초랭
📻UNIS 주간 브리핑 04.데이터 씽킹 : 2배 정확하고 10배 빨라지는 법📐
안녕하세요, 이화여자대학교 실전SW창업동아리 UNIS입니다. 이번 주간 브리핑으로 데이터 씽킹, 데이터로 사고하고 표현하기에 대한 아티클을 준비하였습니다.
혹시… 이런 경험 있으신 분?
아이디어는 있는데 어떻게 검증해야 할지 계획이 안선다
우리 팀 사업 계획서와 기획에 설득력이 없어 보인다
팀원들과 이야기하고 있는 것에 대해 각자의 머릿속에 있는 게 다른 것 같다
정보는 많은데 나한테 필요한 내용은 뭔지 정리가 안돼서 삽질하고 있다
그렇다면 데이터로 생각하기가 도움이 될 수 있습니다
마지막에는 데이터로 생각하기를 실제로 활용하는 방법에 대해 인상 깊게 읽었던 글들도 정리해 두었습니다. 기억해 두셨다가 나중에 어디선가 활용하신다면 좋겠습니다.
☑️주제 선정 계기
지난 UNIS 디스콰이엇 주간 브리핑 <프리토타입과 노코드 툴>을 인상깊게 읽었는데요 (링크 : https://dis.qa/kSXROv) 그 중 “XYZ가설 : 숫자로 가설 세우기” 부분을 더 알아보다 보니 창업을 준비하거나 하고 있는 사람들에게 꼭 필요하다고 느껴 공유하고자 합니다.
☑️데이터로 생각하기란
구글의 핵심 운영 원칙 중에 ‘의견보다 데이터(Data Beats Opinions)’가 있습니다. 구글이 사람들의 의견에 ‘하나도’ 비중을 두지 않는 건 아니지만 회의를 몇 번 해보고 나서 객관적 데이터로 내 의견을 충분히 뒷받침하지 못하면 논쟁에서 이길 수도, 설득할 수도 없습니다.
어떤 아이디어를 테스트하려면 충분히 명확하고 정확하게 또렷한 언어로 표현할 수 있어야 합니다. 일반적인 의사결정 과정에는 나 자신의 의견과 선호, 편향이 많은 영향을 미치고 있습니다. 데이터로 생각하기는 이런 생각의 모호함을 없애고 분명하며 날카로운 사고가 가능하도록 의사결정 과정을 설계하는 것을 말합니다.
☑️데이터로 표현하면 무엇이 달라지나요???
생각을 명료하게 만들 수 있고,
팀원들 사이에 숨어있는 오해나 의견 차이를 수면 위로 끌어올릴 수 있습니다.
또한 문제 해결 능력을 상승시키는데 무언가를 실행한 결과가 숫자로 남아있지 않다면 긍정적인 상태인지 혹은 부정적인 상태인지, 개선해야 할 점이 있는지 여부를 판단할 수 없기 때문입니다.
데이터 씽킹 예시 <1>
심하게 오염된 도시에 살고 있는 일부 사람은 대기오염을 모니터링해서 피할 수 있게 도와줄 합리적 가격의 장치에 관심을 가질 것이다.
‘일부 사람’은 몇 명인지? ‘심하게 오염된 도시’는 어떤 도시인지? ‘관심을 가질 것’은 무슨 의미인지 ‘합리적 가격’은 무슨 뜻인지 알 수 없습니다. 또한 사람마다 머릿속에 그리는 수치가 다르게 됩니다.
이것을 데이터 수치를 넣어서 다시 표현하면 다음과 같습니다.
적어도 10퍼센트의, 대기질지수가 100 이상인 도시에 사는 사람들은, 120달러짜리 휴대용 오염 탐지기를 구매할 것이다.
데이터로 씽킹 예시 <2>
대부분 사람들은 ‘구매’라는 단어가 직접적으로 들어간 칸보다 간접적으로 재미있게 표현한 구매버튼을 더 많이 클릭할 것이다.
‘대부분’은 얼마나의 수치인지? ‘간접적으로 재미있게’는 무슨 뜻인지? ‘더 많이’는 얼마나 많이인지? 이것을 데이터로 표현하면 다음과 같습니다.
A 구매는 여기를 클릭! 이라는 버튼보다, B 꿀피부 손에 넣기! 버튼이 클릭률이 두 배 높을 것이다.
☑️창업에서 200% 활용하는 법
1️⃣문제 해결 능력에 버프 얻기
사업은 문제를 만들고 해결하는 것의 연속이라는 말이 있습니다. 문제를 만들지 못하면 영원히 해결할 수도 없습니다. 문제 해결이라는 행위는 크게 두 부분으로 나눌 수 있기 때문입니다.
