데이터리안 10월 뉴스레터!

🍂 10월 뉴스레터 미리보기
  1. 블로그 | 뉴스레터 담당자는 이런 데이터가 궁금해요!
  2. 세미나 | 데이터가 액션으로 빠르게 이어지는 환경 만들기
  3. 인터뷰 | 예체능 전공 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환했어요!
  4. 유튜브 | 비전공자의 IT 회사 취업을 어떻게 생각하시나요?
  5. 블로그 | 이력서로 나를 궁금하게 만든다는 것은 어떤 의미인가요?

💌
뉴스레터 담당자는
이런 데이터가
궁금해요!
지금 여러분들이 보고 계시는 이 뉴스레터는 ‘스티비’라는 플랫폼에서 발행하고 있습니다. 오늘은 뉴스레터 발행 시 스티비에서 어떤 데이터를 확인할 수 있는지를 소개하고, 저희가 따로 분석하고 있는 데이터를 얘기해보겠습니다.

스티비에서 볼 수 있는 데이터
발송한 이메일별로 대시보드에서 아래 데이터를 확인할 수 있습니다. 
  1. 오픈 수(오픈율), 클릭 수(클릭률)
  2. 발송 후 24시간 오픈 수, 클릭 수
  3. 많이 클릭한 링크 Top 5
  4. 많이 오픈, 클릭한 구독자 Top 5
  5. 오픈 기기 비율 (모바일 vs 데스크톱)
이렇게 대시보드에서 데이터를 확인할 수 있지만, 데이터 분석가인 저는 더 보고 싶은 데이터가 있었는데요.

뉴스레터 담당자는 이런 데이터가 궁금해요!
스티비에서 csv 파일로 제공하는 아래와 같은 데이터를 직접 분석하고 있어요.
 1. 구독자들은 언제 이메일을 열어볼까?
  • 일별 오픈 수, 오픈율
  • 일별 클릭 수, 클릭률
 2. 다음 달에도 이메일을 열어볼까?
  • 신규 구독 월별 오픈 리텐션
 3. 구독 그룹별로는 어떤 특징이 있을까?
  • 구독 그룹별 오픈율, 클릭률

데이터리안에서는 위의 데이터를 대시보드로 만들어서 한눈에 보고 있는데요. 이 데이터를 어떻게 해석하고 있는지, 앞으로 더 보고 싶은 데이터는 어떤 것인지 궁금하시다면 아래 블로그 글을 확인해주세요. 뉴스레터 대시보드를 포함한 데이터리안 대시보드에 관한 더 자세한 이야기는 데이터리안 10월 세미나에서 들으실 수 있어요!
🔥
데이터가 액션으로
빠르게 이어지는
환경 만들기
데이터는 있는데 실제 액션에 활용되지는 않는 경우를
저도 많이 겪었고, 아마 지금도 많은 분이 이런 문제를 겪고 계실 것 같아요. 데이터 분석가는 실제 액션을 하지 않는 경우가 많기도 하고, 의사 결정을 하는 데에는 정량적인 수치 이외에도 고려할 것이 많기 때문인데요. 그럼에도 불구하고 데이터가 액션으로 이어질 수 있는 환경을 만드는 방법은 분명히 있다고 생각합니다. 데이터리안 10월 세미나 [데이터가 액션으로 빠르게 이어지는 환경 만들기]에서 이에 관한 데이터리안의 사례를 공유합니다.
    이번 10월 세미나에서는
    데이터리안의 민주님과 저의 강연을 통해 데이터리안에서는 어떻게 GA4 데이터를 분석해서 액션에 사용하고 있는지, 어떤 과정을 거쳐 대시보드를 만들고 이를 활용하고 있는지 얘기합니다.
     1. [김민주] “액션으로 이어지는 GA4 데이터 분석”
    • 여러 가지 기능은 열심히 배웠는데 데이터를 도대체 어떻게 써먹어야 할지 고민이신가요? 데이터리안의 GA4 분석 사례를 통해 힌트를 얻어가세요.
     2. [송혜정] “대시보드는 살아있다: 죽은 대시보드 살리기”
    • 어떻게 대시보드를 기획해야 중요한 정보만 담을 수 있을지, 데이터를 어떻게 보여줘야 더 효과적으로 데이터를 확인할 수 있을지, 블로그 대시보드와 뉴스레터 대시보드 제작 사례를 통해 그 노하우를 공유합니다.

    아래 [신청하기] 버튼을 클릭하시면 10월 세미나를 신청하실 수 있습니다.
    그럼 10월 11일 화요일, 줌에서 만나요!
    🏃‍♀️
    예체능 전공 마케터에서
    데이터 분석가로
    직무 전환했어요!
    퍼포먼스 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환에 성공한 엠마입니다.
    Q. 안녕하세요 엠마님, 데이터 분석가로 직무 전환에 성공하셨다면서요! 너무 축하드립니다. 자기소개 부탁드릴게요.
    감사합니다(웃음). 안녕하세요, 저는 엠마라고 합니다. 저는 지금 스타트업에서 퍼포먼스 마케터로 일하고 있고요. 데이터 분석가로 이직에 성공하여 곧 데이터 분석가로 일하게 될 예정이에요. 고등학교 때는 예체능을 공부했고, 대학에서는 교육을 전공했습니다.
    예체능 출신의 비전공자, 비전공자 콤플렉스를 이겨냈어요
    Q. 많은 분이 소위 '비전공자 콤플렉스'를 갖고 계시는 것 같은데요. 혹시 엠마님은 이 콤플렉스 어떻게 극복하셨나요?
    지금의 사고방식을 갖추기까지의 과정에서 자괴감이나 불안감도 많이 느꼈는데요. 저는 주변에서 반례가 되는 사례들을 찾으면서 확신을 얻었던 것 같아요. 보민님 이력서를 보니까 문예 창작과를 전공하시고 지금 데이터 분석가로 일을 잘하고 계신 것 같더라고요. 그 이력서를 보고 ‘아 나도 할 수 있을지도?’라는 생각을 했어요. 그리고 비전공자로 데이터 분석가를 지망하고 계시는 분들이라면 ‘딥러닝, 데이터 전처리 못하는데 어떡하지’라고만 생각하지 마시고, SQL 같은 기초적인 역량을 갖춘 후 본인의 장점에 집중해 보면 더 좋을 것 같아요.

