< 아직도 확률이 반반이라고 생각하시나요?...>

• 스타트업은 확률 게임을 하는 곳이 아닙니다. 하지만 아직도 확률게임으로 생각하는 경향이 적지 않은 것 같습니다.

• 꼭 혁신이 아니더라도 하나의 사업에 대해 정말 재능 있는 인재들이 모여 motivation 하고 그 사업의 성공을 위해 전략과 데이터와 하루하루의 전투를 벌이는 곳이라고 볼 수 있습니다. 

• 데이터와 친해져야만 하고 데이터의 등락이 무엇에 의해 그리고 그 무엇이 왜 잘못되고 있는지 수십 번 더 들여다보아야 하는 곳이기도 합니다.

< 데이터와 친해진 곳들이 성공한 사례들…

• 아래의 사례들은 데이터를 적극활용하여 적용한 사례들입니다.
   

✅ Gusto: 자동화된 근로계약서 및 법적 준수 알림 서비스를 통한 리스크 최적화 전략

• Gusto는 소규모 사업자들이 인력 관리를 보다 쉽게 할 수 있도록 지원하는 인사 관리 및 급여 처리 솔루션입니다. 

• Gusto는 특히 자동화된 근로계약서 작성 및 법적 준수 알림 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 새로운 직원이 입사할 때마다 자동으로 근로계약서가 생성되며, 이 계약서에는 해당 주 또는 국가의 최신 법적 요건이 반영됩니다.

• 알고리즘은 지역별 고용 법률 및 규제를 지속적으로 추적하고, 법적 변경 사항이 있을 때 이를 시스템에 자동으로 반영하여 사용자에게 알립니다. 예를 들어, 근무 시간, 최저 임금, 연장 근무 규정 등에 대한 최신 법적 요구 사항을 실시간으로 반영하여, 소상공인이 이를 위반하지 않도록 도와줍니다. Gusto는 법적 가이드라인을 자동으로 업데이트하는 알고리즘을 사용하여, 사용자에게 알림을 보내며 필요한 변경 사항을 안내하는 서비스를 제공합니다.

✅ Glassdoor: 기업 문화와 연봉 데이터를 활용한 채용 전략

• Glassdoor는 사용자들이 기업의 내부 문화를 평가하고, 연봉 정보를 공유할 수 있는 플랫폼입니다. 

• 이들은 수집된 데이터를 기반으로 기업의 평판, 채용 전략 등을 분석하여 구직자들이 자신에게 맞는 회사를 찾도록 돕습니다. 

• 또한, 기업들도 이 데이터를 활용해 내부 직원들의 만족도를 분석하고, 채용 및 인재 유지 전략을 세우는 데 이용합니다. 데이터를 통해 투명성을 제공하면서 기업과 구직자 모두에게 가치를 제공하는 대표적인 사례입니다.

✅ Grammarly: 실시간 글쓰기 피드백

• Grammarly는 사용자가 글을 작성할 때 실시간으로 피드백을 제공하는 서비스로, 언어 데이터와 머신러닝을 결합해 문법, 철자, 스타일을 분석합니다. 

• 특히, 사용자의 작성 습관을 학습해 맞춤형 피드백을 제공하는데, 이는 데이터를 기반으로 한 개인화된 사용자 경험을 극대화한 사례입니다. 

• 글쓰기 개선을 위한 정확한 피드백 시스템을 구축한 것은 데이터의 힘을 보여줍니다.

✅ Stripe: 사기 탐지 및 결제 최적화

• Stripe는 결제 처리 스타트업으로, 데이터 분석을 통해 사기 거래를 실시간으로 탐지하고 차단하는 시스템을 구축했습니다. 

• 사용자들의 결제 패턴과 트랜잭션 데이터를 지속적으로 분석해 의심스러운 활동을 감지하며, 이를 통해 결제 시스템의 신뢰성을 크게 높였습니다. 이는 데이터를 기반으로 한 보안과 신뢰성 확보의 좋은 사례입니다.

✅ Dropbox: 고객 유지 데이터 분석

• Dropbox는 초기에 데이터를 활용해 어떤 고객이 유료 구독으로 전환할 가능성이 높은지 분석했습니다. 

• 특정 사용 패턴을 분석해 마케팅 캠페인을 맞춤형으로 조정했고, 이를 통해 유료 사용자 전환율을 크게 높였습니다. 데이터 기반의 고객 전환율 증대 전략이 성공적인 비즈니스 모델로 이어진 사례입니다.

✅ Peloton: 사용자 데이터와 콘텐츠 최적화

• Peloton은 피트니스 장비와 온라인 운동 수업을 제공하는 회사로, 사용자의 운동 데이터를 분석해 개인 맞춤형 운동 계획을 제공합니다. 

• 각 사용자의 피드백과 성취도에 따라 수업 콘텐츠를 최적화하여 더 나은 경험을 제공합니다. 데이터를 통해 사용자 맞춤형 운동 루틴을 제공하는 방식으로 사용자의 참여도와 만족도를 높이는 데 성공했습니다.

✅ Zillow: 부동산 데이터 분석

• 부동산 스타트업인 Zillow는 전국의 부동산 데이터를 분석해 사용자들에게 주택의 적정 가격을 제시하는 ‘Zestimate’ 기능을 제공합니다. 

