*톺아보기 : '무엇을 얻으려고 샅샅이 훑어보다 또는 모조리 더듬어 뒤지면서 찾다'
토스의 특징
토스는 각각의 프로젝트 수행을 Silo (작은 스타트업)라는 단위로 조직되어 일한다.
토스의 데이터 분석가로서 역량
데이터 분석가의 역량으로는 '전략적 사고방식', '데이터 분석 스킬셋', '커뮤니케이션' 이 중요하다.
- 액션으로 이어질 수 있는 데이터 분석 설계 및 실행
- ▶ 어떻게 이러한 능력을 향상시킬 수 있을까? ◀
- 비즈니스 문제를 명확하게 하기
- 구체적이고 측정 가능한 목표 설정
- 비즈니스에 대한 이해
- ▶ 어떻게 이러한 능력을 향상시킬 수 있을까? ◀
- 산업 분석 (산업 보고서, 뉴스 및 트렌드)
- 시장 조사 (시장 규모 및 성장률, 소비자 동향)
- 회사 내부 자료 및 지식 활용 (내부 보고서, 팀 미팅, 부서 간 협업, 인터뷰 및 대화)
- 교육 및 학습 자원 활용 (비즈니스 관련 코스, MBA 프로그램, 비즈니스 서적, 경제 및 경영 잡지 등)
- 실전 경험 및 프로젝트 참여
- 분석 결과와 비즈니스 목표 연계
*비즈니스 정의
→제품이나 서비스를 제공하여 가치를 창출하고, 이를 통해 이익을 얻기 위한 모든 활동을 의미합니다. 이는 고객의 필요를 충족시키고, 조직이 지속적으로 성장할 수 있도록 하는 경제적 활동입니다.
*비즈니스를 잘 이해했다라는 것은 무엇을 의미할까 ?
→ 비즈니스를 잘 이해했다는 것은 시장과 고객의 요구를 파악하고, 이를 충족시킬 수 있는 제품이나 서비스를 개발하며, 이를 통해 지속 가능한 수익을 창출하는 전 과정을 명확히 이해하는 것을 의미합니다. 또한, 비용 관리, 마케팅 전략, 경쟁 분석 등 비즈니스 운영의 다양한 측면을 종합적으로 파악하고, 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 포함합니다.
- 실험 설계 및 해석
- 문제 정의 및 가설 설정
- *가설 : 특정 현상이나 문제에 대한 잠정적인 설명이나 예측을 의미, 데이터를 통해 검증 가능한 형태, 실험이나 연구를 통해 그 타당성을 평가한다. 가설은 과학적 방법론에서 중요한 역하을 하며, 이를 통해 새로운 지식이나 인사이트를 발견하는 출발점.
- 가설 ex) "새로운 광고 캠페인은 기존 광고보다 더 많은 신규 사용자를 유입시킬 것이다."
- 실험군과 대조군 설정
- 샘플 크기 결정
- 실험 기간 및 환경 설정
- 데이터 수집 및 분석
- 실험 결과 해석 (통계적 유의성, 효과 크기 <Effect Size>, 실제 의미 해석, 세분화 분석, 액션 아이템 도출 및 실행)
- 문제 정의 및 가설 설정
- 지표에 대한 이해
- *지표가 뭔데 ? 지표란 특정 목표를 달성하기 위해 측정하고 분석하는 정량적인 데이터나 측정값
- ▶ 어떻게 이러한 능력을 향상시킬 수 있을까? ◀
- 정의
- 지표가 무엇을 나타내는지 명확히 이해.
- 계산 방법
- 지표를 계산하는 데 사용되는 수학적 공식, 지식을 정확히 이해.
- 필요한 데이터
- 지표를 계산하기 위해 어던 데이터가 필요한지 파악하기.\
- 해석
- ex, ARPU가 높다면 사용자당 수익이 높다는 것을 의미
- 비즈니스 컨텍스트 (맥락)
- 지표가 비즈니스와 어떻게 연관되어 있는지 이해
- ex) ARPU 는 수익성을 평가하는 중요한 지표로, 마케팅 전략이나 가격 정책에 영향을 미칠 수 있다.
- 비교와 추세 분석
- 동일 지표를 시간 경과에 따라 또는 경쟁사와 비교하여 분석.
- 액션 아이템 도출
- 인사이트 기반 행동 : 지표를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 실행 가능한 행동 계획을 도출!
