[TIL] 데이터 리터러시_23일차(데이터 리터러시 Part2)

이전 시간에 이어서 데이터 리터러시에 대해 공부한 내용을 정리하겠습니다.

 

📚 목차 - 문제 정의

1. 문제 정의란?

2. 문제 정의 예제

3. 문제 정의 방법론 : MECE , 로직 트리, 로직 트리 예제

4. 로직트리 Cheet Sheet

5. 문제정의 정리와 관련 팁🙌🏻

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데이터 리터러시 구성

🚨 데이터 분석에 실패하는 이유

 : 전 시간에 정리했던 것처럼, 풀고자 하는 문제를 명확하게 정의하지 않습니다.

1. 문제 정의란?

1) 데이터 분석 프로젝트의 성공을 위한 초석

2)분석하려는 특정 상황이나 현상에 대한 명확하고 구체적인 진술

3) 프로젝트의 목표를 설정하고 분석 방향을 설정

4) 문제 정의 사례

① 상황: 매출 증가가 목표인 패션 플랫폼 A

② 문제 정의: 매출을 어떻게 늘릴 수 있을까?

• 문제 정의는 했지만, 모호하고 구체적이지 않음
• 어떤 고객층, 제품에 초점을 맞출지에 대한 명확한 지침이 부재
• 데이터 분석할 시 방향성을 잡기가 어려움

③ 문제 정의를 다음과 같이 수정해볼 수 있습니다.

• 지난 6개월 동안 25 - 35세 여성 고객층의 구매 전환율이 급격히 감소했다. 이 고객층의 전환율을 2%에서 5%로 끌어올리기 위해 어떤 마케팅 전략을 적용할 수 있을까?
• 구매 전환율: 고객이 방문한 후 구매까지 전환됐는지의 여부
• 구매 전환율(%) = 구매고객수/방문고객수*100 

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2. 문제 정의 예제

Q. 아래와 같은 상황에서 문제는 무엇일까?

상황: 3개월 전부터 자사 제품의 사용자 수가 감소하고 있다.

사용자 수를 늘리기 위한 포인트 이벤트를 하고 있지만,

효과가 없어 보인다. 또한 자사 제품 내 서비스 중 A 보다 B가

더 안 좋은 상황이다. 사용자가 줄었기 때문에, 수입도 감소하고 있다.

 

문제 1) ”사용자 수가 감소하고 있다.”

사용자 수는 충분히 생각해볼 만한 문제이나, 결과적으로 풀고자 하는 것이 수입 감소라고 한다면, 사용자 수는 문제가 아닌 원인이 됩니다.

 

 

문제 2) “이벤트 효과가 없다.”

이벤트 효과가 없는 것은 충분한 살펴볼 만합니다. 그러나, 이벤트가 효과적이지 않기 때문에 발생하는 문제가 근본적으로 해결되어야 하는 것일까요?

 

 

문제 3) “A 서비스 보다 B 서비스가 상황이 안 좋아진 이유를 살펴보아야 한다.”

위 내용은 분석 과정 중 확인해 봐야 할 내용인 것 같습니다. 그러나 이것을 근본적인 문제라고 하기에는 어려워 보입니다.

 

 

문제 4) “수입이 감소한 것이 문제다.”

궁극적인 문제의 관점에서 수입의 감소는 매우 중요한 문제라고 판단됩니다.그러나, 단어의 정의에 있어 더 명확할 필요가 있습니다. 가령 수입이 의미하는 것이 매출액인지, 순이익인지 등을 고려해야 합니다.

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3. 문제 정의 방법론

1) MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 미씨

① 문제 해결과 분석에서 널리 사용되는 접근 방식

② 문제를 상호 배타적(mutually exclusive)이면서, 전체적으로 포괄적(collectively exhaustive)인 구성요소로 나누는 것

③ MECE를 통해 복잡한 문제를 체계적으로 분해하고, 구조화된 방식으로 분석할 수 있음

 

2) 로직 트리(Logic Tree)

① MECE 원칙을 기반으로 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제로 분해하는데 사용

② 상위 문제 → 하위 문제로 계층적 접근

③ 일반적으로 도표 형식으로 표현되어 쉽게 파악

④ 로직 트리를 활용하여 문제 정의 해보기

⑤ 문제 정의 예제에서 나왔던 내용을 구조화 한다면?

