오늘의 아티클 (주제)
주제 : 기획자가 알아야 할 데이터 분석 도구와 활용법
아티클 요약 및 주요 내용
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요약 : 아티클의 핵심 내용을 요약해보세요.
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주요 포인트 : 아티클에서 강조하는 주요 포인트는 무엇인가요?
권유석
이승주
피현권
핵심 개념 및 용어 정리
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핵심 개념: 아티클에서 언급된 중요한 개념을 정리하세요.
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용어 정리: 생소하거나 중요한 용어의 정의를 적어보세요.
권유석
이승주
피현권
(선택) 실무 적용 사례
아티클에서 다룬 분석 방법을 실제 업무에서 어떻게 적용할 수 있을까요?
관련 사례를 찾아보거나, 가상의 시나리오를 만들어보세요.
권유석
이승주
피현권
팀원 전체의 인사이트
팀원 한명한명의 인사이트를 요약해보았을때 공통된 인사이트, 모두가 공감하는 인사이트를 짧게 요약해주세요.
생각해보지 못했으나 팀원의 의견으로 인해 알게된 의견 혹은 다른 생각에 대한 부분을 요약해주세요.
[공통 인사이트]
1) 도구는 '목적'을 달성하기 위한 수단이다
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GA, Amplitude, BI 툴은 모두 분석을 돕는 도구일 뿐이며,
‘왜 이 분석을 하는가?’, **‘무슨 의사결정을 내리기 위해 데이터를 보는가?’**가 훨씬 중요함.
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기획자의 본질은 데이터 → 의미 → 의사결정 흐름을 만드는 능력.
2) 모든 도구는 만능이 아니고 ‘상황 맞춤’이 필요하다
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조직마다 조직 규모 / 비용 / 분석 목적 / 팀의 역량이 다르기 때문에
특정 도구만 고집하면 효율성이 떨어짐.
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핵심은 각 도구의 특징을 알고, 현재 상황에 가장 효율적인 도구를 조합하는 것.
3) 결국 중요한 건 도구 스킬보다 ‘인사이트를 뽑아내는 분석 사고력’
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어떤 도구를 쓰든
“사용자가 왜 이 행동을 했는지?”
“비즈니스 성과 개선과 연결되는가?”
“어떤 KPI가 영향을 받는가?”
같은 질문을 할 줄 알아야 함.
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즉, 도구를 잘 다루는 능력보다
데이터를 보고 문제를 정의하고 해결책을 제시하는 능력이 핵심 역량.
[의미 있었던 의견]
1. GA(Google Analytics): 웹로그+앱 분석 도구
목적: 웹/앱 사용자 행동 흐름, 유입 경로 분석⎯ 핵심 특징
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웹 + 앱 통합 분석(GA4)
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이벤트 기반 모델(클릭·스크롤·페이지 조회 등)
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BigQuery 연동으로 대규모 데이터를 SQL로 분석 가능
⎯ 활용이 필요한 상황
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마케팅 유입 분석 (채널별 전환)
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웹사이트 퍼널 분석 (장바구니 → 결제 이탈)
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콘텐츠/페이지 성과 측정
2. Amplitude: 사용자 행동(Product Analytics) 분석 도구
목적: 제품(앱/웹) 속 사용자 행동 흐름을 깊게 파악⎯ 핵심 특징
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퍼널 분석에 특화
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사용자별 상세 행동 패턴 추적
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대시보드·노트북 기능이 강해 협업에 최적화
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GA보다 쉬운 조작 + 직관적 UI
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단, 유료 정책으로 비용 고려 필요
⎯ 활용이 필요한 상황
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신규 기능의 사용성 확인
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이탈 구간 분석
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사용자 그룹 Segmentation
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PM/기획자가 빠르게 행동 기반 인사이트를 얻어야 할 때
3. BI 도구(Tableau + Redash): 데이터 시각화/자동화
목적: 대시보드 제작·데이터 모니터링 기반 의사결정 지원⎯ Tableau 특징
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드래그&드롭 방식으로 시각화가 쉽고 커뮤니티 자료가 풍부한 편
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대시보드 구축이 빠르고 비개발자에게 친화적
⎯ Redash 특징
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클라우드 기반·무료 기능 존재
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SQL 기반 차트 만들기 편리
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스케줄링으로 자동 업데이트 가능
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알림(Alert) 기능으로 KPI 변화 감지 가능
⎯ 활용이 필요한 상황
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여러 데이터 소스를 한 곳에서 보고 싶을 때
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정기 리포트 자동화
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실시간 지표 모니터링(DAU/매출/KPI)
최종 정리: 실무자가 꼭 가져가야 할 관점
1) 도구보다 문제 정의가 먼저다
“어떤 의사결정을 내리려는가?”를 확실히 해야
GA / Amplitude / BI 중 무엇을 선택할지도 명확해진다.
2) 도구는 서로 보완적인 역할을 갖는다
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GA = 유입·전환률 중심 웹 로그 분석
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Amplitude = 사용자 행동 여정(Behavior) 분석
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BI = 시각화·모니터링·자동화
서로 대체가 아니라 함께 사용하면 가장 강력해진다.
3) 주니어 단계에서는 도구 스킬보다 분석 사고력을 키우는 것이 빠른 성장
툴을 외우기보다
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KPI 정의
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퍼널 구조 이해
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사용자 행동 해석
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데이터 기반 문제 해결
이 네 가지를 먼저 잡아야 빠르게 성장한다.
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