[세미나] 카카오 스타일 세미나 참석 후기 #10 데이터로 셀러와 함께 성장하기 (23.07.27)

안녕하세요:) 

오늘은 카카오 스타일 세미나 참석 후기를 남겨보려고 합니다.

 

카카오 스타일은 현재 지그재그라는 서비스를 운영하고 있는데요!

평소에 너무나도 잘 쓰고있는 서비스이기도 하고 어떻게 데이터를 활용하고 있을지 궁금하여 신청해보게 되었습니다.

좋은 정보 공유해주신..bird님께 감사👍

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0️⃣ 세미나 후기

세미나 내용 요약 이전에 짧게 후기를 남겨보겠습니다. 일단 취준생 입장에서는 흥미롭게 들을 수 있었는데요.

양면마켓플레이스에서 "seller에게 인사이트를 준다"는 아이디어는 한번씩 데이터 분석을 하면서 생각을 해보게되는데 이를 실제로 도입했다는 점이 인상깊었습니다.

또한 현실에 안주하지 않고 끊임없이 트렌드를 캐치하려고 하는 점 또한 인상깊게 다가왔고 지그재그가 잘 되는 이유는 여기에 있구나 하는것을 느끼게 된 세미나였습니다.

 

카카오 스타일의 데이터 분석가 분들이 어떤 고민을 하고 계시는지, 어떤 환경에서 어떤 분석을 하고 계시는지를 조금이나마 접할 수 있어서 너무 좋은 기회였고 경험들을 꽤나 자세히 공유해주셔서 재밌게 들었던 것 같습니다!!

 

다음에 또 이런 세미나가 있다면 무조건.. 참석하려고 합니다!

 

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<세미나 요약>

우선 커머스 플랫폼 분석가인 Arco(아르코)님이 지그재그의 seller가 사용할 수 있는 BI 툴인 지그재그 인사이트와 카카오스타일 분석가 업무에 대해서 자세하게 설명해주셨습니다.

세미나 목차

 

1️⃣ 지그재그 인사이트

seller에게 제공되는 대시보드인 지그재그 인사이트

지그재그 인사이트는 퀵사이트라는 BI툴을 활용하여 매출기반으로 분석한 내용을 셀러에게 제공하는 대시보드인데요.

 

 

지그재그 인사이트 화면 예시1

지그재그 인사이트 화면 예시2

-> 이렇게 seller가 볼 수 있는 매출기반 대시보드를 제공하기도 하고 상의/하의중에 뭐가 잘 팔리는지? 광고를 할지 말지? 등 여러 정보를 대시보드 형태로 제공하고 있습니다.

ex) 비가 많이와서 장화 판매가 많았는데 10대/40대는 장화를 찾지 않음을 확인. 20대/30대가 장화를 찾는다는 인사이트를 줌

 

 

 

미래를 준비할 수 있는 데이터

또한 지그재그는 패션 플랫폼 이다보니 트렌드에 민감하여 현재를 알 수 있는 데이터도 중요하지만  미래를 준비할 수 있는 데이터도 필요하다고 말씀하셨습니다.

 

2️⃣ 분석가 업무

- 분석 환경 : 아테네 사용 (빠른 속도)

- Git으로 쿼리 공유 생활화

- 단순 추출 업무

- 데이터 엔지니어링팀 / 데이터 사이언스팀 / BI툴-AWS팀의 서포트

 

이런 내용이 기억이 나는데요. 보통의 분석가의 업무와 비슷하지만 분석하기에 좋은, 분석 환경의 지원을 많이 받고 있구나 하는 것들을 많이 느낄 수 있었습니다.

 

 

3️⃣ Q&A 세션

Q&A 세션에서 기억에 남는 몇가지 질문과 답변을 소개하겠습니다.

 

1. 데이터 분석가의 일하는 방식 (기능조직 / 목적조직 / 협업방식 등)

A. 목적조직으로 이루어져있어서 분석가라고 하는 기능 조직은 없지만 일주일에 한번씩 모여서 어떤 분석을 하고 있는지 챕터 회의를 진행함. 비슷한 분석을 하는 경우가 있기 때문에 공유 문서로 하는 내용을 공유

 

2. 셀러 데이터를 분석하고 도출한 이슈 중에서 지금까지 유용했던 인사이트는 무엇인가요? 가장 인상깊었던 인사이트를 소개해주세요.

A. 월 매출을 올리려면 뭘 올려야한다는 것을 초기 셀러들에게 제공하는데 "몇개의 상품을 등록해야지 월매출 1000만원에 도달할까?"에 대해 분석가 분이 "잘팔리는 몇몇 상품이 잘 팔리겠다"고 생각했는데 월 매출 1000만원 이하의 스토어는 잘팔리는 상품이 없고 조금조금 많이 팔린 형태였음.

최소한 몇개는 상품을 등록해야한다 하는 개수가 데이터 분석 결과 도출되었고 단, 상품 수가 많아질 수록 매출이 증가하지는 않고 특정 매출 이상이면 상품 수가 중요하진 않다는 결론이 도출되었다.

 

3. 데이터 분석을 통한 모델 및 솔루션이 예측한 방향과 다르게 작동한 적이 있을까요? 오히려 기존보다 나빠진 경우가 있다면 이를 어떻게 분석하고 개선시켰는지 궁금합니다.

A. EDA를 하는 과정에서 예측한 것과 다른 경험이 있었다. 직진배송에서 어떤 상품을 입고하라는 입고수량을 권장하는데 그 수량을 예측하는 과제를 진행하였다. 특정 지표가 품절이 나면 입고를 해야한다는 이어지는 지표이기 때문에 다중회귀의 지표로 선정하였다. 단일 지표로 회귀모델을 돌렸을 때는 입고수량 예측력이 높았는데 품절, 기획전,, 등등 다중으로 지표를 설정하니 잘 나오지 않아서 결국엔 지표에서 제외를 했던 경험. (다중공선성 등의 문제일 것으로 예상됨)

 

4. 데이터 분석 주제를 정하는 방식이 궁금합니다. 분석가가 주도적으로 주제를 정하는 비율은 얼마나 될까요? 요청이 오는 작업의 경우, 어떤 식으로 요청하고 협업하는지 궁금합니다.

A. 특정 목표로 달려가자는 전사 플래닝을 4개월에 한번씩 진행하는데 전사 플래닝에 맞는 주제로 분석을 진행하고 있음. 주제 중심으로 분석이 만힝 이루어지며 요청 위주의 업무로 진행되는데 일의 우선순위가 전사 플래닝에 맞게 정해져있음.

 

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세미나를 들으면서 카카오 스타일의 업무 방식을 간접적으로나마 접할 수 있어서 너무 좋은 경험이였던 것 같습니다.

카카오 스타일에 입사하고 싶어지네요..

 

오늘도 글 읽어주셔서 감사하고 좋은하루되세요:)