[리뷰] 데이터 쓰기의 기술

청림출판 출판사의 "데이터 쓰기의 기술(차현나 저)"를 읽고 작성한 리뷰입니다.

데이터 관련 코딩은 이제 어느 정도 알겠는데 이를 어떻게 적용할 것인지 고민해 본 적이 있다면 이 책이 큰 도움을 줄 것이다. 이 책은 제목에서 알 수 있듯 데이터 활용 스킬을 다루는 책이기 때문이다.

저자의 서문을 인용해 보자. 무작정 엑셀을 배웠다고 변화가 생기는 건 아니다. 무언가를 위해 편리한 엑셀을 이용하는 것인데, 그 무언가를 모르는채 Python이나 머신러닝 알고리즘에 집중한다면 목적 잃은 반쪽자리 노력이 되어 언젠가 살아있는 공부를 다시 필요로 하게 될지 모른다.

저자는 스타벅스커피코리아, 빅히트엔터테인먼트에서 근무한 데이터 사이언티스트로, 전작 “문과생, 데이터 사이언티스트 되다”와 “데이터 읽기의 기술”의 저자로도 유명하다.

반걸음 먼저 간 사람으로서 들려줄 수 있는 이야기라고 겸손하게 표현하고 있지만 개인적으로는 더 많은 데이터 사이언티스트 분들이 각자의 현업에서 데이터를 다루는 방법을 공유하는 이런 유형의 책들이 더 많이 나와줬으면 한다. 연구, 기술과 관련된 책은 많지만 경험을 다루는 책은 좀처럼 찾기 어렵기 때문이다.

책에서 다루는 가장 중요한 주제는 데이터 활용을 위한 10가지 스킬으로 각자의 실무에서 적용해 볼만한 유익한 템플릿이다. 10가지 질문을 아래와 같이 간추려 정리해 보았다.

1. 디자인 - 질문하기
매출이 감소했는데 내가 잘못해서 그런 걸까? 다른 원인은 없을까?
2. 디자인 - 문장 쪼개기
- 매출이 감소했는데 : 언제보다 감소했는가?
- 내가 잘못해서 그런 걸까? : 매출감소 요인이 무엇일까? 인테리어? 메뉴, 간판, 식기, 광고, 홍보, 판매하는 사람, 진열이나 구성, 서비스나 맛 등이 변하진 않았나?
- 다른 원인은 없을까? : 외부요인은? 시장 상황은? 방문자 수는? 경쟁업체가 생겼나?
3. 디자인 - 데이터 찾기
- 매출이 감소했는데 : 연월일시가 표시된 매출 데이터를 확보해야 한다.
- 내가 잘못해서 그런 걸까? : 매장의 요소를 나누는 리스트를 만들어 본다.
- 다른 원인은 없을까? : 상권의 유동인구 변화, 지역 인구 변화, 주요 유통채널의 매출 증감 등
4. 디자인 - 데이터 분석하기
- 낱개 분석 진행 : 시간별 패턴, 시간대별 판매 비교 등
5. 스토리텔링 - 데이터 퍼즐 맞추기
- 낱개 분석 흩었다가 모아보기
- 앞뒤로 논리가 맞는지 확인
- 작년 동기 대비 무어이 감소했는지를 밝혀야 한다.
6. 스토리텔링 - 변화를 만들 제언하기
- 출퇴근 고정 고객이 확보되었는데 왜 주말에는 상권이 활성화되지 않는가?
- 주말 고객층을 다시 끌어들일 방법은 없을까?
- 각각의 분석을 이어 이야기를 만들어내고 방향성을 제시한다.
7. 스토리텔링 - 데이터에 옷 입히기
- PPT나 문서 등 공유 및 발표를 위한 핵심을 정리해 본다.
8. 의사결정 - 액션 아이템 만들기
- 잘 팔리는 제품을 더 잘팔리게 하거나, 안팔리는 제품이 팔리도록 하기
9. 의사결정 - 현장의 변화 만들기
- 1회 2만원 구매 금액이 많을 경우, 3만원 이상 구매 시 혜택을 주고 반응을 살피기
10. 의사결정 - 소비자의 반응 포착하기
- 구매까지 연결된 고객은 이전보다 거의 늘지 않았다고 가정 시, 금액대가 높은 것이 문제인건지, 제품이 내키지 않아서 인지, 남은 제품이 집에 있기 때문인지에 따라 개선점이 달라진다. 주말마다 각기 다른 액션을 취한 후 분석을 다시 시작한다.

책은 총 4개의 챕터로 나누어져 있으며 이 중 챕터4가 가장 유익했다. 위의 10가지 스킬이 실전 사례에 적용되어 설명되기 때문이다. 한 두개의 실례에 적용이 된다면 처음엔 감이 안올 수도 있는데 10가지의 케이스에 적용을 시도한다.

10가지 케이스는 전작 “데이터 읽기의 기술”에서 선보인 데이터가 알려주는 소비자의 마음 10가지에 소개된 주제들이다.

매출 데이터, 영수증, 날씨, 거짓말, 장소, 시간, 성별, 나이, 요소, 반응속도, 모바일

소비자의 마음을 대표하는 가장 중요한 데이터를 토대로 10가지 스킬을 적용하기 때문에 읽다보면 실무에서 부족했던 것이 무엇이었는지 깨닫게 되기도 하고, 꽉 막혀 더이상 진척이 어려운 부분에 희미한 길이 보이기도 한다. 무엇보다 실전 사례를 토대로 구체적이고, 현실적인 방안들을 제시하고 있어 이해가 쉽다.

나머지 1 ~ 3장은 10가지 스킬 각각에 대한 원론적인 설명이다. 책을 읽는 순서는 처음부터 읽기보다 4장의 10개 케이스 중 평소 궁금하거나 관심 있는 케이스를 선정해 먼저 읽어본 후 1 ~ 3장을 읽는 것을 추천한다. 구체적인 사례가 먼저 바탕이 되기에 읽기 한결 편하고 이해에 더 많은 도움이 될 것이다.

누구보다도 데이터 분석을 처음으로 접하는 사람이나 활용보다는 기술이나 스킬에 치우친 이들에게 추천하고 싶다. 분명 부족한 무언가를 든든하게 채울 수 있을 것이다.

책소개 - 데이터 쓰기의 기술

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