데이터 기획? 그게 뭡니까?

데이터 기획이란, 분석할 현상이나 가설을 확인하기 위해 정의하는 로드맵 입니다. 
보통 개발 기획, 마케팅 기획, 서비스 기획은 들어봤지만, 데이터 기획은 다소 생소하게 느껴질 수 있습니다. 
그런데 요즘 “데이터가 중요하다”는 이야기는 자주 듣게 됩니다. 그런데, 데이터는 어떻게 써야 할까요?

데이터가 단순한 숫자 집합에 머무르지 않고 비즈니스 혁신의 원동력이 되기 위해서는, 그 출발점이 되는 데이터 기획이 필수적입니다. 데이터 기획은 “내가 무엇을 알고 싶은가?”라는 명확한 가설 설정에서 시작됩니다.
 

1. 가설 설정 – 데이터 기획의 첫걸음

데이터 기획은 언제나 질문에서 시작됩니다.
"어떤 문제를 해결하고 싶은가?"

우리는 매 순간 서비스 개선, 고객 경험 향상, 비용 절감 등 다양한 비즈니스 과제에 직면합니다. 
이 문제들을 해결하기 위해 먼저 “왜 이런 문제가 발생했을까?”라는 가설을 세워야 합니다.

• 문제 인식: 실제 현장에서 겪는 어려움이나 시장의 불확실성을 명확히 파악합니다.
• 가설 정의: 그 문제의 원인과 결과 사이에 어떠한 상관관계가 있을지 구체적으로 수립합니다.

이렇게 명확한 가설을 세워두면, 이후의 데이터 분석 단계들이 이 가설을 검증하기 위한 목적으로 진행됩니다.
 

2. 직관에 의한 행동 VS 데이터 분석을 통한 행동

예를 들어, 새로 개업한 카페에서 오픈 행사의 일환으로 단골 고객 유치를 위해 
커피를 한 잔 3,000원에서 1,000원으로 파격 할인 판매한다고 가정해 봅시다.
이때 매출 증대를 위해 그 다음에 취해야 할 행동은 무엇 일까요?

1. 30일 후 할인 행사를 중단하고 원래 가격인 3,000원으로 판매한다.
2. 3,000원에 판매할 경우, 기존 고객들이 얼마나 구매할지 데이터를 통해 확인한 후 결정한다.

대부분의 분들은 2번을 옳은 방법이라 생각할 것입니다. “가격을 올리기 전에 고객들이 어떻게 반응할지 확인하고 올리는 게 안전 하잖아요! 그게 바로 경영의 핵심 아닙니까?”

하지만 실제로는 직관에 의존해 1번을 선택하는 경우가 많습니다. “지금 올려도 될 것 같다”는 단순한 직감에 의존하다 보면, 중요한 데이터 인사이트를 놓칠 수 있습니다.
 

3. 데이터 분석, 그거 어떻게 하는 건가요?

“어떻게 아직 일어나지 않은 일을 알 수 있으세요?”라는 질문에 답하기 위해, 우리는 데이터를 통해 미래의 흐름을 예측하려 합니다.
데이터에는 미래를 알 수는 없지만, 흐름과 맥락이 담겨 있기 때문입니다.

다시 카페 사례로 돌아가 보겠습니다. 데이터를 통해 어떤 정보를 얻을 수 있을까요?
예를 들어, 500원을 올렸을 때 기존 고객의 재구매율이 80%라면, 2,000원으로 올렸을 때는 어떻게 될까요?
모든 계산이 정비례 관계라면 좋겠지만, 실제 데이터는 특정 임계치 부근에서 급격한 변화가 나타납니다.

2,000원은 대부분 저가 커피 프랜차이즈의 평균 가격대이며, 주요 임계치로 작용할 수 있습니다.
따라서, 다음과 같은 항목들을 기록하며 분석해봅니다.

• 이탈 고객 특성: 성별, 나이 등 고객 특성에 따라 어떤 그룹에서 이탈이 발생했는지
• 외부 요인: 날씨, 인근 신규 카페 개업 등 외부 환경의 변화 여부
• 데이터 신뢰성: 분석 대상 고객의 방문 패턴이 일정한지 여부

위 조건들을 토대로 2,000원으로 가격을 올렸을 때, 남는 고객 비율(예: 80%의 80%, 즉 64% 또는 그 이하)이 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 판단할 수 있습니다.

