[!INFO] 책 정보

저자: 저자/차현나

번역:

출판사: 출판사/청림출판

발행일: 2019-10-30

origin_title: -

나의 평점: 8

완독일: 2022-08-05 00:00:00

tags: #_독서록/2022년 #통계 #데이터 #심리 #분석 #목표 #목적

데이터 읽기의 기술

Sub title: 모든 데이터는 심리학이다. 소비자 심리를 알고 싶은 사람들이 꼭 읽어야 할 데이터 마케팅의 모든 것. 숫자를 돈으로 바꾸는 데이터 읽기 기술 Issue date: 2019년 10월 30일 #저자/차현나

#출판사/청림

2.질문 (책 읽전에 먼저 작성할 것)

_경험에 , 왜 읽었나 질문,궁금 등 __

Qustion 질문

(why) 이 책의 제목을 이렇게 지은 이유는?
- 무의 미한 데이터를 쌓지말고 목적을 갖고 데이터를 만들거나,찾거나, 분석하라
- 데이터 분석의 목적은 고객의 마음을 알기 위함이다. (경영진,서비스 사용자등)
(how) 어떻게 설명하고 있는가? 어떻게 하라고 하는가? 어떻게 해야하는가?
(where) 어느 곳에서 쓴 책인가? 어느 것을 위해 쓴건인가? 어디로 가야하는가? 어디에서 읽어야 하나? 그곳은 어떤 곳인가?
(when) 이책은 언제 쓰여졌는가? 시대적 배경은 무엇인가? 언제를 기준으로 쓰였는가? 언제 할것인가?
(who) 저자는 누구인가? 주인공은 누구이고 어떤 사람들이 나오나? 누구를 위해 저자는 말하는가?
(why) 이책을 통한 질문을 만들기
- 질문 1.
- 질문 2.
(what) 이 책에서 말하는 주제라는 무엇?
- 알게된 것은 무엇인가?
- 해야할건 먼가?
- 다른 책과 다른 점은 먼가?
- 이 책의 특징은 먼가?
이책을 한두 문장으로 정리해보라.
- 데이터를 분석하기 위해서는 목적이 있어야 한다.
- 영수중/행동의 결과에는 많은 의미가 담겨있다.
  - 시간,금액,장소,목적,등 이것을 분석하면 고객의 필요를 확인 할 수 있다.

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<오직읽기만하는바보>
1. 책정보
2. 내용
	- 주요내용/핵심 문장/핵심 표현
3. 책의 견해
	- 작가의 주장과 의견 
4. 나의 견해
	- 주제에 대해 - 책 읽기전 / 책 읽은 후
	- 만약 내가 저자였다면
5. 무엇을 생각했는가
	- 배운점 / 느낀 점/ 깨달은 점 / 기타
6. 한문장으로 요약

3.중요 문장 (책 밑줄에서 top 3 선별)

_주요 키 내용 2~3가지로 정리하기 또는 20자 정리 _

구매한 사람의 행동을 분석하는데 가능한 한 많은 데이터를 가지고 있는 것이 매우 중요하다. 🤔 이미 해동한 사람을 분석하면 의미있는 데이터를 찾을 수 있다.

4. 내생각

5.책 밑줄 정리 (책 밑줄 전체,page)

소비자를 이해하려면 공급자 마인드에서 벗어나라
공급자 마인드에서 탈피해야 데이터에서 차별점을 찾아낼 수 있다.
기업의 관점에서만 데이터를 바라보면, 소비자의 마음을 알아챌 방법은 없다.
우리는 데이터보다 경험의 의한 행동결정이 더 익숙하다.
기업에서 중요한 데이터는 매출 데이터 이다.
- 매출과 과련된 데이터를 찾는, 연관 고리를 찾는것이 중요하다
🤔 내 일에 중요한 데이터는 무엇인가? 글 먼저 찾아야 한다
소비자가 기업의 제품에 대해
- 알고 있는지
- 좋아하는지 싫어하는지
- 파악하면 통제할 방법을 찾을 수 있다.

