데이터가 흐르는 조직 문화를 만들기 위해 필요한 것은 무엇일까요?
LG유플러스 클라우드솔루션엔지니어링팀은 데이터를 중심으로 기업 문화와 업무 방식을 개선하며 고객 만족을 실현하기 위해 끊임없이 노력합니다. 최근에는 AB180 컨설팅팀과 함께 앰플리튜드를 활용한 고객 중심 데이터 거버넌스를 구축했습니다. AB180이 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 기술을 통해 고객 경험을 혁신하고 있는 LG유플러스 클라우드솔루션엔지니어링팀을 만났습니다. 데이터가 흐르는 조직 문화를 만들기 위한 AB180 컨설팅팀과 LG유플러스의 협업 과정을 지금 바로 확인해 보세요.
💡 데이터 거버넌스란?
데이터 거버넌스는 조직 내 데이터를 구성원 모두가 정확하고, 안전하고, 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 모든 시스템을 의미합니다. 믿을 수 있는 데이터 거버넌스를 구축한다면 데이터 기반 의사결정을 보다 쉽게 진행할 수 있고 더 나은 고객 경험을 설계할 수 있습니다.
안녕하세요, LG유플러스 클라우드솔루션엔지니어링팀 구성완입니다.
고객 데이터를 중심으로 LG유플러스 내 협업 문화 전반을 변화시키는 역할을 맡고 있습니다. 최근 AB180 컨설팅팀, 앰플리튜드와 더 나은 고객 경험 설계를 위한 데이터 거버넌스 구축 프로젝트를 진행했습니다. 이 외에도 고객중심 문화 확대와 서비스 혁신에 대한 다양한 프로젝트를 기획, 실행하고 있습니다.
LG유플러스는 다양한 방식과 팀으로 구성되어 있어 사내 협업을 매우 중요하게 생각하고 있습니다. 그 중 크로스-펑셔널 팀 구성 비중이 높은데요. 최상의 고객 경험 제공과 같은 특정 목표가 있을 때, 마케팅, 기술, 영업 등 여러 분야의 전문가들이 모여 하나의 팀으로 긴밀하게 협력합니다. 이를 통해 부서 간의 시너지를 극대화하고, 목표 달성에 효과적으로 접근하고 있습니다.
또한, 애자일(Agile) 방법론을 도입하여 빠른 변화와 혁신에 대응하고 있습니다. 이 방법론을 통해 팀원들은 자주 소통하며, 짧은 주기로 결과물을 도출하고, 피드백을 반영해 즉각적인 개선을 이루어냅니다. 디지털 도구들도 적극 활용하여 재택 근무에서도 높은 효율성을 유지하며, 실시간 커뮤니케이션과 프로젝트 관리를 원활하게 진행하고 있습니다.
맞습니다. 여러 팀이 각자 고유한 업무와 데이터 이해도를 가지고 협업하다 보니, 모든 팀이 동일한 기준으로 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 프로세스 및 정책이 필요하다는 점을 절실히 느꼈습니다. 데이터 거버넌스의 중요성을 깨닫게 된 것이죠. 데이터 기반으로 협업과 의사결정이 원활하게 이루어질 수 있도록 데이터 거버넌스 구축 프로젝트를 시작하게 되었습니다.
데이터 거버넌스를 구축하기 위해 고객 데이터 분석의 필요성을 느껴 많은 솔루션을 검토했습니다. 앰플리튜드는 개발자 뿐만 아니라 기획자를 비롯한 타 직군 역시 손쉽게 데이터를 확인하고 분석할 수 있는 인터페이스를 갖추고 있습니다. 드래그 앤 드롭과 같은 간편한 방법으로 데이터를 분석할 수 있죠. 앰플리튜드의 쉬운 사용성과 인터페이스가 다양한 팀이 긴밀하게 협업해야 하는 LG유플러스 업무 환경과 잘 맞는다고 생각했습니다.
