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데이터 읽기의 기술

차현나 저 | 청림출판 | 2019년 11월 1일 리뷰 총점 7.7 (31건)정보 더 보기/감추기

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분야: 경제 경영 > 마케팅/세일즈

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#빅데이터 #마케터는보라 #데이터분석

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책 소개

채널예스 기사 (1개)

채널 특집

[데이터 특집] 오늘부터 데이터 중심적으로 일해야 한다면?

2023년 01월 13일

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저자 소개 (1명)

저 : 차현나

관심작가 알림신청

소비자심리학 박사. 스타벅스커피코리아 1호 데이터 사이언티스트로 일했으며, 하이브/빅히트엔터테인먼트 데이터랩 실장과 KT경제경영연구소 연구원을 지냈다. 시장과 소비자를 데이터로 이해하는 일을 업으로 삼아 왔다. 데이터와 현장에서 얻은 인사이트가 실제 변화로 이어지도록 노력하고 있다. 지은 책으로 《숫자를 돈으로 바꾸는 데이터 읽기의 기술》, 《데이터 쓰기의 기술》, 《문과생, 데이터 사이언티스트 되다》가 있다. 현재 도쿄를 기반으로 소비자 연구를 이어가며, 일상의 통찰을 담은 ‘인사이트 아틀리에’를 운영 중이다. 빠르게 변화하는 기술 속에서도 변하지 않는 인간 고유의 역... 소비자심리학 박사. 스타벅스커피코리아 1호 데이터 사이언티스트로 일했으며, 하이브/빅히트엔터테인먼트 데이터랩 실장과 KT경제경영연구소 연구원을 지냈다. 시장과 소비자를 데이터로 이해하는 일을 업으로 삼아 왔다. 데이터와 현장에서 얻은 인사이트가 실제 변화로 이어지도록 노력하고 있다.

지은 책으로 《숫자를 돈으로 바꾸는 데이터 읽기의 기술》, 《데이터 쓰기의 기술》, 《문과생, 데이터 사이언티스트 되다》가 있다. 현재 도쿄를 기반으로 소비자 연구를 이어가며, 일상의 통찰을 담은 ‘인사이트 아틀리에’를 운영 중이다.
빠르게 변화하는 기술 속에서도 변하지 않는 인간 고유의 역할에 관심을 두고 있다. 오랫동안 기업에서 경험한 내용을 바탕으로 소비자심리학의 기본 원리들을 이번 책에서 다시 정리했다. 미래를 예언할 수는 없지만, 본질에 집중할 수는 있으리라 생각하며 AI 시대를 살아가고 있다.

이화여자대학교 사회과학대학에서 학사, 석사, 박사학위를 받았고, 성균관대학교에서 학생들에게 소비자심리학과 광고심리학을 가르쳤다. 여행하며 사람과 공간을 관찰하는 것을 즐기고, 종이책과 그림을 좋아한다. 직접 일러스트를 그리며 기록하는 삶을 이어가고 있다.

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작가와 인터뷰(1개)

