데이터를 다루기 시작한 스타트업에서는 어떻게 데이터를 봐야할까요?
7월 세미나 [데이터 기반 의사 결정, 이렇게 합니다] 실시간 질의응답
월간 데이터리안 7월 세미나에서는 데이터 기반 의사 결정에 대한 이야기를 나눠봤습니다. 강연 중 실시간으로 진행된 질의응답의 일부를 공유합니다.
모아나 “CS팀에서도 데이터로 의사결정 할 수 있어요”
선미 “데이터 인프라 없이 데이터로 성장하는 서비스 만들기”
두 강연에서 어떤 이야기가 오고갔는지 아래에서 확인해보세요 :) 월간 데이터리안 세미나의 분위기도 함께 느끼실 수 있어요!
[CS팀에서도 데이터로 의사 결정 할 수 있어요] Q&A
월간 데이터리안_7월_모아나.jpg
Q. 응답률이 90%에서 70%로 떨어지는 상황을 가정하셨는데, 응답률 70%가 나올 수 있는 수치일까요? 고객 센터에 전화했을 때 보통 기다리면 다 연결되지 않나 싶어서요.
모아나: 정말 오래 기다리신다면 연결되시겠지만, 대기 중 상담원과 연결 전 전화를 끊으신다면 그 상담 건은 '포기호*'로 잡혀 응답률을 낮추게 됩니다.
* 포기호(Abandoned Call): 상담원이 응답하기 전에 끊어진 콜.
참가자 1: 대형 콜센터의 경우, 전화 연결 시도 중 대기가 길어 자동으로 끊어지게 되는 케이스가 늘어나면 떨어지기도 합니다.
참가자 2: 저희는 서버 장애 터지면 응답률이 60~70% 찍을 때도 있어요 😂 아마 연사님 말씀하신 것도 보통 상황일 때는 아닐 거예요.
Q. 응답률 계산 시 모수는 상담원 연결을 요청한 고객인 건가요? 아니면 상담 번호로 연결한 모든 고객인가요? 상담원 연결 없이도 문제를 해결한 경우가 있을 수 있는데, 그런 경우까지도 집계하는지 궁금합니다.
모아나: 응답률 계산 시 모수는 ‘상담원 연결을 요청한 고객의 수’를 잡고 있습니다! ARS 안내 멘트만으로 문의를 해결하신 고객님은 모수에 포함하지 않고 있어요.
Q. 고객이 NPS 점수를 후하게 주시거나 귀찮아서 다 10점대로 주는 경우를 잘 골라낼 방법이나 요령이 있을까요? 설문하다 대부분의 응답이 무난하게 좋았다고 해주셔서 무엇을 개선하면 좋을지 고민했던 기억이 있어요.
모아나: 말씀 주신 대로 NPS를 무조건 10점대로 주시는 경우도 있겠지만 반대로 무조건 0점으로 주시는 분들도 많아 크게 NPS 점수에 영향을 준다고 느껴본 적은 없었어요. 오히려 불편한 점이 있었다면 의견을 이야기할 수 있는 창구가 있을 때 상세히 전달해주셨을 텐데, 따로 말씀이 없으시다면 크게 문제가 없던 상담이라고 판단하고 있습니다.
Q. 상담콜에서 구글 데이터 스튜디오로 가기까지 데이터는 어떻게 수집되고 정리되나요? CS에서 사용할만한 조금 더 자동화가 되어 있는 다른 플랫폼이나 툴은 없을까요?
모아나: 상담 시스템에서 엑셀을 통해 일차적으로 데이터를 추출해서 저장해두고, 그 데이터를 데이터 스튜디오에 연결하여 시각화해서 보여주고 있습니다!
Q. 데이터 스튜디오 처음 도입하실 때, 세팅 시 시간이 얼마나 걸리셨는지 궁금합니다.
모아나: 저희 팀에서 데이터 스튜디오를 처음 도입할 때 가장 기본적인 표 만드는 데만 4시간 넘게 걸렸어요ㅎㅎ
Q. 보민(진행자): 혹시 모아나님 강연에서 어떤 게 가장 기억에 남으시나요?
🙋🏻‍♀️: 분석을 위한 분석이 아니라 개선하고 싶은 점이 명확해서 인상 깊었습니다.
😀: 지표를 통해 업무 맥락을 정확히 파악하고자 고민을 많이 하신 것이 느껴지는 발표였어요!
👩🏻‍💻: 업무 태도가 인상적이었습니다. 너무 멋지세요!
😲: 데이터 스튜디오로 대시보드를 만들어서 공유하신 것도 멋졌어요.
👩‍🏫: 저희도 지금 데이터 스튜디오로 상담 데이터를 보고있는데 간단하고 좋더라고요.
[데이터 인프라 없이 데이터로 성장하는 서비스 만들기] Q&A
월간 데이터리안_7월_선미.jpg
Q. GA*를 사용하면 이미 웹사이트를 이용한 사람을 대상으로 데이터를 수집하는 건데, 아직 이용하지 않은 예측되는 사용자에 대한 분석도 할 수 있나요?
선미: 저희는 이미 웹사이트를 이용하신 분들과 비슷한 분들을 잠재 고객으로 생각하고 있고요. 페이스북과 같은 타게팅 알고리즘을 제공하는 광고 플랫폼을 적극 사용하고 있어요. 강연에 페이스북 픽셀(데이터 수집기) 이야기도 나옵니다!