• 이는 시장의 변동성과 지역별 특성을 반영해 더욱 정확한 가격 정보를 제공하며, 고객이 부동산 매매에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 데이터를 통해 부동산 거래에서 불확실성을 줄여주는 좋은 예입니다.

< 데이터와 어떻게 친해질 수 있을까?...>
 

1. 데이터의 본질: 패턴과 인사이트 발견

• 데이터를 다루는 것은 단순히 숫자를 모으는 것이 아니라, 패턴을 발견하고 그 패턴을 통해 인사이트를 도출하는 과정입니다. 이 과정에서 데이터는 단순한 수집의 대상이 아닌, 문제를 해결하기 위한 자원이 됩니다. 데이터를 통해 비즈니스나 서비스에서 중요한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

• 예시: 고객 행동 데이터를 분석하여 리텐션을 증가시키기 위한 전략을 세우는 경우, 고객의 행동 패턴을 분석하고 이를 통해 어느 시점에 고객이 이탈하는지를 파악하는 것이 핵심입니다. 이러한 분석은 데이터 과학의 한 갈래인 클러스터링 알고리즘을 사용하여 군집별 고객 이탈 가능성을 예측할 수 있습니다.

2. 데이터 수집: 데이터 파이프라인과 실시간 데이터

• 데이터를 수집하는 과정에서 데이터 파이프라인의 중요성을 인식하는 것이 필요합니다. 데이터 파이프라인은 데이터를 안정적으로 수집, 처리, 저장하는 흐름을 의미합니다. 실시간 데이터 처리는 특히 변화가 빠른 환경에서 중요한 역할을 하며, 스트리밍 데이터를 분석하는 기술이 필요합니다.

• 예시: 소매업에서는 매 순간 변화하는 재고와 판매 데이터를 실시간으로 분석하여 공급망을 최적화할 수 있습니다. 이 경우, Kafka와 같은 메시지 큐를 활용한 실시간 데이터 스트리밍을 통해 거래 데이터가 쌓일 때마다 이를 실시간으로 분석하고 예측 모델에 반영할 수 있습니다.

3. 데이터 분석: 고급 통계 및 머신러닝 도구 활용

• 데이터 분석의 본질은 인사이트 도출에 있으며, 여기에서 통계적 분석이나 머신러닝 알고리즘이 중요한 역할을 합니다. 통계 분석은 데이터의 기본적 특성을 이해하는 데 필수적이며, 머신러닝은 데이터 기반 의사결정에서 패턴을 예측하는 데 사용됩니다.

• 예시: 예측 분석을 위해 **회귀 분석(Regression Analysis)**을 사용하여 시장 동향을 예측할 수 있습니다. 또한, 고객 세분화를 위해 K-means 클러스터링과 같은 비지도 학습 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 고객 그룹을 분리하고 각 그룹에 적합한 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

4. 데이터 시각화: 스토리텔링을 위한 도구

• 데이터를 통해 도출된 결과는 적절한 데이터 시각화를 통해 전달됩니다. 특히 비즈니스 의사결정을 돕기 위해서는 데이터를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 표현하는 것이 중요합니다. 데이터 시각화는 단순한 그래프를 넘어서 스토리텔링의 도구로 활용됩니다.

• 예시: 고객의 행동 데이터를 기반으로 A/B 테스트 결과를 시각화할 때, 단순한 성과 그래프 외에도 **히트맵(Heatmap)**을 활용해 고객이 웹사이트에서 가장 많이 상호작용하는 부분을 시각적으로 표현할 수 있습니다.

5. 데이터 친화적인 사고방식: 데이터 주도 문화 만들기

• 데이터와 친해지기 위해서는 단순한 분석 기술뿐만 아니라 데이터 주도 의사결정에 익숙해지는 것이 중요합니다. 이는 조직 내에서 데이터가 모든 결정의 핵심으로 자리잡도록 만드는 문화적 변화와 관련이 있습니다. 데이터를 신뢰하고, 그로부터 의사결정을 이끌어내는 사고방식은 장기적으로 중요한 자산이 됩니다.

• 예시: 아마존과 같은 데이터 주도 기업은 모든 제품과 서비스 개선을 데이터 분석에서부터 시작합니다. 고객 피드백, 구매 패턴, 페이지 체류 시간 등의 데이터를 종합적으로 분석하여 개선할 제품 요소를 찾아냅니다.

✓ 마치며

• 당연히 쉽지 않습니다. 글을 쓰는 필자도 가장 어렵다고 생각하는 부분이 이 데이터의 일련의 과정입니다.

• 데이터와의 친숙함을 넘어 이걸 시각화 하여 인사이트까지 도출해서 의사결정으로 결과치를 만들어 내는 것 까지의 일련의 과정이 포함되기 때문입니다.

• 하지만 인식하고 이런 일련의 과정을 도전해 보는 것 + 스타트업들이 데이터를 적극적으로 활용해 고객 경험을 개선하고, 제품과 서비스의 품질을 높이는 방법을 보여준 사례들을 적용해 보는 것 역시도 큰 의사결정과 함께 서비스의 한단계 퀀텀점프를 하는 일련의 과정이라고 생각합니다.

• 확률게임은 그만하시고 데이터 게임으로 전환하는 과정에 돌입 하시기를 바래봅니다.