들어가며
이번 포스팅의 목적은 궁극적인 목표를 이뤄내기 위한 나만의 학습 방향을 설정하기 위한 포스팅이다.
나의 궁극적인 목표는 서비스 기획자로서, 활동을 하며, 세상의 많은 needs를 충족시켜줄 수 있는 기업의 CEO가 되는 것이 목표이다.
그러한 목표를 이뤄내기 위해선, 수준 높은 기획력과 실행력이 필요하다.
# 성장없는 자만
최근에, "구름톤 5기"에 지원하여 불합격하는 경험을 토대로 "나"에 대해서 새롭게 정의할 수 있었다.
"구름톤" 합격 발표하기 전까지만 해도, 나는 무조건 붙는다 라는 생각을 가지며
기획자로서, 수준높은 프로젝트를 기획하고, 실행할 수 있다고 흔히 "착각"을 했었다.
그때의 생각과 감정은
"코딩공부는 이정도면 됐어."
"인공지능?, 데이터 분석?, 백엔드 개발? 필요없고, 기획만 잘하면 돼"
라는 생각을 가졌었다.
그렇게, "구름톤"에 불합격하는 결과를 받아드리고 나서
"전문 역량"이 존재하지 않는 기획자는 수준 낮은 기획력 & 실행력을 수행할 수 밖에 없다는 것을 뼈가 저리게 깨닫게 되었다.
그러한 깨달음을 토대로, "전문 역량"을 길러야 되는 필요성은
현업에서 프로젝트 서비스가 기획되고 사용자들에게 제공되어지고 있는 여러 서비스들을 살펴보면서 깨달을 수 있었다.
"전문 역량"을 토대로 프로젝트 서비스의 핵심 가치를 상승시켜 사용자들의 needs를 충족시키고 있었다.
(이커머스 시장 쇼핑몰, 데이터 분석 기반 물건 추천) (학교 시간표 & 급식 정보 연동 오늘학교, 데이터 기반 서비스)
# 꾸준한 뱃머리의 방향 조정 & 꾸준한 노력
"전문 역량"들은 기존에 학습되어지고 있던 전문 "개발 방법론"이거나, 새롭게 등장한 "기술" 이었다.
기존에 존재한 "개발 방법론"은 알고리즘이었고,
새롭게 등장한 "기술"들은 데이터 분석 & 인공지능이었다.
그렇게, 난 "개발 공부는 이정도면 됐어" 라는 생각을 가진 "나"에서
"전문적인 개발 역량을 키우고, 새로운 기술들을 습득하고 활용하는 자세를 지니자."라는 생각으로 바뀐 "나"로 재정의할 수 있게 되었다.
새롭게 깨닫게 된 앞으로의 방향에 대해 좀 더 구체화하고자 이번 포스팅을 "데이터 분석"을 시작으로 하나씩 작성해보려 한다.
이 글을 작성되는 기반은 오직, 제 경험과 콘텐츠 큐레이팅 서비스 기반으로 찾아진 정보들을 토대로
제 생각을 토대로 개인적으로 작성되는 글이기에,
이 글은 생각의 흐름을 참고하는 용으로 글을 읽어주시길 바랍니다.
데이터의 중요성
데이터는 기획자로서, 서비스를 기획하거나 BM (비즈니스 모델)을 기획할 때 필수적으로 응용할 줄 알아야 한다.
시대가 발전함에 따라, 많은 정보와 다양한 질의 데이터들이 생겨나고 있다. 그에 따라 현시대를 살아가고 있고 있는 상황에선
손 쉽게 데이터를 응용해 다양한 기획전략을 내세울 수 있다.
그러한 본질적 특성상 "데이터"를 잘 알고 전문적으로 사용할 수 있는 사람은 더욱 더 수준높은 "기획전략"을 내세워
서비스를 기획하고 실행시킬 수 있는 사람이 될 수 있는 시대가 현업을 보고, 깨달을 수 있다.
따라서, 현시대에선 누구나 "데이터"를 찾고, 활용할 수 있다. 하지만, 데이터를 "전문적"으로 활용하는 방법을 배우게 된다면,
그에 따른 활용 가치는 배가 되어 수준 높게 가치를 제공하는 사람이 될 것임을 짐작해볼 수 있다.
데이터를 전문역량으로 다룸으로써의 이점
데이터는 많은 사용자들의 인터넷 사용 & 인터넷 조사 기반으로 "창조"된 그 자체로도 가치가 있는 데이터이다.
따라서, 데이터는 "창조"된 정의되지 어떤 것들에 대한 "흔적"이자, "증빙"을 의미한다.
데이터는 이러한 특성을 기반으로 활용되어 새로운 가치를 창출되어 서비스 기획이라는 관점에서
더 수준 높은 역량들을 만들어준다.
