보고서가 말해주지 않는 진짜 원인, EDA는 어떻게 찾는가?

"마케팅비를 줄여도 되는 채널과, 더 넣어야 하는 채널은 어디인가?" 

매출을 높이기 위해 광고비를 집행하다 보면 누구나 한 번쯤 이런 고민을 하게 됩니다. 신규 유입은 늘어도 전환율이 오르지 않거나, 특정 채널의 ROAS가 들쭉날쭉할 때는 더더욱 그렇습니다.

데이터는 매일 쌓이는데 정작 어디서부터 분석해야 할지 막막합니다. 어떤 고객 군이 매출에 직접 기여하는지, 어느 구간에서 이탈이 발생하는지만 알아도 전략은 크게 달라질 수 있는데, 감으로 의사결정을 내리기엔 리스크가 크고 근거 없는 투자는 비용만 늘어날 수 있습니다.

그래서 많은 기업이 데이터 기반 의사결정을 위해 ‘EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)’를 활용하고 있습니다.

EDAExploratory Data Analysis)란?

EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)는 데이터 속에 숨겨진 의미와 패턴을 '읽어내는' 탐색 과정입니다. 단순히 수치를 집계해 표로 정리하는 것이 아니라, 숫자 뒤에 어떤 의미가 있는지, 어떤 변수들이 결과에 영향을 미쳤는지 파악하는 단계입니다.

데이터를 통해 비즈니스 맥락 속 패턴을 발견하도록 돕는 EDA

EDA는 데이터를 정제하고 다양한 방식으로 시각화하면서 비즈니스 맥락 속 패턴을 발견하는 분석하도록 도와줍니다. 예를 들어 전환율이 떨어졌다면, EDA를 통해 이런 질문들의 답을 찾을 수 있습니다.

• 어떤 채널에서 떨어졌는가?
• 특정 시간대에 유독 낮아지는가?
• 특정 고객군에서 두드러지는가?
• 이탈이 발생하는 지점은 어디인가?

단순 수치를 넘어 실제 의사결정에 사용할 수 있도록 데이터를 변환해 한 단계 높은 추론과 인사이트를 얻도록 도와줍니다.

EDA를 통해 데이터가 

'의사결정 가능한 인사이트’로 바뀌는 과정

1) 비즈니스 가설 설정

비즈니스 가설을 설정하는 과정으로 시작합니다. 데이터의 범위 · 기간 · 지표 구조를 살펴보며 '매출이 왜 주춤한가?', '어느 채널에서 성과가 떨어졌나?' 같은 질문을 다듬습니다.

2) 기초 통계 · 기준선 생성

원본 데이터에서 평균, 중앙값, 분포, 편차 등을 계산해 기준선(Baseline)을 생성합니다. 이 기준이 생기면 특정 값이 정상 범위에 있는지, 평균보다 낮은지, 극단적인 이상치인지 감이 아닌 수치로 비교할 수 있습니다. 

3) 데이터 재구조화

정제된 원본 데이터를 분석 목적에 맞게 다시 구조화하고 묶는 과정입니다. 일자 단위 로그를 월 단위로 집계하거나, 고객을 신규/재구매로 나누어 그룹별 성과를 비교할 수 있습니다. 

이때 전환율, 객단가, ROAS처럼 원본 수치에서 파생 지표를 생성해 수치를 '비교 가능한 정보'로 바꾸게 됩니다. 기록에 불과하던 숫자를 의미와 패턴을 읽을 수 있는 정보로 재구성하는 단계입니다.

4) 데이터 시각화

Python · R 같은 코드 기반 분석 도구 또는 Tableau · Power BI · Looker 같은 BI 대시보드를 활용해 데이터를 시각화합니다. 

표로 볼 때는 평평해 보이던 수치가 그래프에서는 추세 · 변곡점 · 이상치가 선명하게 드러나기 때문에 언제 · 어디서 · 얼마나 차이가 발생했는지 직관적으로 파악할 수 있습니다.

EDA 기업 사례, 어떻게 활용했을까

카카오 – 기능 사용률 개선 & UX 흐름 최적화 사례

“우리가 만든 기능, 유저는 정말 쓰고 있을까?” 카카오톡은 페이, 맵, 선물하기 등 다양한 기능을 연동해 확장해왔지만, 메신저 외 부가기능의 사용률은 기대보다 낮았습니다.

