#여기어때_실무사례 #SQL_자료모음집 ✨
안녕하세요 구독자님, 데이터리안 혜정입니다.
지난 8월은 정말 길고 무더운 한 달이었죠. 구독자님은 8월을 어떻게 보내셨나요?
오늘 뉴스레터에는 여기어때의 데이터 실무 사례부터, 데이터와 SQL을 활용하는 사회복지시설 활동가의 인터뷰, SQL 공부 자료 모음집, 그리고 데이터에 진심인 마케터 밋업 후기까지 준비해 보았습니다. 구독자님의 업무나 공부에 바로 활용할 아이디어를 얻으실 수 있으면 좋겠습니다 :)
다음 10월 뉴스레터는 첫 번째 화요일이 아닌, 두 번째 화요일(10/14)에 발송될 예정이에요.
9월 한 달도 건강히 보내시고, 다가오는 긴 추석 연휴도 즐겁게 보내시길 바랍니다. 저는 더 알찬 소식 들고 10월에 다시 인사드릴게요!
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1. 블로그 | 데이터 실험으로 성과를 만드는 방법
2. 인터뷰 | 감이 아닌 데이터로, 사회 문제를 더 정확하게 바라보아요
3. 블로그 | 이 글 하나면 끝, SQL 입문부터 코딩테스트까지 완전 정복하기
4. 블로그 | 데이터에 진심인 마케터들의 네트워킹 밋업, 커리어 & 데이터 고민 상담소 |
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안녕하세요, 데이터 분석가 혜정입니다.
‘데이터 분석 결과가 제대로 활용되지 않아요.’, ‘보기 좋은 숫자만 보고 있어요.’라는 고민을 가진 분석가분들을 많이 만나왔습니다. 그때마다 느끼는 건, 데이터가 제대로 쓰이려면 무엇보다 조직의 데이터 문화가 뒷받침되어야 한다는 점이에요. 혹시 구독자님도 원하는 결과가 나올 때까지 A/B 테스트를 반복하거나, 유리한 지표만 골라서 보고 있진 않나요? 그렇다면 이번 여기어때의 글을 참고해, 우리 회사에서는 어떤 데이터 문화를 만들어갈 수 있을지 생각해 보면 좋겠습니다.
* 이 글의 원문은 여기어때 기술 블로그에 업로드 된 “데이터 실험으로 성과를 만드는 방법”입니다.
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실험과 데이터 분석이 진짜로 비즈니스에 도움이 되나요?
지난 7월 12일, 한국 비즈니스 실험 심포지엄 2025 행사가 있었는데요. 여기어때 User Bahvior팀 팀장님께서 실험 조직문화와 관련된 세션을 진행하셨고, 감사하게도 사내 구성원들을 위해 논의하는 자리를 가졌습니다.
🤔 “실험과 데이터 분석이 진짜로 비즈니스에 도움이 되나요? 되었나요?”
세미나 시작 질문부터 답변이 어려웠습니다. 실험 목표에 대한 성과 분석은 주로 “매출”에 초점을 맞추어 진행하였고, 비즈니스에 ‘도움’이라는 단어가 ‘매출’을 뜻하는 게 맞을까? 하는 생각이 들었기 때문입니다. 매출 증대도 중요하지만, 여기어때가 사용자에게 제공하는 비즈니스는 여행에 대한 편의성을 제공하는 것이 목표이기도 하니까요.
데이터 분석의 진정한 의미
이번 세미나에서 강조한 ‘데이터 분석’의 핵심은 “비즈니스에 변화를 줄 전략적 가설을 발굴하고, 그 가설을 인과적으로 검증하는 것”입니다. 이 과정에서 데이터 분석가는 ‘어떤 도움을 줄 수 있는지’를 데이터로 설명할 수 있어야 합니다.
실제로 ‘좋은 가설’을 찾는 것부터가 좋은 분석 문화의 시작인데요. 여기서 중요한 질문은 “어떻게 하면 데이터 분석이 진짜 비즈니스에 도움이 되게 만들 수 있는가?”입니다. 단순히 데이터 분석 결과를 내놓는 것만으로는 충분하지 않고, 실험의 목적과 방법론을 선명하게 세팅하는 것이 중요하며, 효과적으로 팀과 협업하는 데서 출발합니다. 좋은 가설을 찾았다면 성과를 측정하는 데에서도 신뢰도 높은 지표와 가설 검정 방식을 차용해야 합니다.
