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비즈니스 분석가 vs 프로덕트 분석가 : 데이터 분석가의 두 얼굴 - 주정민님

루돌푸다요 2024. 2. 27. 14:21
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실무에서 마주치는 물음표들 

 

"이번 상반기 회계 결산 해야 하는데 Revenue(매출액), Gross Margin(매출 총이익 = 매출액 - 매출 원가) 이 얼마나 나왔는지 알 수 있을까요 ? 

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"이번주 서울 지역과 지방 지역의 Conversion(상품 주문 전환율 = 전환수 / 클릭수 *100) 의 차이는 어떻게 되나요 ? 

데이터 분석가는 현업에서 질문을 던지기 위해 수많은 물음표 살인마가 되기도하고 수많은 물음표와 마주하기도 합니다. 

이번 상반기 회계 결산을 해야 되는데 매출액과, 구루스 마진이 얼마 나왔는지 알 수 있을까요 ? 

프로덕트 분석가 때 요청받았던 질문 중 이번주 서울 지역과 지방 지역의 상품 주문 전환율에 차이는 어떻게 되나요?가 있는데요. 이렇게 현업에서 데이터 분석가는 비즈니스에서 발생하는 수많은 문제에 대한 질문을 스스로 

던지기도 하고 마주하기도 합니다. 

 

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실무에서 마주치는 수많은 질문들 

  • 작년에 가장 많이 팔렸던 베스트 셀러 상품은 무엇인가? 
  • 비가 오는 날과 비가 오지 않는 날의 상품 주문 결제 전환율 차이가 있을까 ? 
  • 다음 분기의 예상 매출은 어떨까? 
  • 공휴일은 평일에 비해 주문량이 얼마나 증가할까? 
  • 이번 시즌에 20% 할인 프로모션을 진행하면 고객의 리텐션을 유지할 수 있을까 ? 
  • 웹 사이트 방문자의 평균 체류 시간은 어떻게 늘릴 수 있을까? 
  • 이번주에 고객의 이탈률이 증가한 원인은 무엇인가 ? 
  • 유저 푸시 알림 서비스의 마케팅 채널 비용이 증가한 이유는 무엇일까? 

작년에 가장 많이 팔렸던 베스트 셀러 상품은 무엇인가요? 이제 비가 오는 날과 비가 오지 않는 날의 상품 주문 결제 전환율 차이가 있을까요, 이번주에 고객의 이탈율이 증가한 원인이 무엇인가요? 

이렇게 다양한 문제정의 질문들이 있는데요 이렇게 미래를 예측하거나 원인과 결과를 가정하는 등 의 다양한 질문들을

마주하거나 합니다. 

 

데이터 분석가의 종류

 

비즈니스와 프로덕트의 관계는 ? 

데이터 분석을 할 때 항상 비즈니스와 프로덕트는 땔려야 될수 없는 관계이고 비즈니스에서 임팩트 있는 분석을 할 수 있다고 접근을 했는데요. 비즈니스와 프로덕트의 관계를 간단하게 집합으로 표현을 해봤습니다. 

 

비즈니스와 프로덕트의 관계

 

항상 데이터 분석을 하기 전에 앞서서 가장 먼저 초점을 맞춰야 할 것은 우리 비즈니스가 어떤 산업에 속해 있는지

어떤 시장의 형태를 띄는지 입니다.  우리 비즈니스의 목표는 무엇일까를 설정한 후에 프로덕트의 문제를 정의하고 

목적에 맞는 문제 해결을 데이터를 찾는 프로세스로 데이터 분석이 진행이 됩니다. 

 

데이터 분석에서는 목적 없이 단순히 데이터를 분석하는게 아니라 임팩트 있는 분석을 할 수 있는것도 가장 중요합니다.

 


비즈니스 분석가란? 

  • 프로덕트 분석가와 비교하여 거시적 관점으로 하나의 큰 그림으로 매출과 비용 관점에서 데이터를 분석 합니다.
  • 예) 비즈니스 목표 설정, 전사 KPI (Key Performance Indicator) 설계 및 측정 

비즈니스 분석가는 울창한 나무인 비즈니스에 물을 주어 무럭무럭 크게 성장시키는 역할을 하고요 

예를 들어 비즈니스의 목표는 무엇일까를 설정하고 전사가 가야 할 방향인 KPI  설계하고 측정을 합니다. 

 

비즈니스 분석가의 업무 프로세스

 

비즈니스 분석가 (BA) 주요 업무 

- 매출, 비용 ,사업 데이터 중심 

  • Key Business Metrics  : 전사 지표 설계 및 성과 측정 
  • Competitor Tracking : 경쟁사 분석 
  • Pricing / Revenue Analysis : 비용(마케팅 비용, 운영 비용 등) 및 매출 분석 
  • strategic Action Plan : 비즈니스 전략 수립 
  • KPI Dashboard : BI(Business Intelligence) 대시보드 구축 
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만약에 경쟁사가 다섯 개인 경우 현재 우리 시즌에 맞춰서 프로모션을 언제부터 진행을 해야 할지 상품의 

가격은 상대적으로 어떻게 설정 해야지 우리의 비즈니스가 더 이익을 낼지에 대해서 분석을 합니다. 

가격과 매출 분석이 있는데요 보통 프로모션을 진행 할 때 순이익이 얼마나 남는지 어느 정도의 비용으로 몇 명의 고객을 데려올 수 있는지에 대한 비용적인 문제들을 고민을 합니다. 