* GA(Google Analytics): 구글에서 무료로 제공하는 로그 분석 툴. 
Q. 페이스북 광고는 구글 애드몹과는 다른 성격일까요?
민주: 저희는 애드몹을 안 써봐서 찾아보니, 저희 앱 내에 광고를 넣어서 수익을 창출하는 것으로 보이네요. 지금 이야기하는 페이스북 광고는 페이스북이나 인스타그램 사용하실 때 피드나 스토리에서 보시게 되는 광고를 말하는 거에요. 애드몹과는 다른 개념이라고 보시면 될 것 같습니다!
Q. 성과지표는 다양한 채널의 데이터가 합해서 나오는 숫자인데, 페이스북이나 구글, 유튜브, 자체 웹사이트, 이메일 등 각종 다양한 채널의 데이터를 통합해서 관리하는 노하우가 궁금합니다. 스타트업이라 회사에서 이제 막 데이터를 다루기 시작했고, 아직 데이터 분석가가 없는 상태인데, 우선은 각각 채널별로 따로 분석하고 엑셀 등에 모아야 할까요? 툴이 워낙 많다 보니 어떤 공부부터 해야 할지 모르겠습니다. 선택과 집중을 어떻게 하면 좋을까요?
선미: 강연 뒷부분에 그 얘기를 하는데요! 통합해서 봐야 할 것들은 보고, 각자 분석해볼 수 있는 데이터들은 그 나름의 분석을 해봐야 한다고 생각해요. 한 번에 통합 환경을 만들 수는 없고요.
Q. 우피 내에 쓴 글은 노션이라서 노출이 잘 안될 것 같았는데, 검색 엔진에 노출이 잘 되나요?
선미: SEO*를 위해서 다양한 일들을 지금도 하고 있지만, 우피 사이트도 SEO 충분히 가능하고요. 노출도 잘 됩니다!
* SEO(Search Engine Optimization): 검색 엔진 최적화.
Q. UTM*을 설정해도 유입 소스가 direct, 유입 매체가 none으로 기록돼서 유입 경로를 정확히 알 수 없는 경우가 많은데, 이 경우는 어떻게 하시나요?
민주: direct / none 으로 기록되는 경우가 저희도 꽤 많은데, 실제로 우리 웹사이트를 즐겨찾기로 설정해놓고 직접 들어오는 사용자들이 많으면 그럴 수 있을 것 같아요! 유입 채널 데이터를 분석할 때는 direct / none 으로 기록된 데이터를 제외하고 분석을 해볼 수는 있을 거예요. 아니면 GA4에서는 해당 사용자의 최초 유입 경로 데이터도 저장해주고 있는데 그런 데이터로 확인을 해볼 수도 있을 것 같고요.
* UTM(Urchin Tracking Module): 온라인 마케팅의 효과를 측정하기 위해 사용하는 유입 경로 추적 파라미터.
Q. GA 초심자가 가장 빠르고 쉽게 공부해볼 수 있는 방법을 추천해주실 수 있나요?
선미: 책이나 강의 같은 것들이 다 좋은데요. GA4를 배우시면 좋아요. UA*는 곧 사용 중지가 될 예정이라서요. 그런데 나온 지 얼마 안 되어서 자료가 많지는 않습니다. GA4 가 커리큘럼에 들어가 있는지 확인해보고 선택하시면 됩니다.
* UA(Universal Analytics): GA의 과거 버전으로, 2023년 1월 서비스 종료 예정. 현재는 GA4라는 최신 버전이 출시되어 사용 중.
Q. GA에서 UA 버전은 기간이 지나면 자동으로 GA4로 바뀌나요? 아니면 다시 설치해야 할까요?
선미: UA 속성은 그대로 두시고요. 같은 GA 계정에 GA4 속성을 추가하시면 돼요 🙂
UA에서 GA4로 전환하는 자세한 방법이 궁금하신 분들은 아래 글을 참고해주세요!
UA(Universial Analytics)에서 GA4(Google Analytics 4)로 전환하기
Q. 보민(진행자): 혹시 선미님 강연에서 어떤 게 가장 기억에 남으시나요?
🙋🏻‍♀️: 솔직하게 경험을 공유해주셔서 좋았어요!
🧑: 적절한 에너지 투입과 완벽주의 버리기가 인상 깊었어요. 경험 나누어주셔서 감사합니다!
🥺: 모든 회사가 다 비슷한 고민을 하고 있구나, 우리 회사만 그런 게 아니었구나 하고 위로됐어요.
🙎‍♂️: 데이터 기반의 의사결정에 대한 중요성을 실제 경험을 통해 들을 수 있어서 이해가 쉽고 재밌었어요!
👨‍💻: 배울 게 정말 많네요! 동기부여가 확실히 됩니다. 공부 욕구가 채팅창에서도 자극되네요.


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