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기획자로서 성공적인 프로젝트 진행을 위해 데이터 분석은 필수적인 요소입니다. 이에 따라 현직에서도 기획 직무 자격요건 & 우대사항으로 '데이터 분석/활용 능력'을 요구하고 있는 상황이죠. 이렇듯 데이터를 효과적으로 분석하고 인사이트를 도출하려면, 강력한 도구(Tool)들이 필요합니다.

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기획자가 알아야 할 데이터 분석 도구와 활용법

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기획자로서 성공적인 프로젝트 진행을 위해 데이터 분석은 필수적인 요소입니다. 이에 따라 현직에서도 기획 직무 자격요건 & 우대사항으로 '데이터 분석/활용 능력'을 요구하고 있는 상황이죠. 이렇듯 데이터를 효과적으로 분석하고 인사이트를 도출하려면, 강력한 도구(Tool)들이 필요합니다.

 

그렇다면 효과적인 데이터 분석을 위해 필요한 도구는 무엇일까요? 어떤 도구가 제일 좋다고 말하기엔 시중엔 정말 다양한 데이터 분석 도구가 있고, 기업마다 목적에 따라 사용하는 도구도 전부 다릅니다.

 

이번 글에서는 수많은 데이터 분석 도구 중 보편적으로 사용하는 데이터 분석 도구의 특징과 활용 방법을 알아보고, 이를 통해 기획자로서 본인 상황에 맞는 도구를 선택할 수 있도록 도움을 주려고 합니다. 또한 기획자로서 데이터 분석 도구 활용 시 주의할 점에 대해서도 살펴보겠습니다.

 

데이터 분석 도구의 특징과 활용 방법

앞서 말했듯이 현업에서 활용할 수 있는 데이터 분석 도구는 정말 많습니다. 고민할 필요 없이 가장 좋은 도구가 무엇인지 알 수 있으면 좋겠지만, 이를 판단하기는 쉽지 않습니다.

 

그 이유는 각 도구의 장단점이 다르고 본인의 상황에 따라 적용할 수 있는 조건이 천차만별이기 때문입니다. 따라서 기획자로서 각 도구의 특징과 활용 방법을 파악하여, 현재 조직 상황에 맞는 올바른 도구를 선택하는 것도 하나의 역량이라 할 수 있습니다. 지금부터 각 툴의 특징과 활용 방법에 대해 살펴보겠습니다.

 

1. GA(Google Analytics)

<출처: 9to5google>

 

구글 애널리틱스(Google Analytics)는 가장 널리 사용되는 데이터 분석 도구 중 하나입니다. 정확히 말하자면 웹 사이트 방문자의 데이터를 수집해서 분석하는 웹로그 분석 도구죠. 즉, 웹사이트 방문자 및 사용자 동작에 대한 데이터를 수집하고 분석하는 도구라고 할 수 있습니다. 가장 보편적으로 사용하는 도구 GA가 가진 특징과 활용 방법은 무엇이 있을까요?

 

웹+앱 통합 속성

<출처: analyticsmarketing>

 

첫 번째는 GA의 통합 속성입니다. GA의 예전 속성 방식 U.A(Universal Analytics)만 존재하던 시절에는 PC 및 모바일 웹 트래픽은 유니버설 애널리틱스 속성에 담고, 안드로이드 앱과 iOS 앱 트래픽은 파이어베이스 속성에 담아 별도로 관리해야 하는 불편함이 있었죠.

 

하지만 새로운 방식의 GA4(Google Analytics 4)는 웹과 앱 정보를 동시에 담을 수 있으며, 다양한 플랫폼의 사용자 행동을 전체적으로 분석할 수 있어 편리합니다.

 

이에 따라 웹과 앱 서비스를 전부 제공하는 플랫폼이라면 GA4 하나만으로 전체 플랫폼 분석을 할 수 있습니다.통합 속성을 이용해 웹 사용자와 앱 사용자의 차별성을 찾아내고, 플랫폼별로 목표(Goal)를 설정하여 캠페인 진행할 수 있다는 강점이 있습니다.

 

이벤트 중심 데이터 모델

<출처: analyticsmarketing>

 

두 번째는 데이터 모델 방식입니다. 현재 GA4는 이전 UA 버전과 달리 이벤트 중심 데이터 모델을 채택하여 기존의 페이지뷰 중심 모델에서 벗어나게 되었습니다. 이벤트라고 함은 특정 페이지 조회, 링크/버튼 클릭, 스크롤 내리기 등 사용자 상호작용을 의미합니다. 

 

GA4로 바뀐 후 웹사이트나 앱에서 발생하는 유저의 다양한 동작들을 추적할 수 있는데요. 이로 인해 유저의 세부적인 행동 패턴을 상세히 분석할 수 있으며, 이벤트 중심의 데이터 모델을 적용함으로써 기존의 웹 데이터뿐만 아니라 앱 데이터를 하나의 속성에 담아내는 통합 분석이 가능하게 됐습니다.

