최종 프로젝트 도메인 : 이커머스(패션)
[튜터님의 3가지 조언]
1. 원하는 회사 5-10개를 먼저 조사 후, 취업공고에 맞는 프로젝트를 진행한다.
2. (선택사항) SQL로 데이터를 추출/변환/분석을 뽑는다는 공고가 많다. SQL로 분석용 테이블을 만들어서 파이썬으로 2차분석한다.
3. AI의 사용은 좋다만, AI의 오류 및 본인의 시행착오를 기록하라.
[오늘 한 일] : 취업 공고 서칭
- 크림(KREAM) 데이터 분석가 공고 (경력 3-10년)(상시채용)
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- https://www.wanted.co.kr/wd/346919
- 세가지 도메인에 걸쳐 진행됨.
- 서비스 도메인 : 탐색, PLP, PDP, 스타일 등 KREAM 서비스 전반의 사용자 경험을 다루는 Product 팀과 함께 일함. 사용자가 어떻게 아이템을 발견하고, 어떤 경로로 구매 의사결정에 이르는지를 분석한다. ※ PLP (Product Listing Page) : 상품 목록 페이지. 카테고리나 검색 결과에서 여러 상품을 한 눈에 보여주는 페이지. ※ PDP (Product Detail Page) : 상품 상세 페이지. 특정 상품의 이미지, 가격, 후기 등 상세 정보를 보여주는 페이지
- 장바구니/주문/결제 도메인 : 구매 퍼널 전반을 다루는 Product 팀과 함께 일함. 전환율 최적화부터 정산, 포인트 등 거래 완결과 관련된 데이터를 분석한다.
- 셀러 도메인 : 셀러 비즈니스 팀과 메인으로 일하고 셀러/파트너 Product 팀과 협업하는 구조로 업무를 진행함. 셀러의 행동 패턴과 성과를 분석하고, 셀러 관련 비즈니스 의사결정을 데이터로 지원한다.
- 주요 업무
- 분석 과제 정의 및 인사이트 도출
- 팀이 풀어야 할 문제를 데이터 분석 과제로 직접 정의하고, 인사이트를 행동으로 연결
- 소속 도메인의 핵심 지표 모니터링 및 변화 원인 분석
- 분석 결과를 PM, 비즈니스, 운영팀 누구나 이해할 수 있도록 구조화하여 전달
- 실험 설계 및 운영
- A/B 테스트 설계, 결과 분석, 의사결정까지 전 과정 주도
- 지표와 가설을 설정하고, 실험 결과를 올바르게 해석하여 액션 아이템 제안
- 데이터 환경 기여
- 도메인 핵심 지표 정의 및 대시보드 구축으로 팀 전체의 데이터 접근성 향상
- 이벤트 설계 및 로그 품질 검증에 참여하여 신뢰할 수 있는 데이터 환경 유지
- 자격요건
- 분석 사고 및 문제 정의
- 비즈니스 문제를 데이터 분석 과제로 직접 정의하고, 다양한 가설을 입체적으로 사고하는 능력
- 단일 지표가 아니라 사용자와 비즈니스를 다차원으로 세분화하여 바라보는 분석적 사고 (RFM, 코호트, 퍼널, AARRR 등 다양한 프레임을 상황에 맞게 적용한 경험)
- 숫자를 통해 현상의 원인을 논리적으로 추론하고, 결과를 구조화하여 전달하는 능력
- 기술 역량
- SQL 기반 데이터 추출 및 분석 능력 (복잡한 쿼리를 스스로 작성하고 검증할 수 있는 수준)
- 웹/앱 로그 수준의 데이터를 가공하여 분석 결과까지 도출할 수 있는 전체 분석 프로세스 경험
- 실험 및 의사결정
- A/B 테스트 설계, 결과 해석, 액션 아이템 도출까지 전 과정을 주도한 경험
- 분석 결과를 PM, 비즈니스, 운영팀 누구나 이해할 수 있도록 구조화하여 전달하고 의사결정에 실질적으로 영향을 준 경험
- 비즈니스 이해
- 이커머스, 마켓플레이스, 또는 플랫폼 비즈니스에서의 데이터 분석 경험
- 팀의 목표가 지표로 체계화될 수 있도록 핵심 지표를 정의하고 모니터링한 경험
- 에이블리코퍼레이션(ABLY) 데이터 분석가 공고 (신입 이상) (상시채용)
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- 가드레일 문제
- 가드레일 지표 : A/B 테스트를 할 때, 실험 결과에서 반드시 유지해야하는 핵심 지표
- (이전 도입) 열등성 검정 : 빠른 변화와 액션을 위해서 유의미하게 하락하지 않은 지표는 가드레일 통과라고 간주하는 방법 → 지표의 작은 하락 가능성에도 기대 손실이 증가하는 문제가 발생. 따라서, 가드레일 지표 설정의 필요성이 제기됨.
