[인사이트] 데이터 기반 의사결정 방법 3가지 by 마켓핏랩

 

데이터 기반 의사결정 방법 3가지 : Data-Driven / Data-Informed / Data-Insp

 

---

 

데이터 접근법 3가지 

1) data-driven(데이터 주도형)

: 데이터를 중심에 두고, 수치 기반으로 명확한 의사결정을 내리는 방식 → 데이터가 정답이다는 사고 

- 장점
: 객관적 근거로 빠르고 명확한 경정 가능 >> A/B 테스트나 실험 결과가 뚜렷하면, 논의보다 실행에 집중 가능 
: 운영 효율이 높음 (최적화에 강함)

- 단점

: 실험이 어려운 상황엔 적용 불가 

: 단기 성과에 매몰될 수 있음 

- 숫자가 전부라는 착각에 빠지지 않아야 하며, 데이터가 나온 맥락과 조건을 함께 해석해야 함

 

2) Data-informed(데이터 참고형)

- 데이터를 중요하게 보되, 현장의 감각이나 비즈니스 전략, 리소스 상황까지 함께 고려해 의사결정하는 방식 

- 정량 데이터만으로 설명하기 어려운 복합적인 문제에서 많이 활용 → 사용자 피드백, 시장 트렌드, 내부 인사이트 같은 정석적 정보를 판단 근거로 

- 장점

: 데이터와 맥락을 함께 고려해 균형 잡힌 판단이 가능

: 데이터가 놓친 직관이나 경험을 보완 

- 단점

: 해석 여지가 커 내부 논의가 필요

: 주관이 과도하게 개입될 가능성 

- 데이터를 자기 입장에 맞게 해석하는 오류 주의 >> 판단 근거와 데이터를 투명하게 공유하고, 현장 직원의 경험을 함께 고려

 

3) Data-Inspired (데이터 영감형)

- 의사결정의 직접적인 근거로 삼기보다는, 새로운 아이디어나 전략 방향을 발견하는 데 활용하는 방식

- 데이터를 통해 가능성과 영감을 얻는다는 사고 방식 

- 장점 

: 창의적이고 새로운 아이디어를 끌어낼 수 있음

: 데이터 속 숨은 패턴이나 트렌드를 통해 경쟁 우위 찾기

- 단점

: 결론이 모호해 실행으로 연결되기 어려울 수 있음

: 데이터 해석이 잘못되면 잘못된 방향으로 나아갈 수 있음

- 혁신적 아이디어는 잘 나오지만, 실행으로 이어지지 않고 아이디어 단계에 머무르는 경우가 많음 

 

접근법 활용 방식

1) 조직마다 선호하는 방식이 상이 

- 아마존, 쿠팡 : 실험 반복 최적화를 중시하기에, 데이터 드리븐 선호

- 애플, 넷플릭스처럼 창의성과 브랜드 방향성을 중요하게 여기는 조직은 데이터 인폼이나 인스파이어드 방식 선호 

2) 실무에서는 하나만 고집하지 않음 

- UI 버튼 색상처럼 결과 명확 > 데이터 드리븐

- 기능 우선순위 결정처럼 전략 필요 > 데이터 인폼

- 신규 기획이나 캠페인 아이디어 발굴 > 데이터 인스파이어드