윤석진 : 조직의 데이터 드리븐 문화를 위해 극복해야하는 문제들 발표영상 https://youtu.be/X29liXyIo3s --- PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다. --- PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다. 우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다. --- 공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io 페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap 팀블로그 : https://playinpap.github.io

1. 윤석진 / LINER(라이너)
조직의 데이터 드리븐 문화를
위해 극복해야하는 문제들
Product
Analytics
Playground

2. 발표자 소개
LINER 데이터 분석가 (2020 ~)
- 프로덕트/그로스 분석
- 프로덕트 오너
University of California, Santa Barbara
- Statistics and Data Science (B.S)

3. LINER 소개
하이라이트 기반의 정보 큐레이션 플랫폼
- 텍스트, PDF, 유튜브 영상

4. 지난 2년간의 LINER 변화
프로덕트 MAU

5. 발표 소개
1. 데이터 드리븐 문화?
2. 데이터 조직이 고려해야하는 요소들
a. 데이터 준비작업
b. 데이터 친밀감
c. 가치 증명

6. Audience
1. 프로덕트 애널리틱스 툴을 도입 예정인/ 이제 막 도입한 조직
2. 데이터 드리븐 문화 형성 과정에서 계속된 실패를 경험하고 계신 분들
3. 데이터 드리븐 문화라는 미션을 받은 데이터 분석

7. 데이터 드리븐 문화?
근데 왜 어려울까요?
- “Data Driven Culture is not Data Driven Tech”
- 문화의 유지 & 성장을 위해서는 조직의 지속적인 관리와 고민 필요
(culture gardening 필요)
: 데이터를 활용해서 의사결정을 내리는 것
1. 올바른 레슨런 -> 성공 가능성이 더 높은 방향의 결정
2. 수평적인 문화 형성에 큰 도움

8. 데이터 조직이 고려해야하는 요소들
Readiness
: 데이터 준비작업
Show & Prove
: 가치 증명
Familiarity
: 데이터 친밀감

9. Readiness : 데이터 준비작업
“새로운 획득캠페인의 설치율 지금 바로 볼 수 있나요? 국가
구성은요?”
“이번에 UI가 바뀐 화면에서 CTR 도 달라졌나요?”
- 마케팅, 제품, PO, 대표님…사실상 모두

10. Readiness : 데이터 준비작업
● 우리 조직의 마케터, 디자이너, PO들은 매일 어떤 문제를 풀고 있을까?
● 비데이터 직군분들이 오늘 서비스를 파악하는데 부족한 데이터가
없는가?
데이터 조직이 생각해야하는 질문들

11. Familiarity : 데이터 친밀감
“앗 이런 것도 제가 볼 수 있다고요? 전혀 몰랐어요!”
- 마케팅, 제품, …

12. Familiarity : 데이터 친밀감
● 어떻게 해야 비데이터 직군분들의 데이터 활용능력에 전파력이
생길까?
데이터 조직이 생각해야하는 질문들

13. Familiarity : 데이터 친밀감
● 어떻게 해야 비데이터 직군분들의 데이터 활용능력에 전파력이
생길까?
● 사내 데이터 분석가만이 드릴 수 있는 도움에는 무엇이 있을까?
데이터 조직이 생각해야하는 질문들

14. Familiarity : 데이터 친밀감
● 어떻게 해야 비데이터 직군분들의 데이터 활용능력에 전파력이
생길까?
● 사내 데이터 분석가만이 드릴 수 있는 도움에는 무엇이 있을까?
데이터 조직이 생각해야하는 질문들
애널리틱스 사용 자체에 초점이 맞춰진
강의는 잘 만들어져있는 것들이 이미 많다

15. Familiarity : 데이터 친밀감
● 어떻게 해야 비데이터 직군분들의 데이터 활용능력에 전파력이
생길까?
● 사내 데이터 분석가만이 드릴 수 있는 도움에는 무엇이 있을까?
데이터 조직이 생각해야하는 질문들
LINER Data
OO 직군이
이번주에 풀고
있는 문제
&

16. Familiarity : 데이터 친밀감
Amplitude 온보딩 세션의 실습예시 (가상)
● 1월 초 획득 캠페인 A의 설치전환율이 갑자기 하락하는 이슈
발생
● 당시에 전사회의 & 퍼포먼스 마케팅 회의에서도 관련
논의진행
● 1월 초에 퍼포먼스 마케팅 부서로 신규입사자 +3
● 캠페인 A의 설치전환율 하락의 원인을 찾게된 과정을 예시로
신규입사자 분들의 Amplitude 퍼널차트 실습을 진행

17. Familiarity : 데이터 친밀감
LINER 데이터 조직의 다양한 노력/장치들
온보딩 세션 직군별
Data Booster 세션
데이터 스터디

18. ● 시간 : 데이터 분석가들, 엔지니어링,..., 회사
● 돈 : 프로덕트 애널리틱스 툴 가격…만만치 않다!
Show & Prove : 가치 증명
Ex : “애널리틱스 툴을 도입하기 전과 후 무엇이 변했나요?’
(툴을 계속 유지할만한 가치가 있나요?)
- 회사
Tradeoff 🛑

19. Show & Prove : 가치 증명
데이터 조직이 생각해야하는 질문들
● 데이터 드리븐 문화가 어떠한 성과를 내고 있는가?
● 도입한 프로덕트 애널리틱스 툴이 목적달성을 하고 있는가?

20. Show & Prove : 가치 증명
회사가 이미 생각하고 있는 질문들
● 데이터 드리븐 문화가 어떠한 성과를 내고 있는가?
● 도입한 프로덕트 애널리틱스 툴이 목적달성을 하고 있는가?

21. Show & Prove : 가치 증명
데이터 드리븐 문화의 Funding 내역
● 시간 : 데이터 준비시간(엔지니어링), 교육세션 진행시간, 일하는 방식
변경…등등
● 돈 : Amplitude 유지비용, 데이터 인력 추가채용

22. Show & Prove : 가치 증명
임팩트 창출 & 배움을 공유
● 중요한 사항들에 대해서 빠른 슬랙공유 (ex : 가입이슈 같은 지표 중심의
문제상황)
● 전사미팅에서 직군과 프로젝트TF별 데이터 기반으로 축적된 배움&
임팩트 공유
● Iteration 지점에 대한 액션플랜 도출 & 제시
● 새로운 프로덕트 기회 발견 & 공유

23. Show & Prove : 가치 증명
임팩트 창출 & 배움을 공유
● 중요한 사항들에 대해서 빠른 슬랙공유 (ex : 가입이슈 같은 지표 중심의
문제상황)
● 전사미팅에서 직군과 프로젝트TF별 데이터 기반으로 축적된 배움&
임팩트 공유
● Iteration 지점에 대한 액션플랜 도출 & 제시
● 새로운 프로덕트 기회 발견 & 공유

24. 마무리
● 끊임없이 좋은 질문들을 하고 피드백 받기
● Better Way를 고민& 실행하는 성장
● 형성한 문화를 Gardening 하기
Readiness
: 데이터 준비작업
Show & Prove
: 가치 증명
Familiarity
: 데이터 친밀감

25. 마무리
LINER는 활발히 채용중!
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