안녕하세요, 뷰저블입니다.

#1편에서 데이터 분석을 시작하기 전에 필요한 마음가짐을 정리했다면,
이번 #2편에서는 반드시 짚고 넘어가야 할 「데이터에 관한 네 가지 오해」를 정리해 보았습니다.

• 오해 1. 데이터는 숫자와 수치를 의미한다.
• 오해 2. 실무자의 역할은 데이터 측정 및 결과를 공유하는 일이다.
• 오해 3. 데이터는 숫자가 가장 중요하다.
• 오해 4. UX와 관련된 의사 결정은 모두 데이터만을 바탕으로 실행해야 한다.

많은 실무자가 오해하는 위 내용들만 제대로 알아두어도,
데이터 분석에 한 단계 더 가까워질 수 있을거예요!

그럼, 시작해 볼까요?

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

- 「1장 데이터 분석을 시작하기 위한 기초 지식」에서 발췌

데이터에 관한 "오해"
네가지

오해1. 데이터는 숫자와 수치를 의미한다

대부분 “데이터”를 떠올리면 이런 것들이 먼저 생각납니다.

방문자 수
전환율
클릭 수
이탈률

그래서 “데이터 = 숫자”라고 생각하기 쉽지만, 사실 데이터의 의미는 훨씬 넓습니다.

'어떤 판단/이론의 근거가 되는 사실이나 자료' 전체를 뜻하기 때문에,
숫자뿐 아니라, 아래 내용들도 모두 데이터에 포함됩니다.

사용자가 남긴 검색어
특정 버튼을 눌렀다가 바로 뒤로가기 한 행동
고객센터 문의 내용
설문 응답과 인터뷰에서 나온 문장들
...

우리가 분석을 위해 보는 수치는 “수백 수천만 사용자의 행동을 하나의 숫자로 나타낸 결과"일 뿐이고,

진짜 중요한 것은 그 뒤에 있는 사용자의 행동과 맥락입니다.

수치만으로는 사용자가 왜 그렇게 행동했는지까지 알기 어렵죠.

따라서 데이터는 단순히 수치와 숫자만이 아니라 다양한 관점에서 수집해야 합니다.

바로 이런 점 때문에 뷰저블에서는
수치 결과만이 아니라 사용자 행동의 디테일, 경로까지 눈으로 확인할 수 있답니다.

<데이터 분석 초보 탈출을 위한 뷰저블!>

페이지 내 고객의 행동 데이터를 눈으로 직접 보고 싶으세요?
► 뷰저블 UX Heatmap 서비스 알아보기 https://www.beusable.net/ko/uxheatmap

고객 여정을 통해 도메인 전체 탐색 흐름을 한눈에 확인하고 싶으세요?
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오해2. 실무자의 역할은
데이터 측정 및 결과를 공유하는 일이다

“이번 달 데이터 리포트 한 번 뽑아주세요.”
“히트맵 한 번 보고서로 정리해서 공유해 주세요.”

데이터 분석을 맡은 많은 실무자의 역할이
“데이터 수집 → 엑셀/슬라이드로 결과 정리 → 보고”까지만 머무르고 있습니다.

하지만 우리의 진짜 역할은 이 정도에서 끝나면 안됩니다.

<데이터 분석을 맡은 실무자의 진짜 역할>

데이터를 통해 문제를 이해하고,
그 인사이트를 바탕으로 개선 방향을 제안하고,
실제 실행까지 연결되도록 조율하고 실행하는 사람

단순히 수치를 전달하는 것이 끝이 아니라,

데이터에서 얻은 인사이트를 바탕으로 서비스/사이트 개선으로까지 이어질 수 있어야 합니다.

수치만 확인		개선으로까지 이어지는 데이터 분석 자세
“어떤 지표를 보고할까?”	→	“이 지표를 바탕으로 어떤 행동을 제안할 수 있을까?”
"이번 달 전환율이 3% 올랐네.”	→	“어떤 행동들이 모여서 이 3%를 만들었을까?”

데이터는 행동을 일으키지 못하면 전혀 의미가 없습니다.

또, 목표가 없다면 데이터 측정 결과를 살펴봐도 전혀 이해할 수 없습니다.