4. 단순 분할 테스트를 넘어 – 데이터로 보는 변화와 흐름

물론 위 사례는 단순 분할 테스트의 한 예입니다.
하지만 이 과정에서 단순히 재구매율만 확인하는 것이 아니라,

• 고객이 단일 제품을 구매하는지,
• 여러 제품을 동시에 구매하는지,
• 케이크와 같은 추가 상품을 함께 구매하는지 등 객단가도 분석할 수 있습니다.

남아있는 고객의 객단가와 이탈 고객의 객단가를 비교하면,

• 남아있는 고객의 객단가가 높다면 가격 인상이 성공한 것입니다.
• 반대로 이탈 고객의 객단가가 높다면, 가격 인상으로 인한 손실을 줄이기 위해 다른 전략을 세워야 합니다.

즉, 단순히 “3,000원으로 올려도 괜찮을까요?”라는 질문에 답하기보다는,
조건이 다른 여러 데이터를 분석해 미래의 방향성을 판단할 수 있습니다.

5. 데이터 분석의 시작은 가설 설정

데이터 분석의 핵심은 바로 가설에서 출발한다는 점입니다.
처음의 가설이 틀려도 괜찮습니다. 위 사례처럼 분석 과정에서 “새롭게 발견된 보물” 같은 인사이트를 얻을 수 있기 때문입니다.

데이터 기획의 과정은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

가설 설정:

• 예: "상품 가격이 000이면 구매가 늘 것이다."
• "우리고객은 000 기능을 가장 만족할 것이다."
• "센서 값이 N초 동안 계속 오르면 000 현상이 발생한다."
  비즈니스 개선이나 성장 목표에 맞춰 가설을 설정합니다.
   

검증 프로세스 정의:

• 결제 데이터를 분석해 00 제품 구매 고객의 패턴을 확인합니다.
• 패턴을 조건별로 분류하고, 데이터를 모아 분석합니다.

데이터 수집 및 가공 방향 설정:

• 매일 결제 데이터를 다운받아 엑셀 등으로 정리합니다.
• 날짜별, 고객별로 시트를 구분하고, 엑셀 함수를 통해 재구매율과 객단가를 산출합니다.
   

최종 가설 검증:

• 1차 검증 후, 영향력이 큰 인자나 항목을 재분석합니다.
• N차 검증을 통해 결론을 도출하고, 그에 따른 행동을 결정합니다.

결국, 합리적이고 효과적인 비즈니스 행동을 위해서는 철저한 데이터 기획이 필수적입니다.

6. 최대 4,500만원 지원해주는 데이터 바우처

서비스마다 가설과 데이터가 다르기에, 모든 것이 커스터마이징되어야 합니다.
또한 일시적인 분석이 아닌, 제대로된 데이터를 보기 위해서는, 지속적인 데이터 수집, 가공, 정리 및 자동 분석 체계를 구축해야 합니다.

이런 이유로, 우리 서비스에 맞는 맞춤형 데이터와 분석 정보가 필요한 기업이나 소상공인 분들께 국가에서 최대 4,500만원까지 지원하는 데이터 바우처를 추천드립니다.

• 지원 기간: 3월 14일 오후 6시까지
• 지원 방법: 데이터 바우처 모집 공고 링크 참고
  
  
  
   

(주) 띵킹프렌즈에서 데이터바우처 지원을 성심성의껏 도와드리고 있습니다.

데이터 바우처에 대해 추가로 궁금하시다면 [링크]를 확인해 주세요.
(주)띵킹프렌즈에서 제공하는 데이터 기획/분석/SaaS를 더 알고 싶으시다면 있으시다면 팔로우를 하시면, 다음 콘텐츠 알림을 받으실 수 있습니다!

데이터 기획은 단순한 가설 설정에서 시작하여, 체계적인 데이터 분석과 자동화까지 이어지는 여정입니다.
합리적인 의사결정을 위한 첫걸음, 데이터 기획으로 여러분의 비즈니스를 한 단계 더 발전 시키시기 바랍니다.

이어서 2탄은, 기업에서 자체적으로 할 수 있는 데이터 수집/분석 자동화에 대해서  포스팅 예정입니다! 많은 관심 부탁드립니다!