내부에 기능이 있음에도 유저가 인지하지 못하거나, 발견까지의 경로가 멀어 경쟁 서비스로 이탈하는 경우도 종종 발생했습니다. 이를 확인하고 개선하기 위해 카카오톡은 EDA 기반 사용자 행동 분석을 진행했습니다.

EDA로 사용자 행동을 탐색

EDA를 통해 사용 로그를 시각화하여 흐름을 추적했습니다.

• 화면 체류 시간, 스크롤 깊이, 클릭 히트맵 분석
• 신규/기존 사용자 그룹으로 행동 패턴 비교
• 시점 · 디바이스 · 버튼 위치별 사용량 변화 시각화

그 결과 명확한 문제 지점이 드러났습니다.

• 채팅방 진입 이후 부가기능까지 도달하는 비율이 급격히 감소
• 버튼이 화면 하단에 위치할 때 클릭률이 눈에 띄게 낮음
• 신규 기능은 접근 단계가 길어 중도 이탈 가능성이 높음

즉, 문제는 기능 자체가 아니라 ‘발견되지 않는 위치’와 온 보딩 흐름에 있다는 인사이트가 확보된 것입니다.

EDA 기반 개선 및 효과

도출된 인사이트를 기반으로 UI/UX 가설을 세우고 개선 작업을 진행했습니다.

• 기능 버튼을 채팅 상단, 더 보기 첫 영역으로 재배치
• 신규 사용자가 기능을 자연스럽게 경험하도록 온보딩 경로 개선
• 페이/맵 등 부가기능 기반 A/B 테스트 근거 마련
• 이벤트·프로모션 시 최적 UI 위치 선정 기준 확보

결과적으로 사용자는 기능을 더 빠르게 찾을 수 있었고, 연계 기능 활용이 이전보다 활발해진 방향으로 개선되었습니다.

EDA를 실무에 적용하려면?

EDA는 복잡한 가능성의 들리지만, 기본 원리만 이해하면 누구나 시작할 수 있습니다. 중요한 건 최신 도구나 완벽한 데이터가 아니라, 비즈니스 문제를 데이터로 풀어내려는 관점입니다.

EDA를 위해서는 어떤 도구가 필요할까?

EDA를 시작하는 데 필요한 도구는 분석 목적과 기술 수준에 따라 다릅니다.

코드 기반 분석 도구 (Python, R) 

Python의 Pandas, Matplotlib, Seaborn이나 R의 ggplot2, dplyr 같은 라이브러리를 활용하면 데이터를 자유롭게 가공하고 시각화할 수 있습니다. 복잡한 데이터 처리나 반복 작업이 많을 때, 그리고 분석 과정을 코드로 기록해 재사용하고 싶을 때 유용합니다.

시각화 중심 BI 도구 (Tableau, Power BI, Looker) 

코드 없이 드래그 앤 드롭 방식으로 차트를 만들고 대시보드를 구성할 수 있습니다. 비 개발자도 빠르게 데이터를 탐색하고 시각화할 수 있어서, 팀 전체가 데이터를 보며 의사결정하는 환경을 만들 때 적합합니다.

스프레드시트 (Excel, Google Sheets) 

작은 규모의 데이터라면 엑셀이나 구글 시트로도 충분히 시작할 수 있습니다. 피벗 테이블, 필터, 기본 차트 기능만으로도 간단한 패턴을 발견하고 인사이트를 얻을 수 있습니다. 

처음 시작하거나 보이는 데 가장 익숙한 도구로 시작하는 게 중요합니다. 도구 자체보다 ‘데이터를 어떻게 볼 것인가’라는 관점이 더 중요하기 때문입니다.

* 각 도구의 특징과 활용 상황을 아래 표로 정리했습니다!

EDA 도입 전 체크리스트

EDA는 툴만 사서 쓰는 분석'이 아니라, 데이터가 의사결정으로 이어지도록 설계하는 시스템 구축입니다. 아래 체크리스트 중 60%에 해당한다면 EDA 구축을 시작할 준비가 된 조직입니다.

1. 해결하고 싶은 비즈니스 질문이 명확한가?

• “재방문 고객 매출 감소 원인은 무엇인가?”처럼 측정 가능한 질문 필요
• KPI · 지표 정의가 되어 있는가?
• 분석 목적이 보고서가 아닌 의사결정 개선인가?

질문 없는 EDA는 데이터 시각화로만 끝나며 인사이트가 나오지 않습니다. 

2. 데이터가 수집 · 저장되고 있는가?

