전체 피드 목록

기자분들, VC 분들, 정부 관계자 분들 등등 유전체 산업에 관심을 가지고 열심히 공부하신 분들이 백이면 백 하는 질문이 바로'일루미나(illumina)가 따라 하면 어떻게 할 건가요?' IT 스타트업이라면 누구나 받는 질문 '삼성 or 구글 or 아마존 or 페이스북이 따라하면 어떻게 할 건가요?' 의 유전체 산업 버전 질문이라 할 수 있다. 이런 질문을 하는 이유는 1. 회사가 어느 정도의 기술적/사업적 경쟁력을 가졌는지, 2. 경쟁에 대처하는 어떤 전략을 가지고 있는지 등을 확인하기 위함이다. 가끔은 진짜 3. 큰 회사가 시장을 다 점령한다 고 진짜로 믿기 때문에, 이런 질문을 하시는 경우도 있다. 이에 대한 내 생각을 정리해 본다. 스타트업 회사란? 진입장벽이 아예 없는 사업이 있다. 수퍼마켓, 통닭, 커피숍 등 Retail sales 들은 대부분 진입장벽이 없는 사업군이라 할 수 있다. 이런 사업 군은 이미 마켓이 존재하며, 기술, 마켓팅, 세일즈 등 사업의 모든 것이 다 오픈 되어 있기에, 대기업이 자본과 인력을 가지고 뛰어 들면 손쉽게 경쟁우위를 차지할 수 있다. 여기서 잠깐 '스타트업'의 정의를 한번 살펴보자. 위키피디아에서 스타트업 회사의 정의를 찾아보면 아래와 같다. A startup company (startup or start-up) is an entrepreneurial venture which is typically a newly emerged, fast-growing business that aims to meet a marketplace need by developing a viable business model around innovative product, service, process or a platform.즉, 스타트업 회사는 '혁신적인 제품/서비스/플랫폼을 기반으로 시장의 unmet needs 를 해결하는 사업모델을 가진 회사' 다. 이런 정의를 놓고 보면, 진입장벽이 아예 없는 사업은 사실 '스타트업'이라 하기 어렵다. 혁신적 제품/서비스/플랫폼을 기반으로 한 사업에 진입장벽이 없을 수가 없다. 동네에 새로 개업한 과일가게는 스타트업이 아니다, 하지만 유통구조 혁신을 통해 과일가격을 50% 낮춘 과일가게는 스타트업이라 할 수 있다. 즉, 혁신 스타트업 회사는 어떤 레벨이든 진입장벽을 가지고 있다. 반대로 비혁신 스타트업은 진입장벽을 가지고 있지 않다.진입장벽이 없는 비혁신 스타트업은 대기업이 따라올까를 걱정할 이유가 없다. 이런 사업이 타겟하는 시장은 이미 대기업이 뛰어들어 선점하고 있거나, 강력한 경쟁자들이 이미 높은 시장 점유율을 가지고 있다.대기업이 따라하고 싶은 사업은 혁신 스타트업의 큰 성장이 기대되는 새로운 사업모델이다. 대기업이 따라하는 스타트업대기업은 무턱대고 어떤 스타트업 이든 따라 할까? 한번 생각해 보라, 수많은 스타트업 사업모델 중 대기업이 따라한 스타트업 사업모델이 얼마나 되는지.대기업 조직에 속해 있던 경험을 가진 분들은 잘 알겠지만, 대기업은 '돈 되는 사업'에만 관심있다. 적당히 돈 되는 사업이 아니라, 지금 잘 굴러가는 대기업의 주요 비즈니스 만큼 성장한 혹은 가시적으로 빠르게 그 정도로 성장할 가능성이 있는 사업에만 관심이 있다. 현재 10억, 크게 성장해 전체 시장을 100% 먹어도 100억 정도 되는 사업은 안심해도 좋다. 이런 사업에 대기업은 큰 관심이 없다. 현재 매출 0원, 크게 성장하면 100조원인 사업은 지금 당장은 마찬가지로 안심해도 좋다. 