최근 데이터의 중요성이 날로 커져가고 있습니다. 세계에서 가장 유명한 IT 기업인 구글, 페이스북, 아마존 같은 기업들이 수익을 내는 방식 중 하나가 바로 이 데이터를 통한 수익이며, 이에 따라 정부에서는 4차 산업혁명의 핵심 요소 중 하나를 데이터로 보고 있습니다. 데이터가 21세기 석유라는 이야기도 있고, IT(Information Technology) 시대를 넘어 DT(Data Technology) 시대에 진입했다고 할 정도로 데이터는 점점 21세기에 가장 중요한 자산으로 여겨지고 있습니다.

데이터를 기반으로 한 의사결정을 하는 조직과 그렇지 않은 조직은 그 속도에 있어 많은 차이가 나게 됩니다. 빠르게 변화하는 시장에 적응하기 위해서는 모든 조직원이 데이터 기반으로 고객을 이해하고 그 자리에서 바로 행동할 수 있어야 합니다. 이 시장을 이끌어가는 기업들은 자세히 살펴보면 '데이터가 흐르는 조직'이라는 것을 알 수 있습니다.

그러나 일반적인 기업에서 데이터를 활용하기는 굉장히 어렵습니다. 특히, 모든 조직원들이 데이터의 중요성을 알고 데이터 기반으로 의사결정을 하는 것은 힘들기 마련입니다. 각기 다른 배경을 갖고 있는 모든 조직원들이 데이터의 중요성을 인식하고 활용할 수 있어야 하기 때문입니다.

그래서 저희 에이비일팔공 컨설팅이 데이터가 흐르는 조직을 만드는 데 필요한 몇 가지 특성을 찾아봤습니다.

데이터에 빠르고 간편하게 접근할 수 있는가?


가장 먼저, 데이터가 흐르는 조직이 되기 위해서 가장 먼저 해결해야할 부분이 바로 데이터 접근성입니다. 모든 조직원이 데이터에 빠르고 간편하게 접근할 수 있어야 합니다. 뿐만 아니라, 데이터에 친숙해서 그 데이터를 가지고 인사이트를 얻어 다음 액션을 진행할 수 있어야 하죠.

지금도 이미 데이터에 대해 충분히 접근하고 있는데 무슨 접근성이 더 필요하냐고 얘기하실 수 있겠지만, 사실 지금까지 데이터는 조직에서 한정된 인원의 전유물이었다고 말할 수 있습니다.

기존 조직 구조를 한 번 살펴보도록 합시다. 사람들에게 우리 조직에서 데이터를 분석하는 팀이 어디냐고 물어본다면, 십중팔구 데이터 분석 팀 또는 그로스 팀이라고 답할 것입니다. 일반적으로 조직에는 데이터 분석 팀이 있으며, 그 조직에서 데이터를 분석하고 인사이트를 얻어서 다른 팀에 공유를 해주는 방식으로 업무가 돌아가고 있습니다.

출처 : Thinkstock

이런 기존 방식이 완전히 잘못되었다고 볼 수는 없지만(분업과 전문화의 측면에서), 데이터가 흐르는 조직을 만들고 시장 변화를 빠르게 이끌어나가기 위해서는 이와 같은 형태의 조직 구조는 지양해야 합니다. 대신, 모든 조직원이 각각 데이터를 보고 그 자리에서 바로 행동할 수 있는 환경을 만들어야 됩니다.

모든 조직원들이 데이터를 기반으로 움직이기 위해서는 모두가 자기 회사의 데이터를 내 것으로 만들어야 한다는 의미입니다. 물론, 각자 역할에 맞게 집중하고 있는 데이터와 그 데이터를 파고드는 수준은 다를 수 있습니다.