# 쉬운 의사결정 (설득가능한 자료, 증빙 자료)
셀 수 없이 많은 데이터 속에서 사람들이 원하는 needs의 데이터를 찾고,
그에 따라 데이터를 시각화하여 서비스에 대한 필요성의 설득 자료로서 작용될 수 있다.
그리고, 데이터에 기반한 설명이기에, "사실에 기반한" 자료로서 높은 신뢰감 & 설득력 높은
의사소통을 수행할 수 있다.
정리하면, 현 세상에서 살고있는 상황 속 세상에 필요한 needs를 쉽고 빠르게 찾아,
수준높은 서비스 기획을 빠르고, 가능성있게 시작할 수 있는 토대가 마련된다.
기획자로서, 세상에 대한 시야를 더 넓게 보며 폭 넓은 서비스 기획을 할 수 있을 뿐만 아니라,
서비스 기획에 대한 Insight를 더 강하게 부여할 수 있게 도와준다.
# 비즈니스 문제 원인 파악 & 문제해결 전략의 기반이 된다
데이터는 추출의 목적 & 분석의 목적을 제대로된 방향으로 정의하고 임한다면,
데이터의 잠재력을 발휘에 세상에 놀라운 서비스를 기획되어질 힘을 발휘한다.
세상의 대부분이 어떤 것들을 바라고, 원하는 것(needs)인지를 "데이터"를 통해
추출해낼 수 있고,
분석하는 과정을 통해 그러한 원하는 것(needs)에 대한 해결책을 찾을 수 있게 해준다.
정리하면, 세상이 원하는 것들이 무엇인지를 찾기 위한 "데이터"를 추출하고,
"데이터"를 기반으로 처리 & 분석과정을 통한 결과를 통해
적절한 해석을 하며, 그러한 해석을 기반으로 서비스 기획에 핵심 가치로서 힘을 실어준다. (서비스 기획의 기반)
그리고, 분석된 데이터를 보기 쉽게 시각화하여 주변 구성원들에게 서비스에 대한 필요성을 설명할 수 있게 해준다. (설득 자료)
데이터, 데이터 분석 학습 방향
데이터를 기반하여, 사고하는 연습을 기르는 것이 중요하다.
"데이터"가 셀 수 없이 많이 존재하는 현실 속, 원하는 데이터를 찾고, 분석하고, 전략화하는 것은
서비스 기획의 핵심 가치로서 힘을 실어주기 위해 '데이터'를 다루기 위한 기초이자, 가장 중요한 핵심이다.
데이터가 감당하고 있는 크기가 방대하기에, 데이터를 다루는 "분석 프레임워크"가 있다.
앞으로는 데이터 기반 사고 방식을 이해하고, "데이터 분석 프레임워크"를 토대로 상황에 따라 일관성있게
데이터를 효율적으로 추출하고 분석하고, 활용할 수 있는 사람이 되기 위해
데이터 분석 학습 방향성을 규정해보겠다.
# 데이터 기반 사고 방식 (목표 -> 문제 정의 -> 문제 분할 -> 데이터 기반 문제해결 전략 -> 전략 실행)
데이터를 다루기 위한 기초이자 핵심 사고 방식은
"목표 -> 문제 정의 -> 문제 분할 -> 데이터 기반 문제해결 전략 -> 전략 실행" 으로 구성된다.
1. 목표 (데이터를 추출할 영역을 정의)
서비스 기획의 목표를 정의해,
데이터를 추출시킬 영역의 범위를 정의내리는 과정이다.
다시말해, 서비스 기획의 핵심 가치를 규정하는 과정이다.
2. 문제 정의
핵심 가치를 기반으로, 해결 전략을 모색한다.
3. 문제 분할
핵심 가치는 독립적으로 여러 개의 문제로 (MECE 사고법에 의해) 정의된다.
따라서, 핵심 가치에 대해 해결할 문제를 여러 개로 쪼개어 정의한다.
예를 들면, "A 브랜드에 매출 증대를 해야한다" 라는 문제 정의를 했다고 가정하면,
매출 = (구매자 수 x 객단가) 로 매출을 정의할 수 있다.
구매자 수 = (신규 구매자 + 재구매자) 로 구매자 수를 정의할 수 있다.
따라서, 신규 구매자 비율 혹은 기존 고객의 재구매율의 데이터를 확인하여
A 브랜드의 매출이 감소하는 원인을 "신규 구매자 비율 감소" or "기존 재구매율 감소" 로 파악해볼 수 있다고
정의할 수 있다.