당장 가시적인 수익을 그려볼 수 없다면, 역시 대기업은 관심이 없다. ( 기업의 조직 구조 상 이런 사업을 추진하긴 어렵다 ). 하지만, 이런 기업이 매출을 100억 즈음 올리면 긴장해야 한다. 당장 매출도 꽤 크고, 계속 성장해서 조단위 시장으로 발전 가능하다면, 대기업이 따라하고 싶어하는 스타트업이다. 조그만 사업인데도 경쟁자들이 속출하는 경우도 있다. 대기업들이 따라하는게 아니라, 중소기업이나 스타트업들이 경쟁자로 나서는 경우로, 대표적으로 '소개팅 스타트업들의 범람' 이나 지난해 국내 DTC 유전자 검사 제품 경쟁 등을 들 수 있다. 본론 '대기업이 따라하는 스타트업'으로 돌아와 보면, 대기업은 수익성 좋고 성장 가능성도 높은 매우 전도유망한 사업에 관심이 있고, 이런 스타트업의 사업모델을 자체적으로 해보고 싶어한다. 스타트업을 따라가는 대기업 조직 대기업이 스타트업 사업을 베껴 따라한 경우 성공한 사례를 한번 생각해 보자. ( 여기서 스타트업은 위에도 언급 했듯, 혁신 사업모델을 가진 스타트업으로 커피숍 체인, 통닭집 체인, 마트 체인 등의 비혁신 retail sales 사업은 논외로 한다. ) 대기업이 따라해서 성공한 사례는 매우 쉽게 확인할 수 있다. 흔히 생각하는 '삼성전자', '구글', '아마존', '페이스북', '애플' 등 현 시대 최고 기업들이 성공시킨 제품 라인들을 확인해 보면 된다. 삼성전자 메모리, 스마트폰. 구글은 검색, 지메일, 광고, 안드로이드(인수), 유투브( 인수). 애플은 아이폰, 아이패드, 맥북. 아마존은 온라인 판매, AWS. 페이스북은 SNS. 인스타그램(인수)모두 매우 심플한 제품 라인을 가지고 있다. 물론 위에 언급한 제품 이외에 많은 제품 라인들을 갖추고 있고, 구글은 Background에서 무지막지한 연구개발을 하고 있다. 하지만, 이들 회사는 위에 언급한 제품들을 통해 대부분의 매출을 올리고 있다. 즉, 유의미한, 진짜 매출을 올리는 성공한 제품/사업모델은 위에 언급한 제품들이 전부라 할 수 있다.막대한 매출을 올리는 대기업은 '많은 제품'으로 '다양한 사업'을 벌려서 대기업이 된 것이 아니다. 하나의 제품, 하나의 사업모델을 세계 최고 레벨로 갈고 닦아, 높은 시장 점유율을 가져가면서 엄청난 매출을 올리는 기업이 되었다. 큰 회사의 수많은 인력은 이런 큰 사업을 떠받치기 위해 존재하는 조직이지, 새로운 사업을 위한 조직이 아니다. 대기업은 잘 정립된 사업모델을 큰 규모로 굴리는데 최적화된 조직이지, 새로운 사업을 뚝딱뚝딱 만들어 내고 사업화 하고 성장시키는 조직이 아니다. 이런 대기업이 스타트업을 따라한다고 하면, 작은 임시 조직 하나에 잘 나가는 스타트업의 제품과 비즈니스 모델을 따라하는 임무가 주어진다. ( 물론 그 작은 조직도 스타트업 보다는 크고, 자원도 많을 수 있다)자, 이제 대기업이 스타트업을 따라한다. 하지만, 이건 스타트업 vs 스타트업에 가까운 게임이다. 대기업 vs. 스타트업 자, 이제 진짜 대기업과 승부다. 스타트업은 이 승부에서 여러가지 Advantage 를 가진다. 1. Brand 위에도 언급 했듯, 대기업이 따라할 정도의 스타트업이면, early stage 가 아니다. 많은 숫자의 충성 고객을 확보하고 있고, 매출도 상당히 성장한 상태로, 혁신 사업모델에 대한 Brand 를 확고히 쌓아놓은 상태다. 