유승 님의 성장지원팀 인턴십 후기
2022년 7월 29일
안녕하세요, ZUZU의 데이터 분석가 김유승입니다. 저는 뉴욕대(NYU) MBA에 재학하던 중, 썸머 인턴으로 2달 동안 ZUZU와 함께할 수 있는 기회가 있었는데요. 인턴 활동 중 가장 많이 성장했던, 대시보드 작업기를 정리해보았습니다.
가장 기억에 남았던 작업, 대시보드 리뉴얼
대시보드는 다양한 데이터를 동시에 비교할 수 있게 해 주는 여러 뷰의 모음입니다. 대시보드의 대표적인 모습은 자동차 운전석에서 보실 수 있죠. 대시보드 없는 자동차를 운전한다고 상상해보세요. 기름이 얼마나 남았는지, 지금 내가 어떤 속도로 달리고 있는지 전혀 알 수 없죠!
자동차를 비즈니스로 치환해 본다면, 대시보드는 중요한 비즈니스 지표들을 실시간으로 보여주는 역할을 합니다. 계속 성장해가는 ZUZU와 같은 스타트업에는 필수 요소죠.
출근한 첫날, ZUZU의 대시보드를 만났습니다. 이미 훌륭한 대시보드였습니다. 그렇지만 ZUZU의 의사결정에 데이터를 더 깊이 관여시키기 위해서는 한 단계 도약이 필요하다는 생각이 들었어요.
먼저, 지표의 업데이트 주기를 최소한 ‘일(day)’ 단위로 만들어야 했습니다. 스타트업의 제품 개발은 Build (만들고) → Measure (측정하고) → Learn (깨닫는다) 의 루프를 빨리 돌면서 진행되는데요. 더 빠른 행동을 하기 위해서는 측정 결과를 바로 보고 피드백을 받을 수 있어야 합니다. 모든 팀원이 숫자를 바로 확인하고 일사불란하게 움직이는 그런 아름다운 모습!
이를 위해서 매일 업데이트되는 대시보드를 만들어야 했습니다.
제가 합류할 당시에 ZUZU는 SaaS 비즈니스 모델을 막 시작하고 있었어요.
이에 맞춰 측정할 지표들을 새로이 정의해야 했습니다. 구독 고객에 초점을 맞춘 세밀한 지표들이 필요했어요. 가령, 우리의 SaaS BM이 어떤 패턴으로 성장하고 있는지 이해하기 위해서 ARR (Annual Recurring Revenue)이나 MRR (Monthly Recurring Revenue)을 Waterfall 방식으로 구조화할 필요가 있었어요. 매달 신규 구독고객이 얼마나 증가하고, 이탈하고, 업그레이드하고, 다운그레이드하는지를 쪼개서 살펴보는 것인데요. 맞물려 돌아가는 SaaS BM의 톱니바퀴들을 구분해서 관찰하기 위한 방법이에요.
이렇게 여러 니즈가 있었기 때문에 기존 대시보드를 개량하기보다는, 원점에서부터 대시보드를 다시 만들어보자는 결론이 나왔습니다.
BigQuery와 Data Studio로 빚어낸 대시보드
대시보드를 만들기 시작한 첫날, 어떤 데이터를 웨어하우스에 적재할지 개발팀과 활발한 토의를 했어요.
데이터에 대한 논의가 진행되면서, 개발팀에서는 이미 사용하고 있던 데이터 웨이하우스, BigQuery에 테이블들을 적재하는 작업을 시작했어요. 이후 제가 이것들을 쿼리하여 분석에 적합한 형태로 새로 집계했습니다. 그 결과들은 별도의 테이블로 BigQuery에 저장했고요.
테이블이 갖춰지면서, BigQuery과 어떤 BI 툴을 연결하여 사용할 것인지에 대한 고민이 있었는데요. 개발팀에서 같은 Google 제품군에 속해 있는 Data Studio를 적극적으로 추천했어요. 지금 와서 보니 정말 탁월한 선택이었습니다. Data Studio는 BigQuery와 한 몸처럼 움직였고, 저는 물 흐르듯 자연스럽게 대시보드를 제작할 수 있었습니다.