- (현재 도입) 비열등성 검정 : **정해진 마진(NIM,Non-Inferiority Margin)**까지 매출이나 구매 비율 등 지표의 하락 가능성이 없다면 가드레일을 통과한 것으로 판단하는 방법 → 한 피처에서 발생할 수 있는 손실 가능성의 기준이 될 NIM 설정에 대해 고심 중(실험기간, 분석대상을 트리거링하는 조건, 기존 실험 중 가드레일 지표의 평균적인 상승률, 표준편차 등) → 지표를 보수적으로 잡는 것은 경계(가드레일 지표가 제 기능을 상실하고 ‘끌어올려야 하는 지표’로 의미가 변질되는 문제 발생)
- 기여(Attribution) 문제
- (이전 도입) 라스트 터치(Last-Touch Attribution) : (장바구니, 찜 등을 제외한) 가장 마지막으로 노출된 지면을 기준으로 기여를 할당하는 방식
- (현재 도입) 다양한 기여 방식 : 특정 기간 동안 기여한 모든 지면을 기록하여 분석 목적에 맞게 다양한 기여 방식을 설정할 수 있도록 개선함. 퍼스트 터치(First-Touch Attribution), 라스트 터치(Last-Touch Attribution), 멀티 터치(Multi-Touch Attribution) 등 → 보편적인 기여 규칙 및 가이드 방법에 대한 지속적 논의가 이루어지고 있음.
- 고객 세그먼트/타이밍/혜택 구조를 요인 분석하여 핵심 인사이트를 도출
- 일본 플랫폼에서 발생한 주문 취소의 원인을 가설 기반으로 분석하고, 우선순위를 정해 취소율을 줄여나간다.
- 여러 실험 결과를 바탕으로 신규 기능의 단계별 출시 여부를 결정하고, 롤아웃 후 지표 변화를 모니터링 한다.
※ 롤아웃 : 발표, 생산, 출시 - 예산 시뮬레이션 툴을 통해 “리소스 10% 재배분 시 예상 매출 X%”와 같은 구체적 의사결정 근거를 마련한다.
- 전사 마케팅 데이터를 수집하고 데이터를 대표할 매트릭을 만든다. 이를통해 전사 마케팅 예산을 최적화하는 분배안을 고민한다.
- 주요업무
- 여러 액션(실험, 사업 전략, 프로모션 등)의 효과성을 데이터로 검증, 도출한 인사이트를 실행 가능한 태스크로 구체화.
- 다양한 영역(패션, 라이프스타일, 뷰티, 콘텐츠 등)에서 성장 기회를 발굴하고, A/B 테스트 중심으로 임팩트를 측정.
- 빠르고 일관된 의사결정을 위해 스쿼드에서 활용가능한 지표 성과 체계 등을 설계.
※ 스쿼드 : 사업 과제를 중심으로 형성된 목적 조직(에이블리 데이터 분석가는 하나의 [스쿼드]와 데이터 분석 [챕터]에 소속) - 비즈니스 상황을 다면적으로 해석 및 시각화하여 구성원이 다양한 시각에서 문제 해결 방법을 논의할 수 있도록 지원.
