열심히 Dashboard 만들었는데, 왜 아무도 안볼까?

데이터 분석가의 이상과 현실

 -  요리사로 취업했는데 주방 인테리어 시공을 하고 있다

 

수도 파이프라인이 없는데 채소를 씻을 수 없고, 가스레인지 없이 곰탕을 끓일 수 없듯이

아무리 데이터로 요리를 하고 싶어도 주방, 즉 환경이 제대로 갖춰져 있지 않으면 분석 & 액션 을 할 수 없다. 

 

글쓴이는 고작 8개월 차 신입 데이터 분석가지만, 작고 소중한 피땀눈물 경험들을 공유해 지금도 고군분투하고 있는 여러 데이터 분석가 및 데이터 분석 취준생 분들에게 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠다. 

 

예상 독자

- 1년차 미만 데이터 분석가

- 컨설팅, 에이전시 등에서 일하며 인하우스 데이터 분석가의 상황이 궁금하신 분들

- 현업 데이터 분석가의 고군분투는 어떤지 궁금하신 취준생/직군 전환 희망자 분들

- 그리고 미래의 나 

 

데이터 분석가로 취업하고 제일 큰 고민

열심히  Dashboard 만들었는데, 왜 아무도 안 볼까? (Action은 이다음 순서..) 

타 직군 입장에서 보면 이유는 크게 3가지로 나눌 수 있다. 

1. 봐야 할 필요성을 못느껴서

2. 어려워서

 

3. 눈에 잘 안보여서 / 있는지 몰라서 

위 각각의 가설에 대해 본인이 취한 Action Item을 소개하도록 하겠다. 

1. 봐야 할 필요성을 못 느껴서

(1) 왜 데이터를 사용해야 하는지 지속적이고 / 반복적으로 설득하기 

 - 현재 해당 부서에서 지금 고민을 하고 있는 문제를 먼저 물어본 후, 관련된 데이터를 분석해서 액션 아이템을 갖다 준다. <--> 반복한다. ---> 성과를 낸다 --> 오 데이터 효과있네!! 경험을 학습하게 한다. & 미래의 해결 가능한 부분을 여러개 던진다. 

  - 대표님을 내편으로 만든다. <-- 위와 같은 프로세스를 겪게 한다. 

 

(2) 결론은, 사소한 것이라도 먼저, 데이터를 통한 성공 경험 안겨주기

      - 연장선상으로, 데이터 요청이 오면 최대한 하루 안에 빠르게 전달해 주려고 노력한다. (신속한 전달로 활용성 높이기)

        Refernces : [데이터야놀자2021] 조직의 데이터 기반 성장을 위한 데이터 분석가의 역할 - 이경진님

        

(3) 대표/임원진들을 먼저 설득하기 

 

이런 오그라드는 명언도 살포시 넣는다.

2. 어려워서

 

"어머 우리 데이터는 그런 애 아니에요 예쁘고 쉽고 착하고 친해지기 쉽답니다! 이거 좀 봐봐요!" 

 

(1) 가능한 한 쉽고 User 친화적으로 만들기

 

- 최대한 설명 자세히 달기

  데이터 분석가 입장에서는 이미 다 아는 내용이기 때문에 각 칼럼, 이벤트가 어떤것을 의미하는지, 이미 이벤트 definition에 잘 나와있잖아! 이걸 보세요 :) 라고 생각할 수 있고, 나도 그렇게 생각했으나 처음 보는 사람의 입장에서는 전혀 그럴 수 있지 않다는 것을 나중에야 깨달았다. 그리고 예를 들어 Retention / MAU 등 우리에게는 당연한 단어들도 최대한 풀어쓰는 게 좋다. 

 

- 데이터가 나타내는 색 / 아이콘 등 일관적인 의미를 부여하기

  데이터 차트에 색을 정할 때 예쁜 것도 좋지만 상징적인 색깔을 정하면 '딱 이거네'라는 생각이 들 수 있게 많이 노력했다. 

  ex) 매체별 광고 성과를 나타낼 때 (네이버: 초록색, 카카오: 노란색, 페이스북 : 파란색) 등등 

   계속 색깔을 통일해서 차트를 배포하다 보면 매체 이름이 잘 보이지 않더라도 한눈에 파악할 수 있게 된다.

 

  - Redash 자동봇에 데이터 의미를 나타내는 이모티콘 달기 

    어떻게 하면 쓱 봐도 알 수 있는 리포트를 발송할까 고민을 하다 Win+.를 리대쉬 텍스트에 쳐보니 이모티콘 삽입이 가능하다는        것을 알게 되었다. 그냥 글로벌 앱 회원 가입자 수 보다 🌏이렇게 이모티콘을 써서 표현하는 것이 호평을 받았다. 

 

(2) 사내 데이터 활용 교육/세미나 개최하기

- 데이터 리터러시 활용 교육 / 데이터 맛보기 웨비나 등을

열어 어떻게 사용하면 되는지 직접 눈앞에서 보여준다. 사용법 문서도 많이 만들었지만 백문이불여일견! 

 

(3) 재밌는 Fun Fact 형식 데이터들을 모아 슬랙 채널에  Data Quiz 열기 

 - 어렵게 느끼고 있는 부분을 줄이고자 재밌는 데이터들을 발견하면 Fun Fact 형식으로 퀴즈나 소식을 알리곤 했다. 그냥 인사이트를 던지는 것보다 참여도도 훨씬 높고 추후 마케팅 이벤트로도 발전되곤 했다. 

