서비스 기획 숙련 1. 데이터의 중요성

데이터는 단순한 숫자가 아니라 문제를 발견하고 의사결정을 검증하기 위한 근거다.
이전 게시글에서도 계속해서 다뤄왔던 이야기다.
이번엔 좀 더 심화된 내용을 정리하고자 한다.

[게시글 목차]

1. 데이터의 중요성 - 의사결정의 근거 제공
2. 데이터가 제공하는 가치
3. 성과 측정과 KPI
4. 데이터로 사용자 이해하기

   ◾사례. 리디북스
5. 데이터 기반 문제 해결 사례
   ◾사례 1. 화해
   ◾사례 2. 배달의민족 입점 프로세스 개선

 

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1. 데이터의 중요성 - 의사결정의 근거 제공

• 데이터가 없으면 '사용자가 불편해하는 것 같다' 수준에서 끝난다(경험과 직관에 의존/단순 불만).
  데이터가 있으면 '저녁 6~9시 배달 지연이 평균 30분 발생'과 같이 문제를 구체적으로 정의하고 원인을 추적할 수 있다.
  즉, 데이터는 의견과 추측을 검증 가능한 사실로 바꾸는 역할을 한다.

◾배달앱 예시

구분	데이터 없음	데이터 있음
문제 인식	배달이 느린 것 같음	6~9시 평균 30분 지연
원인 파악	원인 모름	배달기사 부족 확인
해결 방향	추측	근거 기반 개선

 

2. 데이터가 제공하는 가치

• 데이터는 단순히 숫자를 보여주는 것이 아니라 문제 발견부터 의사결정, 성과 측정, 미래 예측까지 다양한 역할을 수행한다.

역할	설명	예시
문제 발견	현재 어떤 문제가 발생하는지 확인	특정 단계 이탈률 증가
의사결정 지원	개선 방향 판단	A안과 B안 비교
성과 측정	개선 효과 확인	전환율 변화 측정
미래 예측	전략 수립 지원	재구매율 기반 마케팅
→ PM 입장에서는 새로운 기능을 만드는 것보다 먼저 현재 서비스에서 어떤 문제가 발생하고 있는지 확인하는 과정이 중요하다. 문제를 정확히 발견하지 못하면 이후의 문제 정의와 해결 과정도 잘못된 방향으로 흘러갈 가능성이 높다.

 

3. 성과 측정과 KPI

• 서비스를 개선했다면 실제로 좋아졌는지 수치로 확인할 수 있어야 한다.
  이를 위해 사용하는 것이 KPI(Key Performance Indicator)다.
• KPI가 없다면 기능 출시 이후 결과를 평가하기 어렵고, 무엇이 성공이고 실패인지 판단할 기준도 사라진다.

◾회원가입 화면 개선 예시

구분	개선 전	개선 후
회원가입 완료율	58%	71%
가입 소요 시간	3분 20초	1분 50초
→ 데이터를 통해 개선 효과를 확인할 수 있으며, 이후 추가 개선 여부도 판단할 수 있다. 결국 기능 출시가 끝이 아니라 KPI를 통해 지속적으로 성과를 측정하고 관리하는 것이 중요하다.

 

4. 데이터로 사용자 이해하기

• 사용자는 항상 문제를 명확하게 설명하지 않는다.
• 앱스토어 리뷰를 보면 '단순히 불편해요 / 느려요 / 별로예요' 정도의 의견만 남는 경우도 많다.
• 이때 행동 데이터를 함께 분석하면 사용자가 실제로 어떤 문제를 겪고 있는지 파악할 수 있다.
  ex. 쇼핑 서비스에서 상품 상세 페이지 조회 수는 높은데 장바구니 진입률이 낮다면 가격 정보, 배송 정보, 상품 설명 중 하나가 구매를 방해하고 있을 가능성을 의심해볼 수 있다.
• 즉, 데이터는 사용자의 말뿐 아니라 행동까지 관찰할 수 있게 해준다.

◾사례. 리디북스

• 리디북스는 사용자 의견을 분석하는 과정에서 형광펜 기능 사용 경험에 대한 불편 사항을 발견했고,
  이를 개선하는 작업을 진행했다.
  • 사용자 VOC를 분석하여 기능을 개선한 사례
    ⤷ 출처 : 리디북스 뷰어 형광펜 개선 후기

 

5. 데이터 기반 문제 해결 사례

◾사례 1. 화해

• 화해는 데이터 조직이 단순히 데이터를 추출하는 역할에 머무르지 않고
  문제 정의, 실험 설계, 성과 측정 과정까지 함께 참여하는 구조를 운영하고 있다.
  • 데이터를 단순 보고용이 아닌 의사결정 도구로 활용하는 과정 소개
    ⤷ 출처 : Data-driven 의사 결정을 위한 방법
  • 데이터 조직이 실험을 통해 가설을 검증하는 방법 소개
    ⤷ 출처 : <htmI> | 데이터 분석 파트, “실험문화를 만들고 있습니다”

◾사례 2. 배달의민족 입점 프로세스 개선

• 배달의민족은 입점 과정 데이터를 분석한 결과 특정 단계에서 사용자가 많이 이탈한다는 사실을 발견했다.
• 이후 사업자등록증 OCR 자동 입력 기능을 도입하여 입점 과정을 간소화했고, 결과적으로 입점 완료율을 개선할 수 있었다.
• 이는 데이터를 통해 문제를 발견하고, 원인을 분석한 뒤, 실제 개선으로 연결한 대표적인 사례라고 볼 수 있다.
  • 출처 : PM, 디자이너, 개발자가 함께한 배달의민족 입점 과정 개선기
  • 데이터 분석 → 문제 정의 → 개선 과정을 보여주는 사례
    ⤷ 출처 : PM이 사용자가 아닌 서비스는 어떻게 만들까? : 배민외식업광장 ‘장사캘린더’ 오픈부터 개선까지