Data Driven 이란?

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"우리는 Data Drvien 회사입니다." 이제는 이말을 하지 않는 회사가 없을 정도다.

10년 전만 해도 Data Driven은 구글이나 넷플릭스 같은 빅테크 기업들만의 전유물이었다.

하지만 이제는 스타트업부터 전통 기업까지, 모든 곳에서 Data Driven을 말한다.

문제는 이제 Data Drvien이 너무 당연한 말이 되버렸다는 것이다.

마치 "고객을 생각합니다." 처럼 누구나 하는 말이되었다.

데이터가 중요한 이유

현대 사회에서 데이터의 중요성은 더 이상 설명이 필요 없을 정도다.

특히 디지털 환경에서는 모든 행동이 데이터로 기록된다. 사용자가 언제 들어왔는지, 어떤 페이지를 봤는지, 얼마나 머물렀는지, 어디서 이탈했는지까지 모든 것이 숫자로 남는다.

이런 데이터들은 고객의 진짜 모습을 보여준다.

설문조사에서는 "만족한다"고 답했지만, 실제로는 1분도 안돼서 사이트를 떠나는 사용자들.

말과 행동이 다른 고객들의 실제 패턴을 데이터는 가감없이 보여준다.

또한 데이터는 예측의 근거가 된다. 과거의 패턴을 분석하며 미래에 일어날 일들을 어느 정도 예상할 수 있다.

언제 매출이 오를지, 어떤 기능이 사용자들에게 인기가 있을지, 어떤 마케팅 채널이 효과적일지 말이다.

하지만 단순한 데이터가 중요하다는 것과 "Data Driven" 하다는 것은 다르다.

데이터 드리븐의 진짜 의미

데이터 드리븐 [Data-Driven] 을 직역하면 "데이터에 의해 주도되는" 이라는 뜻이다.

즉, 감정이나 직감, 관습이 아닌 데이터를 바탕으로 의사결정을 내리는 것을 말한다.

하지만 여기서 중요한 건 단순히 데이터를 "보는" 것이 아니라, 데이터를 "해석하고 활용해서 행동으로 옮기는" 것이다.

예를 들어:

그냥 데이터 보기: "이번 달 웹사이트 방문자가 10% 증가했네요."
데이터 드리븐: "방문자가 10% 증가했지만 구매 전환율이 2% 감소했습니다. 신규 유입 채널의 품질을 점검하고, 랜딩페이지 개선이 필요합니다."

차이가 보이시나요? 후자는 데이터를 보고 구체적인 액션을 도출해냅니다.

우리가 착각하는 데이터 드리븐

1. 데이터만 많으면 되는 줄 안다.

"우리는 GA도 깔았고, 어드민 페이지에서 매출도 실시간으로 볼 수 있어서 데이터 드리븐해요."

아니다. 데이터가 많다고 데이터 드리븐인 건 아니다. 중요한 건 어떤 데이터를 어떻게 활용하느냐다.

쓸데없는 데이트 100개보다 핵심적인 지표 3개가 더 값지다.

2. 예쁜 차트만 만들면 되는 줄 안다.

대시보드에 형형색색 차트를 만들어 놓고 "우리 회사 데이터 시각화 잘 되어 있죠?" 라고 자랑하는 경우가 있다.

하지만 그 차트를 보고 실제로 어떤 결정을 내렸는지 물어보면 대답을 못 한다.

차트는 수단일 뿐이다. 중요한 건 그 차트가 말하는 스토리와 그로부터 도출되는 액션이다.

3. 숫자가 크면 좋은 줄 안다.

"이번 달 가입자 1만 명 돌파했습니다."

좋다. 그런데 그 1만 명중에서 실제로 서비스를 사용하는 사람은 몇 명인가?

돈을 지불하는 사람은? 3개월 후에도 남아있을 사람은?

허영 지표(Vanity Metrics)에 빠져서 정작 중요한 지표는 놓지는 경우가 많다.

진짜 데이터 드리븐이란

1. 가설을 세우고 검증한다.

"왜 이 가능을 만드나요?"

"사용자들이 원할 것 같아서요."

이건 데이터 드리븐이 아니다. 진짜 데이터 드리븐은 이렇게 시작한다/

"사용자 행동 데이터를 보니 70%가 A 단계에서 이탈한다. 원인을 분석해보니 B 기능이 없어서인 것 같다.

B 기능을 만들면 이탈률이 50%로 줄어들 것이라는 가설을 세우고, MVP를 만들어서 A/B 테스트로 검증해보자."

2. 실패를 인정하고 배운다.

데이터가 내 생각과 다른 결과를 보여줄 때가 있다. 진짜 데이터 드리븐한 사람은 이때 데이터를 부정 하지 않는다.

대신 "왜 이런 결과가 나왔을까?"를 고민하고, 새로운 가설을 세운다.

실패한 실험도 데이터다. 그 실패로부터 배우는 게 데이터 드리븐의 핵심이다.

3. 지속적으로 개선한다.

데이터 드리븐은 일회성이 아니다. 지속적으로 데이터를 모니터링하고, 가설을 세우고, 실험하고, 배우는 사이클이다.

오늘 성공한 전략이 내일도 통할거라는 보장은 없다. 시장도 변하고, 고객도 변한다.

그래서 계속 데이터를 보고, 계속 배워야 한다.

데이터 드리븐의 함정

하지만 데이터 드리븐에도 함정이 있다.

1. 데이터 만능주의

데이터가 모든 걸 말해주지는 않는다. 특히 새로운 시장이나 혁신적인 제품의 경우, 참고할 과거 데이터가 없을 수 있다.

이럴 때는 직감과 경험도 중요하다.

2. 분석 마비

너무 많은 데이터를 완벽하게 분석하려다가 정작 실행은 못 하는 경우가 있다.

"더 데이터를 모아보고 결장하자"는 말이 미루기의 핑계가 되어서는 안 된다.

3. 편향된 해석

데이터는 객관적이지만, 해석은 주관적이다. 자신이 원하는 결론을 뒷받침하는 데이터만 골라서 보는 확증편향에 빠지기 쉽니다.

그래서 데이터 드리븐이 뭔데?

결국 데이터 드리븐이란 데이터를 통해 진실을 찾고, 그 진실을 바탕으로 더 나은 결정을 내리려는 자세다.

완벽한 데이터는 없다. 완벽한 분석도 없다. 하지만 아무것도 모르는 상태에서 추측으로 결정을 내리는 것보다는, 불완전하더라도 데이터를 바탕으로 가설을 세우고 검증하면서 나아가는 게 훨씬 낫다.

데이터 드리븐은 완벽함을 추구하는 게 아니라, 더 나아지려는 노력이다. 오늘보다 내일 조금 더 정확한 판단을 내리기 위해, 계속 배우고 개선해나가는 것이다.

그리고 무엇보다, 데이터 뒤에는 진짜 사람들이 있다는 걸 잊지 말아야 한다. 숫자 뒤에 숨어있는 고객의 니즈와 감정을 읽어내는 것, 그것이 진정한 데이터 드리븐이 아닐까 싶습니다.