스타트업 피치덱(Startup Pitch Deck)에 대해 들어보셨나요? 투자자에게 보이기 위한 목적으로 스타트업의 비전과 비즈니스 플랜 등의 회사 소개를 담은 발표자료를 말합니다. 이런 피치덱은 짧은 시간안에 투자자를 이해시키고 설득해야하기 때문에 시각정보들을 쉽고 직관적으로 디자인하는 것이 중요합니다. 피치덱에서 시장규모나 비지니스 모델 등 데이터를 바탕으로 한 정보전달에 데이터 시각화를 이용합니다. 하지만, 많은 경우 데이터 시각화를 통해 어떤 정보를 어떻게 효과적으로 전달할지에 대한 고려가 충분히 이루어지지 않습니다. 우버(Uber)도 예외는 아니었습니다.
모수란 무엇일까? 의외로 많은 사람이 ‘모수’를 ‘모집단’의 수라고 생각한다. 그러면 모집단이란 무엇일까? 물어보면 ‘전체 집단’이라고 한다. 전체 집단은 무엇일까? 그냥 ‘전체 회원’이라고 생각한다. 하지만 ‘전체 집단’을 정의하는 것은 그렇게 간단하지 않다. 이 서비스에서 전체 회원이 매일 들어오지 않는다면, 하루의 회원 활동 스냅샷을 가지고 모집단이라고 할 수 없다. 그러면 전체 회원이 다 들어오는 그날까지의 데이터를 모으면 모집단일까? 그 기간까지의 모든 회원의 형태는 항상 동일할까? ‘모집단’ 개념은 그래서 매우 간단한 듯하면서도 의외로 복잡하고 추상적인 면이 있다.
필자가 경험한 바에 의하면 많은 조직이 데이터 드리븐(Data Driven)이라는 명목하에 단순히 데이터를 뽑아보고 참고만 하거나, 기본적인 데이터 지식도 없이 잘못된 해석을 통해 의사 결정을 하는 경우가 많았다. 그중에서도 대표적으로 데이터의 상관관계와 인과관계를 혼용하여 사용하는 경우가 많다. 그럼 상관관계와 인과관계는 무엇일까? 이번 글은 데이터 기반의 조직에서 알아야 하는 상관관계와 인과관계에 대한 개념을 알아보고, 기획자로서 최소한의 데이터 분석 지식을 겸비하여 올바른 의사 결정을 할 수 있도록 돕고자 한다.
위워크(WeWork)라는 회사가 있습니다. 이름에서 유추할 수 있듯이 함께 일할 수 있는 공유오피스 공간을 제공합니다. 한때 ‘공유경제’의 대명사로 기업가치 450억 달러 이상으로 평가받던 유니콘이었으나, 2019년에는 29억 달러까지 추락한 곳이죠. 애플TV의 “우리는 폭망했다”라는 시리즈의 소재가 될 정도로 극단을 오간 기업이며 2021년에 한 벤처케피털과 합병해 뉴욕 증권거래소에 상장했습니다. 이번 글에서는 위워크가 시리즈D 투자를 유치할 당시 사용했던 2014년도 피치덱을 살펴보려고 합니다. 위워크는 이 피치덱을 이용하여 3억3천5백만 달러 (당시 환율 기준 약 3550억원)의 투자를 유치합니다.