풀어야할 비즈니스 문제들에 대해서 운영을 효율화 하고 비즈니스 전략에 대해 고민을 하고 

BI 대시보드 또는 엑셀 리포트를 만들어서 경영진의 의사 결정을 서포트 합니다. 

 

비즈니스 분석가 (BA) 역량 

  • 비즈니스 모델 파악 : 비즈니스 캔버스 (이해 관계, 고객 관계 ,비용 구조, 채널 등) 
  • 비즈니스 지표 이해 : 비즈니스 재무 지표 (Revenue, Gross margin 등) 
  • 비즈니스 분석 : 비용 /재무 분석, 전략 수립 
  • Bi 관련 툴 (Tableau, PowerBi ) : KPI 대시보드 및 시각화 

 

Case Study : 비즈니스 분석 편 

 

 

회사의 비즈니스 캔버스와 비즈니스 모델을 그려보고 현재 비즈니스 상황은 어떻게 해결 해야 되는지 우선 순위가 무엇인지 파악을 해야 됩니다. 여기서 오른쪽에 비즈니스 모델이 가장 중요한 이유는 각 주체의 이해 관계인 화살표에 따라서

회사의 비즈니스 분석과 풀어야 할 문제들이 주로 발생을 합니다. 오른쪽에 웹툰 비즈니스 모델처럼 비즈니스 모델을 

그려서 몇 가지 주체로 이루어져 있는지 우리 비즈니스의 주체의 개수가 많을수록 주체 간의 이해관계의 화살표의 개수가 많을수록 비즈니스에서 풀어야 될 문제들이 증가를 하곤 합니다. 

 

Case Study (1) 

모빌리티 예시 : 운영 비용 분석 

  • 이번 분기의 비즈니스 목표는 비용 절감 입니다. 
  • 택시 기사님 1명 호출하는데 Cost(마케팅 채널 비용)가 얼마나 필요한가요? 
  • 마케팅 채널 (Email, SMS, 카카오톡) 중 어떤 채널이 비용 절감에 효율적일까요? 
  • 마케팅 채널(Email, SMS, 카카오톡) 별 Open Rate 와 CTR 은 어떤가요? 
  내용
비즈니스 모델  3면 양면 시장 (플랫폼, 고객, 택시기사) 
비즈니스 상황 이번 분기 비용 절감 목표 
문제 정의  택시 기사 1명을 호출하는데 
Cost(마케팅 채널 비용) 가 얼마나 필요한가요 ? 
지표  마케팅 채널별 Open Rate(오픈율), CTR (Click Throgh Rate, 클릭률) 
전략  마케팅 채널 (Email, SMS, 카카오톡) 중 
효율적인 채널 선택을 통해 비용 최적화 

 

Case Study (2)

미국 인스타카트 사례

 

인스타 카트는 우버이츠 배달의 민족의 비마트 같이 고객이 식용품 온라인으로 주문하고 주문한 상품을 집으로 배달 할 수있는 장보기 플랫폼 서비스 입니다. 인스타 카트는 내면 시장 모델을 기반으로 한 온라인 배달 서비스 플랫폼인데요 

이 비즈니스 모델에서 네가지 주요 참여자는 배달 원인 슈퍼 주문고객 식용품 상정 광고등 입니다. 

 

프로덕트 분석가란? 

비즈니스 분석가와 비교하여 미시적 관점으로 하나 하나 뜯어서 프로덕트와 유저 관점에서 데이터를 분석합니다. 

예 ) 프로덕트 지면 분석, 앱 로그 분석 

 

서비스 유저 관점에서 필요한 데이터를 분석하고 비즈니스 분석과 비교하여 비 미시적 관점으로 하나하나 뜯어서 데이터를 분석합니다. 예를 들어 프로덕트 지면 분석과 앱로그 분석이 있습니다. 

프로덕트 분석가의 업무 프로세스

 

프로덕트 분석가 (PA) 주요 업무 

- 서비스, 유저 행동 데이터 중심

 

  • 모바일 서비스 분석 : 퍼널 분석, 코호트 분석 , AARRR / RARRA 
  • UX 분석 : 로그 설계, 지면 설계, 유저 리서치, 유저 세그먼트
  • 실험 : A/B 테스트 , A/A 테스트, 인과 추론 (Causal Inference)
  • 프로덕트 백로그 관리 

프로덕트 분석가 (PA) 역량 

  • 플랫폼 비즈니스 이해 : 플랫폼 비즈니스 이해, 온라인 플랫폼 (로그,지면 등) 
  • 프로덕트 지표 이해 : Conversion, Retention, 이탈률, ARPU(유저당 평균 수익) 
  • 서비스 분석 기법 :App/Web 로그 분석, 그로스 해킹, 코호트 분석, 퍼널 분석 
  • A/B 테스트 : 가설 검증, 실험 설계 
  • 프로덕트 분석 관련 툴 : Amplitude, Mixpanel, GA4
  • 모니터링 대시보드 (Tableau, Looker Studio 등 ) : 데이터 및 지표 시각화 

Case Study : 프로덕 분석 편

 

Case Study (1)  패션 오프라인 플리마켓 A : 퍼널 분석 

문제정의 : "이번주 설날(공휴일) 동안 상품 구매 전환율이 평일에 비해 얼마나 증가할까?" 

  • 이탈률이 높은 구간 : 매장 상품 탐색 / 사고 싶은 상품 포스 결제 

 

 

 

 

 


개인적인 의견
협업 / 환경.Ver