    비즈니스 최전방에서 전략을 짜본 마케터 출신 데이터 분석가
    Q. 퍼포먼스 마케팅과 데이터 분석 업무는 어떤 차이가 있나요? 퍼포먼스 마케터 출신 데이터 분석가에게는 어떤 강점이 있을까요?
    데이터 분석가는 대부분 이미 벌어진 상황에 대해서 데이터를 통해 파악하고 인사이트를 찾아내는 일을 많이 하게 되는데요. 반면에 퍼포먼스 마케터는 고객과 만나는 최전방에서 액션을 하고 직접적으로 영향을 미치는 일을 더 많이 하는 것 같습니다. 비즈니스의 최전방에서 전략을 짜본 사람이라면 어떤 의사결정을 통해서 유저들이 들어오게 되었는지 이해하기가 쉬울 거예요. 직접 마케팅을 통해 데려온 유저들의 데이터를 분석하고 성과를 내는 경험을 할 수 있다면, 자연스럽게 유저와 프로덕트에 대한 열정도 자연스럽게 키울 수 있고요. 그런 백그라운드가 앞으로 퍼포먼스 마케터 출신 데이터 분석가로서의 강점이 되어줄 것 같아요.

    엠마님이 퍼포먼스 마케터로 일하며 데이터 분석에 관심을 가지게 된 계기와 데이터 분석가 취업을 준비하신 방법은 아래 블로그 글에서 자세히 보실 수 있어요!
    👀
    비전공자의 IT 회사 취업을
    어떻게 생각하시나요?
    [유튜브] 비전공자의 IT 회사 취업을 어떻게 생각하시나요?
    비전공자 데이터 분석가들이 모이면 이런 이야기를 많이 합니다.
    사실 데이터 분석은 신생 분야인 만큼 전공자를 찾기도 어렵습니다. 데이터 분석 학과를 본 적이 없기 때문에 어떤 사람이 전공자인가 하는 것도 좀 애매하고요. IT 업계가 빠르게 성장한 만큼 직무도 빠르게 변하고 있어요. 그래서 ‘전공을 해야만 이 직무를 할 수 있다’ 이런 건 딱히 없는 것 같아요.

    데이터리안 운영진 모두 재미있는 백그라운드를 가진 사람들이라 저희끼리 얘기하면서도 어쩌다 데이터 분석가가 되었는지 신기해하곤 하는데요. 비전공자 데이터 분석가들의 생생한 이야기가 궁금하신 분들은 아래 영상을 확인해 주세요 :)
    🙋‍♀️
    이력서로
    나를 궁금하게 만든다는 것은
    어떤 의미인가요?
    월간 데이터리안 8월 세미나에서는
    데이터 분석가 채용에 대한 이야기를 나눠봤습니다. 1부 강연과 2부에서 채팅으로 오고 간 질의응답의 일부를 공유합니다. 
    Q. 이력서를 보고 면접관이 나를 궁금하게 만든다는 것은, 그동안 했던 프로젝트에 대한 내용을 너무 구체적으로 적지 않는 것을 말하는 건가요?
    양승화 (마이리얼트립 데이터&인사이트실 실장 / 도서 '그로스 해킹' 저자)
    • 프로젝트에 대한 관심을 가지게 만드는 게 중요하다는 의미로 이해하시면 좋을 것 같아요. 자세히 안 적은 것과, ‘이 사람을 만나서 물어보고 싶다’는 좀 다른 의미일 수 있으니까요.
    윤정환 (오피지지 데이터 챕터 리드)
    • 어떤 식으로 사고하고 그 사고의 과정들은 어떤 기준으로 이뤄지는지가 궁금하게 하는 부분일 것 같아요. 예를 들면, 지원자들의 서류를 볼 때 이전에 했던 경험에서 어떤 판단으로 그런 결정을 내렸을까 같은 게 궁금하더라고요.

    Q. 데이터 기반 의사결정 및 개선안을 도출하는 것은 퍼포먼스 마케터와 데이터 분석가가 유사한 것으로 보이는데요. 혹시 데이터 분석가로 직무 전환을 위해 어떤 핵심 역량을 강조하고, 더 키우면 좋을지 조언 부탁드립니다.
    윤정환 (오피지지 데이터 챕터 리드)
    • 각 직무에서 최종 의사결정의 방향성이 다르지 않을까 싶어요. 데이터 분석 스킬은 문제 해결에 필요한 수단이라고 생각해요. 결국 문제해결 과정에서 얼마나 데이터를 활용해서 정량적인 의사결정을 할 수 있냐가 핵심인 것 같습니다. 퍼포먼스 마케터도 정량적인 근거를 바탕으로 한 의사 결정 경험을 많이 키우신다면 좋을 것 같아요.

    8월 세미나에서 나눈 더 많은 이야기는 아래 블로그 글에서 확인하실 수 있습니다!
    데이터리안의 콘텐츠를 더 보고싶다면?
    주식회사 데이터리안
    contact@datarian.io