가령 이커머스의 특정 상품군을 맡고 있는 MD의 경우, 그 특정 상품을 구매하는 사람들의 데이터를 더 중요하게 생각해야 합니다. 반대로 C 레벨과 같은 의사결정자 단계에서는 전체적인 비즈니스 흐름을 보는 게 중요하기 때문에, 몇 가지 핵심지표를 매일 모니터링 할 수 있는 대시보드가 있으면 좋습니다. 또한, 프로덕트 매니저나 UX/UI 디자이너는 제품 내부의 고객 행동에 더 집중하여 데이터를 분석한다면, 마케터는 고객 유입에 촛점을 맞춰서 데이터를 분석하게 될 것입니다.

Amplitude의 TV Mode, KPI를 모니터링하는데 특화된 기능

이렇듯 데이터 사용자에 따라 니즈가 다르기 때문에, 아무리 데이터 분석 팀이 있다고 할지라도 이런 모든 니즈에 맞춰서 데이터를 분석할 수는 없는 노릇입니다. 모든 조직원이 데이터 기반으로 움직이기 위해서는 모두 데이터에 빠르게 접근하고 간편하게 분석할 수 있어야겠죠.

SQL 없이 손쉽게 Funnel 그래프를 그리는 Amplitude

저희 AB180에서 컨설팅하는 Amplitude(앰플리튜드) 솔루션은 그래서 SQL을 익히지 않아도 데이터에 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공합니다. SQL과 같이 구성되어 있지만 문법이나 복잡한 쿼리를 익힐 필요가 없기 때문에 배우기 쉽다는 장점이 있습니다.

누구나 Amplitude(앰플리튜드)의 계정만 있으면 원하는 데이터에 빠르게 접근이 가능하기 때문에, 데이터가 흐르는 조직을 위한 환경을 조성하는데 도움이 됩니다.

데이터를 쉽게 쪼개고 파고들어 분석할 수 있는가?


다음은 데이터 활용성에 대한 이야기입니다. 사실 데이터가 중요하다고 얘기해도, 이를 분석할 수 있는 사람이 없어서 데이터를 활용하지 못하는 조직이 굉장히 많습니다. 그래서 모든 사람들이 데이터를 능숙하게 활용하게 하려면 무엇보다도 쉽게 뽑고 쪼개고 파고들어 분석할 수 있는 환경이 갖춰져야 합니다.

조직이 정말로 데이터 중심으로 의사소통과 결정을 하고 합리적으로 비즈니스를 운영하기 위해서는, 데이터가 어디 한 곳(데이터 분석 팀)에 고여있는 것이 아닌 모든 사람들에게 흘러다녀야 합니다. 그러나 데이터 분석이 조금이라도 복잡하다고 하면 모두 데이터 분석 팀의 차지가 될 수 밖에 없습니다.

위에서 이야기했던 것처럼 모든 조직원은 데이터를 볼 수 있어야 합니다. 데이터 분석 팀이 있어서 데이터 분석을 통해 인사이트를 제공해준다고 할지라도, 기획, UX/UI, 개발, 마케팅 등 모든 부서에 이런 인사이트를 실시간으로 제공해 줄 수는 없습니다.

예를 들어 마케터가 당장 특정 조건을 걸어서 데이터를 뽑고 싶은데, 마케터들이 SQL로 쿼리하는 방법을 모르면 이 업무는 데이터 분석 팀의 일이 됩니다. 그래서 SQL을 배우는 마케터들도 늘어나고 있지만, 뽑고 싶은 데이터의 조건이 복잡해질수록 마케터의 역량을 넘어서는 상황이 벌어집니다.

Udemy에는 이미 마케터를 위한 SQL 강의가 있습니다(출처 : Udemy)

결국 데이터 분석 팀이 쿼리를 작성하면서 이런 문제는 해결되지만, 과연 이 업무가 데이터 분석 팀의 업무라고 할 수 있을까요? 물론, 이런 업무도 보다 세분화된 마케팅을 위해 필요한 업무이고 데이터 분석 팀의 업무 스코프에 들어갈 수 있다고 생각할 수 있지만, 기본적으로 데이터 분석 팀은 데이터를 분석하여 인사이트를 뽑아내는 자체 업무가 있습니다.