[읽다] 숨은 소비자 심리, 데이터는 알고 있다

크레마클럽에서 볼 수 있는 작가의 다른 책

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데이터 쓰기의 기술

출판사 리뷰

“데이터를 볼 줄 모르고 마케팅을 할 수 있을까?”소비자 심리를 알고 싶은 사람들이 꼭 읽어야 할 데이터 마케팅의 모든 것데이터의 목적은 소비자를 진심으로 이해하고 그들의 필요를 채워줄 단서를 찾는 데 있다. 이 책은 그 단서를 찾아가는 이야기, 즉 소비자의 마음을 찾아가는 과정을 공유한다. 소비자의 마음을 찾으려면 어떤 데이터를 보면 되는지, 그리고 데이터의 분석 결과를 어떻게 활용해야 하는지에 대한 이야기를 담았다. 이는 기업이, 나아가 재화(상품과 서비스)를 파는 사람이 돈을 더 잘 벌기 위해 어떤 데이터를 보아야 하는지와 다름없다.소비자의 마음은영수증 한 장에 모두 들어 있다‘빅데이터’가 활용되는 분야는 점차 늘고 있지만, 여전히 그 단어에 두려움을 가진 사람들이 적지 않다. 분야의 전문가만이 데이터를 찾고 모은다고 생각할 수도 있으나, 가깝게는 하루에도 여러 장 손에 쥐게 되는 영수증에서 우리도 쉽게 찾아볼 수 있다. 영수증에 무슨 데이터가 담겨 있을까? 소비자가 받아든 영수증 안에는 생각보다 많은 데이터 정보가 들어 있다. 놀랍게도 기업이 내부에서 쌓을 수 있는 데이터의 대부분이다. 이 영수증 안의 데이터만 분석해도 기업은 소비자의 많은 부분을 이해할 수 있으며, 소비자가 보내는 이상 신호도 발견할 수 있다. 가장 기본이 되는 영수증 데이터 속에서 소비자의 마음을 찾아보자._영수증 속 데이터의 육하원칙· 누가(who): 이 제품을 구매하는 사람이 누구인가이 고객이 멤버십에 가입한 사람인가 아닌가. 멤버십에 가입한 고객이라면 성별, 연령과 같은 개인 정보를 확인할 수 있으며, 여러 번 방문한 영수증을 한 사람의 행동으로 연결할 수 있다.· 무엇을(what): 무엇을 사는가제품 기준 정보, 카테고리, 발주 일시 등을 확인할 수 있으며, 구매 이력을 기반으로 개인화 추천이 가능하다. 구매 취향이 잘 쌓였다면 비슷한 다른 사람과의 유사성을 찾아볼 수 있다.· 언제(when): 제품이 언제 팔리는가더 많이 팔리는 시간대를 활성화하거나, 적게 팔리는 시간대에 고객을 유도할 수 있다. 또 개인이 한 달에 몇 번 방문하는지 알 수 있고, 직전 방문과 이번 방문의 간격도 계산할 수 있다.· 어디서(where): 어디에서 사는가인구와 유행의 흐름을 제대로 파악하고 있어야 죽어가는 상권과 살아나는 상권에 위치한 매장을 효율적으로 지원할 수 있다. 멤버십에 가입한 고객이라면 이동 동선을 파악할 수 있다.· 어떻게(how): 어떤 지불 수단으로 샀는가현금, 신용카드, 쿠폰, 상품권 등 지불 방법에 따라 수익이 달라질 수 있다. 이런 결제 수단에서 프로모션 아이디어가 나오며, 어떤 결제 방법을 활성화해야 할지 트렌드를 파악할 수 있다.· 왜(why): 왜 그런 행동을 했는가영수증엔 육하원칙 중 ‘왜’를 제외한 거의 모든 정보가 담겨 있다. ‘왜’는 기업이 통찰력으로 발견하는 원리다. 위의 다섯 가지 분석에서 ‘왜’를 발견해야 한다. 소비자가 ‘왜’ 이런 행동을 했는지 알면 다음에도 비슷하게 행동할 가능성을 유추해 볼 수 있다.영수증에는 모든 데이터의 키 값, 즉 누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게, 얼마 주고 샀는지에 대한 연결고리가 들어 있다. POS 데이터만 제대로 정리되어 있으면 다른 데이터와 연결해서 풍성한 의미를 찾을 수 있다. 그러나 정리해두지 않으면 ‘쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다’라는 표현처럼, 영수증 단위의 데이터가 틀리는데 총계 역시 맞을 리 없다.스타벅스코리아 1호 데이터 사이언티스트가 알려주는실전 데이터 사용설명서[하버드비즈니스리뷰]가 21세기 가장 섹시한 직업으로 꼽았으며 미국 최고 연봉을 받는 직업, 데이터 사이언티스트. 저자는 KT경제경영연구소를 거쳐 스타벅스커피코리아에서 1호 데이터 사이언티스트로 일하며, 스타벅스 이용자들의 데이터를 분석해 실제로 스타벅스의 수많은 이벤트를 기획하고 설계했다. 어느 대기업의 빅데이터 센터가 아니라 소비자와 바로 닿아 있는 현장에서 데이터의 목적을 찾아 분석해 전략을 세우고 적용한 모든 과정의 경험과 질문을 담아, 관련 업무를 하는 이들 외에 소규모의 자영업자나 일반 독자까지도 데이터를 활용해볼 수 있길 바라는 마음으로 이 책을 썼다.소비자를 대상으로 제품을 만들어 파는 기업이 돈을 벌려면 어떻게 해야 하는가. 소비자가 기꺼이 지갑을 여는 환경이 무엇인지 알아야 한다. 소비자가 언제 돈을 쓰는지, 언제 돈을 쓰고 싶어 하지 않는지, 소비자의 필요와 마음을 알아차리는 것이 중요하다. 이때 기업에서 모으고 있는 데이터는 소비자의 아주 작은 부분들을 알아차릴 수 있는 단서가 된다. 이 단서를 데이터의 목적에 맞게 재배치하고 분석하다 보면, 조금이나마 소비자를 이해할 수 있게 된다. 소비자의 마음을 알기 위해 데이터를 분석하고 인사이트를 얻는 것, 그것이 바로 데이터 읽기의 기술이다.“모든 데이터는 심리학이다”아무리 인공지능과 머신러닝이 발전해도 인간 고유의 의사결정 영역은 남는다. 인공지능이 어떤 결정을 하도록 만들지, 어떤 영역의 데이터를 학습하도록 할지 같은 것들은 인간이 부여하는 ‘데이터의 목적’이다. 우리가 손에 쥐고 있는 데이터로부터 의미를 끄집어낼 수 있다면? 목적을 가진 데이터만이 시장에서 살아 움직이며, 소비자의 마음을 이해하고 소비자가 원하는 것이 무엇인지 보여준다. 그로 인해 기업이 존립할 수 있도록 돕는다. 이 책은 어려운 전문용어나 도표 없이, 아주 쉽고 실용적으로 누구나 데이터를 활용할 수 있도록 돕는다. 데이터 분석에 앞서 꼭 해보아야 할 질문 10가지를 통해 현 상황의 객관적 점검이 가능함은 물론, 프로젝트를 시작하거나 하는 중에도 구체적이고 중요한 질문을 던져 헤매지 않고 그 목적을 찾아갈 수 있게 가이드가 되어준다. 어렵게 도출해낸 분석 결과를 타 분야 사람들에게 이해시키는 프레젠테이션은 어떻게 구성해야 하는지도 배울 수 있을 것이다.명확한 목적 없이 오로지 ‘빅데이터’라는 허상을 좇기 위해 무작위로 데이터를 모아서는 안 된다. 사람을 위해 데이터가 일하도록 만들어야 한다. 그 방향성을 결정하는 것은 결국 데이터를 모으고 다루는 우리의 몫이다.

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