03. 데이터 분석을 배워야하는 이유

데이터 요청 업무에서 흔히 겪는 무한 루프

1. 미스커뮤니케이션으로 인한 무한루프
2. 데이터를 보니 궁금한 것들이 더 생겼을 때 생기는 무한루프

데이터 분석, 알아두면 이런게 좋아요

1. 제대로 된 요청을 할 수 있다.
   • 랜딩페이지 디자인 개편에 의한 효과 측정
   • 분모와 분자에 무엇이 들어갈지 (CTR = 당일 상품페이지 클릭한 unique 유저수 / 당일 랜딩페이지 진입한 unique 유저수)
2. 요약값만 보여주는 대시보드에서 느낀 답답함에서 벗어날 수 있다
   • 대시보드 : 주요 성과 지표를 여러 사람이 공유하여 손쉽게 모니터링할 수 있도록, 데이터 및 차트를 구성해놓은 뷰
   • ex 퍼널 단계(검색-상품상세-결제) 사이에 위시리스트 단계를 넣고 싶다면, 신규와 재구매 유저에 대해 보고싶다면 등..
3. 데이터라는 명확한 기준으로 의사결정 하므로 내 의견에 힘을 실을 수 있다
   • 데이터 분석에 기반한 의견 개진으로 효율적인 의사 결정이 가능하다.
   • ex 상품 이미지를 전체화면으로 바꾸면 테스트진행 시 구매 전환율이 00%높았기 때문에 변경하는 것이 좋습니다.
4. 새로운 과제를 상상할 수 있다.
   • 사람들이 거실 사진 방사진이라고 올리는데 검수에 시간이 오래 걸린다. 계속 사람이 해야하나? (에어비앤비)
     • 이미지 분석을 하면 사람이 사진 검수를 안해도 자동으로 잘못된 사진을 골라낼 수가 있네
   • 호스트가 상품 관리를 잘 안하면 구매자에게 안좋은 경험이 쌓이는데, 정기적으로 호스트에게 리마인드 이메일을 보내주자
     • 좋은 기획, but 정기적으로 호스트에게 이메일을 보내면 스팸이라고 생각하겠지. 호스트별 적정 타이밍을 구해보자
     • 앱 방문 로그 데이터를 바탕으로 이메일 보낼 타이밍을 정할 수 있다.
   • 셀러와 구매자가 중간에서 우리 플랫폼을 이탈하네. 대화내용을 하나씩 봐야하나?
     • 대화내용이 텍스트 데이터로 남고 있으니 특정 키워드로 이런 건들을 걸러낼 수 있지 않을까?
     • '카카오', '010-XXXX-XXXX'로 텍스트 데이터 분석을 통해 Fraud탐지
5. 데이터 리터러시 : 데이터를 읽고 쓸줄 아는 능력