스타트업이 꾸준히 자신들이 추구해 온 고객 가치에 최선을 다 해 나간다면, 이미 쌓인 Brand 충성도를 뒤집기는 대기업도 쉽지 않다. 2. Tech 여기서 Tech 란 제품/사업모델 빌딩에 있어 필요한 제반 기술/Logistics 등을 포괄하지만, 기술에 한정해 설명해 본다. 여기서 기술을 마켓팅, 세일즈, 고객 관리 등으로 바꿔도 무방하다. 흔히 '기술'을 매우 심플한 컨셉으로 받아들인다. 빅데이터, 딥러닝, 유전체 분석 등 하나의 정형화된 '툴'과 같이 생각하는 경우가 많다. 특히나, 기술에 문외한인 경영자/사업개발자 등이 이런 식으로 기술을 쉽게 보는 경향이 있다. 헌데, 빅데이터니 딥러닝이니 하는 큰 Agenda 를 심플하게 보는건, 마치 오리가 물 밖에선 고고하게 떠다니는 듯 보이지만, 실제로는 물속에서 발을 엄청나게 허우적대며 앞으로 나아가고 있다는 사실을 간과하고 있는 것과 마찬가지. Tech는 '엄청난 삽질'을 통해 구현 된다. '이론'도 중요하지만, 이를 가능케 하는 실질적 수행능력( Practical knowledge, skill)이 매우 중요하다. 이론은 책과 논문을 보면 알 수 있다. 헌데, 실질적인 수행능력은 책을 보고 배울 수가 없다. 이론을 구현해 보고, 수백 수천번의 시도의 삽질을 하며 경험을 통해 체득할 수 있다. ( 그래서 High-tech의 시대일수록 이런 경험을 내재한 인재가 더욱 더 중요하다 ) 컵을 만드는 건 매우 쉬워보인다. 하지만, 막상 컵 하나를 만들기 위해선, 좋은 컵을 만들기 위한 재료를 구하고, 매 세공 과정에서 어떤 도구를 선택해야 하는지, 각 세공 과정에서 온도는 어떻게 맞추어야 하는지, 다양한 곡선을 어떤 도구와 순서의 방법으로 구현해야 하는지 등등 수많은 Practical knowledge 가 필요 하다. 그리고 대부분은 해보기 전까진 필요한지도 모르는 수많은 지식, 기술을 필요로 함을 막상 해보면 알게 된다. 스타트업을 따라하는 대기업의 경영자들은 매우 만만하게 스타트업이 쌓은 Tech를 보고, 제한된 자원으로 스타트업을 따라하는 대기업 조직을 종용하게 되는데, 막상 스타트업을 따라하는 대기업 조직은 실제 따라하기를 시작해 보고, 만만한 작업이 아님을, 엄청난 시간의 삽질을 통해 Practical knowledge, skill을 쌓아야 함을 깨닫게 된다. 3. Mission 스타업을 따라한 대기업 조직은 결국, 스스로가 선발 스타트업 보다 더 강한 열정과 의지로 어려운 기술 개발, 고객 발굴, 세일즈, 마켓팅 등을 해 나가지 않는 한 스타트업에 승리하기 어렵다. 여기서는 결국 누가 이 사업을 통해 궁극적으로 이루고자 하는 가치에 대한 믿음을 확고하게 가지고, 고민하고, 노력하느냐의 문제로 귀결 된다. 스타트업 팀은 명확한 문제 인식을 기반으로, 사업을 통해 개선해 내려는 가치를 명확히 인지하고 있다. 반면, 회사에서 주어진 과제로 스타트업 팀을 따라하게 된 조직은 그저 '회사 일'일 뿐, 그 이상의 가치를 그들의 인생에서 가지는 과업이 되기 어렵다. 이 부분이 스타트업이 대기업 조직에 가장 큰 우위를 가지는 부분이라 생각한다. 주어진 일만 잘 해내면, 꼬박꼬박 정해진 월급을 받는 대기업 조직의 직원들이 공통된 목표를 가지고 인생의 일정 부분을 희생을 하더라도 성공시키려는 mission 을 가진 스타트업 팀 보다 잘 해내긴 쉽지 않다. 혁신 스타트업을 따라한 대기업들은 실패한 경우가 대부분이다. 사실 매우 심플하게 효율을 따진다면, 스타트업과 경쟁 보단 직접 하고 싶은 사업을 하는 스타트업을 인수하는 편이 훨씬 나은 선택이다. 직접 제품/사업을 개발해 나가는건 단순히 인력과 예산의 문제 뿐만이 아니다. 