데이터분석의 힘 빅데이터 시대 전략

블로그를 운영한지 이제 1년이 조금 넘었습니다. 어떻게 하면 방문자를 늘리고, 더 효율적인 운영을 할까? 고민하며 운영하다가 구글 애널리틱스와 구글 애드워즈를 알게 되었습니다.

 

굉장히 많은 데이터가 있음에도 어떻게 활용해야 할지 모르니... 무용지물이었습니다. 그래서 '구글 애널리틱스'라는 책을 구매했습니다. 절반정도 읽다가 데이터 분석의 본질부터 알아야겠구나라는 생각이 들었습니다.

 

어떤 책을 읽어야하나? 찾기 시작했습니다. 그러다 입문용으로 좋다는 책 한권이 눈에 들어왔습니다. 책의 제목은 '데이터 분석의 힘'입니다.

 

이 책은 구체적인 사례와 인포그래픽을 통해 '광고가 매출에 영향을 미쳤는가?', '어떤 정책이 정말로 긍정적인 효과를 냈는가?'와 같은 인과관계를 설명하는데 초점을 맞추었습니다.

 

이 책은 총 7개의 챕터로 구성되어 있습니다. 1장에서는 데이터에서 원인과 결과를 이끌어내기 어려운 이유를 설명합니다.

 

2장에서는 인과관계 분석 방법 중 가장 확실한 방법을 소개합니다. 그리고 데이터 분석 기법중 하나인 RCT분석을 사례를 통해 보여줍니다.

 

3장에서는 RD디자인(Regression Discontinuity Design, 회귀불연속설계법)을 다룹니다. 이 분석법은 '경계선'을 활욜하여 실험 없이도 마치 실험을 실시한 듯한 상태를 찾아내 인과관계를 도출하는 방법입니다.

 

 

4장에서는 최근 경제학 연구에 도입된 집군분석(Bunchin Analysis)에 대해 설명합니다. 이 챕터에선 누진세, 급료 체계, 정부 규제, 기업의 가격 설정 방식 등 임금이나 가격의 데이터가 계단식 그래프를 보일 경우, RCT 실험을 대체하는 방법을 보여줍니다.

 

5장에서는 여러 기간에 걸쳐 데이터를 입수할 수 있을 경우 사용되는 패널 데이터 분석(Panel Data Method)을 소개합니다. 이를테면 광고비, 매출, 노동시간, 학업 성적 등은 매월이나 매년 등 여러 기간에 걸쳐 모을 수 있는 데이터를 활용하는 방법입니다.

 

6장에서는 구체적인 사례를 통해 데이터 분석을 비즈니스 전략이나 정책 형성에 활용할 방법을 생각합니다.

 

이 책에서 소개하는 사례중에 오바마 캠프가 후원금을 모으는 과정중에 RCT데이터 분석법을 어떻게 활용했는지 보여줍니다. 

 

미국 대통령 선거는 얼마나 많은 지지자에게 후원금을 모으느냐에 승패가 좌지우지 된다고 합니다. 그 때문에 각 후보 진영은 다양한 전략으로 후원금을 모읍니다.

 

2008년 대통령 선거에서 오바마 캠프는 구글에서 댄 시로코를 영입해 후원금 모금을 맡겼습니다. 시로커 구글에서 RCT를 이용한 데이터 분석으로 최적의 광고 전략을 세웠습니다.

 

 

시로커는 오바마 후보의 웹사이트 디자인에 공을 들임으로써 수많은 웹사이트 방문자들을 메일링리스트에 가입시켰습니다. 사람들이 자신의 메일 주소를 등록해주면 각종 메일을 보내 후원금을 효율적으로 모을수 있습니다.

 

2007년 일정 기간 동안 약 31만 명이 오바마 후보의 웹사이트를 방문했습니다. 캠프는 그들 중 한명 한명에게 24개의 디자인 시안 중 무작위로 뽑힌 하나만 보이게 설정했습니다.

 

웹사이트 방문자는 자신이 선호하는 특정한 디자인을 고르는 것이 아니라 24개의 디자인 가운데 무작위로 설정된 하나의 디자인만 보게 됩니다.

 

31만명이 24개 집단에 고르게 배정되어 각각의 집단에는 약 1만 3000명이 속하게 됩니다. 오바마 캠프는 '메일 주소 등록률'이 가장 높았던 디자인을 최적의 디자인으로 특정하고 이후 선거 운동에 사용했습니다.

 

 

그러나 오바마 캠프가 실험한 RCT데이터 분석을 할때 지켜야 할 세가지 원칙이 있습니다.

 

첫째, 실험으로 해결하려는 문제의 답이 나오도록 집단을 적절하게 나눈다.

둘째, 집단은 반드시 무작위로 나눈다.

셋째, 집단별로 충분한 표본수를 채운다.

 

책에서 세가지 원칙이 지켜지지 않았을때, 어떤 문제점들이 발생하는 설명합니다. 이 원칙을 제대로 지키지 않았을 때, 데이터 분석은 신뢰할수 없는 결과입니다.

 

위와 같은 데이터 분석을 어떻게 적용해볼수 있을까?

만약 직장에서 데이터 분석을 활용한다면, 온라인 사이트 디자인을 오바마 캠프와 같은 방법으로 활용해볼수있을것 같습니다.

 

저 같은 개인블로거나 온라인 쇼핑몰을 운영하고 있다면 네이버 키워드 광고, 구글 애드워즈 광고, 페이스북 인스타그램 광고 등을 하기 전과 후의 데이터를 비교하여 광고 효과가 있는지 확인이 가능할것 입니다.

 

만약 기업에서 신제품을 출시할 때, 제품 디자인 시안이 여러가지라면 위와 같은 방법을 통해서 의사결정을 내릴수도 있습니다. 데이터 분석의 활용도는 정말 다양합니다.

 

최근 뉴스에서 '데이터 사이언스'의 신입 연봉이 1억3000만원이라는 기사를 봤습니다. 그만큼 데이터분석이 중요해졌다는걸 뉴스기사를 통해서도 알수 있습니다.

 

데이터에 관련된 직종에 종사하는것이 아니라면, 깊은 지식을 쌓을 필요가 없습니다. 그러나 데이터분석의 기초지식은 선택이 아닌 필수라고 생각합니다.

 

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데이터 분석의 힘