- 자격요건
- 에이블리 조직문화에 공감하여, One Team으로 GRIT하게 일하며 Impact를 만들어갈 의지가 있는 분
※ GRIT : 목표를 향한 열정과 끈기를 의미하는 심리학 용어 - 데이터 정제, 문제 정의, 인사이트 도출 및 액션 아이템 제시까지 데이터 분석의 전반을 경험한 분
- SQL과 Python을 활용해 복잡한 데이터를 손쉽게 추출 및 가공이 가능한 분
- 다양한 직군의 동료가 복잡한 분석 결과를 쉽게 이해 및 활용할 수 있도록 명확하게 의사소통할 수 있는 분
- 실험 설계 (A/B 테스트 등)와 지표에 대한 고민이 깊고, 의사결정 시스템을 설계 및 고도화해본 분
- 커머스 및 플랫폼 데이터에 대한 이해도가 높은 분
- 새로운 기술 및 툴 도입에 적극적이며, 팀의 생산성을 높이는 방법을 지속적으로 탐구할 수 있는 분
- 가드레일 문제
- 마켓컬리 상품마케팅 분석 담당자 공고 (경력1년이상) (상시채용)
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- 커머스 및 마케팅 캠페인 활동의 성과 분석을 수행하고, 데이터 기반 의사결정 지원을 위한 인사이트 제공
- 커머스 및 마케팅 대시보드 설계 및 유지보수
- 고객 세분화 및 타겟팅을 위한 데이터 모델링 및 분석
- 시장 트렌드 및 고객 행동 데이터를 활용한 예측 분석 및 트렌드 파악
- A/B 테스트 설계 및 경영진의 의사결정을 지원하기 위한 모니터링 대시보드 개발, 구축, 유지
- 자격 요건
- SQL 사용이 능숙하며, 이를 바탕으로 대시보드 구축 및 In-depth 분석 업무를 수행한 경험이 있는 분
※ In-depth 분석 : 데이터나 주제의 단순 표면적 수치를 넘어 ‘왜(why)’ 발생했는지 원인을 탐구하는 조사 기법 - 데이터 마트 구축 및 운영 경험이 있으며, 분석 목적에 맞춘 데이터 모델링이 가능하신 분
- 고객, 주문 데이터 분석 경험이 있으신 분 (코호트, LTV, 리텐션 분석 등)
- 시각화 도구 활용이 능숙하신 분 (Redash, Tabuleau, Power BI, Looker Studio 등)
- 데이터 기반의 의사결정과 문제해결 능력을 보유한 분
- 분석 결과 및 인사이트를 협업 조직에 명확하고 설득력 있게 전달할 수 있는 분
- 우대 사항
- 이커머스 / IT 환경에서 비즈니스 데이터 분석 경험이 있으신 분
- 업무 및 데이터 분석 자동화 능력이 있으신 분
- 버킷플레이스(오늘의집) 데이터 분석가 (신입) (지원마감)
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- 판매 데이터에 기록되어 있는 유저의 행동 및 상품의 성과를 집계하여 시사점 도출
- 프로덕트 개선 및 비즈니스 모멘텀 발견을 위한 가설을 검증하는 AB 테스트 설계 및 실험 운영
- 커머스 트랙 주요 지표 및 ad-hoc 데이터 추출
- 반복적으로 요청이 오는 데이터의 대시보드화
- 자격요건
- SQL을 활용하여 데이터를 원하는 결과물로 가공할 수 있는 분
- 데이터를 통해 가설을 수립하고 이를 검증하는 방법을 설계할 수 있는 분
- 데이터 분석 결과를 비전공자들이 이해할 수 있는 방식으로 전달 가능한 분
- 우대사항
- Python, Scala로 데이터 가공이 가능하신 분
- 데이터 시각화 툴에 대한 이해 및 경험을 보유하신 분 (태블로, 구글데이터스튜디오, 퀵사이트, 리대쉬 등)
- 스파크, 제플린 노트북 등의 인프라 활용 경험을 보유하신 분
- IT플랫폼 / 이커머스 / 홈퍼니싱 · 인테리어 / 스타트업을 경험하신 분
- 컴퓨터공학, 수리통계학 등 데이터모델링과 직접 관련된 전공자
- 딜리셔스(신상마켓) 데이터 분석가 (경력 5년이상) (지원마감)
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- 주요 이슈에 대한 가설을 세우고 실험 및 검증을 통한 개선 실행안 도출
- 사용자 데이터 분석을 통해 의사결정을 지원하고 인사이트를 도출
- 데이터를 이용해 서비스에 적합한 소프트웨어 로직 만들기
- 분석에 필요한 데이터 마트를 적재하고 관리하기
- Python을 이용하여 업무 자동화 워크플로우를 만들고, 슬랙봇을 제작
- 사업 및 프로덕트의 핵심 지표를 정의/측정하고 리포팅 및 시각화하여 관리
- 자격요건
- 5년 이상의 데이터 분석 경험 또는 유관 역량을 보유하신 분
- Python, SQL을 이용한 데이터 추출 및 정제가 능숙하신 분
- Airflow, Jenkins 등의 Job Scheduling Tool을 이용하여 데이터 적재 경험이 있으신 분
- Tableau, Redash 등을 이용해 대시보드 시각화 능력이 있으신 분
- 알고리즘을 활용한 예측 분석/통계 모델링을 해본 경험이 있으신 분
- 우대사항
- 데이터 분석 방법론(Funnel, Cohort, AARRR)에 대한 이해와 관련 실무 경험이 있으신 분
- 패션 및 리테일 업계 데이터를 분석한 경험이 있으신 분
- 가설을 세워 A/B 테스트를 설계하고 검증하며 지속적해서 개선해 나간 경험이나 지식이 있는 분
- 조직 내에서 데이터를 기반으로 전략을 제안하고 실행에 옮겨 임팩트를 낸 경험이 있으신 분
[내일 할 일] : 주제 선정 브레인스토밍을 위해 프로젝트 주제 생각하기
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