데이터 분석을 이제 막 시작하는 많은 사람이 이렇게 생각합니다.

“일단 숫자를 모으면, 뭐라도 내용이 나오겠지.”

하지만, 막상 대시보드를 열면...

🤯“그래서 어디부터 봐야 하지?”

숫자는 잔뜩 있는데, 우리 서비스가 정말 좋아지고 있는지 어떤지, 잘 보이지 않기도 하고요.

이 글은 저희 뷰저블이 출간한 책,

《Data-Driven UX – 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서》의 내용을 바탕으로

데이터 분석에 어려움을 겪는 실무자에게 필요한 내용만 쏙쏙 골라낸 연재 시리즈의 1편입니다.

지표를 해석하고 리포트를 만드는 과정을 본격적으로 설명드리기 전에,
먼저 데이터를 대하는 기본 마음가짐부터 차근차근 정리해 보려 합니다.

이번 글에서는 세 가지를 이야기하고 있습니다.

1. 보고를 위한 보고에서 벗어나, 비즈니스 기여를 목표로 하기
2. 조직의 이슈를 출발점으로 분석을 시작하기
3, 외부 사례보다는 자사 데이터로 직접 연습해 보기

아래 내용을 읽으면서, 지금 내가 하고 있는 데이터 분석이
과연 “숫자 정리”인지, “비즈니스 개선”인지 한 번 같이 점검해 보시면 좋겠습니다.

그럼, 시작해 볼까요?

《Data-Driven UX – 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서》

- 「1장 데이터 분석을 시작하기 위한 기초 지식」에서 발췌

데이터 분석을 시작하기 전에
꼭 챙겨야할 마음가짐
세가지

1. 보고를 위한 보고는 그만! 비즈니스 기여를 목표로 하기

분명히 열심히 데이터를 분석하고 있는데

왜 우리 서비스에 변화나 성과를 가져오지 못하는 걸까, 고민하고 있지는 않나요?

데이터 분석을 할 때 가장 먼저 해야 할 질문은 이것입니다.

“이 데이터 분석이 비즈니스의 어떤 성과와 연결되어 있는가?”

먼저 데이터 분석이 지향해야 할 목표를 최대한 구체화하고 정리하는 것이 중요하며,

데이터 분석의 목표를 조직의 성공 목표와 연결 짓고, 분석 결과는 바로 그 맥락에서 보고/공유되어야 합니다.

하지만, 많은 실무자분들이 현장에서 '데이터를 보고하는 일'을 반복하곤 합니다.

단순히 숫자를 예쁘게 정리하고 해석해서 보고만 하는 사람과

그 데이터를 바탕으로 비즈니스에 기여하고 성과를 만드는 사람의 차이는 큽니다.

예쁜 대시보드를 만들어 보고만 하는 사람
→ “이번 달 방문자는 몇 % 늘었을까?”
비즈니스에 기여하고 성과를 만드는 사람
→ “이번 달 방문자 증감이 우리 조직의 목표(가입/구매/문의 등)에 어떤 영향을 줬을까?”

단순히 숫자를 확인하는 정도에서 끝내지 말고,
실제 비즈니스 성과와 혁신을 불러일으키는 일로 이어져야 합니다.

2. 조직의 이슈로부터 출발하기

데이터 분석은 그 자체로 목적이 아니라,
조직의 이슈를 해결하기 위한 도구여야 합니다.

이슈 = 조직의 물음
데이터 분석 결과 = 조직의 물음에 대한 자신의 답변

우리는 스스로 조직 내 이슈를 정의하고
그 답이 되는 ‘결과’를 도출해내기 위해 분석을 시작해야 합니다.

이슈 정의가 되지 않은 상태에서 데이터 분석을 시행하는 것은
목적지 없이 무작정 길을 떠나는 것과 같습니다.

단순히 수치를 나열하는 것이 아니라,

어떤 이슈를 전제로 분석을 시작했고
그 결과가 조직의 의사 결정에 어떻게 쓰일 수 있는지

함께 생각하면서 데이터를 바라본다면 분석의 초점이 훨씬 또렷해질 수 있습니다.

👉 예를 들어 볼까요?

이슈	랜딩 페이지 트래픽은 많은데, 실제 상품 상세 페이지로 들어가는 비율이 낮은 쇼핑몰
알고 싶은 것	고객이 어느 단계에서 이탈하고 있는지 알고 싶다 어떤 유입 채널에서 온 고객이 전환에 더 기여하고 있는지 알고 싶다
분석 결과 확인 후 액션	유입 대비 이탈 상위권 단계 개선, 전환 기여가 높은 채널에 마케팅 예산 확대

3. 가장 빠른 학습 방법은 '자사 데이터'로 직접 분석해 보는 것

데이터 분석 능력을 키우기 위한 방법에는 교육과 세미나, 강연 등 다양한 방법이 있지만,
가장 빠른 학습 방법은 이것입니다.

“작은 것부터라도, 자사의 데이터를 활용해 직접 분석해보는 것”

외부 사례는 물론 훌륭할 수 있지만,

결국 우리 서비스와는 구조, 고객군, 데이터의 종류, 분석 환경, 그리고 목표마저도 모두 다릅니다.

때문에, 외부 사례와 방법론을 '그대로' 가져오는 데에는 분명한 한계가 있고,

좋은 사례를 참고는 하되, 작은 것부터 직접 자사 데이터를 활용한 분석을 실천하는 경험을 많이 만들면 큰 도움이 됩니다.

실제 데이터 분석 & 개선 사례 예시가 궁금하세요?

이커머스 실제 분석사례를 예시로 보여드릴게요.

뷰저블 Journeymap과 UX Heatmap을 활용한 실제 사례를 보시면
오늘 이야기한 마음가짐이 실무에서 어떻게 쓰이는지,
우리 서비스에 어떻게 적용해 볼 수 있을지 더 쉽게 감이 오실 거예요.

지금까지 데이터 분석을 시작하기 전에 꼭 짚어야 할 세 가지를 정리해 봤습니다.

1. 이 분석이 우리 비즈니스 성과와 어떻게 연결되는가?

2. 우리가 풀고 싶은 조직의 이슈는 무엇인가?

3. 남의 성공 사례보다, 우리 서비스 데이터로 직접 연습해 보고 있는가?

이 세 가지 질문만 꾸준히 떠올려도
데이터 분석은 더 이상 의무적으로 숫자를 나열하는 보고 작업이 아니라,
서비스를 실제로 바꾸는, 의사 결정을 돕는 도구가 될 수 있을거예요.

다음 편에서는, 《Data-Driven UX – 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서》 책에서 다루는
데이터에 관한 네 가지 오해를 하나씩 풀어보려고 합니다.

숫자를 볼수록 오히려 더 헷갈렸던 이유가 무엇인지,
실무자가 자주 빠지는 함정을 중심으로 이야기해 볼게요.

저희 뷰저블은 여러분의 데이터 분석이 쉬워질 때까지 달리겠습니다!

숫자 이상의 설득력을 가지는 뷰저블! 여러분도 체험해보세요!

[데이터 분석 입문서] #1. 데이터 분석을 시작하기 전에 꼭 알아야 할 것

[데이터 분석 입문서] #1. 데이터 분석을 시작하기 전에 꼭 알아야 할 것