조직/서비스가 달성해야 하는 목표가 무엇인지, 데이터 분석을 통해 무엇을 알고 싶은지를 정의하면,

비로소 목적에 따라 어떤 데이터/지표를 어떻게 수집해야할지를 알고,
분석 툴의 다양한 기능을 취사 선택하여 사용할 수 있게 됩니다.

오해3. 데이터는 숫자가 가장 중요하다

컨설팅 중 고객분들이 특히 많이 하시는 질문이 있습니다.

“전환율 3%면 좋은 건가요, 나쁜 건가요?”

우리는 숫자 크기에 먼저 꽂히곤 합니다.
하지만 숫자 그 자체보다 중요한 건 패턴과 추세입니다.

예를 들어, 여기 월별 방문자 수가 4월만 유난히 숫자가 튀어 오른 그래프가 있습니다.

이때 “4월 방문자가 많이 늘었으니 성공이다” 라고 말하기 어렵습니다.
그래프가 보여주는 건 장기적인 하향 곡선 속 일시적인 반짝 상승이기 때문이죠.

전체적으로 넓게 살펴본다면 1년 내내 조금씩 감소하는 추세인데,
특정 캠페인 때문에 4월만 잠깐 오른 상황임을 알 수 있습니다.

마찬가지로, 한 페이지에서 어떤 버튼의 클릭 수치가 가장 높다고 해서,
단순히 그 수치 하나만 보고 해석할 것이 아니라,

다른 요소들에 비해 눈에 띄게 배치돼서 클릭이 몰린 것인지,

실제 전환(가입/구매 등)에 얼마나 연결되는지,
맥락을 함께 보아야 진짜 의미있는 해석이 됩니다.

데이터를 볼 때는 숫자의 크기보다,
시간이 흐르면서 어떻게 변하고 있는지, 추세와 맥락을 함께 보는 습관이 중요합니다.

오해4. UX 의사 결정은 모두 데이터를 바탕으로 실행해야 한다

데이터의 중요성이 강조되다 보니, 어느 순간 이런 심리가 생기기도 합니다.

“숫자로 증명되지 않은 건 실행하면 안 되나…?”

UX 관련 결정에는 데이터 외에도 여러 요소가 함께 작용합니다.

자신이 속한 팀의 목표
회사 전체의 목표
시장 트렌드와 경쟁 상황
브랜드 방향성과 제품 전략
...

데이터는 이 가운데 하나의 강력한 근거가 될 뿐, 모든 것을 결정해 주는 절대 기준은 아닙니다.

또한, 데이터는 측정 환경, 수집 방식, 누가 분석했는가에 따라 그 결과가 크게 달라지기도 하므로
다른 요소를 전혀 고려하지 않은 무조건적인 신뢰는 주의해야할 태도입니다.

좋은 UX 의사 결정은 데이터 + 팀 목표 + 환경을 함께 보는 균형 잡힌 시야에서 나옵니다.

데이터에 관한 오해를 모두 풀었다면
이제 본격적인 분석가의 길로 도약할 준비를 해보자.

지금까지 살펴본 네 가지 오해를 다시 정리해 볼까요?

1. 데이터는 숫자만 해당되는 것이 아니라 행동과 맥락까지 모두 포함한다.

2. 실무자의 역할은 데이터 결과 보고를 넘어 실행까지 연결하는 것이다.

3. 숫자의 크기보다 패턴과 추세, 맥락이 더 중요하다.

4. 모든 결정을 숫자로만 판단하기보다, 조직의 목표와 시장 환경을 함께 고려해야 한다.

이 네 가지만 머릿속에서 제대로 정리해도
데이터를 바라보는 시선이 한 단계 업그레이드될 수 있을거예요!

다음 편에서는, 이 마음가짐을 바탕으로
《Data-Driven UX – 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서》 책 2장에서 다루는
데이터에 분석 프로세스에 대해 하나씩 짚어볼 예정입니다.

저희 뷰저블은 여러분의 데이터 분석이 쉬워질 때까지 달리겠습니다!

숫자 이상의 설득력을 가지는 뷰저블! 여러분도 체험해보세요!

[데이터 분석 입문서] #2. 데이터에 관한 오해 네가지

[데이터 분석 입문서] #2. 데이터에 관한 오해 네가지