[TIL] camp_day66_240718

벌써 목요일이라니! 오늘은 라이브 세션만으로 하루가 금방 지나갔다. 최종 프로젝트 관련된 세션이 많아서 좋았다.

 

팀 프로젝트 - 회고 & 피드백 적용?

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• 오늘 라이브 세션을 들으면서 이번에 완료한 프로젝트를 회고하고, 피드백을 적용해서 포폴용으로 발전시켜야겠단 생각을 했다.
  

  

• 위 이미지는 내가 팀 프로젝트 중간에 작성했던 호텔 비즈니스 모델 분석을 정리한 것이다.
• 모든 서비스는 가치 창출 또는 매출 발생이라는 목적이 있기 떄문에, 잘 모르는 도메인이지만 비즈니스 모델 / 수익 모델 분석을 통해 접근하는 것이 타당하다고 생각하여 내 나름대로 분석해 보았다.
• 또 검색하면서, '타임커머스'라는 개념을 다루는 흥미로운 인사이트도 얻을 수 있었다.
  • 데일리호텔
  • 타임커머스 모형의 데일리 호텔 비즈니스 모델 분석

• 비즈니스 모델 분석을 하려고 이것저것 찾아보다가, 흥미로운 글을 발견했다. 참고 : 호텔의 수익구조
• 전체 매출 중에 객실 요금으로 벌어들이는 매출이 생각보다 그 비중이 작았다.
• 물론 2015년에 작성된 글이므로, 지금은 그 때보다 수익 창출 경로가 다양해졌을 것이다. 호텔 베이커리의 프리미엄 케이크 한정 판매라던가, 펫 동반 고객을 위한 펫 프렌들리 존과 특별 서비스 제공(소노호텔앤리조트) 같은 것들이 최근에 생겼었으니까. 코로나의 영향도 생각하지 않을 수 없다...

 

학습 내용

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1. 커머스 데이터 실무 세션
   • 2010년도 이후, 커머스 흐름이 오프라인 ⇒ 온라인 전환이 빠르게 이루어짐에 따라, 데이터 기반의 빠른 의사 결정이 중요해졌다.
   • 이커머스에서는 다양한 항목에서 데이터를 다룬다. 고객 분석을 통한 매출 전환 증가부터, 재고 관리, 판매가 또는 비용의 최적화, 마케팅 효과 측정, 개인화 추천 등, 다방면에 데이터가 사용된다.
   • 학습을 통해 커머스에서 사용하는 데이터의 종류와 주요 지표들(객단가, 전환율 등)에 대해 학습했다.
2. 가설 설정과 문제 정의
   • <데이터 문해력>에서 저자는 데이터를 활용하는 데 있어 다음과 같은 흐름으로 작업할 것을 권한다.
     1. [생각하기] : 분석 전 문제 및 목적을 정의하고 가설을 구축
     2. [작업하기] : 분석을 위한 기술과 지식
     3. [생각하기] : 분석 결과에 대한 해석 및 스토리 구축
   • 위의 2번을 통해 도출된 결과물은 계산과 분석의 결과이지, 1의 문제에 대한 직접적인 해답이 아니라는 것이다.
   • 또, 데이터만 적절하게 분석하면 문제와 목적, 결론이 도출된다는 생각을 버릴 것을 권한다. 데이터 분석 자체가 목적이 되어서는 안 된다는 것이다.
   • 이 다음으로 강조했던 부분은 바로 1. 풀고자 하는 문제를 명확히 정의하지 않았거나, 2. 정의한 문제와 사용하는 데이터가 일치하지 않았다면 데이터를 제대로 활용할 수 없다는 것이다.
   • 문제를 정의할 때는, 문제가 무엇인지, 문제를 일으키는 원인은 무엇인지, 마지막으로 그 원인에 대한 해결 방안은 무엇인지 구분하는 것이 필요하다.
   • 오늘 라이브 세션을 통해 튜터님이 말씀해주신 부분이 이 내용과 닿아 있어 인상 깊게 들었다.
   • 데이터 분석에서 문제를 정의하고, 가설을 설정해, 문제 해결에 대한 방안을 도출하는 과정은 연역적 탐구 방법과 닮았다.
   • 이 과정 중에서, 정의한 문제에 관련된 이해관계자들을 파악하고, 그들의 니즈를 통해 정확한 문제를 짚어내어야 한다.
     • 즉, (구체적 대상)이 (최종 목표)를 달성하기 위해서는 (정의한 문제)가 해결되어야 한다.
   • 여러 포트폴리오를 통해 보여주신 데이터 분석 사례들은 문제 정의 > 분석 > 결론 도출에서 끝나지 않았고, 특정한 액션 플랜의 실행을 통해 변화한 수치까지 나타나있었다. 이탈률이 n% 개선되었다던지, 신규 고객이 n% 증가했다던지, 자원이 n% 절감되었다던지...
   • 강의 덕분에 피드백 때 튜터님이 말씀하셨던 내용이 구체화 되었다. 이번에 수행한 우리 팀 프로젝트가 데이터 분석에 약간의 결론을 도출한 상태로 어중간하게 끝난 느낌이 없잖아 있었는데, 이 부분을 정확히 지적하셨었다. 이 부분을 고려하면서 좀 더 프로젝트를 발전시켜봐야겠다.

 

고찰 & 기타

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• 오늘 커머스반 수업을 들으면서 예전에 일할 때 했던 모니터링용 시트들과 데이터 분석했던 기억이 났다.
  당시 사용했던 삼자물류(3PL) 비용이 너무 많이 발생해 3PL에 가져다 둘 적정 재고량을 추정하고 재고 비용을 계산했던 적이 있었기 때문이다. 최종 프로젝트 때 사용할 데이터에 쓸만한 컬럼이 있다면 커머스를 주제로 이런 물류적인 관점에서 결론을 도출해봐도 좋을 것 같다.