게다가 Data Studio는 레이아웃을 폭넓게 커스텀 할 수 있는데요. ZUZU라는 독특한 제품의 여러 측면을 지표로 구현하기에는 Data Studio만한 옵션이 없었던 것 같습니다. 데이터 스튜디오는 선 그래프(line graph), 막대 그래프(bar graph) 뿐 아니라 산포도(scatter plot), 게이지(gauge) 등 거의 모든 형태의 시각화를 지원하고 있어요. GUI 방식으로 조작할 수 있어서 아주아주 편리합니다 👍
추가로, 저는 ZUZU에 합류하기 전에는 SQL보다는 Python을 주로 연마했습니다. Python이 시각화도 편리하고 predictive modelling에 쓸 수 있는 라이브러리도 많기 때문입니다. 그러나 이번 대시보드 리뉴얼 작업에는 SQL을 훨씬 많이 썼습니다. 대시보드를 만드는 작업은 엄밀히 말해 ‘분석’보다는 ‘데이터 인프라 구축’ 작업에 가까웠기 때문이죠.
ZUZU 대시보드의 목표와 역할
무엇을 숫자로 표현할 수 있다는 것은 그것을 구체적으로 이해하고 있다는 뜻인 것 같아요. 또는 모든 측면을 장악하고 있다고도 할 수 있고요🙂 그래서 ZUZU 대시보드는 우리 비즈니스의 A부터 Z까지 모든 측면을 숫자로 표현하려고 노력합니다.
ZUZU를 성장시키는 과정에서, 팀원들은 이런 질문을 스스로 던집니다.
- ZUZU의 고객들은 어떤 사람들이죠? ZUZU의 어떤 기능을 사용하나요?
- 유료 고객들은 왜 돈을 내나요? 돈을 내고 나서는 ZUZU 사용 패턴이 달라지나요?
- 신규 고객 유입과 기존 고객 리텐션 중에 무엇이 ZUZU의 성장에 더 기여하고 있나요?
- ZUZU의 재무적 성과는 어떠한가요?
- ZUZU의 제품은 네트워크 효과를 만들어내고 있나요?
ZUZU 대시보드는 이런 질문들에 모두 숫자로 대답할 수 있어야 합니다. 그리고 팀원들이 이 숫자를 늘 가까이 할 수 있도록 해야 합니다. 그것이 ZUZU 대시보드의 목표입니다.
물론, 표시하는 지표들이 많을수록 초점이 흐려질 수 있어요. 모든 숫자를 우상향시키겠다고 목표를 세우면 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 이 숫자 사이에도 위계를 두고, 중요한 지표에 집중하는 것이 좋다고 생각합니다.
이런 조건으로는, 모든 층위의 의사결정에 필요한 숫자를 관리하는 곳이 필요합니다. 바로 ZUZU 대시보드의 역할입니다.
ZUZU 대시보드, 어떻게 생겼을까?
ZUZU에 합류하시면 직접 보실 수 있어요🤣
ZUZU의 데이터 분석가가 되면 누릴 수 있는 것!
ZUZU에서 2달간 데이터 분석가로 있으면서 느꼈던 가장 큰 매력은 바로 ZUZU에 오면 뇌를 구석구석 쓸 수 있다! 였습니다.
ZUZU의 제품은 한번에 이해하기 어렵습니다. 그래서 데이터 분석가에게는 최고의 탐구 대상입니다.
ZUZU의 제품은 주변에서 쉽게 접할 수 있는 커머스, 마켓플레이스, SaaS와는 조금 다른 도메인 특성을 가지고 있는데요. 고객들의 제품 사용 주기가 긴 편이고, 사용 패턴도 불규칙한 편입니다. 그래서 무엇을 어떤 기준으로 측정할 것인지 고민을 많이 하게 됩니다.
따라서 ZUZU의 분석가는 기존에 쌓은 지식과 경험을 단순 적용하기보다는, 한발 뒤로 물러나 이 제품을 진심으로 이해할 필요가 있습니다. 예를 들어 ZUZU에서 리텐션을 측정하고자 한다면, 다른 곳에서 적용했던 것과 꽤 다른 형태가 될 가능성이 높습니다. 기존의 경험은 잊고, 창의력을 발휘하는 것이 좋습니다! 🎃
ZUZU는 지금도 다양한 비즈니스 모델을 가지고 있고, 앞으로도 더 확대해 나갈 예정이에요. 여러 BM 사이의 상관관계와 경중에 대한 판단이 앞으로 더 많이 필요해질 것이고, 이에 맞춰서 데이터 분석가도 어떤 지표를 어떻게 측정할 것인지 점점 더 많이 고민해야 하겠죠.
이런 고민이 깊어질수록 분석가의 뇌는 더 단단해지고, 제품에 대한 독특한 관점과 경험을 쌓아나갈 수 있을 겁니다 📈
이렇게 대단하고 많은 것들을 해볼 수 있는 ZUZU의 데이터 분석, 함께 해보시겠어요? 😽
참고