데이터를 빛내는 조직의 힘

커리어 | 2023-12-20
데이터를 빛내는 조직의 힘_포스트썸네일

일이 삶의 약 3분의 1의 시간을 차지한다는 말, 들어보셨나요? 아침부터 저녁까지 회사에 머물며 일하는 직장인이라면 이미 체감하고 있을 텐데요. 그만큼 일이란 우리의 삶에 크고 중요한 존재예요. 일이 잘 풀리지 않으면 찝찝하게 하루를 마감하기도 하지만, 일에서 큰 성취를 얻는 순간에는 삶의 큰 기쁨을 느끼기도 하죠. 그런 면에서 어떤 회사에서 일할지 선택하는 것은 매우 중요하고 또 어려운데요.

당근에서 일한 지 어느덧 두 해가 넘은 검색실 데이터 분석가 Bailey도, 이직하던 당시를 돌아보며 쉽지 않은 고민의 과정이었다고 털어놓았어요. 또 이런 기대도 있었다고 해요. ‘밥을 먹다가, 산책을 하다가 일 얘기를 해도 이상하게 생각하지 않는, 일에 대한 온도가 같은 동료들과 함께 일하고 싶다!’ 

당근에 온 지금, Bailey는 어떻게 일하고 있을지 이야기 나누어 보았습니다. 

Q. 안녕하세요, 반갑습니다!

안녕하세요, 검색실 데이터 분석가 Bailey입니다. 당근에서는 검색실 버티컬검색팀에서 2년째 데이터 분석가로 일하고 있어요. 

Q. 어떤 기준을 가지고 당근으로 이직을 결심하게 되셨나요? 입사 후 그 기대가 실현되었는지도 궁금해요.

회사를 볼 때 딱 세 가지 기준이 있었어요. 제일 첫 번째가 전사에서의 데이터 영향력이었어요. 전에 다니던 회사는 커머스 업계였는데, 그러다 보니 물류가 중심적으로 다뤄졌어요. 앱 내에서 사용자가 어떻게 행동하고 경험하는지도 중요하지만, 실제 물건이 어떻게 움직이고 배송되는지가 더 핵심이었던 거죠. 앱 경험이 아무리 좋아도 주문한 배송이 오지 않으면 사용자는 떠날 테니까요. 그렇다 보니 의사결정을 할 때 앱 경험을 기반으로 하는 데이터는 우선순위에서 뒤로 밀리더라고요. 

저는 스스로를 ‘프로덕트 분석가’로 정의하고 일하는데요. 팀 혹은 전사 차원에서 프로덕트가 가진 영향력이 크지 않아 아쉬웠어요. 그래서 다음 회사는 프로덕트 자체가 서비스에 유의미한 영향을 주는 곳으로 가보고 싶었어요. 또 데이터가 프로덕트에 실질적인 기여를 할 수 있는 환경으로요. 무엇보다 회사와 구성원이 그걸 정말 원하는지가 중요했고요. 분석가가 데이터 분석을 통해 내놓은 인사이트를 회사 차원에서 잘 받아들여 실제 프로덕트 개선으로 만들 수 있는 곳에서 일하고 싶었습니다. 

입사 전부터 당근이 데이터 리터러시가 높고 데이터도 잘 활용한다고 들어왔는데, 와보니 정말 데이터를 누구나 잘 보고 잘 쓸 수 있는 환경이라 만족스럽게 일하고 있어요. 꼭 PM이 아니고 개발자나 디자이너 같은 다른 직군 구성원들 역시 데이터를 잘 이해하고 중요하게 생각하더라고요. 지금 저는 검색실의 유일한 데이터 분석가인데, 검색실에는 데이터를 잘 이해하고 활용하는 팀원이 많아 좋은 동기부여가 되기도 하고 긍정적인 자극도 얻어요. 분석가가 일을 하며 힘들어하는 것 중 하나가 ‘쿼리머신만 시킨다’, ‘내 분석이 유용하게 쓰이지 않는다’는 고민이 드는 건데요. 당근에서는 오히려 팀원들이 먼저 적극적으로 나서서 데이터를 분석하고 해석하는 데 참여하면서 이런저런 궁금증과 고민을 해결하는 편이에요.

Q. 이렇게 들으니, 회사를 고르는 나머지 두 가지 기준도 궁금해요.

두 번째로 너무 큰 회사는 아니었으면 좋겠다고 생각했어요. 아래서부터 쌓아 올리는 경험을 하며 함께 큰 폭으로 성장하고 싶었거든요. 너무 커버린 회사는 팀이 여러 갈래로 다 분리되어 있다 보니, 데이터의 쓰임새가 팀마다 다 다르기도 하고 데이터 자체가 유효하지 않은 경우도 있어서요.

하지만 동시에 서비스의 트래픽은 너무 작지 않았으면 좋겠다고 생각했어요. ‘만약 서비스의 트래픽이 작다면 A/B 테스트나 데이터 분석보다 직감으로 판단하는 게 맞을 수 있다’는 말이 있을 정도로, 어느 정도 트래픽이 큰 서비스에 가야 데이터 분석가로서 할 수 있는 게 많아지거든요. 그런 면에서 회사 규모에 비해 MAU가 높은 당근은 데이터 분석가로서 매력적인 환경이었어요. MAU가 1800만이 넘고, 중고거래뿐 아니라 여러 버티컬 서비스를 운영하고 있어서 볼 수 있는 데이터 풀이 많죠.

