컬처
Data-driven 의사 결정을 위한 방법
2021. 05. 07
안녕하세요. 대한민국 1등 뷰티 앱 화해입니다. Data-driven
Data driven(데이터 드리븐)이라는 말 많이 들어보셨죠? 데이터 드리븐 컬처, 기업, 서비스 등 요즘 정말 많은 곳에 이 단어가 사용되고 있죠.
그런데 뷰티 앱 서비스를 하는 화해팀(버드뷰)이야 말로 오래전부터 데이터로 문제 해결, 의사 결정, 학습을 해왔다는 사실! 알고 계시나요? 특히 데이터 활용 역량이 높은 조직을 기반으로 데이터 중심의 선순환 고리를 만들어 화해 플랫폼과 비즈니스를 성장시키는 것에 집중하고 있어요.
그럼, 오늘 화해팀에서 어떻게 ‘데이터 드리븐’을 실현하고 있는지 알아볼까요?
화해팀이 데이터로 일하는 방법?
화해팀이 일하는 방법에 대해서는 많은 얘기를 할 수 있지만, 오늘 주제와 관련 있는 두 가지 방법을 소개하려 합니다.
바로 여기에 오늘 글의 포인트가 있습니다. 화해팀은 목표 달성 체계인 OKR 설정부터 달성, 리뷰 등 모든 과정에서 데이터가 중심이 됩니다. 데이터는 ‘실험’을 통해 도출하며 이렇게 도출한 결과를 바탕으로 의사 결정과 문제 해결을 합니다.
데이터 그리고 실험
먼저 ‘실험’에 대한 이야기를 해보면 좋을 것 같습니다.
실험이란, 일반적으로 일정한 조건을 인위적으로 설정하여 기대했던 현상 또는 어떤 다른 현상이 일어나는지를 실제로 해보는 일을 말합니다. 하지만 우리는 일반적인 의미와는 조금 다르게 실험이라는 용어를 사용하고 있습니다.
화해팀에는 전사적으로 달성해야 하는 목표(OKR)가 있습니다. 그리고 목표를 달성하기 위해 해결해야 하는 상황을 문제로 정의합니다. 문제를 해결하기 위해 가설을 세워 실험하고 리뷰하는 일련의 과정을 모두 ‘실험’이라고 말합니다.
템플릿에 따라 실험을 정리한 문서들
화해팀의 실험은 어떻게 진행될까요?
실험은 다음과 같은 프로세스에 따라 진행합니다.
STEP 1. 문제 정의
우리가 달성하고자 하는 목표와 연관 있는, 즉 OKR 달성을 위해 해결해야 하는 문제를 정의합니다. 이 문제는 구체적일수록 좋습니다.
STEP 2. 가설 채택
가설은 반드시 검증 가능해야 합니다. 가설 하나에 여러 가지 목표 수치가 있다면 성과를 판단하기 어려우므로 검증해야 하는 수치가 하나이면 좋습니다. 가설을 만들기 어렵다면 최대한 MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)하게, 혹은 단계별로 쪼개서 검증하는 것이 좋습니다.
또 가설을 채택하기 전에는 충분히 많은 질문을 해야 합니다. 단순히 많은 양의 질문을 해야 한다는 의미는 아닙니다. 우리가 정말 문제를 해결하기 위해 끊임없이 why에 대해 질문을 던지고 있느냐와 관련이 있습니다.
STEP 3. 측정 지표 설정
측정할 지표는 가설과 직접적으로 연결되어 있어야 합니다. 조금이라도 연관성이 낮으면 지표를 변화시키기 어렵습니다.
STEP 4. 가설 검증 기준 설정
검증 기준이라고 쓰고 목표라고 읽습니다. 내 목표가 무엇인지, 무엇을 중요하게 생각하는지가 가장 중요합니다. 그 목표에 맞춰 성공과 실패를 판가름하는 기준을 설정합니다.
STEP 5. 결과
결과는 단순합니다. 가설 검증 기준을 충족하면 성공, 기준에 미치지 못하면 실패입니다. 하지만 실패한 실험이라고 해서 의기소침할 필요는 없습니다. 실패를 통해 성공의 발판을 마련하는 것이 중요합니다.
STEP 6. 학습한 점 (인사이트)
실험은 성공과 실패를 떠나 유효한 학습이 있어야 합니다. 유효한 학습이 있으려면 정말로 깊이 why에 대해 생각해봐야 하고, 본인이 진행한 실험이 우리가 의도한 좋은 실험이 맞는지를 고민해야 합니다. 학습이 없는 실험은 단순한 시도 그 이상도 그 이하도 아닙니다.
우리가 실험하는 이유는 문제를 해결하기 위함이므로 실험 프로세스는 문제해결 프로세스에 기반을 두고 있습니다. 문제해결 프로세스는 이전에 간단히 소개해드린 적이 있어 간단하게 이미지로 첨부합니다. 더 자세한 프로세스가 궁금하시다면 아래 링크로 확인해주세요.
실험, 공유는 어떻게 하나요?
실험은 개인 혹은 팀 단위로만 하는 것이 아니라 여러 팀이 협업하며 실험하고 결과는 화해팀 노션에서 ‘실험 보드’를 통해 모두 공유하고 있습니다. 구성원 누구라도 언제든 쉽게 확인하고 학습할 수 있도록요. 성공 사례는 물론 무슨 실험을 어떤 방법으로 하고 있는지, 성공/실패 여부, 실험을 통해 얻은 인사이트와 후속 실험에 대한 계획까지 모든 것을 공유합니다.
이뿐만 아니라 주간과 월마다 실험 세션, 실험 워크샵, 전사 주간 회의 등에서도 실험 결과와 인사이트를 공유합니다. 이때 실험 문화를 만드는 데 앞장서는 데이터팀에서 설명을 덧붙여 실험에 직접 참여하지 않은 구성원의 이해 폭을 넓혀줍니다.
화해팀의 모든 실험을 정리하는 ‘실험 보드’
이 모든 것을 투명하게 공개하는 이유는 앞서 말씀드린 것처럼 업무를 하는 과정에서 누구나 쉽게 실험 사례를 학습할 수 있는 환경을 만들고, 빠른 실험과 공유로 우리가 도달하고자 하는 목표에 더 빠르고 정확하게 도달하기 위함입니다.
그래서 화해는 어떤 실험을 하고 있고 결과는 어떻게 나오고 있는지, 그 결과로 무엇을 만들어가고 있는지도 궁금하실 텐데요. 구체적인 실험 사례와 인사이트를 공유하는 방법은 다음 편에서 조금 더 깊이 있게 소개해드리겠습니다.
화해팀의 실험 문화를 통해 데이터 중심의 문화와 일하는 방식에 대해 알아가는 기회가 되길 바랍니다.
✅ 데이터팀의 인터뷰 <htmi> | 데이터 분석 파트 편도 확인해보세요!
