인사이트는 결과를 '의미'로 바꾸는 과정입니다

인사이트는 결과를 의미로 바꾸는 과정입니다

분석 결과와 인사이트를 혼동하지 마세요.

분석 결과와 인사이트는 엄연히 다릅니다.

분석 결과는 데이터에서 확인한 사실이고
인사이트는 그 사실이 어떤 의미를 갖는지 해석한 것입니다.

예를 들어 분석 결과는 이렇습니다.

“30대 고객의 구매율이 높았습니다.”

하지만 인사이트는 이렇게 바뀌어야 합니다.

“30대 고객은 구매율뿐 아니라 재구매 간격도 짧아, 정기 구매 상품 추천과 리텐션 캠페인의 우선 타깃으로 볼 수 있습니다.”

다른 것도 해 볼까요?

분석 결과:

“모바일 유입 고객의 결제 완료율이 낮았습니다.”

인사이트:

“모바일 유입 고객은 상품 탐색에는 성공하지만 결제 단계에서 이탈하는 비율이 높아, 상품 상세 페이지보다 결제 과정 개선이 더 우선순위가 높을 수 있습니다.”

분석 결과:

“리뷰에서 배송 관련 부정 키워드가 많이 나타났습니다.”

인사이트:

“제품 자체에 대한 불만보다 배송 경험에 대한 부정 반응이 재구매 의향에 더 큰 영향을 줄 가능성이 있어, 상품 개선보다 배송 안내와 물류 경험 개선이 우선 과제가 될 수 있습니다.”

이렇게 인사이트는 “그래서 무엇을 의미하는가”에 답해야 합니다.

많은 포트폴리오가 그저 도출된 분석 결과를 인사이트라고 부릅니다.

하지만 “높다”, “낮다”, “많다”, “적다”는 아직 인사이트가 아닙니다.

그것은 관찰 결과일 뿐입니다.

인사이트가 되려면 다음 질문에 답해야 합니다.

왜 중요한가.
어떤 원인을 생각해볼 수 있는가.
어떤 고객군이나 상황에 적용되는가.
어떤 의사결정에 영향을 줄 수 있는가.
어떤 액션으로 이어질 수 있는가.

포트폴리오에서는 이 차이를 분명히 보여줘야 합니다.

실행 제안이 있어야

실무형 포트폴리오가 됩니다

데이터 분석 포트폴리오에서 가장 아쉬운 부분은 실행 제안이 없는 경우입니다.

많은 포트폴리오가 “분석 결과 이런 패턴을 발견했습니다”에서 끝납니다.