊다. 성적과 순위 매기기에 시달리는 현대인에게 데이터는 또 다른 스트레스로 다가온다. 자신의 일이 몇 개의 숫자로 평가절하되고, 자신의 경험과 감이 주관적인 편견으로 여겨질지 모른다고 생각한다. 데이터가 내 편이었으면 좋겠지만, 데이터가 나를 평가하는 것은 싫다. 데이터를 잘 다루고 싶은데, 막연하고 어려워 보여서 쉬운 길을 찾고 싶다. 데이터를 가지고 논리 정연하게 말하고 싶은데, 내가 추구하는 가치가 수치화될 수 없는 같아 두렵다.
그러나 데이터가 나를 돕도록 해야지 나를 평가하게 해서는 안 된다. 데이터가 알려주는 단서를 통해 더 나은 의사결정을 하고, 시장과 소비자에게 도움이 되도록 활용할 수 있다.

데이터를 현장에 적용하고 싶은
스타트업 창업자, 스마트스토어 운영자 등 모든 마케터를 위한 워크북


회사에서 어떤 의사결정을 하거나 소비자를 이해하거나 실적을 바라볼 때, 다각도로 살펴볼 전체 그림을 먼저 그려보아야 한다. 어떤 한 면만 보고 단정해서는 안 된다. 이 전체 그림에서 데이터의 역할은 절대적이다. 데이터는 소비자가 남긴 흔적을 말해준다. 소비자가 어떤 환경에서 구매를 하는지(하지 않는지), 제품의 어떤 부분이 바뀌었을 때 더 많은 판매가 일어나는지(일어나지 않는지), 매장이나 위치나 소비자 특성 등 모든 것이 다 데이터이자 판단을 내리기 위한 조건이다. 데이터의 단면만 보면 잘못된 판단을 내리기 쉽다. 잘못된 의사결정을 피하려면 데이터를 디자인해야 한다. 자신이 궁금한 것, 프로젝트 방향, 의사결정해야 할 사안들을 확인하기 위해 데이터를 보는 방법에 대한 계획을 세워보는 것이다.
1장에서는 어떻게 데이터를 활용하는지 설명하기 위해 데이터를 디자인하는 방법, 실험 설계와 ‘생각 쪼개기’ 방법에 관해 설명할 것이다.
2장에서는 데이터 결과물을 가지고 변화를 끌어내기 위해 타인을 설득하는 데이터 스토리텔링에 대해 다룬다. 데이터 결과물은 기업의 매출과 직결되는 제품 혹은 매장 등에 반영될 수 있도록 의사결정에 도움을 주어야 한다. 이런 의사결정을 위한 데이터 스토리텔링 작업을 잘할수록 데이터 결과물이 시장으로 나아갈 확률이 높아진다.
3장에서는 실제 데이터를 가지고 의사결정을 하는 ...

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시장조사기관 IDC는 2025년까지 전 세계 데이터가 175제타바이트(1750억 기가바이트)로 증가할 것이라고 전망하고 있다. 블루레이 디스크에 이만큼의 데이터를 저장하면 그 디스크 쌓은 높이가 달까지 23번 갈 수 있을 만큼의 양이라고 한다. 게다가 이런 데이터 증가 속도는 전문가들이 예측한 타임라인을 계속 앞질러 가고 있다. 그러니 아이들에게 코딩 교육을 시켜야 한다고 하고, 마케팅 종사자들은 기술 재교육을 고민하거나 혹은 행동은 아직 못했지만 막연한 불안감과 의무감을 갖게 되는 시절이다. 나 자신을 포함, 이런 데이터 시대의 부담감에 기인한 데이터 전문성 확보라는 명제가 왠지 많은 사람이 갖는 영어에 대한 부담과 비슷하다는 생각이 들었다. 문법과 단어와 같은 ‘기술 교육’을 오랫동안 받았지만 실전에서는 한 마디 자연스러운 의사소통이 어려운 우리의 보편적 언어 습득의 난제처럼 데이터라는 주제 역시 기능적 기술 교육에 대한 부담감 대비 그를 이용한 통찰력을 키우는 방법에 대해서는 답을 찾기가 어렵다. 이런 가운데 저자의 책을 접하고 무릎을 쳤다. 데이터를 다룰 줄 아는 기술에 앞서 데이터적인 사고를 하기 위한 통찰력을 부여해 줄, 그 막연한 의무감과 부담감에 대한 답을 해주는 길잡이를 만난 기분이었다. 모두가 데이터 과학자가 될 필요도, 될 수도 없지만, 모두가 데이터를 유의미한 정보와 통찰로 이해하고 의사 결정에 녹여낼 수 있는 사고의 틀은 가져야 함에 대한 명쾌한 가이드. 어렵지 않지만 실전의 깊이가 느껴지는 책을 만나는 행운을 갖게 되어 반갑고 기쁘다.
- 유현경 / 한국마이크로소프트 마케팅&오퍼레이션 부문장

