생각할 수 있어야 변수화 될 수 있고,
변수화 되어야 데이터로 수집/가공 가능하여 분석할 수 있습니다.
거꾸로 분석하기
이것은 사고의 한계가 분석의 한계가 되지 않도록 명확한 목적과 창의적인 가설을 바탕으로 필요한 분석과 데이터를 정의함으로써, 방대한 데이터 속에서 진정한 인사이트를 찾고 비즈니스 가치를 창출하는 데 필수적인 방법론입니다
기존 방식의 이슈
'데이터부터 모으고 보자'
일반적으로 많은 기업이나 분석가들은 '데이터부터 모아야지'라는 생각으로 분석을 시작합니다. 무슨 데이터가 필요할지 명확히 알지 못하는 상태에서 일단 모을 수 있는 모든 데이터를 수집하고, 그 후에야 '무슨 분석을 돌려야지'라며 덤벼드는 경우가 많습니다.
이렇게 되면 데이터 수집에 막대한 시간과 비용이 들더라도, 결국 "뭘 분석하지?"라는 목적 없는 상태에 빠져 날카로운 인사이트를 도출하기 어렵습니다.
분석 결과는 현황 요약이나 단순 시각화에 그치는 경우가 많아, 경영진이나 실무자 입장에서는 "그래서요?"라는 질문밖에 할 수 없게 됩니다. 이는 마치 끝없이 데이터를 교차 분석하며 시간만 낭비하는 '엔들리스 분석(Endless Analysis)'에 빠지는 것과 같습니다.
'거꾸로 분석하기'의 핵심 원리
목적에서 데이터로
제가 제안하는 '거꾸로 분석하기'는 이러한 비효율을 극복하기 위한 방법입니다. 이 방법의 핵심은 다음과 같습니다:
무엇을 분석할 것인가 명확히 설정: 분석을 시작하기 전에 "내가 무엇을 분석하고 싶은가?"를 먼저 정의합니다. 예를 들어, 신규 매장 위치 선정, 고객 세분화, 신규 매장 시나리오 작성 등 명확한 목표를 세우는 것입니다.
필요한 분석 모델 결정: 설정된 목표를 달성하기 위해 어떤 분석 모델(예: 군집 분석, 대응 분석, 회귀 분석, 시계열 분석 등)이 필요한지를 결정합니다. 이는 분석가의 통계적 지식과 이해가 뒷받침되어야 가능한 부분입니다.
그 후에 필요한 데이터 수집: 분석 모델이 결정되면, 비로소 해당 분석 모델을 실행하는 데 필요한 데이터를 구체적으로 파악하고 수집합니다.
이러한 '목적 지향적인' 접근 방식은 무작정 데이터를 쌓는 것이 아니라, 해결하고자 하는 비즈니스 문제에 맞춰 필요한 데이터를 선별하고 분석하는 효율적인 경로를 제시합니다.
실제 적용 사례 및 효과
스타OO 커피 매장 입지 선정 사례
스타OO 커피 매장 입지 선정 사례를 통해 '거꾸로 분석하기'의 효과를 설명합니다. 단순히 상권 데이터나 매출 데이터를 무작정 모으는 것이 아니라, '스토어 라이프 사이클'이라는 맥락(Context)을 설정하고, 각 단계(입지 선정, 개점 후 운영, 계약 연장/종료 등)에서 궁금한 점들을 도출하여 그에 맞는 변수와 분석 방법을 적용해야 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있다는 것입니다.
또한, 다양한 마케팅 활동(예: 고객 세분화, 고객 선호 분석, 제품 믹스 전략, 제품 수명 주기 분석, 로열티 프로그램 개발, 포지셔닝 전략 등)에 따라 어떤 통계적 분석 기법(예: 클러스터링, 대응 분석, 회귀 분석, 시퀀스 룰 마이닝 등)을 활용할 수 있는지 구체적으로 매핑하여 제시합니다.
이는 분석가가 무엇을 알고 싶은지(Semantic Code)에 따라 데이터를 어떻게 디지털 코드(변수)로 변환하여 분석할지(Digital Code)를 명확하게 연결해 줍니다.