데이터 전략을 혁신하고, 견고한 SDR(솔루션 설계 참조) 문서를 만들 수 있도록 팀의 역량을 강화합니다. 단계별 방법론을 통해 측정 격차를 해소하고 공동 작업 데이터 문화를 조성합니다.
드디어 시간이 되었습니다. 강력한 SDR(솔루션 설계 참조)을 구성했습니다. 이것은 지표와 차원, 호출 시기, 실행 시기, 개발자들이 좋아하는 구현을 위해 사용하는 안내서입니다. 배포, 승인 기준 작성, 스프린트 진행, QA 등 전체 프로세스를 진행하면 완료됩니다. 많은 일이 있었는데 이제 끝났습니다. Adobe Analytics의 인스턴스는 마케팅 및 제품에서 데이터를 조사하고, 고객에 대한 새로운 정보를 얻으며, 성공할 수 있는 모든 영역과 덜 성공할 수 있는 영역을 찾아내는 과정에서 활발하게 활동해야 합니다. 하지만 기대했던 칭찬을 듣지 못하고 있습니다.
한 캠프에서 불만이 들립니다.
“이 단계의 전환율을 확인할 수 없는 이유는 무엇인가요?”
“이에 대한 지표가 없는 이유는 무엇인가요?”
“이 문제에 대해 훨씬 더 자세한 설명이 필요합니다. 지표만으로는 충분하지 않습니다. 성능을 파악하려면 최소한 세 가지 차원이 필요합니다. 왜 넣지 않았나요?”
하지만 더 큰 우려를 불러일으키는 것은 바로 다른 캠프입니다. 그들에게서는 아무 소리도 들리지 않습니다. 그러나 훨씬 더 나쁜 것은 이전 분석 솔루션에서 매우 명확하게 가져온 차트, 더 이상 유지 관리되지 않는 차트를 볼 수 있으며 매일 노후화와 부적합한 데이터의 늪에 빠져 있다는 것입니다. 그 혼란 속에서 내릴 수 있는 결정에 대해 생각할 때 귀하는 두려움으로 가득찹니다.
무엇이 잘못되었나요? 측정에 차이가 있는 이유는 무엇인가요? 왜 귀하의 팀원들은 이것을 수용하지 않나요?
먼저 귀하의 문제를 조금 해결하는 것부터 시작하겠습니다. 항상 수정이 있을 것입니다. 사이트나 앱이 기업 분석 솔루션이 필요할 만큼 복잡하다면 기본적으로 뭔가를 놓칠 가능성이 높습니다. 하지만 여기서 말하는 측정 격차를 설명하기에는 충분하지 않습니다. 무엇이 잘못되었는지는 스프레드시트에 기록하기가 훨씬 더 어렵습니다. SDR을 구축하는 동시에 협업 데이터 문화를 구축할 수 있는 첫 번째 기회를 놓쳤습니다. 저는 격차를 줄이고 더 나은 SDR을 구축하며 최종 사용자가 Adobe Analytics의 새로운 인스턴스에 투자하고 가끔 흥미를 느끼도록 하기 위해 저와 제 동료가 개발한 방법을 안내하고 싶습니다. 그러면 방법과 이유를 살펴보겠습니다.
방법
측정 회의:
- 무엇을 측정해야 할지 알아내기 위한 목표를 가지고 직접 또는 가상으로 이해 당사자를 모으세요. 여기에는 일부 임원이 포함되어야 합니다.
- 수익, 판매 또는 리드와 같은 몇 가지 명확한 예를 스티커 메모에 이미 게시해 두세요. 귀하가 알고 있는 핵심 KPI가 측정될 것입니다. 로그인 상태, 제품 카테고리, 검색어 등의 차원에 대해 반복합니다.
- 모든 사람에게 자신만의 스티커 메모를 추가하고 필요에 따라 그룹화하도록 하세요.