구매한 사람의 행동을 분석하는데 가능한 한 많은 데이터를 가지고 있는 것이 매우 중요하다. 🤔 이미 해동한 사람을 분석하면 의미있는 데이터를 찾을 수 있다.
액티브 데이터
- 기계가 스스로 기록하는 데이터 (스마트폰 사용 기록 저장)
패시브 데이터
- 사용자가 스스로 만들어 내는 데이터, (나는 하루에 스마트폰을 00시간 사용한다)

#데이터 의 목적은 ‘돈’을 버는 것

우리 기업의 제품을 구매하는 소비자를 이해해야 하고
- 소비자의 마음, 필요을 이해해야함
소비자를 이해하기 위한 데이터 분석이 필요하다.

1부 데이터가 알려주는 소비자의 마음 10가지

1. 소비자의 마음은 매출 데이터가 알려준다

매출 데이터 분석
- 매출 데이터를 다른 데이터와 연결할 수 있어야 한다
- 매출 데이터에는 많은 의미가 담겨 있다.
  - 매장,제품,년월시,사람
  - 영수증을 잘 보라

2. 소비자의 마음은 영수증 한 장에 들어 있다

육하원칙으로 분석해보자
- 누가/언제/어디서/무엇을/어떻게/왜 했는가?
소비자가 ‘왜’그런 행동을 했는지 알면 다음에도 비슷하게 행동할 가능성이 있다
Who 누가 : 이 제품을 구매/사용 하는 사람이 누구인가?
- 같은 행동 패턴을 보이는 사람
- 맞춤형 제안
What : 무엇을 사는가/사용하는가?
- 비듯한 성향의 사람들에게 추천
When : 제품이 언제 팔리는가?
- 시계열 데이터는 평범한 데이터에 날개를 달아준다
Where : 어디서 사는가/사용하는가?
- 매장위 위치, 죽어가는 상권, 살아나는 상권에 대한 지원
How : 어떤 지불 수단으로 샀는가
Why :왜 그런 행동을 했는가?
- 왜를 발견해야 한다. 아주 중요하다.
  - 왜 그제품/그곳에섯/그시간에/그사람이
잘 만들어진 영수증(결과 데이터)는 열 테이블 부럽지 않다.
영수증의 고유 번호를 모든 데이터와 연결할 수 있도록 단서(Link)를 만들어야 한다.
- 영수증 –> when/who/where/what/how/why

3. 소비자의 마음은 날씨에 따라 달라진다

날씨와 장소(길하나 차이)는 소비에 많은 영향을 미친다.
날씨에 영향을 받지 않는 곳
- 대형 쇼핑몰
- 병원 매장
- 공항 매장
날씨에 따른 상품 판매 품목을 비교한다
날씨 데이터를 수집할때는 시간정보도 같이 수집해야한다.
온도 데이터도 시간/수치 기반으로 남기라
날씨는 예보를 가지고 판단하기 어렵기 때문에, 계절적 특성을 이용하는 것이 좋다.

4. 소비자의 마음은 가끔 거짓말을 한다

상품에 대해 잘 모를 경우
소비자의 행동 원리를 이해하는 것이 중요하다.
왜 그 것을 사는가/하는가/가는가/먹는가/…
기준데이터가 중요하다. 비교 분석할 수 있기 때문에.
액티브 데이터는 거짓말을 하지 않는다.
패시브 데이터는 종종 거짓말을 한다.

5. 어떤 장소에 있는지에 따라 소비자의 마음이 달라진다

이곳에서의 나와, 저곳에서의 나는 다르다
- 사무실에서 마시는 음료수 종류와 휴가지에서 사먹는 음료수 종류는 다르다.

6. 소비자의 마음은 시간에 따라 바뀐다

소비자는 아침저녁으로 바뀐다.

