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1. 잘못된 의사결정의 위험을 줄일 수 있다.
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• 매순간 의사결정의 연속
• 의사결정에 따른 리스크 큼
• 감과 직관이 아닌 현실 상황 팩트
(데이터) 기반의 의사결정
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2. 명확하고 구체적인 목표를 설정할 수 있다.
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• 선택과 집중
• 목표의 가시화 달성율 상승
• 목표 달성 과정의 분석과 평가
• 단기적인 목표의 단계적인 설정
중장기 목표 수립
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3. 비용을 효율적으로 줄일 수 있다.
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• 비용 = 시간&사람 = 돈
• 데 이 터 를 이 용 한 자 동 화
시간과 사람, 비용의 절약
• “웹 가입자 중 앱을 설치한 후 2번
이하 실행해보고 쿠폰을 써보지 않
은 사람에게 특급 쿠폰 지급 및 안
내 노티 푸시”
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4. 신규 고객을 효율적으로 확보할 수 있다.
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• Lead Generation !!!
• 아무나가 아닌 돈을 낼만한 고객의
확보
• 이용자 행동 데이터의 분석을 통한
진성 고객 발굴
• 채널별 분석을 통한 효율적인 고객
확보 채널의 선택
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5. 고객 이탈을 줄일 수 있다.
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• Retention !!!
• ‘밑 빠진 독에 물 붓기’ 금지
• 퍼널 설계를 통해 독을 세부 구획
으로 나눔
• 퍼널별 로그 데이터를 활용한 구멍
찾기
• A/B 테스트로 구멍 메우기
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6. 서비스/비즈니스 모델의 확장을 잘 할 수 있다.
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• 처음에는 뾰족해야 함
• 궤도에 올라가면 다음 단계의 성장
을 위해 확장에 대한 진지한 고민
과 실행 필요
• 확장 방향과 방법의 근거이자 심지
어 재료
• 피벗의 방향의 근거
• 페이스북과 광고의 사례
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7. 투자를 잘 받을 수 있다.
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• 팀의 역량과 아이템의 시장성
• 성과와 시장을 데이터를 이용하여
가시적으로 보여주기
• 데이터를 활용한 문제 해결 과정
및 체계적인 문제 해결 능력을 보
여주기
• 머신러닝/추천엔진/인공지능 기반
스타트업만에게 해당?
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8. 팀웍을 향상시키는 의사소통을 할 수 있다.
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• 좋은 사람… 중요
• 좋은 사람들간의 좋은 커뮤니케이
션… 정말 중요
• 코드 맞추기의 어려움
• 데이터 기반의 의사소통 = code
independent
• 쓸데 없는 감정소모와 충돌을 최대
한 방지 팀웍 향상
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9. 글로벌 수준의 역량을 준비할 수 있다.
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• 좀 하는 글로벌 스타트업들은…
• 데이터의 활용은 옵션이 아니라 완
전 기본&필수
• 데이터를 얼마나 제대로 쓰는지에
따른 평가
• 데이터 기반 서비스 및 비즈니스
모델에 대한 가치 평가의 레벨이
다름
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10. 기업의 역사와 정체성을 쌓고 표현할 수 있다.
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• 기업의 역사를 구성하는 것은 기업
활동과 관련 외부 환경의 모든 것
(=데이터)
• 해온 것들, 만들어온 사실들이 결
국 정체성을 형성
• 역사란 무엇인가? 역사를 배우는
이유는?
• 인과관계 파악의 핵심 = 정량 데
이터와 역사 데이터의 활용