프롤로그. 데이터로 변화를 만들고 싶다면
Chapter 1. 데이터 디자인: 질문하고 쪼개고 찾고 분석한다
1. 질문하기: 궁금한 것이 있어야 데이터 분석이 시작된다
2. 문장 쪼개기: 비전문가에게 가장 유용한 사고방식 훈련
3. 데이터 찾기: 어디서 어떻게 데이터를 확보할 것인가
4. 데이터 분석하기: 관점을 세우고 작은 것부터 시작한다
Chapter 2. 데이터 스토리텔링: 이야기로 사람들을 설득한다
5. 데이터 퍼즐 맞추기: 낱낱의 분석을 모아 인사이트를 만든다
6. 변화를 만들 제언하기: 스토리로 방향을 제시한다
7. 데이터에 옷 입히기: 청자에 맞추어 스토리를 공유한다
Chapter 3. 데이터 기반 의사결정: 실제로 적용하고 변화를 만들어낸다
8. 액션 아이템 만들기: 구체적이고 실현 가능한 플랜을 만든다
9. 현장의 변화 만들기: 시장에 실제로 적용하고 데이터화한다
10. 소비자의 반응 포착하기: 성과를 검증하고 성장 동력으로 삼는다
Chapter 4. 10가지 질문으로 살펴보는 데이터 쓰기의 기술: 데이터 디자인 적용하기
case 1. 소비자의 마음은 매출 데이터가 알려준다
_이번 달 매출이 확 줄었는데 도대체 뭐가 잘못된 걸까?
case 2. 소비자의 마음은 영수증 한 장에 들어 있다
_대학교 앞 카페에서 왜 샷 추가를 많이 했을까?
case 3. 소비자의 마음은 날씨에 따라 달라진다
_한겨울 퇴근시간, 편의점에서는 왜 칼로리 높은 식품이 잘 팔릴까?
case 4. 소비자의 마음은 가끔 거짓말을 한다
_소풍용 돗자리를 30대 남성들이 사간 이유는?
case 5. 소비자의 마음은 어떤 장소에 있는지에 따라 달라진다
_회사에서의 나와 관광지에서의 나는 같은 사람일까?
case 6. 소비자의 마음은 시간에 따라 바뀐다
_금요일 밤에 내가 올린 동영상 조회 수가 폭발하는 이유는 뭘까?
case 7. 소비자의 마음은 성별이나 나이로 구분할 수 없다
_원두를 구매하는 고객은 어떤 사람들일까
쌓이기만 하는 데이터,
어떻게 활용할 것인가
우리나라에서 웬만한 대학생은 엑셀을 다룰 줄 안다. 한국의 회사원은 어떤 분야에서 일하든 한 번쯤은 ‘데이터 분석’을 경험한다. ‘데이터 표’를 다루어본 사람은 아무리 낮은 수준이라도 데이터 분석을 경험했다고 볼 수 있다. 이런 나라는 어디에도 없다.
우리나라 사람들은 이렇게 데이터 친화적이면서도, 실제로 데이터를 활용하는 데에는 또 소극적이다. 데이터는 대부분 숫자로 표현되며 이 숫자들은 보통 성과, 객관성, 평가 등과 연관이 깊다. 성적과 순위 매기기에 시달리는 현대인에게 데이터는 또 다른 스트레스로 다가온다. 자신의 일이 몇 개의 숫자로 평가절하되고, 자신의 경험과 감이 주관적인 편견으로 여겨질지 모른다고 생각한다. 데이터가 내 편이었으면 좋겠지만, 데이터가 나를 평가하는 것은 싫다. 데이터를 잘 다루고 싶은데, 막연하고 어려워 보여서 쉬운 길을 찾고 싶다. 데이터를 가지고 논리 정연하게 말하고 싶은데, 내가 추구하는 가치가 수치화될 수 없는 같아 두렵다.
그러나 데이터가 나를 돕도록 해야지 나를 평가하게 해서는 안 된다. 데이터가 알려주는 단서를 통해 더 나은 의사결정을 하고, 시장과 소비자에게 도움이 되도록 활용할 수 있다.
데이터를 현장에 적용하고 싶은
스타트업 창업자, 스마트스토어 운영자 등 모든 마케터를 위한 워크북
회사에서 어떤 의사결정을 하거나 소비자를 이해하거나 실적을 바라볼 때, 다각도로 살펴볼 전체 그림을 먼저 그려보아야 한다. 어떤 한 면만 보고 단정해서는 안 된다. 이 전체 그림에서 데이터의 역할은 절대적이다. 데이터는 소비자가 남긴 흔적을 말해준다. 소비자가 어떤 환경에서 구매를 하는지(하지 않는지, 제품의 어떤 부분이 바뀌었을 때 더 많은 판매가 일어나는지(일어나지 않는지, 매장이나 위치나 소비자 특성 등 모든 것이 다 데이터이자 판단을 내리기 위한 조건이다. 데이터의 단면만 보면 잘못된 판단을 내리기 쉽다. 잘못된 의사결정을 피하려면 데이터를 디자인해야
