월간 데이터리안 세미나 7월의 리뷰입니다.
초기 스타트업이나, 데이터 인프라가 잘 갖추어지지 않은 기업에서 데이터 분석을 하기는 여간 어려운 것이 아닙니다. 아예 데이터가 없는 경우도 있고, 여기 저기에 나누어져있는 엑셀 데이터가 전부일 수도 있죠.
이러한 상황을 어떻게 개선시켜 나가야 할 지 고민하는 분들에게 이번 세미나가 유용하지 않을까 싶습니다. 저 역시 아버지가 운영하시는 귤 농장의 판매를 관리하는 만큼, 이런 식으로 데이터 분석을 할 수 있겠구나 하는 것을 생각해볼 수 있는 시간이었습니다.
1. 초기 서비스가 데이터 분석으로 성장하기 위해 필요한 것
초기 서비스에서 데이터 분석을 하다는 것은 여간 쉬운 일이 아닙니다. '아직 데이터를 분석할 만큼 이용자가 충분하지 않아요'라며 위안을 삼고 계시지는 않나요?
데이터에서 나오는 것들이 모두 정답은 아닙니다. 하지만 데이터는 목표를 향해 잘 나아갈 수있도록 하는 나침반이며, 상대를 설득할 수 있는 좋은 도구입니다.
여기서 버리고 가야하는 마음가짐이 있습니다. 데이터 분석 환경이 완벽하지 않아도 좋습니다. 데이터가 정확도가 낮아도 좋습니다. 데이터 분석 이론이 거창하지 않아도 좋습니다. 바로 시작할 수 있는 것부터 차근차근 시작하시길 바랍니다.
초기 서비스를 시작한 스타트업이 데이터 분석을 해야 한다면 다음의 것들이 중요합니다. 데이터 분석에 들어가는 리소스를 최소화해야 합니다. 분석보다 중요한 것은 액션이니까요. 그리고 의사 결정을 할 수 있을 정도면, 조금의 데이터 하자는 괜찮습니다. 추후에 개선을 해나가면 됩니다. 우선 첫 걸음을 내딛어보세요.
2. 리소스를 최소화해주는 도구
세미나에서는 데이터리안에서 데이터 가뭄인 상황에서 데이터 분석을 위해 어떤 노력들을 했는지 소개를 해주셨습니다. 간단히 요약해서 설명해보도록 하겠습니다.
우선 OOPY를 이용하여 노션 페이지를 웹사이트로 만들었습니다. 그리고 해당 웹사이트에 GTM을 세팅하고, GA4, 페이스북 픽셀, 카카오 픽셀 등을 연동했습니다. 이제 이 도구들이 웹사이트에서 발생하는 사용자 행동 데이터들을 기록할 것입니다.
이렇게 수집한 사용자 행동 데이터와, 비즈니스에 필수적인 서비스 데이터를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있습니다. 분석결과를 바탕으로 의사결정을 하거나, 추가적인 테스트를 진행할 수도 있죠.
위에서 소개한 도구들 이외에도 다양한 도구들이 있습니다. GA4 대신 임플리튜드를 사용하기도 합니다. 그리고 zapier, google apps script, 슬랙봇 등을 통해 분석을 일정 부분을 자동화 할 수도 있습니다. 초기 스타트업이라면 이러한 툴들이나 솔루션의 도입을 검토해보시길 바랍니다.
더 알아보기
본 게시물은 인프런 데이터리안 세미나 VOD 시리즈의 리뷰 글입니다. 세미나에서 인상적이었던 내용을 주관적인 해석과 함께 작성하였습니다. 본 내용에 대해서 더 궁금하시다면 세미나를 직접 들어보시길 바라겠습니다.