그런데, 대다수의 기업에서는 데이터 분석이라는 본연의 업무보다는 다른 팀의 요청에 의해 데이터를 뽑는 데 많은 리소스를 사용하고 있습니다. 결과적으로 데이터를 추출하는 사람과 이를 활용하는 사람이 명확하게 나눠진 상황이고, 이 단절 때문에 데이터 흐름 또한 끊어진 상황에 놓이게 됩니다.

R과 Python은 데이터 분석을 하기 위해서 꼭 배워야 하는 언어로 인식되고 있습니다.

이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 데이터 분석 포지션이 아니더라도, 모든 조직원이 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 능력이 필요합니다. 최근 데이터 가공/분석을 위해서는 Python이나 R을 배워야 한다고 생각하는 사람들이 많아지고 있는데, 복잡한 모델링이 필요하지 않은 분석인데도 이를 배운다는 것은 낭비일 가능성이 많습니다.

만약 Amplitude(앰플리튜드)를 활용하면 구성원들이 쉽게 데이터를 뽑고 쪼개고 파고들어 분석할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다.

Amplitude(앰플리튜드)의 유저 행동 간 상관관계 분석 기능 Compass

예를 들어, Amplitude(앰플리튜드)의 Compass 기능은 유저가 발생시킨 각 이벤트 간 상관관계를 분석하고, 가장 설득력이 높은 이벤트의 임계값을 찾아내는 기능입니다. Amplitude(앰플리튜드)는 이렇듯 고객의 행동 데이터를 다양한 방법과 차트를 활용하여 데이터 분석 팀의 개입 없이도 쉽게 데이터를 쪼개고 분석할 수 있는 솔루션이라고 할 수 있습니다.

가장 중요한 것 : 데이터 분석 마인드 셋


지금까지 데이터가 흐르는 조직에 필요한 요소들에 대해 이야기했지만, 사실 가장 중요한 한 가지가 빠졌습니다. 바로 데이터 분석 마인드 셋을 확립하는 것입니다.

데이터가 중요하다고 얘기하고 있지만 실제로 데이터는 그 자체로 아무런 가치가 없는 단순 사실에 불과합니다. 그래서 데이터가 데이터에 머무르지 않고 가치있게 활용되기 위해서는 모든 조직원이 데이터를 중요하게 생각하고 분석하여 업무에 적용할 수 있는 마음가짐이 필요합니다.

이 마인드셋은 그리 거창한 이야기가 아닙니다. 우리가 제공하는 프로덕트(서비스) 내에서 유저가 어떤 데이터를 쌓고 있으며, 그 데이터를 활용해 프로덕트를 지속적으로 개선하는 것에서부터 데이터 활용이 시작된다고 할 수 있습니다.

우리 프로덕트에서 확인할 수 있는 다양한 지표들을 이해하고, 이 중 성장을 이끄는 선행 지표인 North Star Metric(관련 블로그 글 링크)을 찾아야 합니다. 그리고 이를 목표로 삼아  데이터를 보고 가설을 세우고 액션을 합니다. 이런 일련의 과정을 반복하면서 자연스럽게 데이터가 흐르는 조직을 구현하게 된다고 할 수 있죠.

저희 AB180은 매달 열리는 그로스해킹 세미나(블로그 링크)를 통해 이와 같은 데이터 분석 프로세스와 그로스해킹 문화에 대해 알리고 있습니다. 또한 Amplitude(앰플리튜드) 솔루션에 대한 컨설팅을 통해 위에서 얘기한 '데이터가 흐르는 조직'을 만드는 데 도움을 드리고 있습니다.

이미 국내외 주요 기업에서 이 Amplitude(앰플리튜드)를 사용하고 있으며, 세계적인 벤처캐피털인 500 Startups의 그로스 엑셀러레이팅 프로그램에서 필수 아이템으로 추천하는 솔루션이기도 합니다.

저희 에이비일팔공 컨설팅은 고객의 데이터 기반 의사결정을 돕고, 이를 통해 최고의 성과를 낼 수 있도록 노력하고 있습니다. 관련하여 고민이 있으시다면 언제든지 이야기해주세요!

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