[커뮤니케이션] 데이터 분석가와 클라이언트 간의 눈높이 맞추기

Intro

 

데이터 분석가로 일하면서 느낀점은 생각보다 "말할 일이 많다." 였습니다. 

 

수다맨

수다맨(갑자기 세대차이?) 만큼은 아닙니다만 데이터 분석가도 말할 일이 많습니다. 그리고, 그만큼 대화를 하면서 실수를 하는 측면도 있는데요. 사실, 실수는 말을 하면서 발생하기 보다는 말을 하지 않아서 발생하는 경우가 더 많은 것 같습니다. 

 

본디 데이터 분석가는 비즈니스 단에서 실제 액션을 실행하기 보다는 실제 액션을 실행하는 타 직군들과 "협업"을 많이 합니다. 그렇기 때문에 타 직군 분들과 얘기할 일이 많습니다. 본 글에서는 타 직군 분들을 편의상 클라이언트라고 하겠습니다.

 

일의 형태

분석가 - 분석한 내용 바탕으로 클라이언트에 제안
클라이언트 - 실행 내용/계획 바탕으로 분석 요청

 

다음은 위와 같은 일을 할 때, 커뮤니케이션이 잘못 되어 발생하는 문제 예시입니다.

 

클라이언트 : 이탈분석 해주세요.
(어떻게 얘기해야 할지 모르겠는데...일단 말해보자)

분석가 : 네 언제까지 하면 되나요? 
(구체적인 정보 없이 분석 시작) 

some days Later

분석가 : 완료했습니다. (분석 내용은 blar blar....)
클라이언트 : 제가 요청 드렸던 것과 다른 내용인 것 같습니다.
분석가 : 이탈 분석 요청 하신거 아닌가요? 

 

종종 위와 같이 결과물이 클라이언트의 요청과 맞지 않는 경우가 있습니다. 왜 이런 일이 발생했을까요? 왜냐하면, 분석가와 클라이언트 모두 서로가 원하는 것을 명확하게 말하지 못했기 때문인데요. 클라이언트의 경우 요청을 한 의도가 있었을 것이고, 분석가는 데이터로 말할 수 있는 범위와 말할 수 없는 범위에 대해 정하고 싶었을 겁니다. 하지만, 분석가와 클라이언트 모두 본인들이 원하는 것을 명확하게 말하지 못했습니다. 

 

눈높이를 맞추기 어려운 이유

 

왜냐하면, "분석가"와 "클라이언트"간에 눈높이 차이가 있기 때문인데요.

 

화자든 청자든 어느 측면에서는 하승진일 수 있다.

대화에서 눈높이란 곧 "이해도와 관심 내용"을 의미한다고 생각합니다. 대화를 나누는 사람 중 누군가는 대화 내용에 대한 이해도가 없을 수가 있고 다른 누군가는 지금 하고 있는 대화 내용이 궁금하지 않을 수도 있습니다.

 

	도메인 이해도	데이터 이해도
분석가	다름	다름
클라이언트

 

분석가는 데이터에 대한 이해도가 높고 클라이언트는 도메인에 대한 이해도가 높습니다. 분석가는 데이터로 얘기를 하려하고 클라이언트는 도메인으로 이야기를 하려고 합니다. 또한, 분석가는 데이터로 해결할 수 있을지 없을지가 궁금하고 클라이언트는 비즈니스적으로 의미가 있을지 없을지를 궁금해 합니다.

 

이처럼, 도메인과 데이터 각각에서 분석가와 클라이언트는 이해도도 다르고 관심 내용도 다를 수가 있습니다. 그렇기 때문에 서로 눈높이를 맞출 필요가 있습니다.

 

눈높이를 맞출 수 있는 이유

 

하지만, 그럼에도 불구하고 분석가와 클라이언트는 중요한 공통점을 가지고 있는데요. 바로, 분석가와 클라이언트 모두 "문제를 해결하고 싶어하는 사람들"이라는 것입니다.

 

	도메인 이해도	데이터 이해도	문제 해결
분석가	다름	다름	한마음 한뜻
클라이언트

 

그렇기 때문에 대화의 초점을 "어떤 문제를 어떻게 해결할 것인가"로 전환할 필요가 있습니다.

 

눈높이를 맞추는 대화

 

대화 주제는 동서고금을 막론하고 전 인류가 가진 고민중 하나가 아닐까 생각합니다.

 

인류의 가장 큰 난제 - 소개팅에서는 무슨 얘기를 해야 하는가?

 

보통 처음 사람을 만나면 "어떤 얘기를 해야할까?"를 고민합니다. 이 부분에서 분석가도 클라이언트도 모두 동일한 고민을 가지고 있을 것입니다.

 

그래서, 감히! 주제넘지만 "서로의 애프터"를 위해 클라이언트와 분석가가 나눌만한 주제들을 선정해 봤습니다.

 

1. 요청 배경

 

보통, 대화를 나누다보면 "요청 내용"에 대해서만 얘기를 나누게 되는 경우가 많은데요. 대화의 초점을 "문제 해결"로 전환하기 위해서는 요청 배경에 대해서 상세하게 질문할 필요가 있습니다. 왜냐하면, 요청 배경에는 현재 클라이언트가 생각하고 있는 문제 상황이 "정의"되어 있기 때문인데요.

 

특히, 저는 요청 배경에서는 다음의 내용들을 같이 질문하는 편입니다. 

 

1. 문제 상황을 정의한 구체적인 근거가 있는지? (트래킹하고 있는 지표, 유저 반응 등)
2. 문제 상황을 해결하기 위해 시도한 구체적인 액션이 있는지?

 

2. 기대 효과

 

기대 효과를 질문해야 하는 이유는 다음과 같이 "기대 효과"를 바탕으로 분석이 실제 클라이언트의 액션에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

 

1. 기대 효과가 달성되었는지 안되었는지
2. 달성되었다면 어떻게 달성되었는지
3. 달성이 안되었다면 왜 달성이 안된건지

 

3. 가장 중요한 단 한가지

 

현상은 복잡하다. 법칙은 단순하다. 버릴 것을 버려라. - 리처드 파인만

 

예전에 빅콘테스트 심사위원 의견을 읽었을 때, 가장 기억에 남는 문장이 있었는데요. "EDA의 주화입마"라는 단어였습니다. 주화입마란 무림세계에서? 기를 통제하지 못해 내공이 폭주하거나 역류하는 현상을 말합니다. EDA의 주화입마라 함은 과도하게 분석한 정보를 통제하지 못해서 결국 데이터 속에서 길을 읽는 현상을 의미합니다. 

 

그래서, 저는 지금 이 상황에서 내가 데이터를 통해서 "딱 한가지"답을 해줘야 한다는 그게 무엇일까?를 고민하고 질문하는 편입니다. 생각외로 "단순한 방법"을 통해서 문제를 해결할 수도 있기 때문입니다.  

 

갑자기 등이 가렵네...

딱 한번! 클라이언트의 등을 긁을 수 있다면 어디를 긁어야 할 것인가?
클라이언트는 어디를 가장 가려워할까?

 

지금까지, 데이터 분석가와 클라이언트가 눈높이를 맞추는 과정에 대해서 적어 봤습니다. 아직, 저도 잘은 모르겠습니다만.. 이런 과정들이 서로 간의 "회색 영역"을 제거해 준다고 개인적으로는 생각하고 있습니다. 읽어주셔서 감사합니다.