• 로그/트래픽/구매/CRM/광고 데이터가 존재하는가?
• 소스가 여러 곳이라면 통합이 가능한가?
• 정제되지 않은 엑셀 파일만 반복 관리되고 있지는 않은가?

데이터 접근이 어렵다면 분석보다 데이터를 찾는 데 더 많은 시간을 쓰게 됩니다.

3. 최소한의 데이터 인프라가 갖춰져 있는가?

• DB/웨어하우스/시트 어느 형태든 조회 가능한 상태인가?
• API/ETL/Batch 등 자동 수집 구조가 필요한가?
• 로그가 없다면 EDA보다 데이터 수집 설계가 먼저입니다.

도구보다 더 중요한 건 데이터가 흐르는 파이프라인입니다.

4. 결과를 실행할 팀/프로세스가 있는가?

• 분석 결과를 UX · UI · 온 보딩 · 마케팅 캠페인으로 반영할 수 있는가?
• 의사결정/우선순위/실험 프로세스가 존재하는가?
• 단순 ‘보고용 데이터’가 아니라 실행으로 이어질 구조인가?

EDA의 목적은 보고가 아니라 성장 방향을 찾는 것입니다.

* 체크리스트 확인 결과, 준비가 부족하다면?

위 항목 중 절반 이상이 NO라면 EDA 구축 전에 해결해야 할 과제들이 있다는 의미입니다. 하지만 이 모든 걸 내부에서 처음부터 준비하기는 쉽지 않습니다.

• 어떤 데이터부터 수집해야 할지 우선순위가 불명확하다
• 도구는 도입했는데 실제로 어떻게 활용해야 할지 모르겠다
• 분석은 했는데 인사이트를 실행으로 연결하는 방법을 모르겠다

이런 고민이 있다면, 경험 있는 전문가와 함께 시작하는 것이 가장 빠른 길입니다.

EDA 도입에는 어떤 IT 전문가가 필요할까?

EDA는 단순 분석이 아니라 데이터 흐름을 설계하고 문제를 해결하는 시스템 구축입니다. 따라서 상황에 따라 투입해야 할 전문가 유형이 달라집니다.

1) 비즈니스 질문 정의와 KPI 설계가 어렵다면 

→ PM(프로덕트 매니저)

• PM은 데이터를 통해 문제를 정의하고 개선 전략을 설계합니다.
• 추상적인 목표를 측정 가능한 KPI 형태로 구체화합니다.
• 분석의 우선순위·로드맵을 수립하여 방향을 제시합니다.
• 분석 결과가 보고서로 끝나지 않고 실행 가능한 액션으로 연결되도록 조율합니다.
  
   

2) 데이터 수집 · 저장 기반이 없다면 → 백엔드 개발자

• 백엔드는 데이터 수집 및 저장 구조를 구축하는 핵심 역할입니다.
• 웹/앱 서비스 내 로그 수집 시스템 및 추적 포인트를 설계 · 구축합니다.
• 데이터베이스 · 스키마 설계, 파이프라인 구성으로 기반을 마련합니다.
• CRM, 결제, 광고 등 여러 데이터 소스를 API로 통합합니다.

3) 데이터 인프라·자동화가 필요하다면 → 데이터 엔지니어

• 데이터 엔지니어는 Raw 데이터를 분석 가능한 형태로 다듬고 자동화합니다.
• ETL/ELT 기반 데이터 파이프라인을 설계·운영합니다.
• 데이터 웨어하우스(DB) 구축 및 관리를 담당합니다.
• 실시간 데이터 적재·정제·자동화 시스템을 운영합니다.

4) 분석과 시각화가 필요하다면 → 데이터 분석가

• 분석가는 숫자를 의미 있는 스토리와 인사이트로 변환합니다.
• EDA 수행, 이상치 · 패턴 · 상관관계 탐색을 통해 문제를 발견합니다.
• 비즈니스 인사이트 도출 및 의사결정 지원을 수행합니다.
• 대시보드 · 리포트 자동화로 지속적인 활용이 가능하게 만듭니다.
  
   

5) 데이터 기반 조직을 만들고 싶다면 

→ PM + 백엔드 + 분석가 조합

• 데이터 시스템을 구축하고 운영하려면 팀 단위 운영이 필요합니다.
• 데이터 수집 → 정제 → 분석 → 실행까지 전체 프로세스를 설계합니다.
• 개발·기획·마케팅 간 협업 구조와 데이터 공유 체계를 구축합니다.
• 조직이 데이터 기반으로 의사결정하는 문화를 정착시킵니다.

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