마지막으로 ‘내가 사랑할 수 있는 프로덕트인가?’에 대해 깊이 생각했어요. 이 질문은 다시 말해 ‘내 일이 의미와 가치를 가지고, 뿌듯함과 보람을 느끼며 재미있게 만들어갈 수 있는 것인가’ 하는 뜻으로 정의할 수 있을 것 같은데요. 저는 당근이 만들어가는 더 가깝고 따뜻한 사회의 비전에 크게 공감하고, 제가 그런 제품을 만들고 있다는 것에 자부심을 느껴요. 당근이 지향하는 ‘동네의 연결'이라는 가치가, 제가 만드는 프로덕트를 사랑하며 일할 수 있도록 하더라고요. 

저는 개인적으로 지방에서 상경해 막 서울에 살게 됐을 때 처음에 앞집에 사는 이웃 얼굴도 잘 몰랐거든요. 그런데 당근 중고거래나 동네생활 서비스를 통해 이웃들과 얼굴을 마주하고 소통하면서 잊고 있던 이웃의 의미를 다시 찾게 되었던 거 같아요. 모르던 타인을 알아가며 서로 친절을 베풀고 따뜻함을 나누는 걸 직접 경험하다 보니, 제가 이런 프로덕트를 만들고 있다는 게 참 뿌듯해요.

Q. 검색실에서는 무슨 일을 하고 있나요?

당근 검색실은 검색 서비스를 더 쉽고 편리하게 만들기 위한 다양한 직군이 모여있는 팀인데요. ‘사용자가 검색을 통해 쉽게 원하는 정보를 찾도록 돕고, 그로부터 이웃 간의 따뜻한 연결을 만든다’는 비전 아래 당근만의 검색 경험을 만들어 가고 있어요. 당근 앱 내에서 사용자가 검색을 할 때, 동네에서 할 수 있는 다양한 일들 중 사용자가 실제로 찾거나, 찾을 법한 일을 검색 결과로 연결해 주는 일을 해요.

흔히 검색이라 하면 검색어를 입력하고 그에 맞는 결과가 나오는 거라서, 그냥 사용자가 찾는 정답을 보여주면 되는 거 아니냐고 생각할 수 있는데요. 당근 검색에는 약 10개의 다양한 프로덕트가 포함돼 있어서, 검색을 했을 때 그 프로덕트의 결과물을 어떻게 보여줄지 많은 고민이 필요해요. 당근 서비스가  지역, 동네를 기반으로 서비스하고 있다는 큰 차원에서 고려해 보면 검색을 통해 사용자가 흥미있어 할 만한 결과를 다채롭게 보여줄 수 있거든요. 중고거래로 찾아온 사용자일지라도, 동네에 관해 관심 있을 만한 다른 소식을 같이 전해줄 수 있으면 더 좋잖아요. 예를 들어, 테니스를 검색하면 테니스 중고용품뿐만 아니라 우리 동네에 생긴 테니스 모임 등을 알려주는 식으로요. 그런 다양한 동네 소식을 검색 서비스로 계속 노출하면서 중고거래뿐 아니라 다양한 방식으로 동네 이웃들이 만나는 발견의 경험을 만드는 것에 집중하고 있어요.

Q. 데이터분석가로서 하는 일에 대해 더 자세히 듣고 싶어요.

저는 검색실에서 데이터를 기반으로 당근 사용자를 위한 올바른 결정을 돕는 일을 하고 있어요. 좀 더 구체적으로 설명해보면 크게 두 가지가 있는데요.

첫 번째로 A/B 테스트를 통해 더 좋은 개선을 할 수 있는 문화를 전파하고 있어요. 검색실은 당근 내에서도 큰 트래픽을 다루는 팀 중 하나예요. 그만큼 많은 정보를 품고 있는 프로덕트라서 의사결정이 복잡할 수밖에 없죠. 하나의 개선을 했을 때 그에 따른 어떤 부작용이나 예상치 못한 상황이 발생할지 몰라 항상 주의해야 해요. 당근이 만드는 중고거래, 모임, 동네생활 등의 여러 프로덕트 중 특정한 부분을 탐색하도록 사용자를 유도하는 것은 사실 굉장히 어려운 일이잖아요. 어떻게 보면 보다 큰 전체 탐색을 저해할 수 있는 부분이기도 하고요.

따라서 저희는 실험을 통해 사용자 경험을 체크하면서, 검색에서의 사용성을 해치지 않는 선에서 원하는 개선을 적용하려고 노력해요. 대부분의 프로젝트에서 실험을 통해 검증하는 과정을 필수적으로 거치죠. 그리고 저는 이러한 실험 문화를 실 내에 전파함으로써 실험을 통해 올바른 의사결정을 내리고 그로부터 레슨런을 얻도록 하는 데 힘을 쏟고 있어요. 입사한 지 어느덧 2년 정도가 되었는데, 그때의 당근과 지금의 모습을 비교해 보면 훨씬 더 정교한 데이터를 토대로 실험을 진행하고 이를 바탕으로 사용자를 위한 의사결정을 할 수 있게 되었다고 생각해요. 

