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어려운 데이터 분석, 오픈애널리틱스가 이렇게 돕습니다

오늘의 주제
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데이터를 기반으로 의사결정을 하는 과정이 고통스러운 이유는?
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오픈애널리틱스를 통해 데이터 분석이 쉬워지는 3가지 이유 #데이터분석 #데이터해석 #데이터공유

Data Talk: 데이터 분석 왜 어렵다고 느낄까요?

새미
안녕하세요, 직장인 새미입니다!
요새 회사에서 신제품 출시 준비로 조사를 많이 하고 있는데, 시간과 비용을 쏟은 만큼 설문조사 데이터를 가치 있게 활용하고 있나 고민이 되었어요. 그런데 데이터를 가치 있게 활용할 수 있는 방법을 배울 수 있다고 해서 대화를 나눌 수 있는 Data Talk 자리를 마련해 보았습니다. 잘 부탁드립니다!
오픈애널리틱스 팀 (OA 팀)
반갑습니다, 오픈애널리틱스 팀(OA 팀)입니다.
시간과 비용을 쏟은 만큼 설문 데이터를 가치 있게 쓰는 법, 오픈서베이의 고객들과 설문조사 프로젝트를 진행할 때도 항상 말씀해 주시는 고민거리예요. 때문에 오픈서베이는 고객이 데이터를 활용해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 도와주고, 계속해서 설문조사 기반의 소비자 데이터 플랫폼을 발전시켜 나가고 있어요.
새미가 생각하시기에 데이터를 분석하는 일이 왜 어려우신 것 같나요?
새미
음... 제가 생각했을 때는 이런저런 시간과 비용이 많이 들기 때문인 것 같아요.
저는 데이터 분석 전문가가 아니기 때문에 Excel로 하는 간단한 분석 정도만 할 수 있어요. 그리고 분석을 했다고 해도 이게 정말 의미가 있는 데이터인지 헷갈릴 때가 많아요. 여러 사람이 함께 보는 데이터이다 보니, 요즘에는 보고를 위한 보고서 작성이 업무의 대부분을 차지할 때도 많아요..
OA 팀
이야기를 들어보니 고민이 많으셨을 것 같아요. 새미께서 말씀해주신 어려움을 3가지로 정리해볼 수 있을 것 같아요.
① 우선, 데이터 분석은 시간과 비용이 많이 든다는 것이에요.
회사에서 교차분석을 위해 자주 사용하는 Excel 같은 툴은 데이터를 다양한 집단으로 나누고 그 차이를 비교 분석하는 것에는 분명한 한계가 있어요. 반면에 SPSS와 같은 전문가 툴은 비용이 만만치 않기도 하고 최소 한 달은 툴을 배우는 데에 시간을 쏟아야 하므로 부담되기도 해요.
② 그리고 어떤 수치나 데이터가 유의미한 결과인지 해석하기 어려울 때가 많아요.
통계적 지식이 있거나 데이터 전문가가 아닌 이상 수많은 데이터와 숫자 중에 의미를 발견하고, 이를 읽어내는 것 자체가 어렵게 다가와요.
③ 마지막으로 데이터를 분석하고 해석하고 나서 팀에 공유하는 게 쉽지 않아요.
좋은 의사결정을 내리기 위해서는 팀에 조사 결과를 공유해야 하는데 보고서를 만드는 작업이 생각보다 오래 걸립니다. 데이터를 그래프로 시각화해야 하고 PPT까지 잘 작성해야 하니 일주일을 뚝딱 잡아먹기도 해요.
새미
맞아요! 데이터를 다루는 일이 매번 어렵다 보니 그냥 분석부터 리포트 작성까지 외부 전문가에게 맡길까 하는 생각도 들었어요.
OA 팀
외부에 맡기는 것도 하나의 방법이긴 하지만, 실제 비즈니스 의사결정에 참여하는 사람이 데이터를 직접 볼 때 훨씬 더 좋은 인사이트를 찾을 수 있어요. 우리 신제품이 어떤 제품인지, 우리 브랜드가 무엇을 추구하는지 등을 가장 잘 알고 있기 때문이에요.
새미
와 그렇군요! 오픈서베이에서는 그 과제를 어떻게 해결하셨는지 좀 더 들어볼 수 있을까요?
OA 팀
오픈서베이는 다음 3가지를 꼭 해결하자는 마음으로 오픈애널리틱스라는 설문 분석 툴을 자체적으로 만들었어요. 첫째 데이터를 분석하는 시간을 줄이고, 둘째 데이터를 쉽게 해석할 수 있게 하고, 마지막으로 결과 공유와 보고를 위한 작업을 최소화하는 기능을 설문 분석 툴에 담고자 했어요. 데이터 분석에 쓰는 시간을 줄이고 전략과 액션에 집중할 수 있도록 말이죠.
아래 오픈애널리틱스 200% 알아가기 코너에서 어떤 기능들이 데이터 분석에 쓰는 시간을 줄여주는지 좀 더 자세히 알아보아요.