- 사람들이 중요하다고 생각하는 것에 투표하게 하세요. 이러한 모든 지표와 차원이 중요할 수 있으므로 무제한 투표입니다.
- 투표율이 낮은 항목에 대해서는 요청한 이해 당사자에게 해당 항목을 사용할 용도를 설명하도록 하세요. 좋은 사용 사례가 있으면 그대로 유지하세요. 해당 데이터를 얻는 더 좋은 방법이 있으면 그것이 어떻게 실행 가능한지 설명할 수 없거나, 제외해야 할 또 다른 타당한 이유가 있는 경우 보드에서 삭제하세요.
- 참석한 이해 당사자의 초기 검토를 위해 이러한 측정항목과 차원을 SDR에 추가하세요.
이동 맵
- 모든 상태가 포함된 모든 이동을 단계별로 시각화해 보세요
- 디자이너 및 제품 관리자와 함께 각 단계를 진행하고 해당 단계에서 성공이라고 생각하는 것이 무엇인지 이야기하세요. 전환율인가요? 특정한 경로를 선택하는 걸까요? 특정 기능을 사용하고 있나요?
- 이동의 각 단계와 전반적인 이동 성과를 이해하는 데 필요한 지표와 차원이 무엇인지 질문하세요.
- 이동의 각 단계 위에 계산된 지표를 포함하여 해당 단계에서 측정될 지표와 차원을 추가하세요.
- 각 이동의 시작 부분에서 제품 관리자가 성능을 추적하는 데 사용할 대시보드에 포함될 보고서(예: 폴아웃 보고서, 이번 달 및 추세 전환율 및 해당 이동과 관련된 모든 것)를 작성하세요.
- 발견한 새로운 지표와 차원을 SDR에 추가하고 두 번째 검토를 위해 이해 당사자에게 보내세요.
미리 보기 대시보드
- 이동 맵을 안내서로 사용하여 목업 대시보드를 만듭니다.
- 경영진 요약 대시보드와 각 이동에 대한 대시보드와 같은 전반적인 보기가 있어야 합니다.
- 제품 성능이나 콘텐츠 성능 등 사이트나 앱에 대한 좀 더 구체적인 정보도 있을 것입니다.
- 이 내용을 관련 이해 당사자에게 배포하고 디자인에 대한 피드백을 받습니다.
- 요청된 업데이트를 수행하고 새로운 지표나 차원이 필요한 경우 이를 SDR에 추가합니다.
- 최종 검토를 위해 업데이트된 미리 보기 대시보드와 SDR을 보냅니다.
데이터 민주화 도구
- 데이터 사전을 만듭니다. SDR은 개발자를 위한 것입니다. 데이터 사전은 최종 사용자를 위한 것입니다. 최종 사용자가 사용 가능한 데이터를 쉽게 검색하고 사용 방법을 알 수 있도록 읽기 쉽게 만듭니다. 최종 사용자가 이에 대한 최종 승인자여야 합니다.
- 주석. 모든 조직에는 매년 중요한 특정 날짜가 있고 앞으로 다가올 다른 날짜가 있습니다. 이해 당사자로부터 관련 정보를 수집하고 주석으로 추가하여 그들이 보는 데이터에 대한 이해를 높이세요.
- 큐레이션. SDR이 크면 부담스러울 수 있습니다. 선택의 마비는 고객에게만 해당되는 것이 아닙니다. 각 사용자 그룹에 중요한 사항을 확인하고 표시될 요소를 조정하세요.
이유
요구 사항 얻기
이는 분명한 사실이지만 요구 사항을 얻는 다른 효과적인 방법도 있습니다. 저는 개인적으로 기존 보고서에 대한 일대일 인터뷰, 설문지, 리뷰를 활용했습니다. 제가 방금 설명한 방법만큼은 아니지만 효과가 있을 것입니다. 솔직히 요구 사항 수집의 격차가 그렇게 크지는 않다고 생각합니다. 제가 설명한 방법을 사용하면 95%의 목표를 달성할 수 있으며 다른 방법을 사용하면 90%의 목표를 달성할 수 있습니다. 그렇다면 가장 큰 이유는 무엇일까요?
