데이터 중심 서비스 기획

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1. 기획자가 데이터를 다루는 이유

 

기획자가 데이터를 잘 이해하고 활용하는 것은 서비스 기획에서 핵심적인 요소예요. 데이터는 제품이나 서비스를 분석하고 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 여러 직군이 함께 협업하며 데이터를 바탕으로 문제를 해결하고, 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있게 되죠.

• 데이터 기반 의사결정: 데이터를 기반으로 의사결정을 내리면 감각에 의존하는 것보다 훨씬 더 정확한 결정을 할 수 있어요. 예를 들어, 특정 기능이 사용자의 행동에 어떤 영향을 미치는지 A/B 테스트를 통해 알아보는 것이죠. 이 과정을 통해 무엇이 효과적인지, 어떤 부분이 개선이 필요한지 명확하게 알 수 있습니다.
• 지표의 중요성: 각 직군은 자신만의 KPI(핵심 성과 지표)를 설정하고 이를 지속적으로 모니터링해야 해요. 비즈니스 분석가가 매출과 비용을 분석해 회사의 수익성을 파악하는 것처럼, 기획자는 사용자 경험이나 제품의 성과를 측정하는 지표를 설정해 목표 달성 여부를 판단합니다. 이를 통해, 서비스 개선이 필요한 부분을 파악하고 전략을 수정할 수 있죠.

 

2. 기획자의 필수 역량: 데이터 분석

 

기획자가 데이터를 분석하고 이를 활용할 수 있는 능력은 서비스 기획의 성공에 매우 중요한 요소예요. 데이터를 통해 문제를 발견하고, 이를 해결하기 위한 방법을 도출할 수 있어야 합니다.

• 데이터 리터러시: 데이터 리터러시는 데이터를 읽고, 이해하며, 이를 바탕으로 결정을 내리는 능력을 말해요. 기획자는 기본적으로 데이터를 해석할 수 있어야 하며, 필요시 데이터베이스 쿼리를 작성해 원하는 데이터를 추출할 수 있어야 해요. 이를 통해 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있죠.
• 데이터 조각 모으기: 다양한 데이터 조각을 모아 새로운 인사이트를 도출하는 능력도 중요해요. 예를 들어, 서울시의 공공 데이터를 활용해 창업자들이 창업에 성공할 수 있는 지역을 찾아내는 프로젝트를 생각해볼 수 있어요. 이렇게 데이터를 창의적으로 활용하면, 새로운 서비스나 기능을 기획하는 데 큰 도움이 됩니다.

 

3. 실험을 통한 가설 검증

 

기획자는 서비스를 개선하기 위해 가설을 세우고, 이를 실험을 통해 검증하는 과정을 반복하게 됩니다. 이 과정에서 얻은 데이터는 서비스의 방향성을 결정하는 중요한 근거가 됩니다.

• 가정과 가설의 구분: 기획자가 가지고 있는 추측은 '가정'이며, 이를 검증하기 위해 세우는 것이 '가설'입니다. 예를 들어, "광고 랜딩 페이지를 A에서 B로 변경하면 회원가입 전환율이 15% 이상 증가할 것이다"라는 가설을 세우고, 이를 실제로 검증하기 위해 A/B 테스트를 진행할 수 있어요.
• 실험 설계: 실험은 데이터를 통해 가설의 참 또는 거짓을 확인하는 과정이에요. 가격을 인상했을 때 구매 전환율이 어떻게 변화하는지 A/B 테스트를 통해 확인하는 것처럼, 실험을 통해 얻은 데이터를 바탕으로 가설이 맞는지 검증하는 과정이 필요합니다. 이러한 실험을 통해 서비스 개선에 필요한 구체적인 데이터와 인사이트를 얻을 수 있습니다.

 

4. 꼭 알아야 할 핵심 지표

 

서비스 기획에서 자주 사용하는 지표들은 기획자가 꼭 알아야 할 필수적인 도구입니다. 각 지표는 서비스의 성과를 측정하고, 서비스의 발전 방향을 설정하는 데 중요한 역할을 합니다.

• KPI (Key Performance Indicator): KPI는 조직이나 서비스의 목표 달성 여부를 판단하는 중요한 지표입니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 경우 '구매 전환율'이 중요한 KPI가 될 수 있어요. 이 지표를 통해 사용자가 상품을 구매하기까지의 과정을 분석하고, 이 과정을 개선할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.
• North Star Metric: 조직이 가장 중요하게 생각하는 핵심 지표를 말해요. 이 지표는 서비스의 성공 여부를 판단하는 기준이 됩니다. 예를 들어, Facebook의 경우 '사용자의 체류 시간'이 North Star Metric이 될 수 있죠.
• Conversion Rate (전환율): 전환율은 사용자가 특정 행동을 한 후, 실제로 목표로 하는 행동(예: 구매, 회원가입 등)으로 이어지는 비율을 말해요. 이 지표는 광고 효과를 평가하거나, 서비스의 특정 기능이 얼마나 효과적인지를 판단하는 데 자주 사용됩니다.