많은 시간을 소모하게 되거나, 모든 것이 계획대로 준비 되더라도, 성공을 장담할 수 없는 '불확실성' 까지 감내해야 한다. 꼭 직접 해야 하는 사업이라면, 인수를 통해 그 일을 가장 잘 할 수 있는 팀 까지 얻게 되니, 스타트업을 인수하는 것이 여러 모로 좋은 선택. 일루미나가 따라하면 어떻게 할 건가요? 하고 싶은 얘기가 많아 매우 글이 길고, 산만하다. 자 이제 마지막. 유전체 사업을 하는데, 일루미나가 따라하면 어떻게 할 건가라는 질문에 대한 답이다. 1. 일단 축하일루미나가 그대로 따라할 정도면, 우리는 이미 어느 정도 성장을 이뤄낸 상태 거나 매우 promising 한 사업을 하고 있다. 그 간의 성장에 맥주 파티를 일단 한다. 그런 선택을 내렸다면, 일루미나는 인수 제의를 했을 가능성도 높다. $3billion 면 고민을 해보겠다고 답을 한다. 2. 경쟁우리가 가진 경쟁력은 아래와 같다. 일루미나든 구글이든 아마존이든 어디가 따라하든, 경쟁력이 있다. a. Non-genetic tech 우리가 풀고자 하는 문제인 '희귀질환 환자의 진단방랑 문제 해결'은 사실 매우 다양한 Needs가 점철된 복잡한 문제다. 우리도 많은 타겟 고객들과 많은 대화를 통해 이런 문제들을 하나씩 찾아 나가고 있다. 즉, 잠재된 여러가지 문제를 해결해야 비로소 고객에게 가치를 주는 제품이 될 수 있다. 대기업에서 따라오는 조직들이 이런 문제들에 대응하긴 쉽지 않다. 그냥 단순한 'Genetic testing' 의 Frame으로만 이 사업을 보면 고객에게 선택받기 어렵다. 우리 제품에는 고객들의 이런 문제를 해결할 수 있는 기술들이 개발되어 탑재되어가고 있고, 이런 기술들에 특허도 출원 중이다. Genetics tech보다 더 혁신적인 기술들이 포함된다. b. Tech on genetics - 진단방랑 문제 해결에 필요한 유전자 분석 알고리즘과 인공지능 기술고객과 세계의 연구 파트너들을 통해 다양한 희귀질환에 대한 Data를 확보하고, 이를 기반으로 희귀질병 유발 변이들의 다양한 Context에서의 Penetrance 계산, VUS( Variant of Unknown Significance) 변이에 대한 인공지능 위험도 계산기를 꾸준히 발전시켜, 데이터와 기술적 장벽을 쌓는다.- 다양한 희귀질환에 대한 Data 확보 현재 3billion이 커버하는 희귀질환만 5천여개에 달하는데, 대부분의 희귀질환에 대한 유전체 데이터는 전무한 상황. 빠르게 간과되어온 희귀질환 유전체 데이터를 빠르게 확보해 나갈 필요가 있다. 1조 2천억을 투자받은 Grail도 몇종의 암종에 국한한 data 를 쌓는다. 즉, 자본력으로 이 부분을 커버하긴 어렵다. 전략적으로 우선순위에 따라 질병 데이터를 확보해 나갈 수도 있지만, 가장 좋은 건, 제품이 그 자체로 성장해 많은 환자 데이터를 확보하는 방향. 결국 이렇게 할 수 있는 곳이 희귀질환 나아가 전체 유전체 정보 시장의 선두 주자가 될거라 예상한다. 이는 C번과도 연결. c. Brand / Trust 희귀질환 커뮤니티와 초기 고객들을 중심으로 회사의 브랜드, 신뢰도 확보. 단순히 돈벌기 위해, 크게 성장하는 시장이라 뛰어든 경우, 고객들의 신뢰를 받고 성장하기 어려운 시장이다. 의도의 순수함이 있어야 하고, 제품과 사업의 모든 Step에서 고객을 돕고자 하는 진정함이 있어야 한다. 그저 큰 회사가 진출해서 성공하는 일은 정말 흔치 않을 거라 본다. 우리 사업 뿐 아니라, 대부분의 Healthcare 혁신은 문제 해결에 대한 사명감을 가진 스타트업들에 의해 이뤄질 거라 예상한다. #3billion #운영 #인사이트 #스타트업 #마인드셋 #조언