분석 과정의 두 가지 방식
- A) 분석 데이터 → 제안 → 적용
- B) 기획(또는 아이디어) → 제안 → 데이터 → 적용
대부분의 조직이 B 방식을 밟고 있는데요. 이렇게 되면 가설 설정부터 지표 선정까지 ‘결과가 좋을 것 같은’ 시나리오를 위주로 선택하는 유혹에 빠지기가 쉽습니다.
예를 들어, “기능을 개선하면 구매 전환율이 상승할 것이다”라는 가설하에 “구매 전환율”이라는 지표를 가지고 성공 여부를 판단하는 AB Test를 진행한다고 하였을 때, 이를 평가하는 p-value가 0.6387로 신뢰할 수 없다는 결론이 나왔다고 가정해 봅시다.
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주로 어떻게 결정을 내리시나요? 여기서 흔하게 발생하는 게 p-hacking입니다.
p-hacking이란?
p-hacking은 데이터 분석이나 통계 검정 과정에서 p-value(유의확률)를 0.05 미만으로 만들기 위해, 의도적으로 데이터 전처리, 지표 선택, 샘플 크기 조절 등을 반복해 유의미한 결과를 ‘만들어내는’ 행위입니다. 이런 방식은 결국 비즈니스에 진짜 도움이 되는 실험이 아니라, 결과만 좋아 보이는 안정적인 실험을 좇게 만듭니다.
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이런 p-hacking을 방지하기 위해서 어떤 일을 할 수 있을까요? 그리고 여기어때에서는 실제로 어떻게 적용하고 있는지, 여기어때의 실무 사례를 블로그 글 전문에서 만나보세요 :)
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감이 아닌 데이터로,
사회 문제를 더 정확하게 바라보아요 |
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안녕하세요, 콘텐츠 마케터 서윤입니다.
데이터는 IT 기업에서나 많이 사용한다고 생각하기 쉬운데요. 5년 차 사회복지시설 활동가 김채윤님과 이야기를 나누고 생각이 많이 바뀌었습니다. 얼핏 들었을때는 데이터와 관련 없어 보이는 직무이지만, 업무에서 적극적으로 데이터와 SQL을 활용하고 있는 실무 사례를 들을 수 있었어요. 이번 글에서는 데이터로 사회 문제를 바라보는 채윤님의 이야기를 소개합니다.
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Q. 안녕하세요, 채윤님. 인터뷰에 응해주셔서 감사합니다. 자기소개 부탁드릴게요.
안녕하세요, 호텔경영학을 전공하고, 현재는 여성 폭력 관련 사회복지시설 ‘다시함께상담센터’에서 근무하고 있는 김채윤입니다. 센터에서는 성매매 피해를 당한 분들의 회복과 자립을 지원하는 다양한 활동을 하고 있는데요. 저는 그중에서도 현장의 문제를 구조적으로 파악하고 시민들에게 알리는 역할을 담당하고 있습니다. SQL을 배워서 업무에 유용하게 활용하고 있어요.
Q. 채윤님의 일과 데이터의 연관성을 상상하기가 쉽지는 않아요. 어떤 계기로 데이터에 처음 관심을 가지게 되었나요?
원래도 사람과 사람을 둘러싼 사회에 대한 관심이 늘 많았어요. 사람들이 어떤 생각을 하며 살아가는지, 또 무엇을 중요하게 여기는지 궁금했거든요. 본격적으로 데이터의 필요성을 느낀 건 지금의 일을 하면서부터였어요. 구조적으로 산업을 바라보기 위해서는 관련 정보를 지속적으로 축적하고 분석할 수 있어야 하더라고요. 또, 센터에서 설문조사를 종종 진행하곤 하는데, 현장에서 체감하는 것과 수치가 다른 경우가 있었어요. 이럴 때 더 객관적인 기준이 필요하다는 걸 절실히 느꼈고, 데이터 분석을 배워야겠다는 결심으로 이어졌어요.
