스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)
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스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)

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우리 회사는 데이터를 볼 필요가 있을까? ...

우리 회사는 데이터를 볼 필요가 있을까?
봐야 한다면 어떻게 해야 할까?

스타트업이든, 큰 기업이든
데이터가 왜 필요하며, 어떤 기법들로 분석해 나갈 수 있는지 설명합니다.
퍼널, A/B 테스트, 코호트 분석등에 대해 쉽게 설명합니다.

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스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판) 스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판) Presentation Transcript

  • 하 2 용호
  • ‘저 녀석은 뭐하는 놈일까?’
  • 데이터 사이언티스트 =이게 무슨 설명이야;; Data Scientist
  • = 데이터에서 데이터 사이언티스트 Data Scientist + 패턴을 찾아내어 + 비지니스 기회로 프로그래머 통계학자 컨설턴트
  • 상상 속의 나
  • 별에서 온 그대 SBS (2013)
  • 실제의 나
  • 삽질하는 두 남자 빈센트 반 고흐 (Two Peasants Digging After Millet ) (1889)
  • 삽질하는 두 남자 장프랑수와 밀레 (Two Men Turning over the Soil) (1866)
  • 하지만 삽질에도 노하우는 있다.
  • 모든 일의 근원은 삽질이지만 우리는 학습을 통해 다음 삽을 더 잘 뜰 수 있다.
  • 그게 바로 요즘 뜨고 있는
  • 핵심은 속도, 피드백, 반복을 통해 낭비를 줄인다. 린 스타트업의 프로세스
  • 린 스타트업의 프로세스 직관적으로도 잘 하는 부분 어떻게 해야할지 잘 모르는 부분
  • 린 스타트업의 프로세스 고객은 여기에 있다.
  • 고객을 알기 위해서는 데이터가 반드시 필요하다.
  • 데이터에 목숨 거는 건 큰 회사도 마찬가지다.
  • 금요일 마다 기저귀를 사는 사람들이 맥주도 사더라.
  • 기저귀랑 맥주를 함께 진열 했더니 매출 상승!!! 알고보니 퇴근하면서 부인심부름으로 기저귀 사러 간 남편 맥주도 같이 사곤 함
  • 따로 짬내서 추적해본 결과, 1992년의
 Osco Drug stores (이름은 약국인데 다 팜) " 간지를 위해 월마트로 와전되곤 함. 뭐 그래도 그런 패턴이 발견 된 것만은 사실. 누가 월마트라고 이야기하면 아는 척 하자! 근데 실은 이거 월마트 이야기 아님
  • 최근에 있었던 실제 사례를 봅시다!
  • 어느날 아부지 한분이 성을 내며 쳐들어 왔다. “사장나와!”
  • 까딱하면 큰일나는 아버님
  • 10대 딸에게 보낸 쿠폰북에 임산부 용품만 잔뜩! " 이자식들 내딸을 농락하다니
  • 그러나 아버지는 사과하면서 나올 수 밖에 없었는데… “따..따님이 실제로 임신하셨습니다!”
  • 임신 3개월 쯤 로션 취향이 바뀐다!! 은 알아 내었었다! 향있는 로션 향없는 로션 로션 취향이 갑자기 바뀐 따님의 임신을 눈치챔!
  • 왜 이렇게 다들 득달같이 데이터에 달려드는가?
  • 경쟁은 어디에서 일어나는가? 시대가 흐르며 경쟁력의 핵심이 바뀜
  • ➔ ➔ Data
  • 유저의 관심이 가장 소중한 자원 눈길을 받았을 때 원하는 것을 제시해야 함 눈길을 받는 법이 필요
  • 앞으로 이야기 할 내용들 청바지 이야기 퍼널(funnel) 코호트(cohort)A/B Test 지표 이야기
  • 청바지
  • 여러분의 청바지는 무슨 브랜드 입니까?
  • 부동의 1위 판매 브랜드
  • 으읭? 나도 내 친구도 내 친구의 친구도 뱅뱅 잘 안입는데?
  • 그래도
  • 뱅뱅 이론 우리는 사실 매우 일부분에 불과하며 우리가 아는 사실은 전체를 보았을 때 거짓일 가능성이 있다. 우리는 우리 생각보다 세상을 모르고 있다.
  • 나도 내 친구도 다 죽이는 아이디어 라던데?
  • 여러분 여러분 친구 Real World 세상은 정규분포
  • 데이터를 기반으로 끊임없이 진짜 세상의 반응을 측정해야 한다.
  • 앞으로 이야기 할 내용들 청바지 이야기 퍼널(funnel) 코호트(cohort)A/B Test 지표 이야기
  • Data Driven 이 되려면 측정가능한 목표가 중요하다.
  • 왜 이런 지표들이 중요? 비전이란 참으로 훌륭하다 전직원이 마음속 깊이 공유하면 더 좋다. 하지만 실현으로 옮기는데 굉장히 많은 어려움이 따른다.
