출처: https://www.madtimes.org/news/articleView.html?idxno=19773
1. 데이터 드리븐 기획이란
사용자 행동 데이터, 시장 데이터, 성과 데이터 등을 기반으로 의사결정을 내리고 제품을 기획하는 방식
- 우리 서비스에서
- 1) 사람들이 실제로 어떤 행동을 하는지 데이터로 확인하고,
- 2) 데이터를 분석해서 문제를 찾고,
- 3) 객관적인 근거를 바탕으로 해결책을 기획
- 데이터 드리븐 기획을 하면 감이 아닌 근거(데이터)로 정확하게 의사결정 가능
2. 데이터 드리븐 기획이 중요한 이유
고객이 원하는 것을 제대로 알 수 있고, 이를 통해 비즈니스 성과를 극대화 가능
- 정확한 기획이 가능
- "이 기능이 좋을 것 같아"
→ "이 기능을 사람들이 실제로 사용하고 있는지 데이터를 보자"
- 데이터를 기반으로 하면 실패 확률을 낮추고, 성공 확률을 높일 수 있음
- 고객이 원하는 것을 제대로 파악 가능
- "사람들이 이 기능이 필요하다고 하니까 추가해야 돼"
→ "설문조사에서는 사람들이 이 기능을 원한다고 했지만, 실제 사용 데이터에서는 클릭률이 낮아"
- 실제 사용 데이터(클릭 수, 체류 시간, 이탈률)를 보면 고객이 원하는 것을 정확히 알 수 있음
- 비즈니스 성과 극대화
- 데이터를 기반으로 하면 매출 증가, 전환율 개선, 광고 효율 상승 등 비즈니스 성과를 높일 수 있음
- 예) "A/B 테스트로 가장 효과적인 광고 디자인을 찾았더니 광고 클릭률이 25% 상승"
"구매 전환율을 분석해 보니, 결제 페이지에서 50%가 이탈하였지만, 결제 과정 개선 후 전환율 15% 증가"
3. 데이터 드리븐 기획 단계
문제 정의 → 데이터 수집 및 분석 → 가설 수립 및 실험 → 결과 분석 및 데이터 기반 의사결정 → 지속적인 개선
- STEP 1. 문제 정의 (목표 설정) - "무엇을 해결해야 할까?"
- 단순히 "이 기능을 만들자!"가 아니라 해결해야 할 문제를 명확히 정의
- 비즈니스 목표, 사용자 행동 데이터를 기반으로 문제 찾기
- STEP 2. 데이터 수집 및 분석 - "현재 상황을 데이터로 확인하자"
- 사용자 행동 데이터: 클릭 수, 체류 시간, 이탈률
- 마케팅 데이터: 광고 클릭률, 전환율
- 고객 피드백 데이터
- STEP 3. 가설 수립 및 실험 - "어떤 해결책이 효과적일까?"
- 데이터를 기반으로 가설을 세우고 실험(A/B 테스트) 진행
- 실제 사용자 데이터를 기반으로 어떤 해결책이 효과적인지 검증
- STEP 4. 결과 분석 및 데이터 기반 의사결정 - "어떤 솔루션이 효과적이었는가?"
- 실험 결과를 분석하여 데이터가 가설을 입증하면 적용, 실패하면 다시 개선
- KPI(핵심 성과 지표)를 기반으로 평가
- STEP 5. 지속적인 개선 - "계속해서 데이터를 보며 개선하자"
- 고객 데이터 & 비즈니스 지표를 지속적으로 모니터링
- 성공/실패 원인을 분석하고 다음 기획에 반영