데이터 분석
데이터 수집 방식을 확인하고 다른 설명을 배제한 뒤 분석 결론 내리기
실험 결과처럼 숫자로 결정을 내릴 때 사용하세요. 데이터가 어떻게 수집됐는지 확인하고, 평균만이 아니라 분포와 실제 사례를 보고, 지표와 필터 규칙을 적고, 다른 방법으로 교차 확인하고, 다른 설명을 검토한 뒤 불확실한 점까지 보고합니다.
사용자를 무작위로 나눠 비교해 제품 변경이 효과 있는지 확인하기 (A/B 테스트)
제품 변경이 정말 도움이 되는지 알고 싶을 때 쓴다. 무엇을 결정하고 무엇을 잴지 묻고, 그룹 나누는 방법, 필요한 인원, 테스트 기간, 나쁜 영향 감시 방법을 정한 뒤, 효과의 크기와 얼마나 확실한지를 함께 알려 준다.
수집부터 폐기까지 데이터 품질이 실제 용도에 맞는지 계속 확인하기
데이터를 결정, 보고서, 서비스에 쓸 때 사용하세요. 용도에 맞춰 필요한 품질을 정하고, 담당자를 두고, 수집·가공·공유·폐기의 각 단계에 확인 방법을 정하고, 문제 종류별로 따로 측정하고, 반복되는 오류는 근본 원인부터 고칩니다.
개선할 결정에서 출발해 데이터 분석 프로젝트를 실제 활용까지 진행하기
데이터 분석이나 예측 프로젝트에 사용하세요. 어떤 결정을 개선할지와 성공을 어떻게 잴지 먼저 정하고, 데이터를 확인·정리하고, 모델을 공정하게 비교하고, 결과를 실제로 쓰면서 계속 지켜보고, 다음 프로젝트를 위해 배운 점을 남깁니다.
숫자 하나를 조금씩 개선하고 도움이 된 변경만 남기기
측정할 수 있는 숫자 하나를 목표까지 움직이고 싶을 때 씁니다. 목표와 바꿔도 되는 범위, 처음 측정값을 정하고, 한 번에 하나씩 바꿔 보며, 도움이 안 된 변경은 되돌리고, 가장 좋은 결과를 보고합니다.
회사 전체 데이터의 담당자와 관리 방식 정하기
회사 전체에서 데이터를 팀을 넘어 관리하고 싶을 때 사용하세요. 범위를 정하고 분야별 담당자를 두고, 필요한 데이터 업무를 목록으로 만들고, 실제 기록으로 지금 상태를 평가하고, 개선 순서를 정하고, 만들 때부터 폐기할 때까지의 규칙과 정기 점검을 만듭니다.
고객 피드백을 주제별로 나누고 먼저 고칠 것의 순서 정하기
설문 응답, 리뷰, 고객 지원 문의를 모은 뒤에 사용합니다. 의견이 몇 건이고 어디서 모았는지 묻고, 주제별로 나눠 건수와 고객의 실제 말을 보여 주며, 담당 팀을 붙인 개선 우선순위 표를 제시합니다.
고객의 소리(VoC)를 꾸준히 모아 실제 개선으로 이어지게 하는 체계 만들기
피드백은 모으는데 바뀌는 것이 없을 때 쓴다. 지금 피드백을 어떻게 모으는지 묻고, 어떤 설문을 언제 보낼지, 누가 어떤 결과를 받을지, 알게 된 점마다 담당자를 정하고 고객에게 바뀐 점을 알리는 방법을 계획한다.