- 정의
- 쉽고 빠른 의사결정을 위한 간결한 대시보드 설계
- 소프트 스킬 : 명확한 커뮤니케이션, 추진력, 도전정신, 빠른 학습 능력
업무
- 서비스 / 제품 분석
- 비즈니스 분석
- A/B 테스트
- 문제 인식 및 정의 - 가설 설정 - 실험 설계 - 실험 세팅 - 가실험 실행 - 실험 진행 - 위닝 선언 - 사후 분석
- 대시보드 구축
- 전략 발굴
- 데이터 마트 설계 및 관리
스킬셋
- Kibana, Kafka Viewer
- Impala, DataGrip, Jupyter
- Airflow, 배치 센터
- Grafana, Tableau
- 내부 툴 (TUBA, Log-Centre, Table Center 등)
비즈니스와 제품의 성과를 측정하고 이해하는 주요 지표들
AU(Active User) / Retention / AMPU(Average Margin per User)/ ARPU(Average Revenue per User) / MAU / LTV 등 서비스에 맞는 주요 지표를 설정
1. AU (Active User)
정의: 특정 기간 동안 애플리케이션이나 서비스에 접속하여 활동한 사용자 수를 의미합니다. 활동의 정의는 서비스에 따라 다를 수 있습니다(예: 로그인, 특정 기능 사용, 구매 등).
종류:
- DAU (Daily Active Users): 하루 동안 활동한 사용자 수.
- WAU (Weekly Active Users): 일주일 동안 활동한 사용자 수.
- MAU (Monthly Active Users): 한 달 동안 활동한 사용자 수.
의미: 서비스의 현재 사용자 기반 규모를 나타내며, 사용자 참여도와 지속적인 사용을 평가하는 데 유용합니다.
2. Retention (유지율)
정의: 특정 기간 동안 신규 사용자가 처음 사용 후 계속해서 서비스를 사용하는 비율을 의미합니다.
계산 방법: (특정 기간 동안 유지된 사용자 수 / 특정 기간 동안 신규 사용자 수) * 100
의미: 사용자가 서비스를 계속 사용하는 정도를 평가하며, 제품의 유용성과 사용자 만족도를 간접적으로 나타냅니다.
3. AMPU (Average Margin<이익> per User)
정의: 사용자당 평균 이익을 의미합니다. 이는 총 수익에서 총 비용을 뺀 값을 전체 사용자 수로 나눈 값입니다.
계산 방법: (총 수익 - 총 비용) / 총 사용자 수
의미: 각 사용자가 기업에 얼마나 많은 이익을 가져다주는지 평가하는 지표로, 수익성과 비용 효율성을 평가하는 데 중요합니다.
4. ARPU (Average Revenue<수익> per User)
정의: 사용자당 평균 수익을 의미합니다. 이는 총 수익을 전체 사용자 수로 나눈 값입니다.
계산 방법: 총 수익 / 총 사용자 수
의미: 각 사용자가 기업에 얼마나 많은 수익을 가져다주는지 평가하는 지표로, 수익 창출 능력을 측정하는 데 사용됩니다.
5. MAU (Monthly Active Users)
정의: 한 달 동안 적어도 한 번은 서비스를 사용한 사용자 수를 의미합니다.
계산 방법: 한 달 동안 서비스를 사용한 고유 사용자 수
의미: 월간 사용자 참여도를 평가하며, 제품의 인기도와 시장 점유율을 간접적으로 나타냅니다.
6. LTV (Lifetime Value)
정의: 한 사용자가 서비스나 제품을 사용하는 동안 기업에 가져다주는 총 수익을 의미합니다.
계산 방법: (ARPU * 고객 유지 기간) - 고객 획득 비용
의미: 고객 생애 가치를 평가하여, 고객 확보와 유지 전략을 최적화하는 데 중요한 지표입니다. 고객이 기업에 장기적으로 얼마나 큰 가치를 가져다주는지를 측정합니다.
예시
- AU: 하루 동안 100명이 앱을 사용했다면, DAU는 100입니다.
- Retention: 7일 후에도 여전히 30명이 앱을 사용하고 있다면, 7일 유지율은 30%입니다.
- AMPU: 총 수익이 $5000이고 총 비용이 $3000이며, 사용자 수가 100명이라면, AMPU는 ($5000 - $3000) / 100 = $20입니다.
- ARPU: 한 달 동안 총 수익이 $10000이고 사용자 수가 200명이라면, ARPU는 $10000 / 200 = $50입니다.
- MAU: 한 달 동안 500명이 앱을 사용했다면, MAU는 500입니다.
- LTV: ARPU가 $50이고 고객 유지 기간이 12개월이며 고객 획득 비용이 $100이라면, LTV는 ($50 * 12) - $100 = $500입니다.
이 지표들은 서비스의 사용자 참여도, 수익성, 그리고 장기적인 가치를 평가하는 데 중요한 역할을 하며, 비즈니스 전략을 세우는 데 필수적인 데이터입니다.
♠ 채용공고 ♠
👊 UX Data Analyst
- 합류하게 될 팀
- DA 챕터 소속 (사일로 배정) *사일로 : 회사 내 팀이나 부서가 분리되어 있는 것을 의미
- Product Owner, Product Designer, Server Developer, Front-end Developer, Data Analyst 등 6~8명의 다양한 직군이 하나의 사일로를 이루어 작은 스타트업처럼 자율성을 갖고 일한다.