두 번째는 검색 프로덕트의 중장기적인 전략을 고민하는 일이에요. 제품을 만들다 보면 떠오르는 문제의식이나 방향성에 대한 고민을 데이터로 풀어내고 있어요. 검색실에서는 검색의 중장기적인 방향성을 고민하는 분석을 하기 위해 정기 미팅을 진행하고 있는데요. 이 과정에서 우리가 가지고 있는 UX 측면의 문제의식, 장기적으로 나아가야 하는 방향에 대한 고민 등을 데이터 분석으로 바라보고 발전시키고 있어요. 그러면서 우리 프로덕트의 역할은 무엇인지, 함께 설정한 전사 OKR을 달성하기 위한 검색 측면의 기회 영역은 어떤 것인지 발굴하기도 해요. 이러한 경험들을 통해 데이터 분석이 실제 프로덕트 개선의 키가 될 수 있다고 느끼고 있어요. 

Q. 검색실에서 일하면서 가장 만족스러웠던 경험이 있다면 무엇인가요?

아무래도 데이터 분석가로서 다른 팀원들과 함께 협업하여 실제로 프로덕트의 개선을 만들어낸 때가 아닐까 싶은데요. 검색실에 합류하고 나서 전반적인 로그 데이터를 뜯어고친 적이 있었어요. 데이터가 중구난방인 상태였어서, 서버 로그와 클라이언트 로그를 전체적으로 정리하고 데이터에 대한 접근성이 높아지도록 재기획을 했는데요. 의사결정을 하기 위해 데이터를 발굴하고 기획하며 마치 PM처럼 일했는데, 이때의 협업 경험이 굉장히 좋았어요. 팀원 모두가 데이터의 중요도와 필요성을 잘 이해하고 있어서, 불필요한 설득이나 커뮤니케이션의 과정을 생략하고 빠르고 수월하게 일을 진행할 수 있었죠.

하나의 목표를 향해 함께 움직이는 목적조직의 구조에서, 데이터에 대한 당위성과 방향성을 한번 잘 맞추고 나면 그것에 대해 재차 설득하지 않아도 된다는 게 만족스러워요.분석가는 어떻게 보면 실제로 제품을 기획하거나 개발하는 ‘메이커’가 아니기 때문에 함께 일하는 메이커와의 협업이 정말 중요한데요. 당근에서는 오히려 ‘데이터 분석이 프로덕트에 이렇게 빠르게 녹아들 수 있구나’ 싶을 정도로 소통이 원활했어요. 팀 내에서 목표와 방향성에 대한 결이 잘 맞춰져 있다는 게 정말 든든하고, 협업이 잘 될 수밖에 없는 구조라고 생각해요.

Q. 마지막으로 데이터 분석가 지원을 앞둔 분들에게 하고 싶은 말이 있나요?

당근은 직접 분석한 데이터로 프로덕트에 기여하는 기쁨을 느끼며 일할 수 있는 곳이에요. 특히 일을 할 때 재미가 중요한 사람에게는 당근이 정말 좋은 업무 문화와 공간이 될 거라고 믿어요. 제게는 일에 있어서 포기할 수 없는 고집 중에 하나가 재미예요. 물론 재미만 가지고 일할 순 없겠죠. 하지만 내가 재미있어하는 일을 한다면, 적어도 지치거나 그만하고 싶다는 생각이 들진 않을 거라고 생각해요. 일을 하면서 함께 해야 하는 다른 부수적인 일들도 납득하기 더 쉬울 테고요. 

전에 있던 회사에서 ‘이렇게 해보면 너무 재밌을 것 같아요’라고 제안했을 때 ‘왜 그렇게까지 열심히 해?’ 그런 뉘앙스의 답변을 들었던 적이 있어요. 굉장한 무력감을 느끼는 순간이었죠. 같이 일하는 사람들 사이에 일에 대한 온도가 맞아야 한다고 생각하는데, 나 혼자만 일하는 게 재밌고 신나있으면 ‘내가 이상한 건가?’ 싶기도 하고 일할 때의 재미나 집중, 효율이 모두 낮아진다고 생각해요. 아무도 그 재미에 공감하고 함께해주지 않으니까요.

당근에는 그냥 밥을 먹다가도 ‘이러면 좋을 것 같아’ 했을 때 ‘맞아. 나도 그렇게 생각했고 이런 데이터도 보면 좋을 것 같아’ 하는 적극적으로 반응하는 동료들이 많아요.이런 일상이 되게 신나고 새로운 자극이 되기도 해요. 꼭 데이터 분석가가 아니더라도 같은 온도로 깊이 몰입하면서 일할 수 있는 동료들과 함께 즐겁게 일할 수 있을 것이라고 믿어요. 당근에 오셔서 함께 더 다양한 데이터로, 더 좋은 프로덕트를 만들어갈 미래를 기대할게요!

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