안녕하세요. 저는 제약, 패션, 배달 산업에서 데이터 분석 직무를 경험하면서 산업별 회사의 비즈니스 모델을 파악하는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다. 이번 글은 데이터를 분석하기에 앞서서 중요한 비즈니스에 대해 다루고자 합니다.
데이터 분석가로 가장 중요한 역량 중 하나가 도메인 지식이라고 생각하는데요. 전체적인 도메인의 흐름을 빠르게 파악하기 위해서 우리 프로덕트의 Business와 Market place에 대한 이해가 필요하다고 생각합니다. 데이터 분석을 하기에 앞서서 비즈니스 모델이라는 큰 그림하에 구조와 흐름을 파악하는 것이 첫단추가 아닐까요?
현업에서는 비즈니스 -> 프로덕트/서비스 -> 데이터의 순서로 데이터 분석을 진행해야합니다. 데이터 분석하기에 앞서서 가장 먼저 초점을 맞춰야할 것은 우리 비즈니스가 어떤 산업에 속했는지, 어떤 시장의 형태를 띄는지입니다.
그리고 목적 없이 데이터를 먼저 분석하지 않고 “우리 비즈니스의 Goal은 무엇일까?”를 설정한 후에, 우리 프로덕트의 문제를 정의하고 목적에 맞는 문제 해결을 위한 데이터를 찾아야합니다.
데이터 분석에 첫 입문을 할 때, 데이터 -> 프로덕트/서비스 -> 비즈니스의 순서로 분석을 진행하는 실수를 하기도 합니다. 저또한 패션 회사에 신입 데이터 분석가로 입사했을 때, 비즈니스를 먼저 파악하지 않고 무작정 Raw data만 보고 Python으로 무의미한 데이터 분석을 했던 적이 있는데요. 선후관계가 바뀐 분석은 비즈니스에서 Action으로 이어지기 어렵습니다.
마켓 플레이스는 마켓 플레이스 소유자가 제공하는 선별된 경험에 따라 공급업체를 고객과 연결하는 것입니다. 전통적인 비즈니스와 달리 마켓플레이스 소유자는 벤더사를 소유하지 않고 대신 플랫폼을 중심으로 양쪽 업체가 가능한 최고의 경험을 할 수 있도록 하는데 중점을 둡니다.
마켓 플레이스를 파악하기 위해 가장 간단한 방법은 플랫폼과 관련된 집단이 얼마나 있는지입니다.
2-sided Market은 두 업체를 연결하고 거래하는 플랫폼입니다. 이 업체는 전체 시장의 중요한 이해 관계자이며 프로덕트/서비스의 구매자와 판매자, 운전자와 라이더, 호스트와 게스트, 광고주와 독자가 될 수 있습니다. 플랫폼 내에서 상호 작용하고 거래할 수 있도록 두 개의 그룹을 연결하는 플랫폼 비즈니스 입니다. 플랫폼에서 마찰 없는 상호 작용과 거래를 가능하게 하는 중개자로서 일반적으로 플랫폼의 두 그룹에 대해 세금을 징수하는 정부 역할을 합니다.
대표적으로 2-sided Market인 Airbnb와 3-sided Market인 Uber Eats를 예시로 들어 2가지 종류의 마켓 플레이스에 대해 비교해보겠습니다.
임대 시장에 속하는 Airbnb는 숙박을 위한 호스트를 찾기 위해 게스트를 연결합니다. Airbnb는 게스트에게 예약 금액의 5~15%의 서비스 수수료를 부과하고 호스트로부터의 수수료는 일반적으로 3%를 청구하여 수익을 창출하는 2-sided Market인 플랫폼 비즈니스 모델입니다.
Uber Eats는 3-sided Market로서 3가지 주요 업체를 연결합니다. Uber Eats 플랫폼 중심으로 라이더, 상점 주인, 고객을 연결하는 3가지 주체를 중심으로 움직이는 3-sided market입니다. 3-sided Market에서 고객은 주문하는 고객 뿐만 아니라 상점과 라이더이기도 합니다.
3-sided Market에서는 빈번하게 수요와 공급의 불균형 문제가 발생합니다. 아래 이미지와 같이 <맨큐의 경제학>에 등장하는 수요와 공급 곡선 그래프를 보신적 있으실텐데요. 전통적인 모델로 인한 부족과 수요 및 공급 조정 모델을 사용하여 도달한 균형을 보여주는 그래프입니다.
전체적으로 비즈니스를 파악하기 앞서서 2가지 질문이 필요합니다. 계산하기 쉬운 북극성 지표을 목표로 하는 대신 비즈니스에 가장 적합한 Metric을 선정해야합니다.
우리는 어떤 가치를 고객에게 제공하고자 할까? 우리 비즈니스를 가장 잘 측정하는 방법과 지표는 무엇일까?
이상적인 북극성 지표(North Star Metric)를 수정하는 것(아래의 6개 범주 중 어느 것에 중점을 둘 것인지 결정하는 것)은 비즈니스 모델 및 프로덕트의 성장과 사용 방식에 크게 좌우됩니다.
1. Revenue (ex. ARR, GMV):
발생하는 매출
2. Customer growth (ex. 유료 사용자, 시장 점유율):
지불하는 사용자 수
3. Consumption growth (ex. 메시지 전송, 예약된 숙박):
단순히 사이트를 방문하는 것 이상의 서비스의 이용 강도
4. Engagement growth (ex. MAU, DAU):
단순히 서비스에서 활동하는 사용자의 수:
5. Growth efficiency (ex. LTV, CAC, Gross margin):
지출 대비 수익 창출의 효율성
6. User experience (ex. NPS)
서비스에 대해 고객의 경험이 얼마나 즐겁고 편리한지
이번 글은 데이터 분석에 앞서서 Business의 중요성에 대해 소개해드렸습니다. 플랫폼을 중심에 두고 주요 관련자를 파악하여 플랫폼과 관련된 집단이 얼마나 있는지 Marketplace의 종류를 파악합니다. 북극성 지표를 목표로 비즈니스에 가장 적합한 Metric을 선정하여 데이터 분석을 진행하는 것을 추천 드립니다.