『하버드 비즈니스 리뷰』  가 21세기 가장 섹시한 직업으로 꼽았으며 미국 최고 연봉을 받는 직업, 데이터 사이언티스트. 차현나 저자는 스타벅스커피코리아에서 1호 데이터 사이언티스트로 일하며, 스타벅스 이용자들의 데이터를 분석해 실제로 스타벅스의 수많은 이벤트를 기획하고 설계했다. 소비자를 대상으로 제품이나 서비스를 파는 기업이 돈을 벌려면 어떻게 해야 할까. 기업에서 모으고 있는 데이터는 소비자의 아주 작은 부분들을 알아차릴 수 있는 단서가 된다. 이 단서를 데이터의 목적에 맞게 재배치하고 분석하다 보면, 조금이나마 소비자를 이해할 수 있다. 소비자의 마음을 알기 위해 데이터를 분석하고 인사이트를 얻는 것, 그것이 바로 데이터 읽기의 기술이다.

‘데이터 사이언티스트’라는 직업이 조금 생소합니다. 어떤 직업이라고 소개할 수 있을까요?

데이터가 우리를 위해 일하도록 만드는, 데이터 전문가입니다. 법에 관련된 일은 변호사를 찾아가는 것처럼, 데이터에 대한 일을 하는 전문가라고 볼 수 있습니다. 전문 자격증이 있는 것은 아니지만 데이터에 관련된 기술, 통계, 인문학적 감각 세 가지를 갖춘 사람입니다. 기술 쪽으로는 데이터 엔지니어, 통계는 데이터 애널리스트, 인문적으로는 마케터의 일을 하고 있던 분들이 함께 일하는 시대가 되면서 자연스럽게 이 역량들을 한 사람에게 요구하게 되었죠. 기술을 가지고 데이터를 분석하고 의미 있는 인사이트를 발견해 데이터가 시장에서 움직이도록 만드는 일을 하고 있습니다.

현재 스타벅스코리아에서는 어떤 일을 하고 계신가요?

주로 고객의 구매 패턴과 다양한 데이터를 결합해, 소비자를 이해하는 분석 프로젝트를 합니다. 소비자에 대한 인사이트를 경영진과 다양한 부서에 전달하는 일을 하고 있죠. 실제로 이 분석 결과가 소비자들이 만나는 제품이나 서비스가 될 수 있도록 돕고, 그 결과까지 데이터로 확인하는 일을 하고 있습니다. 데이터가 사용될 수 있는 모든 분야와 함께하기 때문에 상당히 다양한 데이터 프로젝트를 하고 있습니다. 데이터가 회사를 위해 일할 수 있고, 데이터로 소비자를 이해하고, 데이터로 돈을 벌 수 있도록 돕는 일을 합니다.

기업이나 개인이 데이터 읽기의 기술을 왜 알아야 할까요?

기술의 발전으로 예상치 못한 곳에서도 데이터를 쏟아내기 시작했습니다. 예를 들면, 이젠 지하철역마다 언제 몇 명의 유동인구가 움직였는지 세지 않아도 데이터로 쌓일 수 있잖아요. 통계청 사이트만 들어가 보셔도 느끼실 수 있습니다. 온종일 붙잡고 있는 스마트폰에서 사람들이 누르고 보는 모든 것이 기업에는 로그 데이터로 쌓입니다. 우리가 보고 말하고 듣는 거의 모든 것을 데이터화 할 수 있는 시대가 되었으니, 이 데이터를 활용하는 것은 당연한 수순입니다. 데이터를 누가 먼저 발 빠르게, 유용하게 사용하느냐에 따라 성장의 속도가 결정된다고 생각합니다. 기업에서는 시장과 소비자의 흐름을 파악해 돈을 벌 수 있고, 개인은 자신의 생각을 데이터로 확인하고 표현할 수 있습니다.

책에서 쉽게 영수증에서도 데이터를 찾아낼 수 있다고 하셨는데, 어려운 기계나 프로그램 없이 이렇게 일상에서 데이터를 발견할 수 있는 부분이 또 있을까요?

