A. 안녕하세요, 메이아이 Product Silo의 Data Analyst 박건우입니다.

Product Silo는 오프라인 공간의 CCTV 영상으로부터 수집 및 가공된 데이터를 활용하여, 고객사가 유의미한 인사이트를 얻을 수 있도록 도움을 주는 제품과 서비스를 만드는 팀입니다.

그 중 Data Analyst는 고객사에게 데이터를 예쁘게 정리하여 전달하거나 고객사의 니즈를 충족시키기 위한 방법/인사이트를 찾아내어 제안하기 위한 모든 업무를 수행합니다.

A. 일단 저는 전공이 심리학과입니다. 처음 이 분야에 관심을 가지게 된 계기는 심리 통계라는 필수 전공과목 때문이었습니다.

사실 통계학을 처음 배웠을 때는 굉장히 재미없었고 학점도 낮았습니다. 그런데, 제대 후 재수강을 위해 혼자서 공부하게 되었을 때에는 너무나도 재미있는 거예요! 그래서 통계학을 공부해야겠다 생각하게 되었고, 이와 함께 프로그래밍 언어도 배우게 되었습니다. 자연스럽게 머신러닝과 딥러닝까지도 공부하게 되었고요.

AI 분야에도 관심이 많았고, AI와 관련된 일을 할까 고민한 적도 있었습니다. 그러나 AI 발전 속도가 예상보다 너무 빨라서 따라갈 수 없을 것 같더라고요. 그래서 오히려 발전된 기술을 활용하여 필요한 인사이트를 제공하는 분야에 전념하기로 결정했습니다.

이렇게 데이터 분석에 집중하면서, 인사이트를 발견하고 이해하는 과정에서 큰 흥미와 보람을 느끼고 있습니다.

A. 데이터 애널리스트로서 오프라인 공간에서 발생하는 사람들의 데이터를 분석할 수 있다는 점에 가장 큰 매력을 느꼈습니다.

오프라인 공간은 우리가 가장 많은 시간을 보내고 많은 데이터가 발생하는 곳입니다. 그러나 오프라인 공간에서 발생하는 데이터는 수집조차 어려워, 극히 제한적인 분석만 가능한 상황이었습니다.

그러던 중 메이아이의 아이템을 보고, 이거라면 내가 원하는 분석을 할 수 있겠다 싶어 메이아이에 지원하게 되었습니다.

또한 저는 빠른 의사결정, 효율적인 소통, 뛰어난 소수 정예, 폭발적인 성장, 내 업무가 제품에 큰 영향을 주며, 내가 해보고 싶은 것을 할 수 있다는 점에서 스타트업을 선호합니다. 메이아이는 이러한 스타트업의 장점이 극대화된 곳이기에 더욱 매력적이었던 것 같습니다.

저는 빠른 기술 발전과 그보다 빨리 변화하는 시장에서 꾸준히 매력적인 제품을 만들기 위해서는 빠른 습득과 적용이 필수라고 생각합니다. 그래서 “메이아이의 빠르게 발전하는 기술을 빠르게 습득하여, 빠르게 변화하는 산업에 빠르게 적용합니다.”라는 문구에 이끌려 입사를 결심하게 되었습니다.

A. 수집된 데이터를 인사이트로 바꾸는 업무 전반을 수행하고 있습니다. 메이아이의 Data Analyst는 데이터를 이용해 고객사의 니즈를 충족시키고, 이를 자동화하는 업무를 수행합니다. 구체적으로는 고객사의 목적을 파악하고, 이에 맞춰 데이터를 분석하여 임팩트를 가진 인사이트를 발굴하며, 더 많은 고객사들에게 빠르게 제품을 제공하기 위해 분석 과정을 자동화하여 확장성을 확보합니다.

이를 위해 고객사 분석 & 니즈 파악, 가설 검증 인사이트 발굴, 분석 리포트 작성과 같은 데이터 분석 업무부터, 분석 방법론 연구 분석 모델 작성 자동화 같은 데이터 사이언스 업무, 대시보드 세팅, 템플릿 컨텐츠 제작 신규 기능 기획과 같은 컨텐츠 제작/기획 업무도 겸하고 있습니다.

