[Digital Marketing] 목적 없는 데이터 분석은 무의미하다

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데이터를 본다고 목적이 생기진 않는다

뭔가 좋은 게 발견될지도 모른다는 기대로 아무런 목적도 없이 데이터를 보는 것은 시간 낭비일 뿐이다. 데이터를 보고 무엇이 가능할지 생각해서는 안 된다. 물론 여러 가지 사정으로 인해 지금 갖고 있는 데이터만 사용해 분석해야만 하는 경우도 있겠지만, 처음부터 가능성을 한정시킬 필요는 없다.

데이터 분석은 ‘의사결정’을 위해 이뤄진다. 의사결정은 어떤 목적을 갖고 있다. 목적이 없다면 아무리 힘들게 숫자를 도출해낸다고 하더라도 ‘그래서 어쩌라고?’하는 자문만 남기게 될 것이다. 시간 낭비라고 밖에 할 수 없다.

목적이 있고 나서, 필요하다면 데이터를 분석한다

데이터 분석은 수단이다. 어떤 목적을 달성하기 위해 필요하기 때문에 하는 것이며, 데이터 분석을 목적으로 해서는 안 된다. 예를 들어 중소기업이 매출을 올리고 싶다고 한다면 무조건 데이터부터 볼 게 아니라 그에 앞서 경영이나 마케팅에 충분한 시간과 비용을 들이는 게 더 좋은 경우도 있을 것이다.

데이터로 보이는 것만 보게 되는 것은 위험하다

지금 갖고 있는 데이터로만 생각한다는 것은 손 안에 있는 데이터를 통해 보이는 것만 고려한다는 것이다. 목적이 먼저 존재한다면, 해결을 위해 필요한 데이터는 무엇이며 지금 갖고 있는 데이터 외에 부족한 데이터가 무엇인지 그리고 데이터를 어디까지 취득할지 결정할 수 있게 된다. 하지만 이미 갖고 있는 데이터만을 본다면 앞서의 과정을 무시하게 된다. 매출이 떨어지는 원인이 경영자에 대한 불신감으로 인해 형성된 것이라면 데이터 액세스 해석 툴로 아무리 숫자를 분석해봐도 해결할 수 없다. 갖고 있는 데이터에만 너무 의존할 경우 이런 일이 종종 발생한다.

목적 없이 모은 데이터는 잡학에 지나지 않는다

재미있는 데이터 분석 기사가 자신의 일에 얼마나 도움이 될지 생각해봐야 한다. 어떤 수단을 어딘가에 사용할 수 있겠다고 느끼는 것은 문제의식이 있을 때뿐이다. 어떤 문제의식도 없이 읽은 재미있는 기사는 재미로만 끝난다. 목적 없이 데이터를 모으고 다루는 것은 재미는 있겠지만 도움되지 않는 결과만 남길 뿐이다.

일을 한 것 같은 느낌이지만 아무것도 남는 게 없다

숫자를 다루는 것은 재미가 있는 편이라 몰입하다 보면 시간이 훅 지나가곤 한다. 그 시간을 통해 뭔가 알게 된 듯하지만 남아 있는 건 아무것도 없을 때가 있다. 의식하지 않고 있으면 이런 상태가 되기 십상이다. 숫자를 통해 지금 뭔가 바뀐 것이 있는가? 없다면 바로 그런 상태다.

‘무조건 데이터를 모으고 보자’ 이때 득을 보는 건 툴 벤더 정도?!

도구는 목적을 달성하기 위해 필요할 때 구입하면 된다. 도구를 먼저 구입한 후 뭔가 좋은 데 쓸 일이 있는지 찾아보는 건 순서가 뒤바뀐 것이다. 이미 있는 데이터를 살펴보는 건 시간만 잃게 되는 것이지만 만약 데이터를 모으는 데 비용이 든다면 시간과 돈을 모두 잃게 되는 것이다.

목적 없이 데이터 분석을 하는 것은 대부분 낭비

여러 가지 숫자를 다룬다거나 그 수치에 대해 얘기하면서 새로운 견해가 나오거나 하는 일은 있다. 그러나 그것은 어느 정도 알고 싶은 것의 방향성이 정해져 있다는 전제가 필수사항이고 그런 경우라고 해도 효율성은 매우 떨어진다. 아무것도 생각하지 않고 숫자를 보면 과제를 알 수 있을 것이라는 생각은 단지 환상일 뿐이다.

 

 

 

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