데이터 분석에서의 핵심: 기술을 넘어서는 질문의 힘

질문의 힘

Burbn(버번)이라는 서비스를 아시나요? 버번은 사용자들이 방문한 식당의 사진, 위치, 그리고 개인적인 의견을 공유할 수 있는 플랫폼이었습니다. 하지만 버번은 중대한 문제에 직면했습니다. 사용자 획득 비용이 높았음에도 불구하고, 대부분의 사용자들이 이탈하고 있었습니다. 간단히 말해, 많은 비용을 들여 사용자를 끌어들였지만, 그들은 떠나고 있었습니다.

이 위기 상황에서 버번의 운영진은 중요한 질문을 던졌습니다.

"대부분의 사용자가 떠나고 있지만, 여전히 남아서 우리 서비스를 사용하는 사람들이 있네? 이들은 누구이며, 왜 계속 이 서비스를 사용하지?"

이 질문에 대한 답을 찾기 위해 데이터를 확인한 결과, 대부분의 사용자들은 서비스의 많은 기능 중 오직 두 가지 기능만을 사용하고 있었습니다. 그것은 바로 식당과 음식의 사진을 찍고, 그 사진에 필터를 적용하여 업로드하는 것이었습니다.

혹시 이 기능이 익숙하게 느껴지시나요? 맞습니다, 바로 오늘날 전 세계적으로 13억 명이 넘는 사용자를 보유한 인스타그램의 기능입니다. 버번의 사례는 작은 데이터에서 시작해 위대한 성공으로 이어질 수 있음을 보여줍니다.

최근 데이터의 중요성이 부각되고, 데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 버번의 사례를 통해 우리가 알 수 있는 것은 데이터 분석이 복잡한 코딩이나 통계학적 전문지식을 의미하지 않는다는 점입니다. 중요한 것은 '어떤 질문을 해야 하는가'와 '이 질문에 대답하기 위해 무엇을 알아야 하는가'를 파악하는 것입니다. 데이터 분석의 진정한 의미는 좋은 질문을 던지는 데 있습니다. 이는 HRD 담당자들에게 중요한 교훈을 줍니다. 우리 조직이 데이터 기반으로 일할 수 있도록 많은 HRD 담당자들이 데이터 분석 스킬을 키우기 위한 인터벤션을 고민할 때, 대부분은 데이터와 관련된 기술적인 스킬에 집중하는 경향이 있습니다. 하지만 버번의 사례는 데이터 기반으로 우리가 일 하는 데 있어 중요한 점은 무엇인지 다시 생각해 볼 필요가 있음을 시사합니다.

데이터 분석의 중요성이 강조 되면서 많은 이들이 무작정 데이터를 수집하고 분석하는 식으로 접근합니다. 하지만 이러한 접근은 종종 목적 없는 데이터 분석에 매몰되고, 기술적인 장벽에 부딪혀 중도에 포기하게 됩니다. 데이터 분석은 그 자체가 목적이 아니라, 우리가 성과를 내기 위한 질문에 답을 내려주는 수단입니다. 따라서 데이터 분석의 출발점은 명확한 질문을 설정하고, 그 질문에 답할 수 있는 데이터를 찾는 것에서 시작됩니다.

태초부터 존재해 온 데이터, 왜 갑자기 중요해진 걸까요?

데이터 자체는 새로운 개념이 아닙니다. 태초부터 인류는 데이터를 기반으로 의사결정을 해왔습니다. 계절별로 어떤 식량이 있는지, 어떤 식물을 먹을 수 있는지 등의 정보는 생존을 위한 중요한 데이터였습니다. 이 데이터는 처음에는 기억에 의존했지만 시간이 지나면서 그림이나 문자로 기록되어 전파되고, 세대를 걸쳐 전달되었습니다.