안녕하세요. 크로키닷컴 입니다 :-)올해 초, 크로키닷컴은 더 좋은 서비스와 더 빠른 성장을 위해 목적 중심 조직으로의 개편을 진행했습니다. 2020년 메인 프로젝트를 담당하고 있는 각 팀은 PM/개발자/디자이너/마케터 등 다양한 직군의 팀원으로 구성되어 함께 팀의 목표를 달성해나가고 있습니다. 그리고 각자 소속된 팀이 다르더라도 전체 프로덕트가 일관된 방향으로 나아갈 수 있도록 같은 직군의 구성원들이 모여 협업하고 노하우를 나누는 '챕터'가 함께 운영되고 있습니다. 크로키닷컴 내에 존재하는 다양한 챕터들!오늘 처음으로 소개드릴 챕터는 '데이터' 챕터입니다.지그재그 서비스의 성장 과정에서 마주하는 문제들을 해결해나가는 과정에서, 매일 엄청난 양의 데이터를 통해 인사이트를 제공해주시는 데이터 과학자 성운님, 데이터 분석가 인성님과 함께 현재 채용 중인 [데이터 분석가] 포지션 및 지그재그 앱에 관해 소개해보도록 하겠습니다. :-)Chapter 1. 저를 소개합니다!Q. 안녕하세요 성운님, 인성님! 두 분은 각각 어떤 팀에서 어떤 역할을 담당해주고 계신가요?인성 : 안녕하세요, 저는 Growth팀에 속해있는 박인성입니다. 인터뷰는 2번째로 참여하게 되었네요. (웃음) (크로키닷컴을 소개합니다#2 참고)저는 팀 내에서 실행하는 다양한 서브 프로젝트에 대한 결과와 성과를 데이터로 표현합니다. 지그재그 팀에서 시도하는 여러 프로젝트들에 대한 성과 예측, 결과 수집 및 분석을 통해서, 우리가 Growth(성장)를 하기 위해 선택한 방법이 효과적이었는지, 또 앞으로 가장 효율적이고 효과적인 방법은 무엇인지 찾아갈 수 있도록 돕고 있습니다. 예를 들면 이벤트를 기획할 때 '이벤트의 대상자는 몇 명이 될까?', '사람들이 얼마나 주문을 할까?', '거래액은 얼마나 될까?' 등을 예측하면서 우리의 현황을 바라보는 거죠. 팀이 숲을 볼 수 있게 도와드리는 역할을 하는 것 같아요. 최근에는 서비스의 카테고리 확장과 유저 연령대 확대를 위한 데이터 분석과 예측도 진행하고 있습니다.성운 : 저는 커머스 UX팀에서 데이터 분석을 맡고 있습니다. 커머스 UX팀은 작년에 지그재그 내 Z결제(통합결제) 기능이 들어가면서 기존 메타 서비스에서 커머스가 되어가는 과정을 밟고 있고, 또 그렇게 되는 것이 팀의 목표인데요. 아직은 지그재그가 부족한 점이 많아요. 그런 것들을 make-up 하기 위해 여러 프로젝트를 하고 있는데, 결론적으로 기존에 유저들이 사용하고 있던 서비스를 더 편하고 사용하기 쉽게 만들기 위한 팀이라고 보시면 될 것 같아요. 저는 그중 개인화 추천 파트 리더를 맡고 있고요, 1 탭이 곧 개인화된 영역으로 개편될 예정인데 유저들이 앱을 사용하면서 더 좋아하셨으면 좋겠습니다.Q. 얼마 전 입사 3주년을 맞이하신 인성님! 진심으로 축하드립니다. 소감이 어떠신가요?인성 : 제가 3년을 근무한 첫 회사네요. (감격) 시간이 참 빠르다고 생각했어요. 보통 한 회사에서 3년 정도 근무하면 '할 거 다 했다.'라고들 하던데 전 아니더라고요..? 우리는 매해 다른 일들을 하다 보니, 늘 새롭고 어렵기도 해요. 하지만 그만큼 경험을 많이 하게 되어서 너무 좋아요.창밖을 바라보면서도 주변 공간과 분위기를 데이터 로그로 채우는 인성님.jpg(2년 전에 인터뷰를 한 차례 하셨잖아요, 그때의 인성에게 지금의 인성이 해주고 싶은 말이 있다면요?)