[책 리뷰] 데이터 분석가의 숫자유감 - 3

글 : 권정민

만화: 주형

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데이터 분석가의 숫자유감

이 책은 확실히 저같이 아예 모르는 사람도 읽기 편하고 데이터를 직접 만져볼 때 무심코 지나갈만한 중요한 내용들 또한 찝어서 알려주는 책이였습니다.

그리고 확실히 만화로 되어있어서 처음 접근하기 좋았고 재밌게 읽었던 것 같습니다.

 

이제 저는 해당 책에서 읽었을 때 기억하면 좋을 것 같은 내용들을 쓰려고 합니다!!

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1. 추세선 그리기

추세선은 데이터의 추이를 명확하게 파악하여 차트를 더 강력하게 만들어 줄 수 있습니다. 하지만, 잘못 사용한다면 차트의 데이터를 더 강력하게 잘못 이해하게 될 수도 있습니다.

 

즉, 추세선은 장기적으로 늘어나거나 줄어드는 형태를 보여주는 선입니다. 이를 정확하게 나타내려면 시계열 데이터 등 x축이 일정한 시간 단위로 만들어진 데이터를 사용해야 합니다.

ex) 국어, 영어 처럼 시간이 아닌 값엣는 추세선은 적절하지 않으며, 1월 2월 상반기 2월 하반기 등 일정하지 않은 시간 단위의 데이터를 사용하면 추세선이 왜곡된 형태로 나타나게 됩니다.

 

그리고 추세선을 그릴 때는 추세선의 '정확도' 역시 신경 써야 합니다. 이 때 추세선 사용 가능 여부를 확인하는데 참고할 수 있는 것이 결정 계수(R-제곱)입니다.

 

R-제곱이란?

0과 1 사이의 값으로 추세로 그린 선과 실젯값이 얼마나 비슷한지를 측정한 값입니다.

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2. 시계열 데이터

데이터는 사건들을 하나하나 기록으로 남기는 것이므로, 고객의 행동 변화에 영향을 받고, 고객의 행동은 시간에 영향을 받습니다. 그래서 데이터를 볼 때는 당연히 시간에 따른 변화를 고려해야 합니다.

 

이 때, 시계열 데이터를 분석 할 때는 크게 데이터를 '추세', '주기', '계절성'으로 구분합니다.

 

계절성은 주기적으로 반복되는 때에 어떤 사건이 발생하는 것을 말합니다.

이는 주기와 비슷하지만, 주기는 형태를 의미한다면 계절성은 빈도를 의미하는 것에 가깝습니다.

 

즉, 데이터를 볼 때, 좀 더 길게 본다면, 데이터가 어떻게 시간과 함께 흘러가는지를 봐야합니다.

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3. 인구통계학 정보의 효용성

많은 사람의 머릿속에는 본인이 담고 있는 이르이 고객에 대한 페르소나가 있습니다. 다만 그 페르소나는 구체적으로 행동하는 고객이 아닌 나이, 성별, 지역 등의 인구통계학 정보만 가지고 있는 페르소나라는 것이 문제입니다.

 

왜냐하면 페르소나의 인구통계에 의존해서 잠재고객을 정의하게 되면 실제 고객의 모습을 데이터로 만들어가기보다, 머릿속의 인구통계학 정보를 더 중요하게 여기게 되기 때문입니다.

 

ex) 새로운 유아용품 출시를 가정으로 하겠습니다.

이 때 구매자 페르소나를 25~35세의 여성 중 중산층 정도의 경제 조건을 가진 사람이라 정하겠습니다. 그럼 이 구매자들을 기준으로 마케팅을 하게 될 것입니다. 

 

하지만 오늘날 많은 서비스는 온라인 상에서 이루어지고, 그 위에서 활동하는 소비자들은 자신들이 무엇에 관심을 가지고 있고 무엇을 하고 싶어하는지에 대한 데이터를 끊임없이 흘리고 있습니다. 

그래서 잠재고객의 마음을 읽고 적절하게 접근할 수 있는 기회가 거대하게 열려 있지만 이 페르소나에 의해 많은 기회를 놓치고 있습니다.

 

즉, 해결방법은 행동 데이터로 고객을 추리면 페르소나로 예상한 타깃 수는 줄어들 가능성이 높습니다. 왜냐하면 여러 행동을 통해 유아용 제품을 사용할 것이라는 의도를 명확하게 드러낸 사람들만 타기팅함으로써 이 고객 수치에 대한 타기팅 적중도는 올라가게 됩니다. 그리고 소비자 중 여성 뿐만 아닌 남성도 타기팅 할 수 있게 됩니다.

 

그러므로 인구통계학 정보만 사용했을 때 무시되는 잠재 고객을 더 명확하게 찾아낼 수 있는 것입니다.

 

결론은 저희는 주어지는 숫자보다 실제로 고객이 매일마다 움직이는 행동데이터를 기반으로 고객을 이해하는 것이 더욱 필요합니다!!

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4. 느낀점

확실히 책을 읽고 생각하면서 느끼는 것이지만 많은 사람들이 잘못 알고있는 것을 정답으로 생각하는 경우가 많은 것 같습니다. 특히 페르소나는 저 또한 머릿속에 박혀있는 것 같았습니다. 하지만 해당 챕터를 읽고 "아..! 데이터를 바라볼 때는 정말 내 생각을 주입하지말고 앞에서 주고 있는 행동데이터를 보고 판단해야된겠구나!!" 라는 것을 깨달을 수 있었습니다.

그리고 오늘로써 또 한 번 데이터를 바라보는 시각이 좀 더 성장했다는 것을 느꼈습니다.

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이상으로 데이터 분석가의 숫자유감(7~9 chapther)에 대한 후기를 마치겠습니다.