- Data Analysis Platform 팀과 Strategy 팀, FP&A 팀에도 Data Analyst 가 있다.
- 토스커뮤니티의 DA 는 모두 DA 챕터에 소속되어 있다. 챕터 구성원들이 다양한 목적으로 그룹을 주기적으로 분석 주제를 공유하고 고민을 나눈다.
- DA 챕터는 1~12년 경력의 팀원들로 구성되어 있으며, 금융권, IT 회사, 게임사, 이커머스 등 다양한 백그라운드를 가진 분들이 모여있다.
- UX DA 는 UX platform team 에서 디자이너들과 소통하며 더 개선된 토스유저 경험을 만들기 위한 고민을 한다.
- 업무
- 토스유저들의 행동 패턴 데이터를 분석하기 위한 Data 를 정제/가공/추출하고, 리포트와 시각화를 제공
- 유저의 앱사용성에 대한 문제를 정의하고 이를 평가하기 위한 지표를 고민하고 설계한다.
- NPS를 분석하여 가장 연관도가 높은 팩터에 따라 Action Item 을 고민하고 팀과 함께 개선해나간다.
- 유저의 사용성 테스트 (ex. A/B 테스트), 설문 결과 등을 분석하여 UX 방향성 수립에 Data-Driven 의사결정으로 기여한다.
- 역량
- 데이터 파이프라인에 대한 이해도, SQL을 사용해 대용량데이터를 직접 추출/가공/정제해보신분
- 모바일 서비스 데이터 분석 방법 (Customer Lifetime Value, Retention, Cohort Analysis 등)에 대한 높은 수준의 이해도를 바탕으로 이를 UX관점의 해석과 새로운 지표들로 정의할 수 있는 분
- UX분석을 위한 NPS 분석, 앱사용성분석, 유저설문분석과 같은 고객의 만족도를 분석하기 위한 고민을 해보신분
- 추상적인 UX의 가설을 지표와 실험설계를 통해 측정하고 증명해 나갈 수 있는 분
- 발전적인 논의를 통해 비즈니스 관점과 UX 관점의 사이에서 최적의 안을 도출할 수 있는 커뮤니케이션 역량
- 이력서
- 그동안 해온 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 작성
- NPS, 유저설문, 유저행동, 앱사용성 분석 등 UX 관련한 분석 경험이 있으면 구체적으로 작성
- 추상적인 개념을 구체적인 지표로 변환하여 측정하고 테스트를 통해 개선해나간 경험이 있다면 작성
- 진행했던 프로젝트의 문제정의 - 가설설정 - 실험설계 및 검증 - 결과의 과정이 드러나면 좋다.
- 데이터 분석으로 서비스 이용 유저에 대해 깊이 이해하고 이를 통해 액션을 제시한 경험
- 모바일 서비스 데이터 분석 방법 (LTV, AARRR, Cohort, Funnel 등)을 깊게 활용해봤는지 확인한다.
- 목표를 달성했다면 이탈률, 전환율, 매출액 등 지표의 개선을 수치로 나타내주면 좋다. (외부공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외)
👊 Data Analyst (공통)
- 업무
- 작은 스타트업인 Silo 에서 비즈니스/마케팅/비용/매출/고객 행동 전반에 대한 분석을 하고 Insight 와 전략을 제안
- 목표를 달성하기 위한 지표와 가설을 설정하고, 이를 검증할 수 있는 다양한 A/B 테스트를 설계하며 결과를 분석하고 Action Item 을 제안
- 토스내 다양한 데이터를 탐색하고 비즈니스와 프로덕트 성장 기회를 찾는다.
- 필요하다면 비즈니스 Insight 를 효율적으로 전달하기 위한 시각화를 제공
- 지표로 팀을 목표에 얼라인하고 Data-driven 문화를 리드하는 역할
- Product Owner 와 함께 서비스 및 전사 비즈니스의 방향을 결정하는 중요한 전략가로서의 역할을 수행
- 역량
- 다양한 데이터를 주도적으로 탐색하고 여러 데이터를 종합하여 논리적 해설을 할 수 있는 역량
- SQL을 활용해 자유롭게 원하는 데이터를 추출할 수 있는 역량
- 모바일 서비스 데이터 분석 방법(Customer Lifetime Valuem Cohort Analysis 등)에 대한 높은 수준의 이해도
- 비즈니스/마케팅/비용/매출/고객 행동 등 다양한 데이터에 대한 분석 경험
- Silo 의 CSO 로서 데이터를 통해 적극적으로 비즈니스 전략을 제안
- 가설을 세워 A/B 테스트를 설계하고 검증하며 지속적으로 개선해 나간 경험
- 복잡하고 다양한 지표들을 이해하고 변환하여 insightful 한 시각화 대시보드로 변환 하실 수 있는 분
- 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
- 그동안 해오신 업무 중 비즈니스 임팩트가 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요.