오픈애널리틱스 200% 알아가기

첫째, 데이터를 분석하는 시간을 줄이자

설문 결과 데이터는 질문과 보기 지문으로 구성된 ‘스토리가 있는’ 데이터예요. 따라서 단순히 행과 열로 구성된 데이터와 달리 질문과 보기 지문이 응답값과도 잘 연결되어 있어야 합니다. 그래야 시간 낭비 없이 설문 데이터를 분석할 수 있어요.
여기에 성별/연령별/문항별 등으로 비교도 할 수 있다면 비즈니스 전략을 위한 인사이트를 더 효과적으로 찾을 수 있어요. 예를 들어 ‘최근 이온 음료를 1개월 이내 구매했다고 답한 사람의 비율이 32%이다’라는 설문 결과가 나왔을 때, 이를 성별/연령 등 다양한 각도로 비교해보면 어떤 고객군에 더 집중해야 할지 알 수 있어요. 그런데 이 비교 과정이 번거롭다면 데이터를 분석하기도 전에 지치겠지요? 오픈애널리틱스는 분석에 드는 어려움과 시간을 줄이기 위해 다음 기능을 넣었어요.
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질문과 보기 지문을 연결한 분석용 데이터를 자동으로 생성하는 기능
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피벗테이블보다 손쉽게 원하는 대로 집단별 비교 분석하는 기능
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객관식/주관식/평가형 등 문항 유형에 따라 분석 결과를 자동으로 산출하는 기능
비교하고 싶은 집단과 문항을 드래그 앤 드롭으로 쉽게 교차분석할 수 있어요.

둘째, 데이터를 쉽게 해석할 수 있게 하자

너무 많은 숫자 가운데 뭘 봐야 할지 모르거나 특정 숫자가 의미하는 바가 이해되지 않으면 데이터를 해석하기 어려워요.
“여성의 50%는 자사 브랜드를 가장 선호한다고 했는데 남성은 40%만 자사 브랜드를 가장 선호하는 브랜드로 뽑았습니다. 여성이 남성보다 자사 브랜드를 더 좋아한다고 할 수 있나요?”
오픈서베이 고객에게 가장 많이 듣는 유형의 질문이에요. 50%와 40%가 오차범위 내에 있는지 확인해야 하는데 통계학을 알더라도 이 수식을 늘 기억하고 있는 것은 아닙니다. 따라서 데이터 해석을 쉽게 할 수 있는 기능을 추가했어요.
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통계적으로 유의미한 숫자만 자동으로 찾아서 표시해주는 기능
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숫자의 숨은 의미를 바로 알 수 있도록 데이터의 의미를 자연어로 읽어주는 기능
통계적으로 유의미한 숫자는 색깔로 알려드려요.

셋째, 결과 공유와 보고를 위한 작업을 최소화하자

데이터 분석과 해석 과정을 거쳐 결론을 얻은 기쁨도 잠시, 팀원과 데이터를 공유하고 보고를 의해 리포트를 작성해야 하는 번거로움이 따를 때가 많습니다. 결국에는 액션을 위한 의사결정을 내리는 것이 중요한데, 공유를 위한 정리, 보고를 위한 보고서 작성 과정 자체가 부담될 때가 있어요. 따라서 공유와 보고의 부담을 줄이기 위해 다음 기능을 추가했어요.
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교차분석 및 해석한 결과를 ‘링크 공유’를 통해 팀원에게 바로 공유하는 기능
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그래프로 시각화한 데이터를 자동으로 PPT 보고서로 생성하는 기능
데이터를 공유할 수 있어요.
자동으로 PPT 보고서를 생성해 줘요.

데이터와 친해지기 퀴즈

연령(10세 단위)과 12번 문항을 오픈애널리틱스로 교차분석을 해보세요.

심화 QUIZ: 교차분석한 표에서 뱅엔올룹슨을 어느 연령대에서 가장 많이 선호하나요?

아래 링크를 통해 PPT 보고서를 다운로드해 보세요.

힌트: 다운로드 버튼은 우측 상단에 있어요.