데이터 기반 의사결정이 중요한 이유

평소 습관적으로 당근에 들어가는 편이다. 필요한 게 있어서는 아니고 동네 사람들이 어떤 물건을 팔고 있는지 보기도 하고, 가끔 커뮤니티에 들어가서 귀여운 게시글들을 구경하곤 한다. 특히 반려묘를 키우고 있어서 고양이 관련 물품이 저렴하게 올라오면 유심히 보기도 한다. 며칠 전 홈 화면에서 '고양이' 키워드 알림을 설정하고 싶었는데, '고양이'를 내가 직접 검색하지 않는 이상 알림을 설정할 수 있는 기능이 보이지 않았다. 자세히 살펴보니 우측 상단 알림 아이콘에 일반 알림과 키워드 알림이 같이 있다는 것을 발견했다. 당연히 일반적인 거래 관련, 커뮤니티 관련 알림인 줄 알았는데 키워드 알림을 확인하고 설정할 수도 있었다.

 

이러한 경험을 한 지 며칠 지나지 않아 바로 어제 당근 관련 아티클을 접하게 되었다.

직관만 믿고 덤볐다가 큰코다친 PM의 사연

오랜 경험이 쌓이다 보면 '대체적으로 그럴 것이다', '아마도 그럴 것이다'같은 편향이 굳어지기 쉬운 것 같다. 때로는 직관이 효과적인 기능과 서비스를 제공할 순 있지만, 이 글에서는 직관 기반의 의사결정이 서비스 핵심 지표에 큰 영향을 주었던 경험을 볼 수 있었다. 키워드 알림 버튼 위치를 상단 바에서 하단 플로팅 버튼으로 바꾸었을 뿐인데, 키워드 알림 등록 수가 21.3%나 떨어진 것이다. 그 원인에는 모바일 기기의 차이가 있었다. ios가 안드로이드에 비해 6배 가량 더 하락했다.

 

이 분야에 대해 아직 공부하고 있는 입장이지만, 사용성을 고려해야 한다고 배웠을 때 단순히 반응형이나 단순 해상도 차이만 고려하면 된다고 생각했다. 그런데 기기별로 사용성 차이가 이렇게 크게 날 수 있다는 건 꽤 충격이었다. 그만큼 다양한 영역의 사용자를 섬세히 고려해야 하고, 데이터 기반의 설계와 실험이 필요함을 느꼈다.

 

 

당근 PM의 레슨런

실패 선샤이닝 하기: 실패경험을 숨김 없이 공유함으로써 조직 내 신뢰를 쌓는 것 

직관과 데이터 사이 균형 맞추기:  전체적인 그림(비즈니스 목표, 비전)은 직관을 기반으로 용기를 가지고 새롭게 그려나가되, 실험과 데이터를 통해 현재를 잘 해석하며 의사결정하기

 

실패 선샤이닝을 통해 제안과 피드백으로 그 다음 스텝을 중요시하는 당근의 조직 문화를 엿볼 수 있었다. 실패를 공유했다면 이제 팀원들과 문제를 해결한다. 여러가지 실험군을 설정한 후 보조 지표와 가드레일 지표를 고려하여 최종 의사결정을 내린다. (보조지표: 추가로 실험 결과를 해석하기 위해 참고할 지표, 가드레일 지표: 실험의 영향으로 떨어지면 안 되는 주요 지표)

 

팀과 문제를 해결하는 것은 바로 이런 점에서 좋은 것 같다. 문제를 함께 인식하고, 실수를 공유하고, 이를 바탕으로 더 나은 다음 스텝을 밟는 것! 그리고 무엇보다 사용자 중심의 실험과 결정이 이루어져야 한다는 것이다. 혼자 프로젝트를 진행하면 내가 수집한 리서치 자료와, 설문조사 결과만을 바탕으로 인사이트를 도출하거나 유저테스트를 진행하고, 관련 지표의 변화를 확인해야 하는 등 여러가지 어려움이 많았다. 앞으로 여러 팀원들과 협업을 진행할텐데, 데이터를 읽는 눈을 좀 더 키우고 확실한 근거에 기반한 실험을 해볼 수 있는 순간이 많이 찾아오면 좋겠다.