스타트업 그로스해커의 고민과 방향성.. 그리고 데이터 분석에 대한 오해
스타트업 그로스 해커의 방향성
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다운님의 글 [초기 팀의 데이터 분석]을 보고 공감되는 부분이 있어서, 추가로 코멘트를 남겨봅니다.
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시중에 있는 대부분의 데이터 분석 강의는 주로 테크에 초점을 맞추고 있다. 테크라고 말하지만 데이터 처리에 주로 이용되는 프로그래밍 언어인 SQL, Python 등의 기초 문법, 그리고 실무에서 자주 사용하는 몇 가지 솔루션의 사용 방법, 기초 통계학 지식, 몇 가지 실무 적용 사례들을 주로 배운다.
"데이터 분석"은 수단이기 때문에, 어떤 분야의 데이터를 분석할 것인지에 따라서 공부의 방향성 자체가 달라진다. 예컨대 바이오 분야의 데이터 분석가라면 높은 수준의 공학적 지식이 필요하다. "데이터 처리/분석 기술"만으로 할 수 있는 것은 별로 없고, 도메인 지식이 되는 생명공학, 의학, 약학 등에 대한 지식이 더 중요해질 것이다.
많은 콘텐츠와 강의에서 다루는 "데이터 분석가"는 사실 "비즈니스 분석"에 속한 일부 분야에 국한되어 있다. 비즈니스 분석 또한 HR, 재무, 마케팅 등 세세한 분야로 다시 나뉜다. 이 중 '마케팅 분석'이 현재의 교육 시장에서 가장 많이 다루는 내용이다. 그러니까 일부 분야에 국한된 내용이 전체처럼 대표되는 현상이 있는 것이다.
어떻게 보면 바이오 분야에서 신약을 연구하는 데이터 분석가와 비즈니스 분야에서 마케팅 성과를 개선하는 데이터 분석가를 과연 같은 카테고리로 묶을 수 있는지도 의문이다. "데이터 분석"은 사실 과학의 모든 탐구 과정에 요구되는 기초 역량이고, 최근들어 비즈니스 분야에 여러 인프라의 확장과, '과학적 사고'가 도입되면서 데이터 분석이 다시 각광을 받고 있는 것이라고 본다.
앞으로 모든 분야는 데이터를 더 적극적으로 활용할 것이기 때문에, '데이터 분석'이라는 단일한 타이틀은 의미가 없어질지도 모른다. 다양한 분야의 작업에 서포트를 적극적으로 해줄 수 있는, 정말 수학과 공학에 능한 데이터 그 자체에 대한 전문가 포지션만이 유의미해질지도 모른다. (이미 우리는 이들을 '데이터 공학자(과학자)'라는 별도의 포지션으로 부르고 있다.)
앞으로는 자기가 속한 분야에서 '데이터 기반의 사고'를 갖고 '데이터를 활용할 수 있는' 기본적인 리터리시가 더 중요시 될 것인데, 이 분야도 공교육에서 제공하는 기초 교육 과정은 이미 맞추어 변화되고 있으며, 기존 교육 과정을 밟은 사람들은 시장의 교육을 통해 일부 해결하고 있다.
'디지털 마케팅 분석' 분야에 있는 입장에서, 커리어업을 고민하던 시기에 앞으로 테크에 대해서 더 공부해야할지 실질적인 성과를 내는 여러 방법론과 노하우에 대해서 더 많은 공부를 해야할지 고민하던 시기가 있었다.
테크 그 자체에 대해서 공부한다고 할 때, 배운 것을 최대로 활용하려면 대규모 데이터를 다루는 몇몇 기업이 아니고서는 막상 할 일이 없게 될 것 같았다. 성장을 위한 분석이라고는 하지만, 아직 이 분야가 발전 되는 과정에 있기 때문에 성장과는 무관한 '데이터 처리'를 하게 되는 경우도 많고..
특히 스타트업 씬에는 다운님이 말하신 것처럼 간단한 작업만으로도 성과를 파악할 수 있는 부분이 많다. 사실 어떤 부분은 특별한 기술이 없어도 "이렇게 하니까 먹히는구나"라고 직관적으로 파악할 수 있는 영역들도 있다.
'그로스 해킹' 자체가 하나의 유행어라고 생각하기는 하지만, 기존 비즈니스 분석-마케팅 분석에서 "성장을 중심"으로 한다는 철학적인 측면을 더 강조한 긍정적인 측면이 있다고는 생각한다.
비즈니스를 성장 시키기 위해, 마케팅 성과를 개선하기 위해 "데이터 분석"을 수단으로 이용하는 사람들은 '데이터 활용'을 위한 기초 역량을 갖추는 것과 동시에 무엇이 성장을 가능하게 하는지로 초점을 옮겨 더 연구하고 공부할 필요가 있다.
'데이터 분석'으로 커리어를 시작했지만, 결국에는 '데이터 분석'을 덜 하게 되는 것도 결국에는 본질 그 자체로 다시 돌아가야 한다는 문제 때문이지 않을까 싶다.
그렇다면 마케팅의 본질은 무엇일까? 서비스의 성장은 결국에는 우리의 아이디어와 상품이 고객에게 선택을 받아야만 가능해진다. 고객의 선택을 어떻게 이끌어낼 수 있는지, 인간의 행동과 심리에 대한 부분이 더 중요해진다.
디지털 마케팅 분석 또는 그로스해킹이 우리의 서비스/상품을 더 많이 노출 시키는 기법, 더 많은 구매를 만드는 기법처럼 여겨지고는 있지만 결국에 중요해지는 부분은 행동경제학-심리학에서 나온 '선택 설계'가 가장 중요한 영역이 될 것이라고 본다. 결국에 성장을 위한 분석에서 우리가 할 수 있는 역할은 선택지에 무엇을 올릴 것인지, 고객들이 무엇을 선택하는 지를 보고 의사 결정을 하는 것이기 때문이다.
그로스 해킹(마케팅)과 퍼포먼스 마케팅의 차이점을 말하는 여러 설명들이 모호하게 느껴지고는 하지만, 그 중에 "그로스 해킹이 (퍼포먼스 마케팅에 비해) 좀더 프로덕트 설계-제작 과정부터 같이 고민하고 참여한다"는 설명 역시 '선택 설계'의 중요성을 말하는 것이라 생각한다.
물론 '분석'의 다음 스텝도 있다. 우리가 반복된 실험을 통해 얻은 결과를 자동화와 AI 영역으로 넘길 수 있는 측면들은 더 많아질 것이다.
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