인성 : 정말 고생했다. (웃음) 저는 경험적인 부분에 있어서는 정말 엄청난 성과를 얻었다고 생각해요. 지금은 예전보다는 단단해진 것 같기도 하고요. 협업하는 과정에서도 성숙해진 느낌? 2년 전에는 지그재그 팀에 데이터 분석가가 저 한 명이었는데, 지금은 Growth팀과 데이터 챕터의 일원으로서 다른 구성원들과 함께 '협업'을 통해 성과를 만들어가는 경험을 하고 있어요. 이 부분에서는 앞으로도 더 많이 성장하고 싶어요.Q. 성운님도 축하드릴 일이 있죠! 바로 AWS 머신러닝 히어로에 선정되었는데요!비하인드가 궁금합니다.히어로 성운님!성운 : 전 회사 일 이외에 데이터 관련 공부나, 트렌드를 쫓아가는 일을 하고 있어요. 그중 하나가 커뮤니티 활동인데요, AWS 한국 유저 그룹 데이터 사이언스 그룹에 참여하고 있고 리딩도 하고 있어요. 햇수로는 3년 정도 됐는데, 개인적으로 발표를 한다거나 노하우들을 알려드리기도 하고 모임도 주최하는 한 명의 운영진이에요. 모임 관련해서 개인적으로 시간을 많이 투자하긴 하지만, 활동할 때 저희 회사에서 하는 업무와 나름 겹치게 하는 편이에요. 예를 들면 발표하는 사례들을 회사에서 해온 업무 위주로 한다거나? 지그재그 사례가 많이 발표되었죠. 그리고 어쩌다 보니 AWS에서 선정을 해주셨더라고요..?(특히 어떤 점에서 뽑혔다고 생각이 드시나요?)성운 : 물론 잘하는 사람을 뽑았겠지만..(웃음) 보는 주요 항목 중 전문성인 부분도 있겠지만, contribution(기여)도 보는 것 같아요. 커뮤니티에 얼마나 기여를 했고, AWS에 대한 내용을 얼마나 전파하는지를 많이 보지 않을까? 생각했어요. 앞으로도 열심히 활동해야겠다고 생각했죠. 계속 공부도 해야 하고, 트렌드들도 빨라지고 많아지고 있는데 사람들과 함께 얘기하다 보면 학습 효과가 커져요. AWS 홈페이지에 들어가면 제가 등록되어 있는데, 한국 사람 중에는 저와 다른 한 분 딱 두 명이예요! 타이틀이 생기니 더 노력해야겠다는 동기도 생겼고, 타이틀에 맞게 더 열심히 활동하고 지식을 나눠야겠다고 생각하고 있습니다.Chapter 2. 우리 챕터를 소개합니다!Q. 지금은 두 분이 각 프로젝트 팀으로 나뉘어서 일하고 계시지만, 지그재그 팀의 데이터 분석가들만의 공통적인 업무 특성이나 프로세스가 따로 있을까요?성운 : 이번에 Z결제 내 리뷰 기능이 들어갔는데, 새로운 기능이 들어가면 사람들의 사용성을 데이터를 통해 보면서 개선할 점을 찾아내는 것이 데이터팀의 기본적인 needs인 것 같아요. 그러다 보니 런칭 전부터 데이터를 모으고 볼 수 있게끔 미리 준비를 해왔어요. 유저가 리뷰를 어떤 방식으로 작성할 것 같은지 등의 예측을 바탕으로, 우리가 세운 가설을 검증하기 위해 어떤 데이터를 모니터링할 것인지 모니터링 기반을 수립하고 실행하기 위한 준비를 했습니다. 예를 들어서 설명해볼까요?성운 : 그래서 최근에 데이터에 익숙하지 않은 팀원들도 데이터를 쉽게 볼 수 있도록 대시보드를 만들었어요. 팀원들이 원하는 데이터를 데이터 분석가에게 따로 요청할 필요 없이, 새로운 데이터들이 있을 때마다 실시간으로 지속적으로 모니터링을 할 수 있습니다. (다른 회사들에 비해 지그재그 팀이 데이터를 공유받는 것에 대한 특이점이 있다고 하던데요!)성운 : 데이터는 누구나 다 쌓을 수 있지만, 양도 양이고 사용할 수 있을 정도로 가공해서 핸들링하고 있는 회사들이 많지 않을 것 같은데요. 데이터를 분석하고 모니터링할 때, 쉽게 볼 수 있는 tool(ex. GA..)