안녕하세요, 토스 Business Data Team Leader(Data Analyst) 김윤아입니다.토스는 금융 혁신을 이끌어가는 과정에서 수많은 사용자(User) 데이터를 기반으로 의사결정을 해왔습니다. 하지만, 작년까지만 해도 우리에게 안정적인 매출을 가져다주는 또 하나의 핵심 고객인 사업자 고객(Business Customer, BC)에 대한 데이터적 이해는 높지 않았어요."이번 달, 우리에게 매출을 발생시킨 Business Customer는 몇 개인가요?"이 간단한 질문에 누구도 자신 있게 답할 수가 없었고, 이 문제를 해결하기 위해 24년 하반기에 Business Data Team이 생겨났습니다. 이 글에서는 Business Data Team이 구축한 BC 데이터 마트와 전사적 지표 정의, 그리고 Monthly Report 발행 여정에 대해 이야기해 보려고 해요.<figure data-src="https://attachments.datarian.io/prod-18e79348e71bde3628796a6f25634be9586bff6f29be1706a86e2ce2d01d5333.png" data-alt="[데이터리안] 토스_사업자 데이터 리터러시 높이기 (1).png" data-align="left" data-width="100%" data-type="image-block" class="is-align-left" style="text-align: left; width: 100%; max-width: 100%;"><img src="https://attachments.datarian.io/prod-18e79348e71bde3628796a6f25634be9586bff6f29be1706a86e2ce2d01d5333.png" alt="[데이터리안] 토스_사업자 데이터 리터러시 높이기 (1).png" style="width: 100%; height: auto;"></figure><h1 id="heading-1b058226-1d">1⃣ 혼돈을 넘어, 단 하나의 진실을 찾아서: 사업자 데이터 마트 구축</h1><h2 id="heading-c69589e8-1e">사업부에 갇힌 데이터를 하나의 언어로 통합하기</h2>기존 토스 내에서는 사용자(User) 지표에 대한 기준은 명확했지만, 사업자 데이터는 각 사업부(쇼핑, 광고, 페이 등)별로 분산되어 관리되고 있었습니다. 이로 인해 사업자 관련 지표를 논할 때마다 '서로 다른 숫자를 이야기하는' 비효율성이 발생했어요.이 프로젝트의 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 Business Customer(이하 BC) 관련 데이터를 통합하고 표준화하는 단일 진실의 근원(Single Source of Truth, SSOT) 데이터 마트를 구축하는 것이었습니다. 각 사업부의 서비스 특성을 이해하고 지표의 기준을 전사적으로 통일하는 과정은 고도의 커뮤니케이션과 논리적 접근이 필요한 작업이었습니다.<div data-emoji="🗒" data-type="callout"><ul><li>서비스 지식에 대한 이해가 필요했던 예시 : 광고 대행사의 경우, '실제 매출 발생 주체'를 광고 대행사로 볼 것인지, 아니면 '광고 집행을 요청한 광고주'로 볼 것인지를 정의하는 것부터 필요했어요.</li><li>복잡한 사업자 관계에서 트래킹 기준을 정해야 했던 예시 : 수백개의 결제 가맹점을 대표 사업자인 본사가 정산하는 케이스, 각 가맹점에서 따로 정산하는 케이스, 서비스에 따라서 두 가지가 혼재되는 케이스도 있었어요.</li><li>필요한 데이터가 데이터베이스에 적재되어있지 않았던 예시 : 보험사의 경우 대행사를 통해 정산이 이루어지는 케이스가 빈번한데, 실제 어느 보험사의 예산으로 집행된 케이스인지 SAP(회계정산시스템)에 정보가 아예 없었기에 정보를 어떻게 잘 적재할 수 있는지에 대한 고민도 있었습니다.</li></ul></div>각 사업부의 담당자들과 대화하고 매출과 비용 발생이 일어나는 과정을 하나씩 정리한 끝에 토스는 비로소 '토스에서 활동하는 Business Customer'에 대한 전사적인 정의를 할 수 있었습니다.<figure data-src="https://attachments.datarian.io/prod-c080896c013a8666803335091881f0174840b04317133bcf03247d1dd0051eea.png" data-alt="[데이터리안] 토스_사업자 데이터 리터러시 높이기 (2).png" data-align="left" data-width="100%" data-type="image-block" class="is-align-left" style="text-align: left; width: 100%; max-width: 100%;"><img src="https://attachments.datarian.io/prod-c080896c013a8666803335091881f0174840b04317133bcf03247d1dd0051eea.png" alt="[데이터리안] 토스_사업자 데이터 리터러시 높이기 (2).png" style="width: 100%; height: auto;"></figure><h1 id="heading-b045d225-1f">2⃣ 데이터에 생명을 불어넣다: Monthly BC Report 기획 및 설계</h1><h2 id="heading-a4937e87-1g">전사적 공감대를 형성하는 방법</h2>SSOT 마트가 완성되었지만, 이 데이터가 잠재력을 발휘하기 위해서는 전사적으로 쉽게 접근하고 비즈니스에 활용될 수 있어야 했어요. 