[태블로 강의]데이터 시각화와 스토리텔링

데이터 시각화와 스토리텔링

데이터 시각화로 액션 가능한 인사이트를 찾고, 효율적으로 커뮤니케이션 하는 법

 

학습목표

1. 데이터 시각화

- 실무 활용사례

데이터 시각화는 실무에서 어떻게 쓰이나?(비즈니스에서 데이터 시각화가 활용되는 방법: 문제정의, 가설검증, 모니터링, 스토리텔링)

- 좋은 시각화 핵심법칙

좋은 데이터 시각화란 무엇인가? 상대방에게 효율적으로 데이터의 의미를 전달하기 위한 시각화의 핵심법칙

 

2. 데이터 스토리텔링

- 타겟 분석

타겟에 맞는 데이터 커뮤니케이션(의사결정자와 이해관계자를 데이터로 설득하는 방법)

- 핵심 메시지

데이터 스토리텔링 프레임워크(데이터 시각화 차트와 함께 명확하게 핵심 메시지를 표현하는 방법)

 

챕터 1-1.  데이터 시각화는 실무에서 어떻게 쓰이는가?(데이터 시각화 활용 사례)

- 데이터 시각화로 통계치만으로 알 수 없는 인사이트 발견

・ 시각화: 쉽게 이해할 수 있게 시각적으로 표현(커뮤니케이션 초첨)

・ 가시화: 보이지 않는 것을 보이게 만든다

- 데이터 시각화의 효과: 전주의적 속정 활용 가능, 시각적 속성을 활용해서 더 빠르게 인사이트 도출 가능

- 데이터 시각화의 목적: 액션 가능한 인사이트를 찾고 커뮤니케이션 하기 위해서

- 데이터를 봐야 하는 이유

・ 제품과 서비스가 실패하는 이유: 사람들의 필요를 반영하지 못해서

・ 표면적으로 드러나지 않기 때문에 메트릭을 정해서 데이터를 측정하고 개선

・ 모든 행동(가입, 클릭, 좋아요, 구독, 팔로우, 접속시간, 탈퇴 등)을 데이터화하고 피드백을 데이터로 분석하여 개선을 위한 액션 도출

  (ex. 페이스북, 유튜브, 인스타그램 등)

・  IDEA → BUILD → PRODUCT(직관으로 가능한 부분) → MEASURE → DATA → LEARN(데이터로 검증해야 하는 부분)

- 비즈니스 애널리스트의 역할: 액션 가능한 인사이트를 찾고 현업과 커뮤니케이션

・ 가설수립(EDA), 가설검증(A/B Test), 모니터링(KPI지표, 대시보드), 스토리텔링(Presentation)

・ 과거를 분석해서 현재를 개선: 액션 가능한 인사이트를 찾고, 현업 & 의사결정자(C-level)와 커뮤니케이션

- 데이터 시각화 활용 예시

・ 가설수립 - Exploratory Data Anakysis(EDA): 탐색적 데이터 분석을 위한 시각화

・ 가설검증 - A/B Testing: Conversion Rate, Cohort Analysis: User Retention: 가설을 검증하기 위한 시각화

・ 모니터링 - KPI Monitoring Dashboard: 정기적인 모니터링을 위한 시각화

・ 스토리텔링: 조직 내 커뮤니케이션을 위한 보고서형 스토리텔링 시각화

"데이터 시각화로 액션 가능한 인사이트를 찾고, 데이터로 효과적인 스토리를 전달하는 커뮤니케이션 능력"

 

챕터 1-2. 좋은 데이터 시각화를 위한 핵심 공식

- 시각적 속성: 시그널은 최대화, 노이즈는 최소화

・ 사람이 한 번에 처리할 수 있는 정보량에는 한계가 있기 때문에, "정보 전달의 효율성"을 생각해야 함

  ① 데이터 잉크 비율을 높이자: 표현하고자 하는 데이터 외에는 불필요한 장식을 없애 심플하게 만들자 → 커뮤니케이션을 위해

  ② 시각 속성 활용하기: 위치 > 길이 > 방향 > 각도 > 면적 > 부피 > 채도

      → 막대차트(길이)는 미묘한 길이도 판별할 수 있어 가장 일반적으로 사용

      → 파이차트(각도)와 영역차트(면적)는 인간의 눈에 정확하게 인식되기 어려움

      → 만약 그래도 비율을 나타내고 싶다면 도넛차트 활용하기

- 데이터 시각화의 목적: 목적은 커뮤니케이션

・ 질문에 대한 핵심 메시지가 명확한가?

・ Action Item(행동을 촉진하는 내용)이 있는가?

・ 상대방과 나 사이에 공유된 컨텍스트를 고려했는가?

・ 인사이트를 얼마나 이해하기 쉬운 형태로 전달하는가?