4. 데이터 기반 문제 분석전략
서비스의 핵심 가치에 따른 문제를 정의하고,
그에 따른 문제에 대해 쪼개어 문제를 분할했고, 정의된 문제를 "데이터 분석 프레임 워크"를 통해 문제의 본질적인 원인을 분석한다.
"데이터 분석 프레임 워크"는 다음과 같다.
(1) AARRR 퍼널
(2) Amazon Flywheel
5. 데이터 기반 문제 해결전략
데이터 분석을 통해 찾아낸 문제 원인을 해결할 솔루션은
솔루션 의사결정 프레임워크를 토대로 각각의 솔루션 중 최적의 선택을 수행할 것을 찾아낸다.
"솔루션 의사결정 프레임워크"는 다음과 같다.
(1) Scenario Analysis
해당 데이터 분석방법을 토대로,
기대 결과가 가장 높은 솔루션을 선택해 문제해결 전략으로 채택한다.
(경험을 기반으로 분석결과에 따른 가중치를 부여하여 해석하기도 함)
(2) ICE Score
Impact, Confidence, Ease 라는 3가지 분석 keyword를 토대로,
제안된 솔루션의 ICE Score의 값이 가장 높은 것을 문제해결 전략으로 채택하는 방식이다.
(해당 분석법 또한, 경험을 기반으로 분석결과에 따른 가중치를 부여하여 상황에 따른 적합한 해석을 함)
[정리]
정리하면, 데이터를 토대로 서비스 기획을 진행하면, 핵심 가치에 힘을 실어주어 수준 높은 기획을 할 수 있다.
하지만, "데이터"에 초점을 맞추어 기획을 하기 보단, "핵심 가치"에 초점을 맞추고 그러한 핵심 가치를 찾기위한,
솔루션을 제공하기 위해서 기획을 임하는 것이 중요하다.
"데이터 분석은 tool일뿐"
# 데이터 분석 프레임 워크
AARRR 퍼널과 Amazon Flywheel 는 "데이터 분석 프레임 워크"로 사용되고 있다.
방대한 데이터를 해석하기 위해, 일하는 방법의 틀을 규정하는 "프레임 워크"를 이용해 보다 쉽게
데이터를 분석하고 해석한다는 사실을 알 수 있다.
따라서, 데이터 분석 프레임 워크인 AARRR 퍼널을 시작으로,
데이터를 기반으로 사고하는 방법에 대해서 익히는 연습을 해보려 한다.
# 콘텐츠 큐레이팅 기반, 학습 & 가지치기 학습
콘텐츠 큐레이팅 서비스를 토대로,
내가 접해보지 못했던 온라인 콘텐츠들을 살펴보고 그에 따른 해석을 살펴볼 수 있었다.
따라서, 콘텐츠 큐레이팅 서비스를 통해 데이터 분석 학습의 방향을 잡고,
새로운 정보에 따른 가지치기 학습으로 데이터 분석을 배워보려고 한다.
우선, 데이터 분석의 기초를 익히고자 서비스 기획단 or 기업에서 데이터를 기반으로 서비스를 기획하고,
솔루션을 설계하고, 실행까지 가는 과정을 보여주며 데이터 분석법을 가르쳐주는 학습도서를 찾을 것이다.
그리고, 데이터 분석에 따른 깊은 내용탐구를 알아보고자, 가지치기 학습을 수행해보겠다.
마치며
이번 포스팅은 아래의 유튜브를 토대로 영감을 얻어 작성된 포스팅이다.
이번 포스팅은 서비스 기획자로서, 필요한 "전문 역량" 중 하나인 "데이터 분석"에 대한 필요성을 정리하고자 포스팅을 작성해냈다.
글을 작성하며, 데이터 기반으로 서비스 기획을 진행하면, 핵심 가치에 힘을 실어줄 뿐만 아니라, 수준 높은 기획을 계획하고
실행시킬 수 있다는 점을 정리해볼 수 있었다.
그리고, 글을 작성하고 마치는 글을 쓰는 시점에서,
"전문 역량"인 데이터 분석의 중요성과 필요성을 "내게" 스스로 생각해볼 수 있었던 좋은 기회가 되었다.
데이터 분석에 대한 학습은 "책"을 하나사서 따라하면서
데이터를 추출하고 분석하는 과정들을 차근차근 하나씩 해볼 예정이다.
'💭 경험&생각' 카테고리의 다른 글
| [생각] 입대 전 정리 (0) | 2023.04.24 |
|---|---|
| [생각] 개발자란? (0) | 2023.03.30 |
| [경험] 구름톤 5기 불합격.. (2) | 2023.03.20 |
| [경험] AWSKRUG 스타트업 소모임 "덕업 일치를 넘어서" (0) | 2023.03.10 |
| [생각] 나는 누구인가? (0) | 2023.03.07 |