저희 팀은 가장 높은 전파력과 일관성을 가질 수 있는 방법으로 '월간 전사 리포트 (Monthly BC Report)' 발행을 선택했고 단순히 메트릭을 나열하는 것을 넘어, 비즈니스 현황에 대한 통찰(Insight)을 제공하는 것을 목표로 했습니다.<ul><li>핵심 트렌드 분석 월간 매출 발생을 기준으로 BC를 사업부별로 시각화하고, 매출 규모별 특징(Tier)을 세분화하여 어느 매출 Tier에서의 BC 증감이 일어나는지 파악할 수 있도록 했어요. 더 나아가 New, Churn, Retained 사업자 트렌드를 한눈에 보여주어 월별로 어떤 유형의 사업자가 잘 유입되고 있는지 혹은 이탈하고 있는지 비교할 수 있도록 했어요.</li><li>플랫폼 만족도 확인 Cohort Retention 지표를 사업부별로 구성하였고, 많은 BC들이 속해있는 사업부는 주요 서비스별로 나누어 어떤 서비스의 BC가 플랫폼에 오래 잔존하고 있는지 볼 수 있도록 했습니다.</li><li>Deep-Dive를 위한 Raw Data 제공 매출 규모가 큰 BC 중 매출 상승/하락이 두드러지거나 Churn이 발생한 상위 매출 사업자에 대해서는, 사업부와 BC 이름을 명시한 Raw Data 리스트를 정리하여 실무자가 즉시 액션 포인트(Action Point)를 찾을 수 있도록 구성했습니다.</li></ul><h2 id="heading-1cbee329-1h">현업의 니즈를 담아내는 과정</h2>리포트의 완성도를 높이기 위해, 작성한 초안을 바탕으로 데이터를 가장 활발하게 사용할 현업 리더들과의 심층 인터뷰를 진행했어요. Platform Product Owner, Sales Team Leader, Domain Head 등 다양한 직무를 대상으로 인터뷰 했고, "현재 리포트에서 가장 궁금한데 빠진 지표는 무엇인가요?", "이 정보를 통해 어떤 의사결정을 내리고 싶으신가요?" 등의 질문을 통해 현업의 숨겨진 니즈를 파악하고 지표에 반영했습니다.<h2 id="heading-c84c7612-1i">데이터 파이프라인 만들기</h2>SSOT로 만들어진 BC 마트는 Airflow로 구축하고, 리포트에 필요한 소비 영역 배치는 Jenkins에서 돌아가도록 만들었어요. 마지막으로 태블로(Tableau)에서 Fact성 집계를 SQL로 불러오게 만들어서 Monthly로 리프레시하기만 하면 리포트에 활용되는 수많은 차트들이 업데이트 되도록 만들었습니다.<h2 id="heading-6d804ce5-1j">집단 지성 검증</h2>발행 직전, Business Data Team은 '누구나 한눈에 지표를 오해 없이 이해할 수 있는가'를 기준으로 최종 검증 회의를 진행했습니다. 주요 지표 정의, 분모/분자 명시, 데이터 단위 등 리포트의 명확성과 가독성을 극대화하는 세부 사항을 점검하여 최종 완성도를 확보했습니다.<figure data-src="https://attachments.datarian.io/prod-28ef7b8164682ecdd714e8e116aa17eb4029f244aa50cc115e8be06ffdb43403.png" data-alt="[데이터리안] 토스_사업자 데이터 리터러시 높이기 (3).png" data-align="center" data-caption="리포트 예시(가상 데이터)" data-show-caption="true" data-width="817" data-type="image-block" class="is-align-center" style="text-align: center; width: 817px; max-width: 100%;"><img src="https://attachments.datarian.io/prod-28ef7b8164682ecdd714e8e116aa17eb4029f244aa50cc115e8be06ffdb43403.png" alt="[데이터리안] 토스_사업자 데이터 리터러시 높이기 (3).png" style="width: 100%; height: auto;"><figcaption>리포트 예시(가상 데이터)</figcaption></figure><h1 id="heading-0ce87ed7-1k">3⃣ 리포트 발행 후, 데이터 활용의 물꼬를 트다</h1><h2 id="heading-b1d6b3bd-1l">‘장님이 눈을 뜬 것 같다’는 현업의 피드백</h2>Monthly BC Report가 전사에 발행된 후, 몇가지 인상적인 피드백을 받았어요.<blockquote>"장님이 눈을 뜬 것 같다. 드디어 비즈니스 현황을 한눈에 볼 수 있는 대시보드가 생겨서 너무 좋다."</blockquote>리포트 발행으로 BC 데이터를 활용해 뚜렷한 성과 지표를 볼 수 있게 되었다는 반응이었습니다. 더하여 지표를 확인하는데 그치지 않고 BC Report 발행은 전사적인 관심과 활용 논의의 물꼬를 트는 기폭제가 되었어요.