그렇다면 왜 바로 지금, 데이터가 그토록 중요해진 것일까요? 그 이유는 데이터의 양과 처리 능력이 대폭 증가했기 때문입니다. 어제까지만 해도 측정하기 어려웠던 데이터가 오늘은 쉽게 측정할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 1999년은 TV가 주요한 광고 매체였습니다. TV에서 아이폰 광고가 송출되었을 때 해당 광고를 몇 명이나 봤는지, 또 그 광고를 본 사람들 중 실제로 매장에 방문한 사람이 몇 명이었는지 정확히 알기 어려웠습니다. 광고 시청자 수를 대략적으로 추정할 수는 있었지만, 광고를 통해 실제 매장 방문으로 얼마나 많은 사람들이 이어졌는지는 알 수 없었습니다.

하지만 2023년 현재는 상황이 완전히 달라졌습니다. TV를 대체하고 있는 유튜브에서 뉴진스가 모델인 아이폰 광고가 나온다면, 그 광고를 몇 명이 시청했는지, 그리고 그 중 몇 명이 애플 웹사이트를 방문했는지 정확히 알 수 있습니다. 오늘날의 마케터에게 광고 시청자 수와 광고 시청자 중 애플 사이트 방문자 수를 묻는다면, 모른다고 대답하는 사람은 없을 것입니다. 왜냐면 우리는 모든 것이 측정 가능한 시대에 살고 있기 때문입니다.

'시각장애인과 코끼리' 이야기는 많은 분들이 알고 있을 것입니다. 상아를 만져 본 시각장애인은 코끼리를 무와 같다고 하고, 코를 만져 본 시각장애인은 코끼리를 돌과 같다고 하고, 머리를 만져 본 시각장애인은 코끼리를 통나무와 같다고 하고, 다리를 만져 본 시각장애인은 코끼리를 절굿공과 같다고 하고, 등을 만져 본 시각장애인은 코끼리를 널빤지와 같다고 합니다. 우리는 알고 있지만 코끼리는 무도, 돌도, 통나무도, 절굿공도, 널빤지도 아닙니다. 그럼에도 이런 일이 생기는 이유는 전체 중 일부만을 보고 생각하기 때문일 것입니다.

여러 시각장애인이 코끼리의 다양한 부분을 만지고 각각 다른 결론을 내린 것처럼, 과거에는 우리가 데이터의 일부만을 볼 수밖에 없었습니다. 하지만 지금은 코끼리 전체를 볼 수 있게 되었습니다. 이는 우리가 전체적인 상황을 이해하고, 더 정확한 의사결정을 할 수 있게 되었다는 것을 의미합니다. 따라서 과거에는 데이터에 기반해 생각하고 행동했지만, 최근 데이터의 중요성이 부각되는 이유는 과거에 일부 데이터에 의존했던 것과 달리, 현재는 이론상 모든 것을 데이터로 확인할 수 있는 시대가 되었기 때문입니다.

기술의 발전으로 우리는 방대한 양의 데이터를 손쉽게 활용할 수 있게 되었고, 이는 의사결정 과정에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 데이터는 이제 숫자와 정보의 단순한 집합을 넘어서, 조직의 성장과 발전에 있어 핵심적인 자원이 되었습니다. 전체적인 그림을 볼 수 있게 되면서 더 효과적이고 정확한 결정을 내릴 수 있게 된 것입니다.

HRD 담당자들에게 이는 새로운 기회를 의미합니다. 조직 내에서 데이터 기반 의사결정 문화를 조성하고, 데이터 분석에 필요한 인터벤션을 개발하는 것이 중요해졌습니다. 데이터 분석의 핵심은 양질의 질문을 던지고 그에 대한 답을 찾는 것에 있습니다. 올바른 질문을 통해 의미 있는 결론에 도달하고, 조직을 보다 지속가능하고 혁신적인 방향으로 이끌 수 있습니다. 다음 주에는 데이터를 활용하기 위해 HRD인 우리가 어떤 조치를 취해야 하는지에 대해 더 깊이 생각해 보겠습니다.

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