문제를 해결하다 = 문제를 만들다 + 해결하다
문제를 정확히 이해해야 정확히 움직일 수 있습니다. 예를 들어 “어떻게 하면 매출을 늘릴 수 있을까?”라는 문제를 만들었다고 가정해봅시다.
원인이 이용자 수에 있는지, 가격 설정에 있는지 등을 구체적으로 파악하는 것이 필요합니다. 그리고 손님 수가 적은 것이 문제라면 그 숫자를 어떻게 늘릴까를 결정하고, 구체적인 방안을 마련해야 합니다. 이렇듯 불명확한 상황에 숫자와 데이터로 접근하면 애매한 문제를 구체화할 수 있으며 그 해결 방법을 찾기도 한결 쉬워집니다.
2️⃣검증가능한 가설 설립하기
가설을 세운다는 것은 ‘이거다’라고 뭔가 하나를 결정하는 행위입니다.
시장에서 실험을 하면서 시장의 반응이 기대와 같지 않을 때 창업팀은 자주 혼란에 빠질 수 있습니다. 그럼 팀은 이유를 찾기 시작합니다.
“초기 서비스라 신뢰성이 없어서 그런가?, 디자인이 못나서 그런가, 카피가 이목을 끌지 못했나?” 이렇게 꼬리에 꼬리를 무는 의심에 시달립니다. 지금 이런 팀에게 필요한 것은 당장 답을 가려내는 것이 아닙니다. 정답인지 아닌지 알 수 없지만 일단 ‘이게 이유다’ ‘’이것에 사람들이 더 좋아할 것이다’ 라고 가설을 세운 다음 실행하는 것입니다.
데이터로 이야기함으로써 애매모호한 신념은 명확하게 진술된, 검증 가능한 가설이 됩니다. 이 경우 실험을 어떻게 설계해야 할지가 뚜렷해집니다. 창업에서의 가설은 ‘적어도 X퍼센트의 Y는 Z할 것이다’ 라는 문장으로 정리할 수 있습니다.
여기서 X, Y, Z는 알려지지 않은 변수를 나타내는데 창업 동아리에서 우리의 아이디어가 바로 이 상태입니다. 알려지지 않은 수많은 변수를 상대하고 있습니다.
X : 퍼센트는 표적 시장의 구체적인 퍼센티지
Y : 표적 시장을 명확하게 설명하는 말
Z : 시장이 아이디어에 어떤 식으로 호응할 것 같은지 여러분의 기대를 말합니다.
<XYZ 가설 사례 1>
아이디어 : 우버와 유사한 방식으로 세탁물을 픽업하고 배달해주는 서비스
애매모호한 가설 : 코인 세탁소를 이용하는 사람들은 대부분 그 시간을 아주 싫어한다. 이들 중 다수는 누군가 합리적인 시간 내에 세탁물을 픽업해서 세탁하고 건조해 돌려준다면 기꺼이 추가로 몇 천원을 낼 것이다.
XYZ가설 : 적어도 10퍼센트의 코인 세탁소 이용객은 세탁물을 픽업해서 24시간 내에 돌려주는 서비스에 5천원을 지불할 것이다.
<XYZ 가설 사례 2>
아이디어 : 에어컨이 없는 자동차를 위한 아이스 큐브 형식의 냉각기
애매모호한 가설 : 에어컨이 없거나 고장 난 자동차를 가진, 돈 없는 운전자들은 공기를 식히기 위해 값싼 아이스 큐브 방식의 기기를 구매할 것이다.
XYZ가설 : 적어도 5퍼센트는 될, 에어컨이 없는 사람들은 평균 기온이 섭씨 38도가 넘으면 2만원짜리 냉각기 장치를 구매할 것이다.
가설의 숫자는 개략적인 추정치여도 됩니다. 그저 경험을 바탕으로 추측을 해보는 것입니다. 이제 이 가설은 과연 시장도 그렇게 생각하는지 검증 가능한 것이 되었습니다. 그 이후 실험과 몇 번의 테스트를 거쳐 최적인 숫자를 알아가는 것입니다.
3️⃣설득력 있는 기획으로 변신하기
비즈니스의 세계는 설득의 연속이며 누군가를 설득하는 힘은 사실에 근거를 둔 반박할 수 없는 논리입니다. 데이터를 사용하면 똑같은 사실이라도 말의 힘을 달리할 수 있습니다.