A. 제품 현황 분석, 보고서 템플릿 기획 및 제작, 데이터 분석 메뉴판, 동선 분석 리뉴얼 업무를 수행하였는데, 모두 의미 있는 프로젝트라 고르기가 어렵네요.

A. 먼저 커스텀 대시보드는 고객사에게 데이터 기반의 인사이트를 보다 효율적으로 제공하기 위해, 최대한의 자유도를 보장한 대시보드입니다. 사용자는 자신이 원하는 분석을, 원하는 그래프로, 원하는 텍스트와 함께 대시보드를 세팅할 수 있으며 매일 업데이트되는 최신의 데이터를 자신이 원하는 형태로 확인할 수 있습니다.

방문객의 성별 분포, 일별 방문량 등 하나의 분석을 하나의 위젯 형태로 관리할 수 있기에 자신만의 커스텀 대시보드를 만들 수 있다는 점이 특징입니다.

대시보드

DA로서 제가 한 일은 단순한 데이터보다 깊은 인사이트를 얻고자 하는 고객사를 위해 보고서 형태의 대시보드를 제작하는 일이었습니다. 고객사의 분석 니즈를 세분화하고, 각각의 니즈를 충족시킬 수 있는 데이터와 분석 인사이트를 템플릿 형태로 제작하였습니다. 일종의 data-driven 인사이트 자동화라고 할 수 있습니다. (PDF로 export도 가능합니다!)

체크리스트

데이터 분석 주제 체크리스트는 구체적인 분석 목표를 가지고 데이터를 분석하여 얻은 심도 깊은 인사이트를 통해 액션 플랜을 수립하고자 하는 고객사들(Enterprise Plan)을 위해, 메이아이의 데이터로 어떤 분석이 가능한지, 실제 사용 사례는 어떤 것들이 있을지를 제시하는 일종의 메뉴판입니다.

A. 먼저 PDS는 디자이너, 백엔드 개발자, 프론트엔드 개발자, 데이터 분석가가 모여 제품을 만드는 팀으로, 에픽 > 스토리 > 태스크 단위로 업무를 세분화하여 관리합니다.

당위성과 ROI를 구체적으로 설명할 수 있다면 누구나 에픽을 건의할 수 있으며, 다른 팀원분들께 협조를 요청하는 것 또한 자유롭습니다.

저는 하고 싶은 일이 생기면 기획 과정을 거쳐 제가 할 수 있는 부분과 없는 부분을 나누고, 할 수 없는 부분은 다른 팀원을 설득하여 조언과 도움을 구하는 방식으로 협업을 요청드립니다.

이러한 협업은 팀에 국한되어 있지 않습니다.

슬랙을 유심히 보다가 재밌어 보이는 내용 혹은 제가 기여할 수 있는 부분이 있는 경우 회의 참가를 요청드려 프로젝트에 참여합니다. 사실, 이 부분은 메이아이의 유연하고 수평적인 문화가 업무 전반에 반영되어 가능한 일이라 생각합니다.

A. 오프라인 공간에서 발생하는 데이터를 온라인에서 발생하는 데이터와 통합하여 분석하는 것이 목표입니다.

이제는 개인 사업자조차 ‘멤버십’이라는 이름으로 수집&분석하고 있는 온라인 고객 정보와, 가장 자연스럽지만 수집조차 불가능하던 오프라인 행동 데이터를 통합하여 분석할 수 있다면? 한 개인을 완벽히 이해할 수 있지 않을까 기대하고 있습니다.

A. 매장, 팝업 스토어, 전시장 등 다양한 오프라인 공간에서 수집된 인구통계 + 행동 데이터라는 유니크한 데이터를 다룰 수 있습니다. 이 데이터는 심지어 멤버십, transaction과 같은 온라인 데이터와 연동이 가능합니다.

하고 싶은 분석과 개발을 마음껏 할 수 있으며, 그 결과를 빠르게 출시하고 피드백을 받을 수 있습니다. 그 과정에서 120%의 결과를 만들어주시는 동료분들의 도움을 받아, 제가 잘 하는 일에만 집중할 수 있습니다.

Table of contents

Web Page

Homepage

Blog

채용문의

recruit@may-i.io

또는 하단 채널톡