그리고 솔직하게 말하자면, 모든 직장인이 그렇듯 저 역시 언젠가는 이직하고 싶다는 현실적인 생각 때문에 시작하기도 했습니다. (웃음)
Q. 요즘은 어떤 데이터 관련 업무를 하고 계신가요? SQL을 배우고 나서 뭔가 달라진 점이 있는지도 궁금해요!
최근에 성매매 알선자 관련 자료를 정리하는 작업을 맡게 되었는데요. 지난 10년 동안 엑셀로 누적된 자료라 양이 굉장히 방대하고, 데이터 정리 기준도 제각각이었어요. 담당자마다 중요하게 여기는 항목에 따라 시트를 다른 기준으로 구성했다 보니, 추이나 패턴을 분석하기가 굉장히 어려웠어요. 이 문제를 해결하려면 통계 페이지를 새로 구축해야 했는데, 센터 예산상 외주를 맡기긴 어려운 상황이었고, 결국 제가 직접 만들기로 했어요.
흔쾌히 ‘제가 해볼게요’라고 말할 수 있었던 건, SQL을 배워둔 덕분이었어요. 몇 달 전 공부한 내용이라 다 잊은 줄 알았는데, 막상 쿼리를 다시 짜보니 하나둘씩 기억이 떠오르더라고요. 물론 헷갈리는 부분도 있었지만, 실무에 직접 적용해 보는 과정이 오히려 좋은 복습이 되었고, 덕분에 ‘연초에 SQL을 배워두길 정말 잘했다’라는 생각을 다시 한번 하게 됐어요.
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SQL을 배워 업무에 활용하고 계신, 사회복지시설 활동가 채윤님의 더 자세한 이야기는 인터뷰 글에서 확인하실 수 있습니다👀
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이 글 하나면 끝!
SQL 입문부터 코딩테스트까지
완전 정복하기 |
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안녕하세요, 데이터 분석가 보민입니다.
SQL 공부를 해야 한다는 건 알겠는데, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 고민되시죠?
😇 데이터 요청하는 시간이 너무 아까워요. 직접 데이터 뽑아볼 수 있는 SQL 실력을 만들고 싶어요.
🧐 토스, 쿠팡, 배민(우아한형제들) 등에서 일하는 인하우스 데이터 분석가가 되고 싶어요. SQL 코딩테스트 준비는 어떻게 해야 하나요?
🥺 SQL 공부를 하고 싶은데 어디에서부터 시작해야 할지 막막해요.
이런 고민을 하고 계신 분들이 더 이상 헤매지 않을 수 있도록, 주제별로 추천해드리고 싶은 콘텐츠들을 알차게 모았습니다. 이 블로그 글을 즐겨찾기에 저장하고 필요할 때마다 꺼내보시길 추천합니다. 이 글이 꼭 필요할 것 같은 동료, 지인이 있다면 블로그 글 링크를 공유해 주세요 🙌
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[모음집 미리보기]
✔️ SQL 공부 시작하기
1. SQL 문법, 이론 공부 시작하기
2. SQL 설치 없이 바로 실습해 보기
3. SQL 설치, 데이터 업로드 하기
✔️ 취업 준비를 위한 SQL 스킬 업그레이드
1. 데이터 분석가에게 SQL이 꼭 필요한 이유
2. SQL 코딩테스트 제대로 준비하기
✔️ SQL로 어디까지 할 수 있나요
1. 고급 SQL 스킬 함양하기
2. 실무에서 SQL 활용하기
✔️ SQL 공부 꿀팁, 참고 자료 모음
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데이터에 진심인
마케터들의 네트워킹 밋업,
커리어 & 데이터 고민 상담소 |
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오늘의 마지막 글은, 지난 8월에 진행한 데이터리안 밋업, #2 마케터편 소식으로 준비했습니다. 이케아, 쿠팡, 오늘의집, 숨고를 비롯해 30여 개 기업에서 마케터로 일하고 계신 데이터리안 캠프 수강생분들이 이번 밋업을 찾아주셨는데요. 같은 마케팅 직무라 하더라도 퍼포먼스, 브랜드, 콘텐츠, CRM 등 하는 일이 다르다 보니, 호기심 가득한 질문과 대화가 꼬리에 꼬리를 물고 이어졌습니다. 요즘 마케터들은 어떤 생각과 고민을 하고 있을까요?
