😣 아 그 때 그럴걸...

좋은 의사 결정을 하기 위해선 어떤 걸 해야할까 고민을 많이 해보셨을거에요. 하다 못해 SNS 닉네임을 짓더라도 후보군을 10개는 만드니까. 하물며 다른 일들은 얼마나 선택지도 다양하고 기회 비용이 큰지 공감도 하실 것 같아요. 

결국 더 나은 선택을 하기 위해서 우리는 매일 고군분투 하잖아요. 그 와중에도 어떻게 하면 '더 돈이 되는' 현명한 의사 결정을 할 수 있을까를 고민하고 있다면 이번 토계팅을 추천해요!🙋🏻‍♀️

++ 그리고 이번 뉴스레터가 빅데이터가 주제다보니, 머리가 아플 것 같지만 아픈 내용은 없어요! 낮술을 부르는(?) 이 플레이리스트 들으면서 천천히 읽어보세요💖

🔥 데이터가 있으면 좀 더 쉬운 결정을

• Mobile 유저 평균 사용 시간 : 1분 58초
• PC 유저 평균 사용 시간 : 2분 34초
  

🎯 이렇게 생각해봤어요

저자는 실제 진행 중인 데이터 분석 사례를 이야기해줍니다.

• 고객 이메일 속 단어를 컴퓨터로 분석하여 긴급 이메일과 덜 급한 이메일을 분류하고, 기업 내 고객 서비스 팀이 시간을 효율적으로 사용이 가능하다.
• 가치있는 고객을 신중하게 구축한 고객 소비 패턴 모형으로 분류하여 사용하는 소매 업체는, 고객이 브랜드와 사랑에 빠지는 타이밍 혹은 경쟁자에게 넘어갈 타이밍을 예측 가능하다. 그런 고객에게 소매 업체는 적절하게 소통이 가능하다.
• 예측 판매 모형을 구축하여 각각의 개별 점포에 적정 재고량을 정확하게 보유 할 수 있었다.

저자는 데이터를 '활용하여' 수학적 측면에 과도하게 집중하는 위험을 피할 수 있도록, PPDAC 사이클을 사용해서 전체 가정을 문서화 할 수 있다고 합니다.

이 쯤 되면 '왜? 숫자로만 하는게 데이터 아니야?😅'라고 생각하는 디노님들도 계실 것 같아요. 조사를 하는데에도 정성적, 정량적 조사가 있듯이 분석에도 숫자'만'을 보는 것이 아니라 다각도로 폭넓게 보며 문제를 해결하려는 시도가 더 정확한 결과물을 낼 수 있어서 그런 듯 합니다. 디자인을 좀 파본 분들이라면 다 알고 계시겠지만! '디자인 씽킹'에 대해 한 번 보시면 이 프로세스를 하는 이유에 대해 이해가 가실 것 같아요〰️(요 부분은 제 의견이니 참고만 해주세요)

데이터를 사용해서 질문에 답하는 첫 번째 중요한 단계. 실제 질문이 무엇인지 명확하게 하는 것.

문제로 제시된 것을 통해 데이터로 어떻게 접근 해야할지 생각하는 단계. 필요하다면 필요한 사전 작업을 하는 단계.

계획을 실행 하기 위해 어떤 데이터가 필요한가? 데이터를 보유하고 있나? 아니면 수집을 해야 하나? 데이터에 어떤 가공이나 다른 준비가 필요하진 않는가? 각각 다른 데이터가 매끄럽게 연결이 되고 있는가? 아닌가?

(이 책에서 다루는) 분석 기술을 적용해 측정한 결과를 도출하는 과정

본래 제기한 문제의 답은 무엇인가? 이 통계가 유의미한가? 이 결과가 나의 브랜드/기업에 어떤 의미인가?