개인으로는 스마트폰을 보면 제가 얼마나 이동했는지, 얼마나 화면을 봤는지 보여주는 화면들이 생겼습니다. 저의 경우에는 주말에 거의 몇 걸음 안 걸을 때도 있더라고요. 이 화면을 보고 내가 너무 안 걸었구나, 어떤 앱을 많이 썼구나를 알고 개선할 점도 찾아볼 수 있겠죠. 식단을 기록할 수 있는 앱들도 많이 생겨서, 내가 먹는 음식이 어떤 성분을 가지고 있는지 쉽게 찾아볼 수도 있습니다. 나의 일상이 데이터가 되는 현상을 많이 보실 수 있을 거예요. 인스타그램에서 해시태그만 달아 보아도 이 해시태그 관련 게시물이 얼마나 되는지 볼 수 있어요. 내가 사용하는 단어가 얼마나 트렌드에 맞는 것인지 바로 볼 수 있죠. 이건 역으로 사람들이 가장 관심을 두는 단어들이기 때문에 사업상 당위성을 증명하는 숫자가 될 수도 있습니다.

데이터를 통해서 알게 된 소비심리가 있을까요?

소비자는 자신이 어디에 있는지에 따라 다르게 행동한다는 것입니다. 사무실에 있을 때의 나와, 집에 있는 나와, 휴가지에 있을 때의 나는 같지만, 또 전혀 다를 수 있습니다. 빅데이터를 잘 들여다보면 한 사람을 하나의 유형으로 규정하지 말아야 한다는 것을 알 수 있습니다. 그리고 3년 전에 분석했던 소비자와 올해의 소비자는 다를 수 있는데, 기업에서 3년 전에 분석한 결과물로 고정관념을 가지고 소비자를 대하는 경우가 많이 있습니다. 그 고정관념을 노하우라고 생각하지 않고 의심해 보는 것도 필요합니다.

미래의 데이터의 중요성과 가치를 어떻게 전망하시는지 궁금합니다.

예전엔 데이터가 필수인 회사, 소위 IT기업에서 데이터가 중요했습니다. 이젠 기술의 혜택 덕분에 오프라인 매장을 가진 기업들도 얼마든지 데이터를 활용할 수 있는 시대가 되었습니다. O2O나 옴니채널과 같은 단어 자체가 중요한 것이 아니라, 그런 시대가 되었다는 것이 중요합니다. 제가 지금 적은 글이 몇 글자인지, 어떤 단어와 조사를 많이 사용하는지도 분석할 수 있는 시대가 되었잖아요. 모든 것이 데이터가 될 수 있는 시대인 만큼, 이 방대한 데이터가 무슨 일을 할지 인간이 정의해주는 일도 중요해질 것이라고 봅니다. 이러한 ‘데이터의 목적’을 잘 설정하는 기업과 개인이 데이터의 가치를 발견할 수 있을 것입니다. 데이터 자체가 가치 있는 것이 아니라, 데이터가 목적을 갖고 일하도록 만드는 기업이 또 개인이 성공할 것이라 생각합니다.

『데이터 읽기의 기술』  을 통해 독자들에게 꼭 전하고 싶은 이야기가 있으신가요?

데이터에 목적을 부여해 주어야만 데이터가 우리를 위해 일합니다. 데이터는 어렵고 무거운 것이 아니라, 이미 우리와 호흡하는 존재가 되었어요. 누구나 데이터에 관해 이야기하고 관심을 두지만, 기술 기업 외엔 데이터로 성공한 사례를 찾아보기 힘든 것이 현실입니다. 데이터가 넘쳐나지만 데이터를 어떻게 활용할지 모르는 이유는 데이터로 뭘 해야 할지 모르기 때문이라고 생각했는데요. 바로 데이터로 뭘 해야 할지 그 ‘목적’이 부재했기 때문입니다. 그래서 이 책의 처음 가제는 ‘데이터의 목적’이었습니다. 기업은 데이터로 돈을 벌어야 하고, 돈을 주는 소비자를 이해해야 하고, 그 소비자를 이해하기 위해서는 데이터를 분석해야 한다는 전제하에 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 데이터를 읽는 기술에 관해 이야기하고 싶었습니다. 그래서 기술이나 숫자에 대해 잘 몰랐던 분들도 접하실 수 있도록 쉽게 개념을 설명하고, 회사에서 실용적으로 사용할 수 있는 실무적인 내용을 담기 위해 노력했습니다. 글을 쓰면서 떠오르는 일러스트도 직접 그렸고요. 좋은 책을 만들고 싶었는데, 실제로 독자들에게 도움이 되는 좋은 책이었으면 좋겠습니다.