모딜리아니 연구실 (Lab, Modigliani)

대기업의 경우, 자사 온라인 서비스에 들어온 고객의 세세한 행동 (이미지 선택, 리뷰 클릭 후 드래그 한 여부, 리뷰에 머문 시간 등) 모든 행동이 다 수집된다.  앞선 글에서 얘기했듯이 온라인 고객데이터와 오프라인 고객데이터 두 가지로 나눌 수 있고, 온라인 고객 데이터 수집방법으로는 대표적으로 GA (Google Analytics) 등 툴을 이용하는 방법, 뷰저블(Beusable)처럼 시각회된 로그데이터를 보는 방법, 마우스 여정 데이터를 연구하는 방법이 있고, 오프라인 고객 데이터 수집방법은 자동차나 모바일 등 고객들이 가지고 다니는 기기에서 정보를 수집한다. 대표적으로 GPS 정보, Wi-fi 신호, 통신사의 수발신 기록, CV(Computer Vision)을 이용한 트래킹 등의 방법들이 사용된다..

데이터 인프라의 시작은 데이터 수집이다. 우선 비즈니스와 관련한 어떤 데이터가 있는지 구분해 보면 아래와 같다. 일반적으로 자사데이터, 외부데이터 (3rd Party 데이터) 등으로 나누지만 데이터 활용측면에서 비즈니스 관련 데이터는 아래와 같이 정리할 수 있다.  데이터 종류데이터 소스데이터 활용고객 데이터 • 데모그래픽(연령, 성별 등)• 행동 (퍼널, 고객여정 등)• 사이코그래픽 (리뷰 등) • CRM, 앱서비스 고객정보• 외부 데이터 (카드사 등) • 고객특성 이해• 고객세분화, 타겟팅, 개인화 등성과 데이터 • 매출, 고객수, 판매량 등 • 영업관리 데이터 (SAP, 세일즈포털 등) • 성과 모니터링 및 변동 원인분석• 비즈니스 요소간 메커니즘 이해운영 데이터 • 판매원 현황, 이동경로 등 ..

비즈니스 성과 지표가 정해졌다면 수시로 확인할 수 있도록 모니터링 시스템을 마련해야 한다. 지금도 많은 조직에서 엑셀로 데이터를 정리하고 정리한 결과를 파워포인트 등에 담아서 보고하는 방식을 따르고 있다. 이런 방식은 엑셀, 파워포인트 등 익숙한 툴을 사용한다는 이점이있지만 담당자 1명이 매주, 매월 수작업으로 시간을 들여 업데이트를 해야하는 리소스 문제가 있을 뿐더러, 수작업으로 준비가 되기 때문에 확인할 수 있는 몇몇 성과지표만을 제한적인 뷰로 볼 수 있다. 회의 시간에 저 지표는 왜 저런지 질문이 나오면 담당자는 확인해보겠다는 대답을 할 수 밖에 없다. 결코 담당자의 능력부족이나 게으름이 원인이 아니다. 그렇게 제한적인 지표만 확인해서는 지표들 간의 관계나 비즈니스가 진행되는 메커니즘을 이해하기 어..

직장에서 능력은 하드스킬과 소프트스킬로 나눌 수 있다. 이는 데이터 전문가뿐 아니라 조직에서 다른 사람들과 함께 일하는 경우 모두 적용된다. 데이터 전문가 직무에서의 하드스킬과 소프트스킬에 대해서 이야기해보자. | 하드스킬 : 학습과 동기하드스킬이기에 당연히 데이터 처리 언어, 다룰 줄 아는 서버 종류 이런 얘기들을 할 수 있지만, 이 기술들을 가지게 되는 근본적인 맥락을 봐야 한다. 기술습득 속도보다 기술발전 속도가 빠르기 때문에 어느 시기(학창 시절)에 또는 어떤 계기(주어진 업무)를 통해 배우고 익힌 그 상태로 머물러 있으면 시간이 흘러 낙오하게 되고, 후임자보다 낮은 혹은 비슷한 수준의 능력을 가지게 되면서 서열의 의미가 없어져 버린다. 결국 무너진 위계를 세우기 위해 능력이 아닌 다른 무언가를 ..