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업의 특성을 잘 알고 데이터가 갖고 있는 의미가 무엇인지 잘 아는 사람은 해당 업무를 오랫동안 해온 실무자이다. 단순히 숫자 관계만 보지 않고, 숫자 이면의 배경을 이해하는 사람이기 때문이다. 이런 실무자가 데이터 마인드(나아가 분석력)까지 갖춘다면 막강한 경쟁력을 갖추는 것과 다름없다. 데이터 분석 경험도 별다른 기술도 없는 기획자 마케터가 ‘가장 기초적인 수준’에서 데이터 분석을 해볼 수 있는 방법을 알려준다. 부록으로 챗GPT를 이용한 분석법까지 담았다.

좋은습관연구소의 38번째 좋은 습관은 ‘데이터 마인드 기르는 습관’입니다.

데이터 분석, 꼭 데이터 과학자나 분석가만이 다룰 수 있는 것은 아닙니다. 현업의 실무자(기획자, 마케터)도 자기 일에 데이터를 활용해야 하는 시대입니다. 그러려면 가장 최소한의 지식과 분석법이 필요합니다.

이 책은 그동안 데이터 분석을 해 본 경험도 없고, 별다른 분석 기술도 없는 실무자에게 ‘가장 기초적인 수준’에서 데이터 분석을 해볼 수 있는 사례를 보여주고, 왜 실무자가 전문 분석가보다 더 나은 의사결정이 가능한지를 알려줍니다.

실무자가 전문 분석가보다 통찰이라는 면에서는 더 나을 수 있다고 말하는 이유는 업의 특성을 이해하고 데이터의 의미를 안다는 점 때문입니다. 실무자는 경험적 사고를 바탕으로 각각의 데이터가 의미하는 인과관계를 이해합니다. 하지만 데이터 전문가는 오직 숫자로만 사안을 이해할 뿐입니다. 그런 이유로 많은 기업에서는 중요한 의사결정에서 데이터 분석가의 판단도 참고하지만, 실무자의 판단을 좀 더 우선순위에 놓고 참고합니다.

만약, 업무 이해력과 통찰력을 갖고있는 실무자가 데이터 마인드 나아가 실제 분석력까지 갖춘다면, 이들의 업무 실행과 비용 집행은 한층 더 정확하고 효율적일 것입니다.

분석가가 없는 중소기업의 실무자라면 이 책에서 소개하는 내용과 기초적인 분석법을 익혀 그동안 자신이 했던 의사결정이 올바른 것인지 그렇지 않은 것인지 확인하고 검증하는 기회로 삼았으면 합니다. 그리고 정량적 데이터를 이용해서 더 나은 의사결정을 하는 방법을 익혔으면 합니다.

작가가 여러 해 동안 100여 개 기업과 공공기관 등에서 2천여 명에 이르는 수강자들과 함께 실습하며 정리한 내용인 만큼 (데이터)비전문가 입장에서 가장 현실적으로 활용 가능한 분석법입니다.

* 이런 분들에게 추천합니다.

1. 기획자, 마케터로서 자신의 의사결정 근거를 데이터 기반으로 하고 싶은 분

2. 사내에 데이터 분석가가 없어서, 실무자(기획자,마케터)가 직접 데이터 분석을 해야 하는 곳

3. 사내에 여러 가지 활용 가능한 데이터가 쌓이지만 활용을 전혀 못하고 있는 기업

4. 전문 기관에 의뢰할 정도의 여력은 안 되지만, 시장 조사를 비롯한 간단한 트렌드 조사는 직접 하고자 하는 기업

정보제공 :

프롤로그 - 데이터는 기술이 아니라 마인드다

1부. 데이터 리터러시에 대한 이해

1. 데이터로 나만의 관점을
2. 문제 정의가 먼저다
3. 스몰데이터도 중요하다
4. 데이터는 팩트가 아니다
5. 데이터 분석의 복병, 통계
6. 나의 데이터 리터러시 역량

2부. 현업 실무자의 셀프 데이터 분석

7. 나도 이제부터 데이터 분석가
8. 어떤 데이터 분석 도구를 선택해야 할까
9. 분석해보기(1): 트렌드 분석으로 신사업 구상 해보기 (스마트폰 사진, 구글 트렌드)
10. 분석해보기(2): 2차 데이터에서 신제품 아이디어 얻기 (빅카인즈)
11. 분석해보기(3): 텍스트 데이터에서 핵심키워드 찾기 (형태소 분석, 파워BI)
12. 분석해보기(4): 정량 데이터로 결론 도출 해보기 (기술통계, 가설검정, A/B 테스트)
13. 분석해보기(5): 시각화로 쉽게 통찰하기 (파워BI)
14. 여전히 중요한 조사 분석의 원칙

3부. 데이터 기반의 의사결정(마케팅 사례 중심으로)

15. 트렌드 분석에 의한 상품 기획
16. A/B 테스트를 활용한 마케팅 의사결정
17. 고객 세분화에 의한 타겟 마케팅
18. 알고리즘에 의한 추천과 예측 마케팅
19. 데이터 기반의 고객 경험 마케팅
20. 데이터 기반의 구독 서비스 마케팅

4부. 데이터 마인드 높이는 방법

21. 데이터가 아니라 데이터 사고력
22. 빅데이터가 아니라 빅 싱킹
23. 결과가 아니라 결론 도출

에필로그 - 데이터 마인드로 통찰력을 길러라

참고. 더 읽어보기

1. 챗GPT를 활용한 데이터 분석
2. 현업 실무자와의 Q & A
3. 데이터 마인드 강화를 위한 도서 추천