  • “훌륭한 사람이 되세요.” “이번 영어 80점 못넘으면 죽는다.” -교장 선생님- -담임샘-
  • 어떤 지표가 좋은가?? • 측정 가능 할 것 • 달성하기 위한 액션을 쉽게 떠올릴 수 있을 것 • 빠르게 계산해 낼 수 있을 것 (가능하면 매일) “이번 영어 80점 못넘으면 죽는다.”
  • 적은 수의 지표를 쓸 것 더 중요한 점
  • 여러분이 지금 단계에서 정말 원하는 것이 명확해 집니다. 지표 후보들을 하나씩 지워 나가면 (일당 가입자수, 전환율, 포기율, Active 사용자수, 객당 단가 등등 수많은 것들 중에서)
  • 앞으로 이야기 할 내용들 청바지 이야기 퍼널(funnel) 코호트(cohort)A/B Test 지표 이야기
  • 유저란 ‘유산균’ 같은 거에요
  • 이게 무슨 미친 짤방이냐!! 걱정말아요. 전 제정신이에요
  • 광고 노출 사이트 방문 가입 페이지 가입 완료 무료 활동 유료 구매 ‘응’까지살아가는것이중요하다. 단계마다죽어나간다.
  • 각 단계마다 얼마의 비율인지 알고 계십니까?! 유저는 어디에서 맘을 돌려버리는지!? 각 단계를 측정하고 있는가가 중요
  • 앞으로 이야기 할 내용들 청바지 이야기 퍼널(funnel) 코호트(cohort)A/B Test 지표 이야기
  • /71 67
  • /71 68
  • /71 69 후원금 대박!
  • /71 70 온라인 모금액이 그 이유!
  • /71 71 스타크래프트 잘하게 생긴 애들이 선거전략짬
  • /71 72
  • /71 73
  • /71 74 문구를 바꿔보기도 하고
  • /71 75 그림을 바꿔보기도 하고
  • /71 76 조합들을
  • /71 77 동시에 보여주며 시험합니다.
  • /71 78 가장 반응률이 높은 것은?
  • /71 79
  • /71
  • A/B 테스팅의 어려움 : 아니 서비스 만들 시간도 없어 죽겠는데;;
  • 하지만 당장 쓸 수 있는 곳 : 마케팅, 사용자조사
  • 짜장, 짬뽕 같이 내놔야 사람들이 뭘 원하는지 알 수 있다.
  • 앞으로 이야기 할 내용들 청바지 이야기 퍼널(funnel) 코호트(cohort)A/B Test 지표 이야기
  • 코호트(cohort) 뭔가 말 부터 어려워 보인다.
  • 5학년 1학년 같은 시험지 60점 20점
  • 1학년을 혼내어서야 되는가? =코호트(cohort) 5학년이 1학년이었을 때의 
 성적과 비교하자. 매 해의 1학년 성적들을 나열해 놓고, 비교해보자.
  • 입학2012년 1학년 20
  • 입학2012년 2013년 1학년 2학년 20 35 23입학 (1학년은2학년이되었음) (새로 온신입생)
  • 입학2012년 2013년 2014년 1학년 2학년 3학년 20 35 50 23 28 32입학 입학 (얘네들도늙음) (또 신입생.부럽다)
  • 입학2012년 2013년 2014년 1학년 2학년 3학년 20 35 50 23 28 32 지금은 2014년입학 입학 비교는 이 방향으로
  • 입학2012년 2013년 2014년 1학년 2학년 3학년 20 35 50 23 28 32입학 입학 1학년 교육은 해가 갈수록 잘하네 2학년 교육 망;;
  • 가입3달전 2달전 1달전 1달사용자 2달사용자 3달사용자 20 35 50 23 28 32가입 가입 초기 가입자 대응은 시간이 갈수록 더 잘하는 것 같네 기존 유저 만족도는 점점 떨어지는구나.
  • • 뱅뱅이론 : 우리의 가정은 틀렸을 가능성이 많다. • 지표 : 측정가능한 적은 수의 지표를 만들자. • 퍼널 : 유저란 유산균이다. 장까지 스텝을 보자. • A/B테스트 : 짬뽕, 짜장 같이 내놔야 식성을 안다. • 코호트 : 5학년과 1학년은 같은 학년일 때랑 비교하자 핵심 개념 복습
  • 기승전GA Google Analytics =설명한 것 다 됨 (코호트 마저 2013년 후반에 추가)
  • 그런데 정말 중요한 것을 말씀드리지 않았다.
  • 중요한 것은 지식이 아님
  • 데이터로 이야기 하는 문화 (DATA DRIVEN)
  • 언제부터?
  • NOW! 피자 두 판으로 팀이 배부를 수 있는 규모일 때!
  • 조직이 작을 때, 데이터가 얼마 없어 보기 쉬울 때 이 때 데이터에 익숙해져야 한다.
  • 그러려면 팀의 누구부터 데이터를 봐야 하나?
  • 마치면서
  • 어째서 인간은 똑똑해지게 되었을까?
  • 다음에는 어느 방향으로 나가야 할지 더 잘 판단하기 위해서 감각이 만들어지고, 시각이 만들어지고, 뇌가 발달하게 되었다. 앞으로 나아가기 위해서
  • 보고 배우고 걸어나간다.
  • 그것이 지구상에 생물이 살아온 방식이고 여러분이 데이터를 봐야 하는 이유입니다.
  • 아몬드 꽃 빈센트 반 고흐 (Almond Blossoms) Thanks.