들이 있는데 우리 지그재그 팀원들은 데이터를 보고 싶어 하는 needs가 tool의 영역을 벗어났어요. 알고 계시겠지만, 우리 지그재그 팀원분들은 정말 전문적이고 꼼꼼한 분들이거든요. 보고 싶어 하는 데이터가 굉장히 디테일해요. (웃음) 그래서 저희가 직접 대시보드를 만들기도 했고요. 특히 최근에는 데이터 엔지니어 분들이 많이 합류하시면서, 팀원들의 needs를 충족시킬 수 있는 데이터 인프라 구축 속도가 더욱 빨라지고 있어요. Q. 두 분이 생각하시는 데이터 분석 과정에서 가장 중요한 건 어떤 걸까요?인성 : 문제 해결이 가장 중요한 것 같아요. 명확한 문제 인식과 분석 없이 데이터를 보기만 한다면 표류할 가능성이 높아지거든요. 아무래도 데이터가 방대하게 존재하다 보니 파악할 때도 여러 방법을 사용할 수 있는데요, 중요한 것은 그 데이터에 어떤 의미를 담을 수 있고 어떻게 활용할 수 있는지 하나로 연결이 되어있어야 한다고 생각해요. 연결고리처럼? 탐색만 한다고 해서 우리가 찾는 인사이트는 바로 나오기 어려우니까요.성운 : 데이터를 보고 생각만 하는 게 아니라, 가설을 수립하고 목적이 명확하지 않으면 데이터를 봤을 때 일희일비하거든요. 어떤 날은 데이터가 올라가기도 하고, 내려가기도 하니까요. 왜 그랬는지 저희가 알아내야 하고, 어떤 결론을 내고 싶고, 그 결론을 내기 위해 어떤 준비를 해야 하는지 사전에 기획되는 부분이 중요하다고 생각합니다. 저희 팀 안에서 맞추는 것뿐만 아니라, 실제 현업에서 쓸 분들과 함께 얘기하면서 가설을 맞춰야 원하는 데이터를 얻을 수 있어요.Chapter 3. 업무와 일하는 방식Q. 두 분이 추구하시는 업무 방식을 각자 키워드 형태로 말씀해주신다면요?인성 : 저는 속도와 공감이요! 속도는 현재는 잘 지키지 못하고 있지만.. 완결을 보기 위해 무조건 빨리 한다기보다는, 커뮤니케이션을 위한 반복을 빠르게 하는 걸 추구하고 있어요. 공감은 협업하는 파트너와 문제 인식에 대해 공감하기 위해 노력해요. 예를 들면 제가 생각했을 땐 이게 문제가 될 수도 있다고 생각이 들 때가 있는데, 그럴 때 '다른 식으로 해봐도 괜찮지 않을까요?'라고 제안을 드려볼 수도 있고요. 실제로 데이터를 확인해서 그 파트너가 납득할 수 있게 확인을 해드리고 싶달까? 그러려면 우선 서로 말이 잘 통해야 하고, 공감이 필요한 것 같아요.(그럼 인성님은 공감을 위해 시도하는 인성님만의 방식이 있으신가요?)인성 : 사전에 얘기를 많이 나누어보려고 하는 편이에요. 어떤 데이터를 요청하셨을 때, 이 데이터로 어떤 결과를 보고 싶고 어떤 결정을 내릴 건지의 과정을 위한 시간 확보를 하려고 합니다.협업의 하이파이브!성운 : 음.. 저는 키워드를 하나 뽑자면, 재현 가능성을 중요시하는 것 같아요. 제가 한 분석이 인성님이 분석한 것과 같아야 하고, 또 그걸 항상 생각하다 보니 어떤 분석을 할 때 선입견이나 편견, 베이스 등이 없다는 전제로 시작하려고 합니다. 기본적인 것부터 하나하나 발판을 쌓아가듯 체크를 해보거든요. 빌드업 과정이랄까?탑을 쌓는 과정이라고 치면, 뭔가 문제점이 생겼을 때 무너트리고 다시 만들어야 할 때가 있을 수 있잖아요. 그때 발판을 좀 쌓아두면, 다시 시작할 수 있는 시작점이 탄탄하게 있으니 맨 처음으로 돌아가지 않아도 되거든요!Q. 현재 각 팀에서 데이터 분석가가 진행하고 있는, 그리고 앞으로 진행하게 될 업무에 대해서 설명해주세요.