어떤 데이터를 봐야 할까? - 지표 설정

오늘 처음 만난 사람에게 데이터를 보여주면서 '이것이 문제입니다'라고 말할 때
어떤 데이터를 활용해야 할까?

 

문제라고 정의한 것과 이를 설명하기 위한 데이터(지표)가 논리적으로 일치하지 않는 경우가 많다. '어딘가에서 그래프와 표를 수집해서 그로부터 내릴 수 있는 결론을 내리'는 접근법을 취하기 때문인데 이처럼 '데이터 중심'으로 분석하다 보면 단순히 데이터를 통해 알 수 있는 사실을 열거하게 될 뿐이다.

따라서 '목적 중심'으로 말하고자 하는 결론에 부합하는 데이터를 제시하기 위해서는

• 용어의 정의가 명확하고 설득력 있는지
• 목적과 문제, 결론과 활용된 데이터가 일치하는지

검토하여 적합한 지표를 설정해야 한다.

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잘못된 지표 설정 사례

1. 문제 정의가 명확하지 않은 경우

문제: 고객 불편사항에 대한 개선이 이루어지지 않고 있다
지표: 고객 클레임 수 ❌
→ "개선이 이루어지지 않은" 것이 문제인지, "클레임 수가 많은" 것이 문제인지 명확히 해야 함

→ 지표: 고객 클레임 수 대비 개선 수(비율) ⭕️

문제: 광고에 대한 반응이 적다
지표: 고객 문의 수 ❌
→ "광고에 대한 반응" 광고에 대한 어떤 반응을 말하는 것인지 더 구체적으로 정의해야 함

 

2. 문제와 지표가 일치하지 않는(잘못 설정된) 경우

문제: OO 시설 평균 이용 횟수를 주 2회 이상으로 만들고자 한다
지표: 사용자 만족도, 기존 대비 신규 이용자 수 ❌
→ 사용자 만족도와 이용 횟수 사이의 상관관계가 모호함

→ 지표: 지역 내 시설 수 대비 주 2회 이상 이용하는 시설 수(비율) ⭕️

문제: 공립 유치원 대기 아동 수를 0으로 만들고자 한다
지표: 아동 수 추이 ❌
→ 아동 수의 증감이나 많고 적음을 파악하는 것이 대기 아동 수 0이라는 목표 달성 여부를 나타내지 않음

→ 지표: 지역 내 공립 유치원 수 대비 대기 아동 수가 0인 공립 유치원 수(비율) ⭕️

 

위 내용은 <빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력>을 참고하여 작성한 내용입니다