데이터 분석으로 유저의 마음을 읽는 서비스가 되려면

데이터 분석이 요즘 직장인 사이에서 화두입니다. 빅데이터가 IT 산업의 핵심 키워드로 떠오른 뒤, 콘텐츠 업계의 전략 역시 데이터를 중심으로 재편되고 있는데요. 그래서인지 비전공자도 데이터의 세계에 입문하는 경우를 심심찮게 볼 수 있습니다. 이처럼 데이터를 읽고 활용하는 능력이 중요한 직무 역량으로 여겨지는 요즘, 많은 직장인이 데이터라는 도구에 어떻게 접근해야 할지 고민합니다. 데이터 분석

콘텐츠 플랫폼 리디에서 ‘데이터’란 뭘까요? 데이터를 해석하고 업무에 적용하는 방식이 고객의 서비스 경험에 영향을 주기 마련입니다. 리디에는 전 직원이 합의하는 약속, 즉 리디 코드(RIDI CODE)가 있는데요. 그중 하나가 ‘데이터와 직관을 동시에 활용한다’는 의사결정 원칙입니다. 정확한 의사결정을 위해서는 사고의 유연함으로 직관의 불을 켜고, 데이터를 지표 삼아 검토해야 하기 때문입니다.

가설을 검증하는 데이터의 역할,
가설을 세우는 직관의 역할

서비스 운영은 가설을 세우고 검증하는 일의 연속입니다. 이때 데이터는 가설을 검증하는 도구입니다. 유저가 불편하다고 느끼는 기능을 데이터로 확인할 수도 있고, 고객의 취향과 일치한다고 여기는 작품을 데이터로 파악해 추천할 수도 있겠죠. 때로는 데이터 분석 수치에 따라 기능이나 서비스의 목적 자체가 변경되기도 합니다.

그렇다면 가설은 어떻게 세울까요? 여기서부터 직관의 영역입니다. 데이터로 고객의 사용 패턴을 알 순 있어도, 고객의 마음까지 읽어낼 순 없으니까요. 데이터는 가설을 뒷받침할 뿐 그 자체로는 말이 없죠. 데이터의 침묵을 읽어내는 것은 다름 아닌 직관입니다. 직관을 발달시키고 활용하는 게 중요한 이유예요. 이처럼 데이터를 직관적으로 해석하고 가설을 세우는 능력이 최근 주목받는 ‘데이터 리터러시(Data Literacy)’에 포함됩니다.

직관을 밝히는 등불에는 여러 가지가 있을 텐데요. 그중 산업 동향에 대한 이해는 필수입니다. 리디는 작년 불법 콘텐츠 유통 규모를 확인하고 적극적으로 대응하기 시작했어요. 집요한 신고와 추적은 물론이고 불법 유출을 사전에 방지하는 시스템도 구축하고 있는데요. 이같은 의사결정은 ‘콘텐츠 불법 유통’이라는 산업 내 고질적 문제의 패턴과 특성에 대한 이해가 있었기에 가능했습니다. 단지 숫자를 읽는 데 머물지 않고, 데이터에서 중요한 인사이트를 발견해 유의미한 가치로 추출한 사례입니다.

한편, 고객이 직접 들려주는 구체적인 피드백에 해답이 있을 때도 많습니다. 생생한 목소리로 데이터에 숨겨진 의미를 해설해주니까요. 리디는 유저가 무엇을 익숙하고 편하게 느끼는지 파악하고자 고객 설문과 인터뷰로 꾸준히 인사이트를 쌓고 있습니다. 이는 서비스의 방향을 고민하고 결정하는 데 귀중한 자료가 되고 있어요. 그래서 고객 서비스, 즉 CS(Customer Service)를 학습하는 일은 데이터 분석에도 도움이 됩니다.

결국 데이터를 잘 분석하고 활용하려면 프로젝트 환경을 둘러싼 전체적인 맥락에 대한 이해가 우선입니다. 프로젝트의 의도와 목적에 따라 우리가 어떤 상황에 놓여있고, 무엇을 경중 있게 봐야 하는지 판단해야 의미 있는 인사이트를 발견할 수 있을 테니까요. 이것이 바로 ‘데이터와 직관을 동시에 활용한다’는 리디 코드의 기본 전제입니다. 이러한 조직문화 속에서 탄생한 서비스가 최종적으로 고객에게 가닿는 것이죠.

데이터 기반 의사결정의 핵심: 커뮤니케이션

아무리 데이터의 홍수에서 반짝이는 인사이트를 발견했어도, 그것을 동료에게 효과적으로 전달할 수 없다면 빛을 보지 못하고 먼지가 쌓이겠죠. 데이터를 근거로 타인을 설득하고 의사결정까지 이끌어내는 것은 결국 커뮤니케이션입니다.

데이터 커뮤니케이션에서 ‘시각화’의 중요성을 빼놓을 수 없을 겁니다. 데이터 시각화(data visualization)는 정보를 그래프, 차트, 지도 등 시각적 요소로 나타내는 것인데요. 제3자가 봐도 요점을 이해할 수 있도록 직관적이고 단순명료한 메시지로 전달하는 것이 목적입니다. 특정 지표 추이를 꾸준히 살펴봐야 할 때는 파이썬(Python), 태블로(Tableau), 리대시(Redash) 등 시각화 도구로 ‘대시보드’를 만들기도 합니다. 프로젝트 관여자가 동일한 맥락의 데이터 분석 결과를 한 번에 볼 수 있도록 구성하여 의사결정을 돕는 것이죠.

동료에 대한 신뢰 역시 커뮤니케이션에서 중요한 자세인데요. 여러 사람이 같은 데이터를 봤어도 해석과 판단에는 주관이 개입할 수밖에 없기 때문이에요. 해당 분야에서 지식과 경험을 쌓은 전문가의 결정을 과감하게 따르는 것이 때론 신속하고 합리적인 의사결정에 필요하기도 합니다. 물론 그 결정도 데이터로 검증해보면 답이 나오기 마련이에요. 그렇게 같이 배우며 성장하는 게 건강한 팀워크의 모습이겠죠.

직관적 데이터 분석이 고객에게 되돌려주는 가치

고객은 서비스를 이용하면서 ‘데이터 분석’이나 ‘직관’이 어디에 어떻게 녹아들었는지 세세하게 느끼지 못합니다. 그래야 할 필요도 없고요. 대신 고객은 속마음을 알아주는 ‘눈치 빠른’ 서비스를 경험합니다. 이처럼 고객에게 꼭 필요한 서비스의 이면에는 데이터 기반의 고민과 치밀한 설계가 녹아들어 있습니다.

직관을 가지고 데이터를 보면 방향성이 생깁니다. 유저가 신뢰하는 콘텐츠를 제공하며 고객을 실망시키지 않는 플랫폼이 될 수 있죠. 직관적 데이터 활용 역량이 리디의 강력한 무기인 이유입니다.