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기획자·마케터가 알아둘 데이터과학 원칙 6가지

4. 데이터과학은 ‘농사’가 아니라 ‘사냥’

보통 기업은 1년간 계획을 세우고 매달 필요한 것을 실행한다. 이 과정에서 끊임없는 보고가 일어난다. 마치 가을 수확을 위해 한 해 동안 농사를 짓는 것과 비슷한 모습이다. 데이터과학은 이러한 방식으로는 진행될 수 없다. 원하는 결과를 얻기 위해 계획을 하고, 시도하고, 검토하는 과정이 아주 빠른 주기로 반복된다. 이 속도가 빠를수록 데이터과학 결과물도 좋아질 수 있다. 보고 과정이 줄어야 하고 실무자에게 권한을 위임하는 과정도 필요한다. 하용호 대표는 “물론 이 과정이 전통적인 기업에서 쉽지 않다는 것을 알고 있다”라며 “하지만 보고체계가 긴 문화에서는 데이터과학을 적용하는 건 힘들다고 보면 된다”라고 설명했다.

▲사진 : 하용호 대표 발표 자료

5. 매출도 올리고, 피드백도 받는 A/B테스트의 힘

A/B 테스트는 여러가지 서비스를 동시에 내놓고 같은 상황에서 사용자의 반응을 실험하는 것을 뜻한다. 예를 들어 새로운 게임이 출시됐을 때 사전 예약 배너가 있는 홈페이지와 배너가 전혀 없는 홈페이지 중 매출을 올려주는 디자인은 어떤 것일까? 배너로 미리 게임소식을 알려주면 사람들이 많이 클릭할 것 같았지만 실제로 심시티라는 게임에서서 실험한 결과 광고 배너가 없는 홈페이지에서 구매자가 43% 더 많았다. 그렇다고 모든 매출이 배너가 없을 때 높아지는 것은 아니며 제품, 사용자 등 데이터에 따라 결과는 달라진다.

▲사진:하용호 대표 발표자료

기업 입장에선 A/B테스트의 효과는 알지만 같은 기술을 여러번 구축하기 어려운 상황일 수도 있다. 하용호 개발자는 “그래도 ‘마케팅’이나 ‘사용자 조사’ 영역에서는 비교적 A/B테스트를 쉽게 도입할 수 있다”라고 설명했다. 이때 ‘옵티마이즈리‘라는 A/B테스트 전문 홈페이지의 무료 버전을 이용하거나 페이스북 광고 페이지로 이러한 A/B테스트를 시도할 수 있다. 하용호 대표는 “우리 고객이 어떤 것을 좋아하는지 지식을 탐구하거나 피드백을 받는 도구로 A/B테스트를 이용해도 된다”라고 설명했다.

6. 데이터과학은 요술봉이 아니다

물류 전문기업 UPS가 대표 사례다. UPS는 1990년대부터 많은 데이터를 수집했다. 이들이 모은 데이터는 엔진 센서, 차량 이동경로, 송장 처리 기록까지 다양하다. UPS는 택배과정을 크게 4가지로 구분했다. 과거엔 무작정 물건을 배정했다면, 데이터를 수집한 뒤부턴 배달기사의 이동 경로에 따라 택배량을 조절했다. 또 운전하기 쉬운 우회전 방향으로 배달 지역을 배치했다. 짐칸을 여는 과정에서 시간이 지체되는 것을 확인하고 버튼 하나를 누르면 시동이 바로 꺼지고 뒷문이 자동으로 열리는 기술을 개발해 수송차량에 적용하기도 했다. 배송 과정에서 자주 쓰는 사인펜은 왼쪽 가슴 주머니에 넣는 게 효율적이란 것도 데이터를 통해 발견해냈다.어떤 기업은 데이터과학을 요술봉으로 생각하기도 한다. 모든 문제를 해결해주고 새로운 아이디어를 줄 것이라고 기대하는 것이다. 하용호 대표는 “데이터과학은 점진적인 개선의 도구”라며 “기존의 것에서 10%가 좋아지고, 다시 10%가 좋아지면서 변화를 만들 수 있다”라고 설명했다.

▲사진:하용호 대표 발표자료

이러한 작은 변화들은 곧바로 성과로 나타났다. UPS 배달원들은 이전까지 하루평균 90개의 물건을 배달하다 새 시스템 적용 이후 130개까지 배달할 수 있었다. 주유비는 500여억원이 감소했다. 배달기사들의 사고도 줄었고, 운영비용이 줄어들며 기사들의 임금이 인상되기도 했다.

하용호 대표는 “UPS는 10년 넘게 데이터를 수집하고 점진적으로 상황을 개선했다”라며 “여전히 택배회사이지만, 기존 일을 데이터로 더 잘 하게 됐다”라고 설명했다.