데이터 분석가가 몸값을 올리는 방법(1편)

경력직 분석가의 평균 몸값이 점점 상승 중입니다. 그중에서도 + 알파를 이루어 내고 계신 분들이 있죠. 분석가답게 제 경험과 주변 경력직 분석가 말씀을 토대로 데이터 분석가가 몸값을 올리는 요소들을 분석해 봤습니다.

경력자의 연봉은 4가지 요소로 결정됩니다. 시장의 공급, 수요, 업무 역량 그리고 자기 PR 역량.

먼저 핵심은 수요와 공급입니다. 경력직 분석가의 수요는 점점 늘어나고 있지만 공급은 아직 부족한 상황입니다. 일단 시장은 저희 편이며 어차피 수요와 공급은 통제 불가능한 변인입니다. 즉, 나머지 2요소, 업무 역량과 자기 PR 역량만 최적화시키시면 됩니다.

업무 역량

• 지표 제시 역량

  • 진행하고자 하는 실험의 성공/실패 여부를 판별 할 수 있는 지표와 이외에 고려해야 할 지표들을 제시하는 능력을 길러야 합니다.

    • 예를 들어, 위피 가입신청 퍼널 중 사진등록 단계에서 유저들은 최소 3장 등록해야 합니다. 이 퍼널에서 유저들의 이탈률 개선을 위해 최소 사진등록 개수를 1장으로 줄이는 실험을 시도한다면, 분석가는 이 실험의 성공/실패 여부를 판단할 지표는 가입신청 전환율이라고 제시합니다. 또한 필히 고려해야 할 이외의 지표는 신규 유저의 engagement, 리텐션 및 운영팀의 업무량 증가라고 추가 제시합니다.

      

    • 위피팀은 매 분기 제품의 전체적인 상황을 고려하여 최상위 KPI를 설정합니다 (예: DAY2 리텐션, 가입 퍼널 개선). 매 분기에 진행되는 모든 실험은 설정된 최상위 지표를 바라봐야 함을 인지하고 분석가는 진행하려는 실험의 메인 지표가 분기 최상위 지표와 같은 선상에 있는지 판단하여 PM과 지속적인 대화를 통해 우선순위를 결정합니다.

• 인사이트 제공 + 개선 방안 제안 능력

  • 분석 결과를 공유하고 인사이트를 기반하여 다음 개선방안 및 신규기획 아이디어를 제시하는 능력을 길러야 합니다. 업무 범위가 인사이트 리포트 작성에만 머문다면 분석가의 잠재력을 100% 사용하지 못하게 됩니다. 찾아내신 인사이트 리포트 작성을 통해 제품 개선 방안과 신규기능을 제안하게 된다면 팀 안에서 분석가의 가치는 더욱 상승합니다. 특히 제안한 피쳐가 적용되고 눈에 띄는 성과를 올릴 경우 인사이트의 가치는 숫자로 증명됩니다.

    • 예를 들어 위피는 친구들이 만나는 공간으로 유저들에게 인식되어 있지만, 인기도 평가 기능을 열심히 활용하고(실제로 매출에도 큰 기여를 하며) 근처에 있는 유저가 높은 점수를 주었을 때 더욱 만족감을 느끼며, 유저빌리티 테스트를 하였을 때 가장 흥미로워 하는 기능임을 확인하고 위피의 우리동네에서 나의 인기도 측정 신규기능을 제안하였고 제품에 실제 반영이 되었을 때 여성 Day7 리텐션에 도움이 되는 것을 확인하였습니다.

      

• 커뮤니케이션 능력

  • 전문용어를 사용하지 않고 설명하는 능력을 길러야 합니다. 분석가가 아닌 구성원들과 소통을 할 때는 전문용어는 최대한 배제하고 모두가 알아들을 수 있는 언어로 설명함으로써 소통 비용을 최소화합니다.

  • 구성원들로부터 요청을 받아 ad hoc 분석을 할 때 분석가가 있어서 좋다는 것을 확실히 느끼게 해줘야 합니다. 그러기 위해서는 분석가는 요청자가 진짜로 원하는 정보가 무엇이고 어떤 결정을 내리기 위해 정보를 얻고 싶어 하는지 확실하게 파악할 필요가 있습니다. 또한 이런 대화를 통해 분석을 진행하지 않고서도 궁금증이 해소되는 경우가 약 30%입니다.

  • 위피 팀에서는 모든 구성원이 주저하지 않고 분석가들에게 질문하기를 적극적으로 권장하고 있습니다. 그리고 저희는 대화를 통해 왜 이 정보가 필요한지 파악하고 해당 구성원의 의사결정을 돕기위해 봐야 하는 정보를 가이드 해주고 추가적으로 봐야 하는 부분들이 있다면 제안을 합니다. 분석물을 드린 이후에는 팔로업하여 그 정보가 어떻게 쓰였는지 대화를 나눕니다.

    

• 데이터 분석가의 의견을 반영하여 실험을 시도할 준비가 되어있는 회사를 찾는 능력

  • 최근 데이터 분석이 핫한 키워드가 되면서 회사들에서 분석가에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 그 많은 회사들 중 분석가를 처음 경험하다 보니 막상 분석가가 입사해서 이런저런 인사이트와 제안을 해도 기존 의사결정 방식에 부딪혀 실제 실험에 반영되기가 어려운 조직들이 많습니다. 또한, 입사 시점에 분석을 원활하게 할 수 있을 만큼의 데이터가 쌓여있지 않을 확률이 높습니다. 만약 그런 상황이라면 필요한 데이터를 쌓아달라는 요구에 빠르게 대응해 줄 수 있는 회사인지를 체크해야합니다.
  • 분석가의 가치를 증명할 기회가 많고 구성원들도 분석가의 가치를 잘 이해해주는 팀을 잘 고르시는 것도 정말 중요한 경력분석가의 역량이지 않을까 합니다.
  • 위피팀도 처음 저에게 데이터 분석을 요청을 했을 당시 데이터 분석을 통해 더욱 효율적인 의사결정을 하고자 하는 의지는 확고했지만 인프라 및 구성원들의 이해도가 부족했었습니다. 하지만 저는 지속적인 대화를 통해 이 팀은 의지뿐만 아니라 기술에서 프로젝트 매니지먼트까지 전폭적인 지지를 받을 수 있을 것으로 판단했고 실험들을 진행하기 시작했습니다. 필요한 데이터 적재를 시작함과 동시에 기존에 쌓여있던 데이터를 사용한 분석하고 임시적으로 외부툴들도 사용하여 초기 실험들을 성공 시키며 분석가에 대한 신뢰도를 얻었고 이후 실험들은 더욱 순조롭게 진행되었으며 위피는 급성장하였고 저 또한 제 역량을 지속적으로 발전시킬 수 있었습니다. 지금 엔라이즈는 데이터분석가의 역량을 110% 사용할 줄 아는 회사가 되었고 위피뿐만 아니라 콰트(홈트레이닝 앱)를 출시하고 market fit을 찾아가는 초기 단계부터 분석가를 적극 투입하여 꾸준한 성장을 도모하고 있습니다. 엔라이즈에서는 현재 콰트를 분석해 주실 능력 있는 분석가분을 찾고 있습니다. 저희 팀에 관해 궁금한 점이나 관심이 있으신 분들께서는 gunhee.jo@nnrise.net 으로 연락 부탁드리겠습니다!