기획의 내용에 데이터를 적용하는 법
지원비를 확보하기 위한 기획서의 한 부분을 예시로 들고왔습니다.
A : 광고비가 1,000만 원 필요합니다. 비용 대비 효과를 높이도록 노력하겠습니다.
B : 당사의 광고비 1원당 매출은 3년 전부터 매해 7원, 8원, 9원으로 조금씩 상승하여 효과적으로 매출을 올리고 있습니다. 올해는 10원을 목표로 마케팅을 추진할 계획입니다. 목표 매출액은 1억 원이므로 올해 광고비는 1,000만원이 필요하다고 생각합니다.
B가 일을 더 효과적으로 추진하리라는 사실을 의심할 나위가 없습니다.
기획의 제목에 데이터를 적용하는 법
교육 사업에 지원을 받기 위해 사업계획서를 작성하는 상황을 가정해 봅시다.
초안의 제목은 ‘에콰도르 교육사업 계획서’입니다. 이런 상태라면 누구도 후원하지 않을 것 같습니다. 후원을 받게 되면 얻을 수 있는 기대효과를 데이터로 나타냄으로써 설득력을 입힐 수 있습니다.
-에콰도르에 가서 양성할 교육자는 몇 명인가 > 50명
-50명이 3년 동안 다른 교육자를 양성하게 되면 몇 명인가 > 9,500명
-9,500명의 교육자가 양성하게 될 학생의 수는 몇 명인가 > 180,000명
이것을 활용해 다음과 같이 제목을 바꿀 수 있습니다.
>>‘180,000 에콰도르 아이들의 미래를 바꿀 교육법’
당신이 투자자라면 어떤 기획서에 투자하겠나요? 전자보다 한 번의 투자로 180,000명이나 되는 아이들의 인생을 바꿀 수 있다는 후자를 선택할 확률이 높지 않겠나요 (이런 숫자는 원래 있을 수도 있고, 기획력 있는 기획자에 의해 만들어질 수도 있습니다.)
Q. 정성적인 데이터는 어떻게 표현하죠
다들 아시듯 숫자처럼 일정한 양으로 표현할 수 있는 것을 정량적이라고 하며 아닌 걸 정성적이라고 하는데요. 예를 들어 제 키가 164cm라는 건 정량적 정보이고 저희 집 조명이 예쁘다는 건 정성적 정보입니다. 정량적 정보는 손에 잡히는 수치가 없습니다. 이 때는 ‘정성 > 정량’ 즉 어떤 성과가 되는 숫자를 만들어낼 수 있습니다.
정성적 가설 예시 : 조명이 예쁜 전시장을 사람들은 선호할 것이다.
정성 > 정량 : 적어도 20%의 사람들이 조명이 흰색인 전시장보다 조명이 노란빛인 전시장을 재방문할 것이다.
사람과 자원이 이동한 후에는 눈에 보이는 결과가 남는데 이것은 분명히 측정이 가능한 수치 정보, 즉 정량적인 정보이며 결과와 원인을 숫자로 특정할 수 있습니다.
☑️데이터 씽킹을 써먹을 때 사용할 질문들
마지막으로, 앞서 알려드린 내용을 당신의 창업 과정에 실제로 적용한다고 할 때, 어디서부터 해야할지 망설일 수 있습니다. 그럴 때 당신을 단계별로 이끌어주는 질문들입니다.
당신이 개선하고자 하는 것은 무엇인가?
그것을 숫자로 파악할 수 있는가?
YES라면 개선된 상태를 숫자로 표현할 수 있는가? (NO라면 사실을 숫자로 파악할 수 있는 환경을 먼저 갖춘다)
그 숫자를 A라 할 때 어느 정도가 되면 ‘개선되었다’고 정의할 수 있을까?
숫자 A는 어떻게 읽는 것이 타당할까? (퍼센트 단위를 파악 / 그래프로 경향을 파악 등등 )
A를 늘리기(혹은 줄이기)위해 어떤 숫자 B를 늘리는(혹은 줄이는)것이 현실적으로 가능할까?
가설을 세운다. B가 얼마나 증가(혹은 감소)하는 것을 목표로 하는가?
그 목표를 달성했을 때 A의 변화는 당신이 정의하는 ‘개선’에 부합하는가?
B를 늘리기(혹은 줄이기)위해 구체적으로 무엇을 할 것인가?
그것은 누가, 언제, 어떻게 실행해야 하는가?
실행한 결과를 숫자 C로 확인할 수 있는가?
이 모든 과정을 추진할 의지와 의욕이 있는가?
모두 힘차고 의미있는 창업 하시길 바랍니다. 감사합니다