새로운 분석 요청도 많이 들어왔어요<ul><li>Churn 가맹점 Raw Data를 Full List로 받았으면 좋겠다는 요청</li><li>매출 이전 단계인 '회원 가입(Registered)' 개념이 리포트에 추가되면 좋겠다는 의견</li><li>Cross Domain Activation의 전후 순서를 알고 싶다는 니즈</li><li>Monthly 통계 데이터가 아니라 Daily로 실시간 트래킹 하고싶다는 요청사항</li></ul>이러한 의견은 자연스럽게 도메인별 BC Activation Funnel 분석 등 후속 심화 분석 프로젝트로 이어졌습니다.피드백을 남겨주신 분들의 직무가 굉장히 다양했던 것도 인상깊었어요. Strategy Manager, Business Marketing Manager, Platform Product Owner, Sales Team Leader 등 각 팀과 사업부의 실무자 분들이 BC 데이터를 활용하여 본인의 임팩트를 만드는 고민을 시작하셨다는 것이 느껴졌습니다. 이런 반응을 통해 리포트가 3~4회차 발행되었을 때는 전사적으로 ‘사업자 데이터 리터러시가 높아지고 있다’는 생각이 들어서 뿌듯했어요.<h1 id="heading-19c5395e-1m">📝 여전히 진행 중인, 살아있는 리포트</h1>토스는 보고서 형식의 정형화된 문서를 많이 사용하지는 않으나, BC 데이터는 공동의 학습과 기준 확립이 중요한 단계였기에, 명확하고 일관된 메시지를 위해 리포트 형식을 고수했습니다.사실 이 리포트는 발행 후 단 한 번도 같은 포맷으로 나간 적이 없어요. 매달 현업의 피드백을 반영하여 새로운 지표가 추가되고, 정의가 디벨롭되어 나갑니다. 이처럼 데이터에 대한 관심과 이해도가 점차 높아지는 문화 속에서 일하는 것은 데이터 분석가로서 큰 행복이에요.많은 기업에서 전사 데이터 리터러시를 올리기 위한 고민을 하는 것으로 알고 있습니다. 저는 4가지 단계가 있다고 생각하는데요,<div data-emoji="🗒" data-type="callout"><ol><li>누구나 쉽게 주요 데이터 볼 수 있도록 만들기</li><li>데이터를 나의 업무에 접목하여 생각할 수 있도록 만들기</li><li>모든 팀원들이 각자의 분야에서 데이터 분석으로 비즈니스 임팩트 만들기</li><li>성공 사례가 잘 공유될 수 있는 문화 만들기</li></ol></div>BC Monthly 리포트 발행으로 2번 스텝까지 달성할 수 있었다고 생각합니다. 3번과 4번 단계까지 도달하면 토스의 사업자 데이터 리터러시가 매우 높다고 자신있게 이야기할 수 있을 것 같아, 아직 갈 여정이 많이 남아 있다고 생각해요.<h1 id="heading-a0c554c9-1n">마무리하며</h1>해당 프로젝트를 진행하면서 가장 뿌듯했던 순간은, 사업부의 각 팀원들로부터 여러 피드백을 받았던 순간인 것 같아요. 데이터에 대한 관심과 목마름이 큰 팀원들과 함께 업무하는 것보다 더 이상적인 업무환경은 DA에게 없다고 생각합니다.데이터로 비즈니스의 정의를 바꾸고 전사 데이터 리터러시를 높이는 압도적인 임팩트를 경험하고 싶은 DA라면, 토스에 지원해 주세요. 매달 새로운 도전을 과제를 풀어나가며 함께 성장해 나갈 동료를 기다립니다.<div data-emoji="👉" data-background-color="rgba(221, 235, 241, 0.3)" data-type="callout" style="background-color: rgba(221, 235, 241, 0.3);"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://toss.im/career/job-detail?job_id=6619401003&amp;sub_position_id=6619401003&amp;company=%ED%86%A0%EC%8A%A4&amp;utm_source=techblog">토스 DA 공고 보러가기</a></div><div data-emoji="✍🏻" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" data-type="callout" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);">Editor 혜정’s comment이 글의 원문은 토스 기술 블로그에 업로드된 “<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://toss.tech/article/business-customer-data">사업자 데이터 리터러시 높이기: BC Monthly Report 발행기</a>”입니다.같은 이름의 지표라도 산출 기준이 제각각이라면 신뢰를 잃게 됩니다. 동료들이 하나의 기준으로 지표를 보게 만드는 것은 분석가의 가장 중요하고도 어려운 미션 중 하나인데요.이번 글을 읽으며 '토스에서 활동하는 Business Customer'의 전사적인 정의를 새롭게 정립하고, 대시보드를 구축해 이 지표가 비즈니스에 실질적으로 활용될 수 있도록 한 일련의 과정이 인상 깊었습니다. 이번 토스의 사례처럼 기존 데이터의 가치를 재정의하고 조직에 새로운 문화를 심는 것, 이것이야말로 데이터를 가장 가까이서 다루는 분석가에게 앞으로 더욱 요구될 핵심 역량이 아닐까 생각합니다.</div>

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