데이터 문화 구축
이 프로세스를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
- 성공을 측정하는 방법에 대해 깊이 생각
- 이해 당사자에게 주인의식 심기
- 이해 당사자가 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 지원
데이터에 대한 깊은 생각 촉발하기
회사의 많은 직원들에게 데이터는 소비하는 것입니다. 그들은 데이터를 사용합니다. 그들은 데이터를 분석합니다. 그들은 데이터에 대해 깊이 생각하지 않습니다. 그들 중 일부는 연속성의 필요성 때문에 변경하지 않은 전임자로부터 보고서와 프로세스를 물려받았습니다. 그들은 데이터의 이유에 대해 생각할 필요가 없었습니다.
이 과정을 통해 데이터를 실제로 이해 할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. 질문을 하자면, 성공이란 무엇인가요? 성공했는지 어떻게 알 수 있나요? 성공하지 못했다면 무엇을 바꿔야 할지 어떻게 알 수 있나요? 이는 모든 사이트, 앱, 제품을 만들 때 처음에 수행해야 하는 연습이지만 그렇지 않은 경우가 너무 많습니다. 이와 같은 질문을 함으로써 데이터뿐만 아니라 자신의 제품에 대한 이해를 심화하는 데 도움이 됩니다.
데이터에 대한 주인의식 만들기
이는 높은 곳에서 전해 내려온 것이 아닙니다. 이는 석 달 전 30분짜리 회의가 아닙니다. 이는 그들이 일주일 동안 대답해야 하는 성가신 질문이 아니며, 스프린트 출시 날짜를 정할 수 있도록 데모를 진행했기 때문에 서둘러 수행한 짜증나는 설문지가 아닙니다. 이는 그들의 깊은 생각과 귀하 및 동료들과의 작업의 산물이며, 여러 번 검토하고 지속적인 피드백을 제공했으며 해당 피드백이 통합된 후 승인된 것입니다. 그들의 것입니다! 그것이 유용하다는 사실은 그들 때문입니다. 그것은 그들의 데이터이며 그것을 그들의 것으로 만드는 프로세스입니다.
데이터를 더 쉽게 이해할 수 있도록 만들기
또한 미리 보기 대시보드를 통해 사용 방법과 모양을 보여 주었습니다. 새로운 솔루션은 어렵습니다. 배울 것이 너무 많고 Adobe Analytics의 엄청난 사용자 정의 기능을 고려하면 학습 곡선이 상당히 가파르게 느껴질 수 있습니다. 그래도 80%를 제거했습니다. 첫 번째 코드 줄이 작성되기 전에도 이해 당사자는 대시보드가 어떻게 보일지 알고 있습니다. 이해 당사자들은 대시보드를 읽고 의미를 파악하는 방법을 알게 될 것입니다. 그들은 성공을 정의하는 지표와 차원이 무엇인지 알려주고 그것이 어떻게 시각화되는지 알려주었기 때문에 말 그대로 성공이 어떤 모습인지 알게 될 것입니다. 실제 대시보드를 제공하는 것은 무서운 새로운 학습 작업이 아니라 새로운 내용을 재확인하는 것입니다.
SDR을 하나로 모으는 가장 빠른 방법은 아닙니다. 작업량이 많고 일정 조정도 많이 필요합니다. 특히 일부 임원이 함께 참여하는 것이 중요하기 때문에 더욱 그렇습니다. 하지만 결국 기업 분석 솔루션은 막대한 시간과 비용을 투자하는 것이므로 채택률과 만족도가 높은지 확인해야 합니다. 이 방법은 이러한 목표를 실현하는 데 큰 도움이 됩니다.