 

3. 눈에 잘 안 보여서 / 어디에 있는지 몰라서 

(1) 데이터 안 보고 싶어도 볼 수밖에 없게 만들기 (친해지게 하기)

 - 매일/매주 슬랙봇으로 데이터 리포트를 자동 발송 

 

(2) 데이터 플랫폼 접근성 높이기  

 - Amplitude,Redash,Appsflyer 등의 데이터 플랫폼의 링크를 슬랙 채널 책갈피에 고정하기 (퍼널을 줄이는 전략) 

퍼널을 분석하는 우리들은 안다 / 스텝 하나가 얼마나 큰 이탈률을 안겨 줄 수 있는지... 이를 개선하기 위한 하나의 아이템이라고 볼 수 있다.  

 

(3) 매주 정기 데이터 회의 열기

- 그냥 데이터와 인사이트만 2D로 던지다 보면 오해가 생기거나 잘 이해가 안 될 수 있다. 이 부분으로 가설과  Action Item을 요약해서 1시간 정도 매주 같이 논의하는 시간이 생겼는데 확실히 임팩트가 달라졌다. 

4. 그 외 

- 사실 이 모든 건 인간이 하는 것.. 데이터의 활용은 광범위하기 때문에 자칫 잘못하면 이 데이터가 나를 평가하는 척도가 된다고 생각해서 거부감을 가지는 분이 계실 수 있다. 하지만 같은 회사에서 일한다면 하나의 목표를 향해 달려가는 것...! 평가를 위한 게 아니라 같이 더 일을 효과적으로 / 잘하기 위한 도구라는 인식을 만들고 모두에게 친근하게 다가가는 것이 중요하다는 것을 깨달았다.

결론..! 전 부서와 친해지자 :) 

 

- 어떻게 물어봐야 할지 몰라서? 뭐 하나 요청하면 계속 물어봐서? ---> 데이터 분석 요청 템플렛을 도입할 수 있다. 

의사소통 비용을 줄이고, 효과적으로 협업하기 위해서 오늘부터 데이터 분석 요청 템플릿을 도입하기로 했습니다.
앞으로 아래와 같이 요청 주시면 감사하겠습니다. 

1. (분석) 필요한 분석 내용은?
2. (날짜) 구체적인 기준 날짜는? ex) From a to b
3. (목적) 이 분석이 왜 필요하신가요?

 

+ 함께 , 개인의 성장! 

더 실용적인 인사이트 / 분석 자료를 만들어 낸다면 활용도도 그만큼 높아질 수 있다. 

 

현업 데이터 분석 레퍼런스 같은 경우에는 많지 않기 때문에 여기저기 데이터와 관련된 곳이라면 다니면서 발품을 많이 팔았는데.. 개인적으로 도움이 되었던 것들을 나열하자면 다음과 같다.

 

1. 책 

- 그로스 해킹, 양승화

- 린 분석, 엘리스테어크롤,벤저민 요스코비츠

- 데이터 문해력, 카시와기 요시키  

- 로지컬 씽킹 , 데루야 하나코

(위 책들은 사무실에 해 놓고 계속 꺼내서 보고 있다.)

 

2. 웨비나 / 강의

- 데이터 야놀자 행사 참여

 (참여하지 못했다면, 행사 강연 등이 해당 유튜브 채널 등에 올라와 있어서 볼 수 있다.) 

[데이터야놀자2021] 밑바닥부터 시작하는 프로덕트 데이터 분석 - 최보경님

 

- 데이터리안 정기 웨비나 

  매달 데이터 관련 연사를 초대해서 사전 질문도 받고, 라이브를 진행하는데 효과적인 팁들을 많이 얻었다. 

  친구 초대권을 받지 못했다면 실시간 참여가 유료이고, 놓쳤다면 한 달쯤 뒤 인프런 강의에서도 구매할 수 있다. 

   데이터 리안 유튜브 채널에도 꽤 도움 되는 영상들이 많이 올라온다. 

 

- 이 외에도 다양한 양질의 세미나, 강의들이 많다. 

 

3. 모임 / 단톡방 

- 데이터 분석가들이 모여있는 단톡방/모임/스터디 등을 찾거나 없으면 만들어서 사수를 셀프로 만드는 방법도 좋다. 고민되는 부분들을 선배분들에게 여쭤 보면서 해결한 부분들이 있다. 

-  데이터 분석 책 읽기 스터디를 하는데, 책을 읽으며 인사이트를 나누는 루틴이 참 좋다. 

 

4. 브런치/링크드인/블로그 등 다양한 글 참고하기 

• 글또장이신 변성윤님의 유명한 블로그 글들이나 데이터 로그 설계, 데이터 로깅, 이벤트 로그 설계, 데이터 QA의 모든 것 
• 여름비 님의 브런치  , 강한별 님의 브런치(격리된 데이터 분석가)  
• PAP(프로덕트 데이터 분석가 커뮤니티) 글   

   위 글들도 다 좋고, 링크드인에도 요즘 정말 양질의 글이 많이 올라온다. 데이터 분석가 분들을 팔로우하고 있으면 필요한 정보들이 자동으로 나에게 오는 경험을 할 수 있다.

 

 

마무리

이상...8개월 전의 내가 봤으면 좋았겠다라는 생각으로.. 그리고 미래의 내가 초심을 잃지 않기 위한 바램으로.. 부랴부랴 적어 봤는데 많이 부끄럽다. 이만..읽어주셔서 감사합니다~~ 인터넷 고심 캐릭터 배포는 무제한 허용해주시는 최고심 작가님에게도 감사를..