• 수입 = 매출액으로 정의하고 구조화
• 사용자 수 감소에서 A, B 서비스를 나누어 생각
• 포인트 이벤트는 해결 방안 중 하나이고, 문제가 되는 것은 아님
• B서비스를 더 세분화해서 A서비스와 비교해서 다른 점이 무엇인지 찾아볼 수 있도록 구조화

⑥ 로직트리는 정해진 답이 없으며, 사용자가 어떤 기준으로 나누냐에 따라 그 깊이와 넓이가 달라짐

⑦ 인과 관계의 순서는 작은가지 → 큰 가지

⑧ 위 예시에서도 ‘브랜드 선호도 감소’와 같은 원인을 큰 가지에 삽입할 수도 있고, 고객 수 감소의 작은 가지로 넣어볼 수도 있음

 

[ 추가 예제 1 ] 살을 어떻게 뺄 것인가?

[ 추가 예제 2]

Q. 수익성 개선 방법에 대한 로직트리 그려보기!

힌트: 중복되지 않고, 누락이 없게 끔 나누려면 어떤 기준을 세워야 할지 고민해봐요.

A. 수익 = 매출 - 비용 이기 때문에 큰 관점에서 나눠 본 후 고객 별, 액션 별로 나눠볼 수 있어요.

사용자 수는 충분히 생각해볼 만한 문제이나, 결과적으로 풀고자 하는 것이 수입 감소라고 한다면, 사용자 수는 문제가 아닌 원인이 됩니다.

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4. 로직트리 Cheet Sheet

밑의 자료는 캡슐커피로 유명한 nescafe의 로직트리 자료로, 산업군, 기업의 규모 등 상황에 따라 알맞게 가공하여 활용할 수 있습니다.

① 시장 / 점유율에 따라 분류

② 개념적으로 분류 

③ 반대되는 말로 분류

④ 세그먼트에 기반하여 분류

⑤ 앱 서비스에 적용하기 위해 변경해 본다면? (비즈니스에 따라서 정의가 달라짐!)

  • 세그먼트 분류 : 라이트유저, 일반유저, 헤비유저 > 구매 전 고객, 재구매 고객, VIP 고객

  ex) 배달의 민족 고마운분, 귀한분, 더귀한분, 천생연분

 

  • 캡슐 점유율 : 해당 서비스 시장 점유율로 변화

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5. 문제 정의 정리와 관련 팁

1) 추가 설명

① 문제 정의는 풀고자 하는 것을 명확하게 정의하고

② 이것을 해결하기 위한 데이터 분석의 방향성을 정하고

③ 결과를 정리하고 해석하여

④ 더 나아지기 위한 새로운 액션 플랜을 수립하기 위함

 

2) 문제 정의의 핵심은 So What?, Why So? 🔥

[ So what? ]

① 수집한 정보와 소재에서 ‘결국 어떻다는 것인지’를 알아내는 작업

② 그래서, 따라서, 이렇듯 앞에 오는 정보나 소재에서 과제의 답변에 맞는 중요한 핵심을 추출하는 작업

③ 나타난 현상을 바탕으로 과제에 비추어 말할 수 있는 내용의 핵심을 추출하는 작업

 

[ Why So? ]

① 왜 그렇게 말할 수 있는지

② 구체적으로 무슨 뜻인지를 검증하고 확인하는 작업

③ [So what?]한 요소의 타당성을 자료 전체 혹은 그룹핑한 요소로 증명할 수 있다는 사실을 검증하는 작업

도식화한 로직 트리가 위 법칙에 맞는지 확인해보기

 

3) 🌈문제 정의 팁 

① 결과를 공유하고자 하는 사람이 누구인지 정의하기

② 결과를 통해 원하는 변화를 생각하기

③ 회사 소속이라면, 경영자의 입장에서 보려고 노력

④ 많은 사람들과 의견을 나눠보는 것도 방법

⑤ 반드시 혼자서 오래 고민해보는 시간을 가질 것

 

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