인더스트리를 막론하고 관련 전문 직군만 데이터를 들여다보던 때는 지났다. 이제 모든 필드에서 데이터를 보는 훈련은 필수적이다. 데이터를 잘 분석하거나 훌륭한 모델을 만드는 일과 이를 기반으로 커뮤니케이션하고 결정과 행동, 변화를 끌어내는 것은 또 매우 다른 일이라는 걸, 일하며 고민이 깊었던 이라면 모두 알 것이다. 독자들이 두 번째 파트에서 막혔을 때 이 책이 좋은 참고가 되리라 생각한다. 현실에서 자주 벌어지는 일이어도, 막상 그 일을 친절하게 풀어 설명하기는 쉽지 않다. 그의 경험이 녹아있는 케이스들을 살펴보면서 현업에 계신 분들은 공감을, 학생이나 초년생들은 간접 체험을 할 수 있을 것이다.
- 주동권 / 아마존 본사 Alexa Science Team, Senior TPM

라면을 잘 끓이려면 어떻게 해야 할까? 이 책을 읽고 나면 간단한 질문도 구체적이고 명료한 방식으로 접근할 수 있을 것이다. 하나의 질문에서 출발하여 여러 각도에서 생각을 촘촘하게 만들어가는 과정을 배울 수 있다. 오늘도 현장에서 더 나은 의사결정을 하기 위해 고군분투하는 분들에게 권한다.
- 김가영 / 야놀자 호텔사업본부 본부장

목차 TOP

프롤로그. 데이터로 변화를 만들고 싶다면

Chapter 1. 데이터 디자인: 질문하고 쪼개고 찾고 분석한다
1. 질문하기: 궁금한 것이 있어야 데이터 분석이 시작된다
2. 문장 쪼개기: 비전문가에게 가장 유용한 사고방식 훈련
3. 데이터 찾기: 어디서 어떻게 데이터를 확보할 것인가
4. 데이터 분석하기: 관점을 세우고 작은 것부터 시작한다

Chapter 2. 데이터 스토리텔링: 이야기로 사람들을 설득한다
5. 데이터 퍼즐 맞추기: 낱낱의 분석을 모아 인사이트를 만든다
6. 변화를 만들 제언하기: 스토리로 방향을 제시한다
7. 데이터에 옷 입히 ...

본문중에서 TOP

데이터를 전혀 몰라도 되고, 데이터로 생각하지 않아도 된다. 일단 일어난 현상에 대한 궁금증이 가장 중요하다.
( 'Chapter 1. 데이터 디자인' 중에서/ p.22)

아주 작은 데이터라도 잘 활용해 더 나은 의사결정을 했다면 그 데이터는 살아 있는 데이터다. 살아 있는 데이터가 될 수 있도록 활용하는 사람이, 데이터로 성과를 낼 수 있다.
( 'Chapter 1. 데이터 디자인' 중에서/ p.54)

우리는 데이터를 통해 속담과 같은 하나의 인사이트 넘치는 문장을 발견하길 원한다.
( 'Chapter 2. 데이터 스토리텔링' 중에서/ p.65)

데이터 업계에는 궁극의 기술력을 지닌 사람이나 인문학적인 사고와 현장 경험인 도메인 지식을 가진 사람만이 남는 세상이 올 것이다. 통계나 모델링에서 자동화될 부분이 많아지면서, 결국 데이터를 자동화할 기술과 자동화된 데이터로 좋은 의사결정을 하는 사람만 남게 될 것이라는 말이다. 그렇다면 이제 중요한 것은 데이터로 어떤 의사결정을 하느냐다.
( 'Chapter 2. 데이터 스토리텔링' 중에서/ p.72)

무엇을 실행할 수 있을지 생각하면서 한 분석과 그러지 않은 분석은 가치가 다르다.
( 'Chapter 3. 데이터 기반 의사결정' 중에서 ...

저자소개 TOP

차현나 [저]

스타벅스커피코리아 1호 데이터 사이언티스트이자 소비자심리학 박사. 현재는 빅히트엔터테인먼트 데이터랩 랩장을 맡고 있다. 크고 작은 조직들을 거치며 KT경제경영연구소 연구원으로도 일했다. 데이터를 가지고 새로운 것을 알아내는 일이 즐거워 업으로 삼고 있다. 오프라인 매장을 가진 브랜드를 분석하는 일이 많아 전 세계를 여행하며 매장과 사람들을 관찰하는 것을 좋아한다. 대단한 이야기를 해줄 수는 없지만, 반걸음 먼저 간 사람으로서 들려줄 수 있는 이야기가 있으리라 생각하며 글을 적었다.
이화여자대학교 사회과학대학에서 학사, 석사, 박사학위를 받았고, 성균관대학교에서 학생들에게 소비자심리학과 광고심리학을 가르쳤다. 없어지...

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