 

유용한 데이터 통합성(feat. BigQuery)

<출처: analyticsmarketing>

 

마지막으로 GA4의 큰 특징 중 하나인 구글 클라우드의 데이터 웨어하우스 서비스인 ‘BigQuery’와 연동하여 대용량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있다는 점입니다. 많은 양의 웹 분석 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있다는 장점이 있죠. 이와 같은 연동성을 활용하여 GA4에서 수집된 로우 데이터를 바로 추출하여 활용할 수 있습니다.

 

2. 앰플리튜드(Amplitude)

<출처: amplitude>

 

앰플리튜드 역시 현업에서 가장 많이 사용되는 분석 도구 중 하나인데요. GA4와 비교하면 사용자 행동 패턴 분석에 용이하며, 도구 사용 난이도가 훨씬 낮다는 점이 특징입니다.

 

실제로 GA와 앰플리튜드를 전부 사용해 본 결과, GA는 단순히 웹사이트를 관리하는 데 특화된 도구라고 본다면, 앰플리튜드는 제품의 전반적인 매니징과 사용자 분석에 특화되어 있다고 할 수 있습니다. 그렇기에 각 도구의 특징과 활용 방법을 파악하여, 우리 조직에 필요한 도구가 무엇인지 아는 것이 중요합니다.

 

사용자 행동 분석(feat. 퍼널 분석)

<출처: help.amplitude>

 

앞서 설명한 것처럼 앰플리튜드의 대표적인 이점은 사용자 행동 패턴을 분석하기 용이하다는 점입니다. 실제 현업에서 가장 많이 사용하는 퍼널(Funnel) 분석은 사용자가 제품에서 정의된 경로(퍼널)를 어떻게 이용하고 이해하는지와 사용자가 이탈 경향을 보이는 잠재적인 문제 영역을 찾는 것에 특화되어 있습니다.

 

즉, 제품 운영자 입장에서 사용자의 행동 패턴, 이벤트 이용 현황 등을 빠르게 모니터링하여 문제점을 파악하고 더 나은 개선점을 찾을 수 있습니다. 또한 이를 활용하여 퍼널에 존재하는 특정 그룹을 손쉽게 그룹화(Cohort)하여 세부적으로 해당 그룹의 행동 양상을 심층적으로 분석할 수 있으며, 그룹의 특징을 찾아 새로운 인사이트를 발굴할 수도 있습니다. (ex. A 페이지 진입 후 30일 이내 구매를 진행한 그룹[Cohort]의 리텐션은?)

 

뛰어난 협업 시스템(노트북/대시보드)

<출처: help.amplitude>

 

개인적으로 앰플리튜드의 가장 큰 장점은 협업이 용이하다는 점입니다. 대표적으로 노트북과 대시보드 기능은 각각 생성된 차트들을 그룹화하여, 모든 구성원이 손쉽게 URL로만 모니터링할 수 있는 기능입니다. 이를 통해 팀 조직이 모니터링해야 하는 지표나 전사 KPI 등을 대시보드화하여 공유할 수 있죠.

 

그리고 대시보드를 일괄적으로 만들고 모니터링하기에 다소 어려움이 있는 GA에 비해, 구성원이면 누구나 대시보드를 보다 유연하게 추가, 수정할 수 있고 코멘트, 메모를 통해 원활한 커뮤니케이션도 가능합니다.

 

가이드 시스템 활용하기

<출처: cademy.amplitude>

 

대부분의 분석 도구를 유용하게 사용하기 위해서는 학습이 필요합니다. GA 같은 경우 국내 자료가 많아 검색을 통해 어느 정도 쉽게 정보를 얻을 수 있지만, 그에 비해 앰플리튜드는 국내 자료가 별로 없는 편인데요.

 

다행히 앰플리튜드에서 직접 만든 가이드를 제공하고 있습니다. 기본적인 활용 방법부터 인사이트를 도출하는 방법까지 상세히 나와있으며, 이를 통해 기본적인 도구 사용 방법을 충분히 익힐 수 있다고 생각합니다. 압도적으로 사용자가 많은 GA에 비해 정보가 부족해서 어려움을 느꼈다면 공식 가이드를 통해 보다 손쉽게 학습할 수 있을 겁니다.

 

앰플리튜드는 제품에 대한 디테일한 사용자 형태 분석이 필요할 때, 그리고 조직 규모가 어느 정도 있는 상태에서 원활한 협업이 필요한 경우 적절한 도구라고 생각합니다. 다만 앰플리튜드는 유료로 사용해야 해서 비용 측면도 반드시 고려하는 것이 좋습니다.