- 진행했던 프로젝트의 문제정의-가설설정-실험설계 및 검증-결과의 과정이 드러나면 좋아요.
- 데이터 분석으로 유저와 비즈니스에 대해 깊이 이해하고 이를 통해 액션/전략을 제시하신 경험이 있다면 적어주세요.
- 프로덕트의 비지니스/마케팅/비용/매출/고객 행동 전반에 대한 다양한 분석을 하신 경험이 있으면 좋아요.
- 모바일 서비스 데이터 분석 방법(LTV, AARRR, Cohort, Funnel 등)을 활용하여 분석해보셨는지 확인하고 있어요.
- 목표를 달성했다면 이탈률, 전환율, 매출액 등 지표의 개선을 수치로 나타내주면 좋아요. (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외하여 주세요.)
👊 Data Analyst (3년 이하)
- 업무
- 작은 스타트업인 Silo 에서 비즈니스/마케팅/비용/매출/고객 행동 전반에 대한 분석을 하고 Insight 와 전략을 제안
- 목표를 달성하기 위한 지표와 가설을 설정하고, 이를 검증할 수 있는 다양한 A/B 테스트를 설계하며 결과를 분석하고 Action Item 을 제안해요.
- 토스내 다양한 데이터를 탐색하고 비즈니스와 프로덕트 성장 기회를 찾는다.
- 필요하다면 비즈니스 Insight 를 효율적으로 전달하기 위한 시각화를 제공
- 지표로 팀을 목표에 얼라인하고 data-driven 문화를 리드하는 역할
- Product Owner 와 함께 서비스 및 전사 비즈니스의 방향을 결정하는 중요한 전략가로서의 역할을 수행한다.
- 역량
- 빠른 러닝커브와 Grit으로 함께 성장해나갈 준비가 되신 분
- 비즈니스 문제를 정의하고 해결하기 위해 데이터를 활용하여 논리적으로 접근할 수 있는 분
- 생각하는 데이터를 SQL 을 활용해 바로 추출해 낼 수 있는 수준의 SQL 스킬
- 기본적 데이터 분석 지표 (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue)에 대한 이해도가 있는 분
- 비즈니스/마케팅/비용/매출/고객 행동 중 하나 이상의 데이터 분석에 경험이 있으신 분
- 지표의 성장을 위해 다양한 가설을 설정해보고 A/B 테스트 하는 문화를 경험했거나 직접해본 분
- 명확한 커뮤니케이션으로 협업할 수 있고, 서비스의 방향과 목적에 대한 이해도가 빠른 분.
- 도메인 지식에 대한 적극적인 호기심과 프로덕트 전략에 대한 고민과 논의를 좋아하시는 분
- ▶ 1. SQL에 능숙하고(+데이터 베이스 이해도), 2. 지표에 대한 이해 및 지표를 성장시켜본 경험, 3. 지표의 성장을 위한 다양한 가설 설정 및 AB테스트 경험,
- ▶ Python 에 대한 언급..x, 어떤 프로젝트에서 어떠한 접근 방식과 고민과 실험으로 성공을 해보았는가가 중요
- 이력서 작성
- Fast Learner 로서의 역량을 보여줄 수 있는 사례를 작성
- Grit 으로 목표한바를 달성하기 위해 노력했던 프로젝트
- 진행했던 프로젝트의 문제정의 - 가설설정 - 실험설계 및 검증-결과의 과정이 드러나면 좋다.
- 다양한 지표 정제 / 추출 / 시각화 경험이나 데이터 정제업무를 해보신 경험이 있으면 작성
- 데이터 분석으로 서비스 이용 유저에 대해 깊이 이해하고 이를 통해 액션을 제시하는 경험이 있다면 작성
- 모바일 서비스 데이터 분석 방법 (LTV, AARRR, Cohort, Funnel, ABtest 등)을 활용해봤는지 확인 중
- 목표를 달성했다면 이탈률, 전환율, 매출액 등 지표의 개선을 수치로 나타내주면 좋아요.
*Grit : 장기적인 목표를 향해 꾸준히 노력하고, 열정과 끈기를 유지하는 성격 특성을 의미합니다. 이는 단기적인 실패나 좌절에도 불구하고 끝까지 포기하지 않고 지속적으로 노력하는 능력을 포함합니다. Grit은 성공과 성취에 중요한 요소로, 특히 어려운 상황에서도 목표를 향해 꾸준히 전진하는 힘을 나타냅니다. 심리학자 앤절라 더크워스(Angela Duckworth)가 이를 연구하여 널리 알려졌습니다.
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