- 실전 데이터 시각화 테크닉

・ 3D 차트를 쓰지 않는다: 정확한 사실이 전달되지 않을 뿐더러 왜곡된 정보전달

・ 막대그래프의 축은 반드시 0부터 시작한다: 차이가 과도하게 강조되어 사실을 왜곡하게 됨

・ 꺾은선 그래프의 축은 잘라내도 괜찮음: 트렌드를 나타내는 꺾은선 그래프의 가장 중요한 역할은 선의 기울기로 경향을 파악하는 것

・ 색은 강조하고 싶은 요소에만 사용하자: 색상에 시각화의 목적을 반영해서 보는 사람에게 명확하게 메시지를 전달할 수 있도록

・ 이중축은 혼란의 여지가 있다: 어느 쪽 축이 막대이고, 어느 쪽 축이 선인지 불분명해 이해하기 어려움

・ 산포도는 가로축에 원인, 세로축에 결과를 표시: 산포도의 상관관계는 인과관계를 나타내지는 않지만, 일반론으로 성립된다고 생각하는 경우 해석을 쉽게 하기 위해

・ 시간축은 가로축이 기본: 시간을 가로로 배치하는 편이 경향을 인식하기 훨씬 편리함

 

챕터 1-3. 데이터 스토리텔링 (1) 이해관계자 & 의사결정자와 커뮤니케이션 하기

- 그들의 언어로 커뮤니케이션 하기: 데이터 스토리텔링 프레임워크를 활용

- 스토리텔링의 힘: 데이터(5%만 기억), 스토리(63%가 기억)

- 스토리텔링의 과학적 효과

・ 이해: 뇌에서 보상과 교감의 감정을 자극하는 화학 물질을 분비해 이야기를 잘 이해하게 한다

・ 공유: 말하는 사람과 듣는 사람의 감정을 동기화 시키며, 유대감을 쌓게 한다

・ 감정: 이야기에 빠지면 호감이 생겨 냉철한 태도를 버리고 몰입하게 된다.

・ 행동: 이야기는 공감을 이끌어내고, 공감은 행동을 이끌어내는 동기가 된다.

- 스토리의 구성 요소: 단순히 나열된 정보가 아니라 흐름이 있는 이야기로 만들어서 뇌 활성화시키기

・ 상황(Context) → 문제(Problem) → 해결(Action)

- 스토리텔링 체크리스트

・ 청자: 이해관계자들과 협업, 의사결정권자에 발표

・ 주제: 하나의 핵심 문장과 명확한 액션 아이템

・ 데이터 시각화를 통해 그 근거를 직관적으로 전달

- 현업과 진짜 문제를 찾아나가는 방법

・ 1:1 인터뷰 하며 진짜 문제 찾기: Yes/No 답변이 아닌 Why?를 반복질문, 관찰 후 Pain Point를 찾아보고 이게 맞는지 질문하기

・ 신뢰와 친밀감 쌓기: 미리 분석한 데이터 시각화 자료들을 조직에 꾸준히 공유 → 회사에 편안한 1:1 자리 많이 만들기

- 의사결정자의 언어로 대화하는 방법

・ 경영자들은 시간이 부족하다, 이들에게 가장 가치있는 자원은 시간

・ 핵심 포인트만 빠르게 전달하기: 결론 → 이유 & 예시 → 추천하는 액션

・ 의사결정자들이 성과를 평가받는 방법: 6가지 핵심 성과 지표 중 한 영역을 개선해야 함

・ Money(Revenue↑,Cost↓), Market(Market Share↑,Time to Market↓), Exposure(Retention↑, Risk↓)

・ 같이 오래 일해본 상사분께 도움 요청하기: 의사결정자가 어떤 방식으로 커뮤니케이션 하는 것을 좋아하는지 미리 파악하기

・ 대면 or 서면(일대일 면담, PT, 제안서, 이메일), 평소에 가지는 의견, 관심있는 영역, 제시가능한 반론 대처방안

 

 

챕터 1-4. 데이터 스토리텔링 (2) 핵심 메시지 전달하기

- 스토리텔링 구조

・ 스토리의 3단 구성(컨텍스트 설명 → 핵심 메시지: 문제와 기회 → 추천하는 액션)

- 핵심 메시지 전달하기

・ Point(핵심 메시지, 액션 아이템) + 득과 실(예상 변화 수치, 시간과 비용)

・ 상황 설명 후 문제 발견 → 문제로 인한 데이터 수치 → 제안의 득과 실, 성과 나오기까지 걸리는 시간

- 제안서 구조 만들기

데이터 스토리: 핵심 요약 메시지

데이터 스토리			핵심 요약 메시지
Action 1	Action 2	Action 3	하위 액션 아이템
What	What	What	무엇을 해야 하는가?
Why	Why	Why	왜 그것이 변해야 하는가?
How	How	How	어떻게 긍정적인 변화를 만들것인가?