성운 : 커머스 UX팀에서는 전반적인 AB테스트와 실험 설계들을 해주실 텐데, 어떤 유저들을 대상으로, 성과를 어떻게 낼 건지 그리고 그 성과를 어떻게 해석하고 공유할 것인지에 많이 집중하게 될 것 같아요. 이번에 개편되는 1 탭(접속 시 보이는 첫 페이지)도 담당해주실 거예요. 그리고 Z결제팀에서는 결제 이후의 경험을 편하게 하기 위한 여러 기능이 들어갈 예정인데요, 셀러에게 데이터 관련된 인사이트를 제공하는 것도 저희와 같이 고민해볼 것 같아요.인성 : Growth팀에서는 유저나 거래액 부분에서의 분석을 주로 진행할 예정이고, 크게는 맵을 2가지 만들어본다고 보시면 될 것 같아요. 첫 번째는 유저 관점의 맵이고, 이 유저들이 지그재그 안에서 어떻게 행동하는지에 대해 살펴볼 예정입니다. 두 번째 맵은 셀러 관점의 맵인데 나중에 어떠한 셀러들이 어떻게 판매하는지에 대해서도 함께 살펴보면 좋을 것 같아요.Q. 데이터 챕터에서는 어떤 사람을 찾고 있는지 설명해주세요!성운 : 저는 간단합니다. 셀프 동기부여가 강하고 문제 해결 과정의 어려움을 즐기시는 분이면 좋겠어요. 데이터 커리어를 고민 중이시라면, 저희 지그재그 데이터 챕터로 오세요!인성 : 데이터 그 자체뿐 아니라, 데이터가 눈앞에 들어오기까지의 흐름과 맥락에 관심을 가지고 이를 분석에 활용할 수 있는 분이면 너무 좋을 것 같아요. 또 저희 챕터는 협업을 중요시하다 보니, 나와 전문영역/배경지식이 다른 분의 이야기를 경청하고, 낮은 진입장벽의 데이터 커뮤니케이션을 펼칠 수 있는 분이면 좋겠습니다.Chapter 4. 마무리Q. 곧 지그재그 앱이 개편된다고 하는데요! 간단히 설명해주세요!인성 : 지그재그 앱의 가장 핵심인 1 탭(첫번째로 보여지는 페이지)이 변경될 예정이에요. 개인적으로는 지그재그 팀에 온 후로 지금의 1 탭을 함께 만들었던 것이 가장 큰 성과 중 하나였었는데, 이번에 1 탭이 더 편하게 바뀐다는 건 굉장히 큰 의미로 와 닿네요. 성운님과 함께 고민하다 보니 더욱 고도화된 버전으로 개편할 수 있게 된 것 같아요!성운 : 유저들이 더 편하게 맞춤형으로 지그재그 앱을 사용할 수 있도록 변경될 예정이에요. 많은 기대 부탁드립니다!곧 개편될 1탭 기대해주세요! :-)Q. 두 분의 2020년 목표가 있을까요? 지그재그와 함께 이뤄내고 싶은 목표!성운 : 저희 데이터 챕터에 좋은 분들을 많이 모셔서 재미있는 데이터 프로젝트들을 많이 진행하고 싶어요. 또, 이미 하고 있긴 하지만 지그재그 내에서 진행한 데이터를 활용한 사례들을 외부에 알리고 소개하고자 노력할 예정입니다.인성 : 데이터 챕터 구성원 분들과 커머스 도메인의 전문성을 키우고, 이를 바탕으로 지그재그 고객에 대한 가치 있고 심도 있는 이해를 쌓아나가고 싶어요!지그재그에서는 데이터 분석가를 포함하여 활발하게 채용을 진행하고 있습니다. 지그재그 팀과 함께, 수면 아래 숨겨진 가치를 찾아내는 경험에 동참할 팀원을 꼭 모시고 싶습니다 :-) 궁금하신 점은 언제나 [email protected] 또는 http://facebook.com/zigzagcareer로 연락 주세요!지그재그 [데이터 분석가] 포지션을 소개합니다!이런 일을 합니다.이런 분을 모십니다. - 개인화/추천 리서치 및 관련 로직과 평가지표 개발 - 로그설계, A/B테스트 설계 및 운영, 성과분석 - 데이터 분석 방법론(AARRR, Cohort, Funnel)에 대한 높은 이해를 바탕으로 한 문제 해결이 중 하나라도 가능하시다면 더더욱 좋아요 :)지원 방법채용 절차혜택과 복지 더 많은 공고는 채용 사이트에서 확인 가능합니다! >>> 채용 사이트 바로가기