7. 소비자의 마음은 성별이나 나이로 구분할 수 없다

소비자 특성에 따라 성별.나이,지역 등등으로 분류하려고 하지마라
소비자의 행동에 따라서 분류하라
콘셉트가 분명항 제품을 만들기 위해서는 특정 행동 패턴을 보이는 사람의 규모가 어느 정도인지 파악해야만 한다.
내 제품이나 서비스를 쓰는 사람들의 상황을 최대한 구체적으로 그려보자
어떤 상황에서 이 제품이 쓰일지 조밀하게 구상해보자

8. 소비자의 마음은 요소를 나누어보면 알 수 있다

9. 소비자의 마음은 반응 속도를 보면 알 수 있다

10. 소비자의 마음은 모바일이 알고 있다

2부 데이터 앞에서 해야 할 질문 10가지

1. 우리 회사가 돈을 버는 핵심 제품/서비스는 무엇인가

우리 시스템이 해야할 핵심 기술/서비스는 무엇인가?
우리 회사의 핵심 제품에 도움이 되는 분석을 위해 데이터를 확보할 수 있는 정비가 필요하다.

2. 우리 회사의 데이터 역량은 어느 정도인가

우리 시스템의 데이터 역량은 어느정도 인가
현수준을 정확히 파악해야한다.
- 데이터 분석위한 인력/시스템/데이터 가 있어야 한다.

3. 데이터의 필요성을 모두가 느끼고 있는가

4. 데이터가 모든 것을 해결해줄까

5. 듣도 보도 못한 것을 기대하는가

6. 내가 이해하는 만큼만 인정하려 하는가

7. 목적을 명확하게 세웠는가

8. 매출 데이터만 중요할까

9. 많기만 하면 빅데이터일까

10. 시간 투자 없이 결과만 원하는가

3부 데이터를 어떻게 활용할 것인가

1. 프로젝트를 시작할 때 해야 할 질문들

누가 원하는 프로젝트인가
- 경영진?
- 실무진?
- 나?
틈틈히 많은 분석을 해보아야 실전에서 써먹을 수 있게 된다.
분석해야할 명제가 확실한가?
- 명제가 있는가?

2. 프로젝트를 하는 중에 해야 할 질문들

Who 고객은 누구 인가.
- 분석하는 것은 누구를 위함인가? 경영진,운영진,고객, 우리,나
  - 구체적 대상, 고객? 남성,여성,지역,환경,직업,취미 …과장부장임원, 실무자
When 시계열의 변화, 적용 시점
What 고객이 무엇을 제일 좋아하는가?, 무엇이 안팔리는가, 무엇이 불편한가
Where 좋은 상권에 있는가
How 어떻게 했을 때 고객의 반응이 일어나는가
Why 왜 안팔리는가…

결국 소비자의 마음원리를 발견하기 위함이다

현장에 답이 있다

파편을 모아 스토리를 만들어라

하나의 분석을 끝내면 그것들을 모아 스토리를 만들어야 한다.

데이터 #분석 은 있을 만한 #질문 들을 촘촘하게 매우는 과정이다.

이 행사/일은 왜 시작했는가
왜 행사/일을 했는 데 돈/성과가 없는가
왜 매출이 오르지 않는가?
왜 사람들이 불편해 하는가?
왜 왜 왜…

상사가 질문할 수 있는 자료는 미리 만들어보자

3. 보고서를 만들거나 보고할 때 고려해야 할 것들

%와 같은 단순한 명제/결과가 좋다 - 어려운 복잡한 설명을 이해할 사람은 별로 없다
액션 플랜을 담고 있어야 한다
필요한 비용을 담고 있어야 한다.
보고서에 ‘데이터의 목적’을 일목요연하게 설명하자

데이터에게 목적을 부여해주자.

에필로그 - 사람을 위해 데이터가 일하도록 하라

6.연관 문서

[벌거벗은 통계학](벌거벗은 통계학)
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[빅데이터 리더십](빅데이터 리더십)
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