최근 여기저기서 데이터의 중요성에 대해 강조하고 있는데요, 많은 조직이 데이터를 통해 마주친 문제에 대해 답을 찾고자 하여도 실제로 데이터를 어떻게 보아야 하는지 아직까지도 어려워하는 조직이 대부분인 것이 현실입니다. 하지만 데이터 시각화를 거친다면 이야기는 조금 더 수월해집니다. 디지털 시대로 접어들면서, 그동안 쌓인 방대한 데이터를 한눈에 이해할 수 있도록 장표로 정리하려는 움직임을 가진 조직이 상당해졌습니다.
데이터 시각화, 왜 중요한 걸까요?
데이터 시각화를 하는 이유
데이터 시각화란 여러 유형의 차트, 인포그래픽, 플롯 등 그래픽으로 데이터를 표현하는 것을 뜻합니다. 데이터 시각화의 목적은 시각적 정보를 통해 복잡한 데이터 관계를 명료하게 전달할 수 있도록 하는 것입니다.
데이터 시각화는 우리도 모르게 매일 접하고 있는 친숙한 존재입니다. 예를 들어, 저는 매일 아침 ‘시리(Siri)’에게 날씨를 질문하고, ‘iPhone 날씨 앱’을 통해 출근 복장을 결정합니다.
보시는 화면과 같이, 금주는 햇볕은 따사롭지만 일교차가 심한 날씨가 계속될 것을 예측할 수 있습니다. 그래서 오늘은 긴팔 티셔츠과 가벼운 자켓을 입고 출근하였는데요, 덥지도 춥지도 않아 날씨에 알맞은 선택이었습니다.
iPhone 날씨 앱을 통해 시각적으로 알 수 있는 정보는 첫 번째 내 위치, 두 번째 현재 기온과 날씨, 세 번째 오늘 하루 동안 온도 변화, 네 번째 일주일 간 최고 기온과 최저 기온입니다. 또한 처음 어플 화면을 보았을 때, 맑은 하늘 화면부터 시각적 정보를 받아들이시지 않으셨나요? 기온과 습도, 강수량 등의 정보 숫자를 확인하지 않아도 오늘 우산이 필요 없는 날임을 추측할 수 있는데요. 이처럼 시각 요소를 통해 직관적이고 빠른 이해를 도울 수 있는 것이 바로 데이터 시각화입니다. 저는 이 정보로 아직 겨울 필수템인 패딩을 옷장에서 꺼내지 않는 것으로 의사결정을 할 수 있었습니다.
이처럼 생활 의사결정 뿐만 아니라, 가지고 있는 데이터를 시각적으로 접근하여 시장을 예측하고 효과적인 마케팅을 이끌어 낼 수 있습니다. 데이터 시각화는 통계치만으로는 알 수 없는 것들을 볼 수 있기 때문에 액션 가능한 인사이트를 찾는 데 도움이 됩니다. 각자 원하는 시나리오가 있으며 그 내용을 파악하기 위해 시각적 전달을 통해 많은 양의 데이터와 정보를 한눈에 담아냅니다. 우리 뇌는 시각적 정보를 받아들이는 속도가 빠르기 때문에 시각화를 통해 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
꺾은선 차트로 동향 파악하기
아마 많은 사람들이 매일같이 들여다보는 차트일 것이라고 예상합니다. ‘언제’ 사야 적절한지, 매일같이 고민하게 되지 않나요? 우리는 가장 좋은 때를 노리며 년/월/일, 실시간까지 비교하여 신중한 선택을 합니다. 이것은 판매 입장에서도 마찬가지입니다. 조직은 가장 노출이 높고 매출이 좋은 시기를 분석하여 적절한 시기를 예측해 광고를 시행하곤 합니다.
꺾은선(시계열) 차트는 장기적인 변화, 흐름을 나타낼 때 유용하여 관찰 대상의 추이를 비교할 때 많이 활용됩니다. 시간의 흐름에 따라 지속적인 변화의 흐름을 파악할 수 있어 증감의 정도를 통해 조사되지 않은 중간값도 예측이 가능하다는 장점이 있습니다.
한 마케터가 광고를 집행하는 시점에 대해 고민합니다. 언제 광고를 집행해야 가장 효과적으로 매출을 유도할 수 있을까요?
위 그래프를 통해 우리는 주 고객이 모바일 이용률이 높으며, 주말보다 주중에 특히 매출이 잘 일어난다는 것을 유추할 수 있습니다. 같은 주제의 광고상품 매출액 기간별 추이에서도 마찬가지로 주말보다 주중에 매출이 집중되며 브랜드 검색, 쇼핑 검색을 통해 유입하여 구매하는 고객층의 비중이 상당하다는 것을 알 수 있습니다. 이제 마케터는 이 데이터를 바탕으로 ‘주중 모바일에서 브랜드 노출’을 중점으로 하여 마케팅을 기획하게 될 것입니다.
범주형 데이터로 페르소나 분석하기
막대/파이 차트는 성별, 지역, 연령, 시간대별 매출, 카테고리(제품) 등 범주형 데이터를 주로 표현합니다. 막대 차트는 최대 항목과 최소 항목의 비교를 할 때 가장 흔히 사용되는 차트입니다. 파이 차트는 백분율(%)로 구성하여 각 범주가 전체에서 차지하는 비율이 명확한 경우 더욱 효과적입니다. 데이터의 목적에 따라 차트 형태를 선택하여 표현할 수 있습니다.
한 사이트에서 주 이용 고객층을 파악하여 새로운 제품군을 구성하려고 합니다. 위 차트로 어떤 군집이 가장 많은 비중을 차지하는지 바로 파악하셨나요? 막대/파이 차트로 비교군을 구성하면 가장 많은 비중을 차지하는 항목이 한눈에 쏙쏙 들어와 각 대상끼리 대조 과정 없이도 ‘모바일 유저 50대 여성’이라는 페르소나를 쉽게 유추해낼 수 있습니다. 이 외에도 공유가 가장 많이 발생한 카테고리를 통해 페르소나의 취향을 파악할 수 있을 것입니다. 이러한 정보를 활용해 다음 제품군을 구성할 때 페르소나에 맞는 성향을 파악하여 구성할 수 있도록 전략을 세울 수 있습니다.
날이 갈수록 복잡해지고 방대해지는 데이터 분석만큼, 그 과정에서도 시각화는 중요한 역할을 하게 되었습니다. 데이터 시각화는 분석에 대한 전문 지식이 없어도 누구나 쉽게 인사이트를 얻을 수 있습니다. 다만 모든 시각화가 전부가 아니듯, 시각화 결과를 보는 사람이 이해하지 못할 경우 활용성이 떨어지게 됩니다. 데이터 시각화는 어디까지나 분석을 이해하기 위한 도구이며, 지속적인 데이터 관찰을 늘 염두하고 어떻게 활용하느냐에 초점을 맞추어야 합니다.
다음 시간에는 데이터 시각화의 심화 내용으로 찾아 뵙겠습니다.
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핑백: 데이터 시각화 차트 유형과 활용사례 심화 – BizSpring BLOG