SQL·파이썬 몰라도 KPI 분석하는 방법 (질문 한 줄로 끝)

저는 테크니컬 리드이자 데이터 분석가로 일해왔습니다.
그동안은 데이터를 분석하고 가공해서, 서비스에 필요한 AI 기능을 만들고 개발하는 일을 주로 했습니다.

SQL도 다루고, 파이썬으로 분석도 하고, 모델링도 할 줄 아는 편이었습니다.
그래서 “데이터 분석” 자체는 자신 있는 영역이라고 생각했습니다.

그런데 이번에 프로덕트 오너 역할까지 맡게 되면서, 전혀 다른 종류의 부담이 생겼습니다.

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프로덕트/그로스 데이터 분석은 결이 달랐습니다

제가 기존에 해오던 분석은 대체로 이런 목적이었습니다.

• 데이터를 깔끔하게 만들고
• 모델이 학습할 수 있게 가공하고
• 예측이나 분류 성능을 개선하는 것

그런데 프로덕트 오너가 되자 질문이 달라졌습니다.

• 이번 기능 출시, 성공한 건가?
• 전환율이 떨어졌다면, 어디서 떨어졌나?
• 문제는 마케팅 때문인가, 프로덕트 때문인가?
• 그래서 지금 당장 뭘 해야 하나?

여기서 제가 느낀 건 하나였습니다.

SQL과 파이썬을 잘하는 것만으로는 부족했습니다.

왜냐하면 프로덕트/그로스 데이터 분석은
퍼널, 코호트, 리텐션, 활성화 같은 용어와 프레임을 빠르게 이해하고
바로 의사결정으로 연결해야 했기 때문입니다.

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더 중요한 건 “분석”이 목적이 아니었습니다

이때 더 크게 깨달았던 게 있습니다.

데이터 분석의 목적은 “분석 자체”가 아니었습니다.
예쁘게 차트를 만들고, 멋진 리포트를 만드는 것도 아니었습니다.

핵심은 하나였습니다.

실행할 액션을 도출하고
그 액션을 실행하고
비즈니스가 실제로 개선되게 만드는 것

현업에서 데이터 분석은 “정답 맞히기 게임”이 아니라
“지금 당장 무엇을 해야 하는지”를 빠르게 결정하는 도구였습니다.

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그래서 저는 ‘오지표 팀장’을 만들었습니다

그때부터 저는 이런 생각을 했습니다.

“질문을 길게 잘 던질 필요 없이,
딱 한 줄만 입력하면 분석과 액션이 바로 나오는 방식이면 어떨까?”

그렇게 만들게 된 것이
**데이터 분석 팀장 ‘오지표 팀장’**입니다.

오지표 팀장의 컨셉은 단순합니다.

질문 한 줄 → 분석 → 인사이트 → 실행 액션 TOP3

예를 들어 이런 질문을 던질 수 있습니다.

• “이번 주 광고 성과 분석해줘”
• “이번 주 전환율 분석해줘”
• “이번 릴리즈 성과 분석해줘”
• “이번 주 KPI 요약해줘”
• “문의 폭주 원인 분석해줘”

그리고 중요한 포인트는 여기서 끝이 아닙니다.

“원인이 뭐다”라고 말하고 끝나는 게 아니라,
오늘 당장 실행할 액션을 같이 제시하는 것이 핵심이었습니다.

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파이썬 몰라도, 머신러닝 몰라도 ‘분석’은 가능합니다

또 하나 확실히 느낀 점이 있습니다.

많은 분들이 데이터 분석을 시작하기 전에
SQL, 파이썬, 머신러닝을 먼저 공부해야 한다고 생각합니다.

그런데 현실에서 더 필요한 것은
“지금 당장 비즈니스에 도움이 되는 질문을 던지고,
결론과 액션을 얻는 경험”이라고 생각했습니다.

그래서 오지표 팀장은
파이썬 문법을 몰라도, 머신러닝을 몰라도
다음과 같은 질문도 가능하도록 구성했습니다.

• “이탈 가능성이 높은 유저 그룹을 찾아줘”
• “결제할 확률이 높은 유저 TOP 100 추천해줘”
• “전환율 하락 원인을 영향 큰 요인 순으로 알려줘”
• “행동 패턴으로 유저를 5개 그룹으로 분류해줘”

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마무리: 데이터 분석은 실행을 시작하게 만드는 도구였습니다

결론적으로 저는 이렇게 정리하게 되었습니다.

데이터 분석의 목적은 실행할 액션을 도출해서
비즈니스를 성장시키는 것입니다.

오지표 팀장은 그 과정을 더 빠르게 만들기 위해
제가 직접 만든 “실무형 데이터 분석 팀장”입니다.

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오지표 팀장 만드는 방법 (강의 안내)

오지표 팀장을 만드는 과정은
블로그 글 하나로 다 담기에는 길어서, 강의로 정리해두었습니다.

👉 인프런 강의 링크: https://inf.run/tj3Np

필요한 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다.