 

3. BI 도구 태블로(Tableau), 리대시(Redash)

<출처: 각 사 홈페이지>

 

마지막으로 데이터 시각화에 중점이 되는 BI(Business Intelligence) 도구를 소개하려고 합니다. 앞서 설명한 분석 도구와는 조금 다른 개념이며, 세부적으로 데이터를 시각화하여 좋은 의사결정을 하기 위한 도구(=Business Intelligence Tool)입니다. 주로 조직 내에서는 데이터 자동 시각화와 이를 통한 모니터링 목적으로 사용되고 있습니다.

 

다양한 BI 툴이 존재하지만 이번에는 대표적으로 태블로와 리대시만 언급하려고 합니다. 이 두 가지 도구는 유사한 성격을 가지고 있지만, 조직의 목적에 따라 장단점이 분명하기 때문에 특징을 파악하여 현 상황에 맞는 도구를 선택하는 것이 핵심입니다.

 

강력한 무료 BI 도구 리대시

<출처: Redash>

 

리대시는 클라우드 기반의 BI 도구로 기본적으로 데이터를 시각화하고 리포트를 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다. 이로 인해 별도 설치 없이 브라우저로 이용 가능하며, 손쉽게 URL를 공유할 수도 있습니다. 그뿐만 아니라 리대시가 가지고 있는 여러 기능을 무료로 사용할 수 있죠. 

 

  • 스케줄링 기능

리대시는 원하는 시간에 데이터를 자동으로 업데이트할 수 있습니다. 예를 들어, 매일, 매주 또는 매월 쿼리를 실행하여 데이터를 자동으로 업데이트할 수 있죠. 이는 상시 모니터링이 필요한 지표를 기획자가 주기적으로 업데이트하지 않아도 쿼리만 입력해 놓는다면, 자동으로 업데이트가 되면서 주기적으로 리포트할 수 있도록 활용할 수 있습니다.

 

  • 경고(Alert) 기능

조직 규모가 커지면 봐야 할 지표도 많아집니다. 그러나 모든 지표를 모니터링할 순 없습니다. 리대시는 특정 지표에 대한 경고(Alert) 기능이 있는데, 설정해 놓은 조건이 충족되면 설정한 방식에 따라 경고를 보낼 수 있습니다. 이는 제품 내 이상이 생기면 지표를 통해 빠르게 인지하여 대처할 수 있도록 활용 가능합니다.

 

다양한 커뮤니티 및 교육 정보가 있는 태블로

<출처: Tableau>

 

  • 수많은 커뮤니티 활용 정보

태블로의 가장 큰 강점은 시장 점유율이 높은 제품인 만큼 고객 커뮤니티와 이를 활용한 교육 정보가 많다는 것입니다. 데이터 시각화 도구 특성상 전문적인 지식(쿼리문)이 있지 않는 이상 기획자로서 도구 이용이 어려운 경우가 많습니다. 태블로는 커뮤니티 및 교육 플랫폼이 활성화되어 있어, 검색만으로도 도구 사용법을 손쉽게 익힐 수 있습니다. 

 

  • 손쉬운 조작 방법

태블로는 비교적 간단한 UI 조작을 통해 손쉽게 대시보드를 제작, 수정할 수 있습니다. 코딩을 통해 대시보드를 제작하고 관리하는 보편적인 데이터 시각화 도구에 비해, 단순 UI 조작만으로도 대시보드를 만들 수 있죠. 이는 기획자로서 빠르게 대시보드를 생성하고 손쉽게 관리할 수 있는 이점으로 작용할 수 있습니다. 

 

 

데이터 분석 도구가 필요한 이유

지금까지 현업에서 사용하는 데이터 분석 도구의 특징과 간단한 활용 방법을 알아봤습니다. 효율적인 업무와 높은 생산성을 위해 데이터 분석 도구는 꼭 필요합니다. 다만 간혹 주니어 기획자들이 도구 '사용 방법'에만 몰두하여, 도구를 잘 다루는 방법에만 의존하는 경우가 있습니다. 그러나 우리가 기억해야 할 것은 ‘기획자는 왜 분석 도구를 사용해야 하는가?’입니다.

 

“핵심은 도구 사용 스킬이 아닌 의사 결정 능력”

 

기획자가 기억해야 할 것은 데이터 분석 도구는 '의사 결정'을 위한 하나의 수단일 뿐이라는 것입니다. 단지 분석 도구를 다루는 실력에만 몰두하는 것은 좋지 않습니다.

 

좋은 제품, 서비스를 만들어 가기 위해 적재적소에 필요한 데이터를 활용하는 것입니다. 만약 분석 도구를 능숙히 만지고 설정 방법을 잘 아는 것이 핵심이 된다면, 데이터를 통한 의사 결정의 본질을 잃을 수 있다는 것을 기억해야 합니다. 핵심은 기획자로서 데이터 분석 도구를 통해 올바른 의사결정을 하는 것입니다.그래서 단순히 도구 사용법보다는 데이터를 보고 좋은 인사이트를 뽑아낼 수 있는 능력을 기르는 것이 중요합니다. 앞으로 이 점을 기억하여 업무에 참고해 보시길 바랍니다.

 

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