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💻 데이터 토크
Q. 다들 마케팅에 데이터를 어떻게 활용하고 있는지 궁금해요.
마케팅 성과를 어떻게 정의하고, 어떤 지표로 확인할지는 회사의 상황과 직무에 따라 크게 달라집니다. 이커머스에서는 ROAS, CPC, CVR, ARPU처럼 직접적인 매출·전환 지표를 중점적으로 본 반면, 콘텐츠 마케팅에서는 좋아요·댓글·구독 같은 PSI 지표가 더 중요하게 다뤄졌습니다. 또 인지도가 낮은 스타트업은 도달·노출 같은 지표를, B2B 기업은 계약·리드 성과를 주요 성과로 삼기도 했습니다. 현장에서 나눈 대화 중 일부를 생생하게 전달해 드릴게요.
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😀 10년 차 퍼포먼스 마케터
“팀원분들과 이야기 나눠봤을 때, 가장 재미있었던 것은 비즈니스 구조가 B2B인지, B2C인지에 따라 데이터를 어떻게 측정하고 활용하는지가 확연히 다르다는 점이었습니다.
웹, 앱 서비스를 가진 B2C 비즈니스에서는 로그 데이터를 이용한 사용자 행동 데이터 분석부터 매출 분석까지 사용자들의 전체 여정을 한 번에 확인하는 작업을 주로 하신다고 하셨고요. 또 오프라인으로 모객하는 B2B 비즈니스에서는 큰 행사를 런칭하고 나서 그 행사를 진행할 때 수집한 방문자 수, 모집 수, 반응 수 등의 데이터를 취합해서 리포트를 발행한다고 하시더라고요. 또 그 리포트를 고객들에게 공유하면서 후속 마케팅을 진행하는 식으로 활용한다고 하셨는데, 이 부분이 굉장히 인상 깊었습니다.”
🤓 4년 차 CRM 마케터
“저희 팀은 퍼포먼스 마케터, CRM 마케터로 이루어져 있는데요. 일단 CRM 마케팅을 할 때에는 유저별로 세그먼트를 나눠서 실험하기 위해 데이터를 많이 활용합니다. 타겟을 추출한다거나, 타겟에서 실험한 결과를 성과 분석한다거나 할 때 데이터를 많이 활용하고요. 그 외에 퍼포먼스 마케터 분들은 매체별로 성과를 트래킹하기 위해 데이터를 많이 활용하신다고 이야기를 해주셨습니다.
사실 데이터를 잘 활용하기 위해선 데이터가 잘 수집되어야만 합니다. 그렇게 하기 위해서, 특히 앱 서비스 같은 경우에는 마케팅 수신 동의율 같은 지표를 잘 체크하고 관리하고, 높이는 것이 중요하다는 점도 같이 이야기 나눠봤어요.”
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밋업이 끝난 후 진행된 만족도 조사에서도 대부분의 참석자분들이 “다음 밋업에도 꼭 참여하고 싶다”라는 답을 남겨주셨습니다. 현장에서 나눈 진솔한 고민과 인사이트가 누군가에게는 위로가, 또 누군가에게는 새로운 동기가 되었던 시간이었기 때문이 아닐까 생각합니다.
- 업무 영역을 넓히고 싶어요. 어디서부터 시작하면 좋을까요?
- 실무에 GA4만 활용하고 있는데요. SQL도 사용할 수 있게되면 마케팅 성과를 더 잘 분석할 수 있게 되나요?
현장에서 나눈 참가자분들의 이야기가 더 궁금하다면, 아래 글에서 직접 확인해 보세요!
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✨ 구독자님! 데이터리안 콘텐츠와 함께 데이터 분석 능력을 업그레이드 해봐요
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데이터리안
데이터 분석, 데이터리안과 시작하세요
contact@datarian.io
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