[3회차] 컨버티드 Part 3. Chapter 14~17

1. 요약

 

완벽한, 성공이 100% 보장된 해결책은 없다.

그러니 확률이 떨어지더라도, 실행 가능한 방안을 낼 수 있도록 노력해야 한다.

어차피 빠르게 변하는 세상에서 영원히 통하는 아이디어는 없으니 기대치를 낮추자.

 

완벽을 추구하다 아무것도 하지 않은 것은 안정을 추구한 결과가 아니라 기회비용을 발생시킨 것.

 

아무리 객관적/과학적 데이터라 하더라도 이것만 강조해서는 이해관계자 모두를 이해시키긴 어렵다.

-> 그들의 환경, 직무적 특성, 작업 방식과 같은 분위기와 정보를 수집하고 활용해야 한다.

 

고객에 대한 통찰을 얻을 수 있도록 테스트를 많이 하자.

 

빠르게 학습하고, 많은 아이디어가 자유롭게 오갈 수 있는 환경을 만들자.(운영자 관점)

 

 

2. 인상 깊었던 구절의 사진

 

책에서 많이 반복하며 강조하는 부분입니다.

완벽하고 정교한 결과물 하나를 만드는 것에 집착하지 말아라 !

저에게 부족한 부분인 것 같아서 다시 한 번 상기하자는 의미에서 골라보았습니다.

 

개인적으로, '완벽하지 않아도 돼'에 포커스 맞추지 말고

'어차피 내가 생각하는 완벽도 완벽이 아닐수가 있다', '완벽한 건 없다'가 조금 더 마음 편하더라구요.

 

 

3.  책에서 나온 지식 또는 사례를 실행활, 업무에서 직접 찾아본 경험

 

위에서 언급했듯이 저도 완벽주의적 성향이 있습니다. (실제로 완벽한 결과물을 내는 것과는 무관하게..)

본인의 기준에서 완벽한 결과물을 내기까지 과정이 쉽지 않기 때문에 

시작 전 고민과 준비의 시간들이 오래 걸립니다..

하지만 결국에는 실행을 해 보는 것이 가장 중요하기 때문에

난이도가 낮은, 비교적 쉬운 것들 부터 실천하며 피드백을 많이 거치는 연습을 하고 있습니다.

(사실 이 블로그도 뭐라도 기록하자 싶어서 시작한 것 입니다.)

아무튼 일단 해보는 것을 연습해봅시다.. 하다 보면 익숙해지는 것 같습니다.

반복적으로 하면서 수정을 거쳐야 완벽에 가까워질 여지가 생긴다고 믿습니다 !

 

그리고 '말 전달 게임을 하지 말라'라는 구절이 나옵니다.

테스트를 하는 팀이 의사결정자와 가까워야 한다는 이야기인데요,

의사를 전달하는 단계가 많아질수록 처음 의도와 먼 이야기가 도달할 수 있기 때문입니다.

마케터, 데이터 분석가가 여러 부서와의 협업이 많고,

비즈니스 의사결정권자분들과도 밀접하게 연관되어있다는 사실이 생각나는 부분이었습니다.

 

 

4. 책에서 읽은 내용을 앞으로 실생활 또는 업무에 어떻게 적용할 수 있을지 고민해 본 내용

 

중간에 데이터를 기반으로 이끌어낸 결과물을 어떻게 설득시킬 수 있는가에 대한 부분이 나옵니다.

이 부분에서 시사하는 바는 '과학적인 결과라 하더라도 보는 사람에 따라 다르게 받아들인다' 입니다.

그렇기 때문에 듣는 사람에 대한 정보를 수집한 후, 그들이 주목해서 들을만한 포인트들과

연관지어 설명하는 것이 더 설득력 있다는 것 입니다.

 

실제로 업무를 수행할 때에도 데이터 분석가는 특성상 개발, 마케팅 등

여러 부서와 협업할 일이 많은데 그 때를 위해 새겨두면 좋은 내용 같습니다.

각 부서의 KPI에 대해서 생각해보고, 이에 대한 이해를 바탕으로 보고를 할 수 있도록 해야겠습니다.

 

추가적으로 당근의 테크블로그에서 보았던 것을 언급하자면,

같은 지표도 부서에 따라 다른 정의를 내리고 있을 수 있기 때문에

이 부분에 대해서 더블 체크를 하는 과정도 필요해보이네요. 

(관련 포스팅 링트 : https://datarian.io/blog/create-metrics-we-can-trust )

 

사실 Chapter 16, 17로 갈수록 저 같은 (미래의) 사원에게 필요한 조언이라기보다는

비즈니스 운영자/의사결정권자들에게 적합한 조언들이 많은 것 같습니다.

직원들로 하여금 어떻게 인사이트를 많이 획득하도록 이끌 것인지, 

테스트를 하기 좋은 환경을 어떻게 만들 것인지 등을 담고 있기 때문입니다.

창업을 하게 된다면 참고해봐야겠습니다. 

 

 

5. 총평

 

관련 책을 많이 읽어보지 않아 평가나 비교가 어려워 

이 책을 통해 무엇을 배울 수 있는지 핵심을 정리해보았습니다.

 

1. 데이터 분석 업무 수행 시에 가장 핵심이 되는 사안이 무엇인지 (고객과의 진정한 소통)

2. 핵심이 되는 사안을 파악하려면 어떤 행동과 어떤 지표를 보아야 하는지 (아하 모먼트, 지출점유율, LTV 등)

3. 완성도, 목표 달성, 성과를 이끌어내기 위해 필요한 것들 (테스트의 일상화, 보상의 방법, 조직 구조 등)

 

아직 실무 경험이 없거나, 이제 막 시작하거나, 사업 운영자이시거나,

컨설팅 업체에서 일하거나 하시는 분들이 보면 특히 좋은 책 같습니다.

 

글씨도 크고 사례가 많아 금방금방 읽히니 한 번쯤 읽어보시기를 추천드립니다. 

 

+ 데이터 넥스트 레벨 챌린지 오프라인 모임에 참여했었습니다. 

  이 책을 시차를 두고 여러 번 읽으신 분이 계셨었는데, 관점에 따라서 다시 읽을 때 마다

  새롭게 느껴진다고 하셨습니다.

  저도 앞으로 저의 상황이나 환경에 변화가 많이 있을텐데 그 때 마다 이 책을 살피며

  새로 공감되는 지점 등을 발견해보고 싶었습니다.