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⭐️ 데이터를 많이 보는 것은, Data Driven Decision과 아무 상관이 없습니다. "저는 데이터를 활용하는 역량이 뛰어납니다." 많은 분들이 이 문장을 이력서에 당당히 쓰고 싶어 합니다. DA뿐만 아니라 광고대행사 마케터, MD, 재무기획, 영업, PM. 직군은 다른데 질문은 놀랍도록 같습니다. "분석가가 아닌 내가, 데이터로 인정받으려면 무엇이 필요한가요?" 시장은 이 질문에 SQL인 것처럼, 파이썬인 것처럼, 통계인 것처럼 도구를 팝니다. 도구를 쓸 줄 알면 데이터를 볼 줄 안다는 환상을 심어주죠. 저는 DA가 아니어도 뛰어나게 판단하는 PM, 마케터를 여럿 봐왔습니다. 공통적으로 SQL, 파이썬, 통계는 핵심이 아니었습니다. 그리고 재밌게도, 그분들께 비결을 물으면 설명을 잘 못하십니다. 자전거 타는 법과 같아서요. "그냥 보다 보니 잘 보게 됐다". 그래서 제가 대신 정리해봤습니다. 데이터를 잘 보는 능력은 4개의 층(Layer)으로 이루어져 있습니다. 1️⃣ 현실의 사례 "퍼널 그리는 법"은 가상 사례로 배울 수 있지만, "퍼널로 판단하는 법"은 실제 현실에서 누군가 부딪힌 문제의 맥락을 통해서만 배울 수 있습니다. 보통 이건 회사에서 데이터를 잘 보는 사람 옆에서 어깨너머로 배웁니다. 그리고 이 영역은 AI가 대체하기 매우 힘듭니다. 2️⃣ 분석 방법론 퍼널 분석, 코호트, 세그먼테이션 같은 것들이죠. 그런데 AI가 등장하면서 방법론을 찾고 적용하는 게 말도 안 되게 수월해졌습니다. 방법론을 많이 써본 건 더 이상 해자가 못 됩니다. 그럼에도 시장이 방법론을 먼저 파는 이유는 하나입니다. 현실의 사례는 강의로 팔 수 없어도, 방법론은 팔 수 있거든요. 3️⃣ 문제정의 프레임워크 현실의 문제를 보고 "아, 이건 Precision & Recall 관점의 문제야"라고 정리해내는 틀입니다. 모든 문제에 모든 방법론을 들이대는 게 아니라, 문제를 어떤 형태로 정리할지 정하는 층이죠. 제가 연재했던 [전략적 생각 원칙]이 여기에 해당합니다. R1(현재)과 R2(원하는 상태)의 갭을 문제로 정의하고, 문제가 어디(Where) 있는지 퍼널과 세그먼트로 충분히 좁힌 뒤에야 Why를 찾는 순서. 4️⃣ 메타적 사고 정의된 용어가 없는 영역입니다. 저는 팀에 "데이터를 바라보는 기본: 정방향, 역방향"이라는 문서를 써서 이 단어로 소통합니다. 가령 PAID 마케팅의 전환율은 정방향이고, 구매 유저 중 PAID가 차지하는 비율은 역방향입니다. 이 층은 데이터를 잘 보는 사람들조차 거의 신경 쓰지 않습니다. 그런데 이게 있어야 "지금 내가 어느 층에서, 어느 방향으로 데이터를 보고 있는지"를 점검하고 남에게 설명할 수 있습니다. 눈치채셨겠지만 이 4가지는 층입니다. 가장 구상적인 게 1️⃣ 현실의 사례, 가장 추상적인 게 4️⃣ 메타적 사고. 내가 데이터 직군이라면 1~4에 SQL/태블로(도구)가 추가로 필요하고, 데이터 직군이 아니라면 1~4만 있으면 됩니다. 도구는 이 4개 층 안에 있지도 않습니다. 그런데 시장의 데이터 강의 70%는 도구에, 30%는 방법론에 집중합니다. 그마저도 현실의 사례가 없어서 데이터 리터러시를 늘려주지 못합니다. 강사가 악랄해서가 아닙니다. 자신의 회사의 사례를 있는 그대로 알려줄 수 있는 강사가 구조적으로 없습니다. 제가 제품 전략 리더로 일하고 있는 클래스101은 특이하게도 교육을 목표로 하는 회사입니다. 그러다보니 저는 클래스101의 실제 사례로, 제가 데이터를 보는 법을 설명할 수 있는 특이한 자리에 있습니다. 클래스101의 비전은 '더 나은 내일을 위해'거든요. 그 비전에 맞게, 오는 10/25 무료로 라이브 웨비나를 열 예정입니다. - 직접 PM/PO로 제품 데이터를 볼 때 필요한 스킬은 어떤 것들이었는지 - 제품/전사 레벨에서 Growth Model을 직접 만들고, 성과를 냈던 방법은 무엇인지 - 그리고 이걸 여러 사람들이 복제해서 적용가능하도록 만들어낸 프레임워크에 대해서 - 클래스101에서 준비하고 있는 [데이터 기반 의사결정] 프로그램 소개까지. 최근 클래스101에서 PM까지 겸하면서 유저수가 100명도 안되는 데이터라고 할게 없는 환경에서 조차 제 사고방식이 적용되고 팀이 나아가는 모습을 보고 있습니다. 늘 강조하지만 결국 데이터를 보는데 중요한건 SQL이 아닌듯합니다. 모두 집대성한 이야기들에 관심있는 분들은 10/25 저녁 8시에 시작하는 무료 웨비나 링크를 공유드릴게요! https://lnkd.in/gv8zcfDF

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