또한 앰플리튜드 대시보드에는 데이터 거버넌스를 위한 다양한 기능이 이미 갖춰져 있었습니다. 데이터 컨벤션 규칙에 어긋나게 입력하거나 데이터 타입이 다른 값이 감지될 때 바로 알려주는 Data Assistant, 많은 데이터 속 원하는 이벤트를 빠르게 탐색할 수 있는 데이터 카테고라이징, 그리고 해당 데이터가 의미하는 바를 대시보드 인터페이스에서 누구나 확인할 수 있게 돕는 데이터 설명 등이 있었죠.
앰플리튜드의 높은 실시간성, ‘공유’ 기능과 ‘노트북’ 기능을 통한 빠른 메모도 다양한 직무와 제품 담당자가 함께 일하는 LG유플러스 업무 방식과 일치했습니다. 앰플리튜드를 이용한다면 부서 간 빠른 소통과 데이터 기반 인사이트 공유 및 긴밀한 협업이 가능했던 것이죠.
사내에서 이미 익숙한 솔루션이라는 점도 앰플리튜드와 함께하게 된 이유 중 하나였습니다. 자사에서 운영 중인 십여 개의 서비스에 이미 앰플리튜드가 적용되어 있고 각 서비스 담당자와 개발자 분들이 이를 잘 활용하고 있었습니다.
이번 프로젝트의 목표는 자사에서 생성되는 모든 데이터 수집과 이를 적재적소에 활용할 수 있는 기본원칙과 관리체계 구축이었습니다. 모든 구성원들이 언제든 필요한 데이터를 꺼내 쓸 수 있도록 데이터를 최신 상태로 유지하는 것이 중요했죠.
저희팀은 사내 모든 의사결정이 직감이나 예측이 아닌 데이터 중심으로 이루어질 수 있길 희망했습니다.
고객에게 가장 좋은 가치를 제공하는 데이터 드리븐 문화 정착이 성공할 수 있도록 AB180 컨설팅팀과 앰플리튜드를 활용한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축했습니다. 또한 모든 자사 서비스에 앰플리튜드 적용을 위한 설계와 기술 개발 지원을 비롯한 관련 업무 전반을 진행했습니다. 택소노미 설계 과정을 포함 데이터 거버넌스 프레임워크 개선도 저희 팀의 역할이었습니다.
이 외에도 실제 데이터 기반으로 서비스의 개선 포인트를 찾아내고 반영한 뒤 고객 반응이나 지표가 향상되는 사례를 발굴해 내는 일이 중요하다고 생각했습니다. 이를 위해 구성원들의 데이터 거버넌스 프레임워크 활용을 위한 맞춤형 가이드를 제작하여 구성원들의 고객 분석 역량 강화를 도왔습니다.
프로젝트를 시작하며 저희가 느낀 페인 포인트(Pain Point)는 크게 두 가지였습니다. 하나는 택소소미 설계에 대한 어려움이었고 다른 하나는 자사 환경에 맞는 차트 활용 사례 부족이었죠. AB180 컨설팅팀이 LG유플러스만을 위해 제공해준 맞춤형 택소노미 가이드와 각종 분석 기법, 차트 활용 사례를 통해 이를 해결할 수 있었습니다.
택소노미 즉 분류 체계 설계는 데이터 거버넌스 프레임워크 구축에 있어 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 다양한 서비스와 팀이 협업하는 LG유플러스에서는 특히 택소노미 설계가 선택이 아닌 필수였죠. 하지만 당시 저희 팀은 택소노미 설계를 시작하는 데에 있어 어려움이 있었습니다. AB180 컨설팅팀과 만든 택소노미 가이드와 고객 여정 기반 프레임워크는 저희가 택소노미 설계의 기반을 잡을 수 있도록 도와주었습니다.
기존에도 크리티컬 패스(Critical Path)를 중심으로 고객 여정을 정의할 수 있도록 가이드와 예시를 제공하고 있었습니다. 하지만 고객 경험 분석 업무가 익숙하지 않은 서비스 담당자(PM, 마케터, 개발자)들은 크리티컬 패스만으로 수집이 필요한 전체 데이터를 정의하는데 어려움을 겪었죠. 이로 인해 고객 경험 관리(Customer Experience Management, CXM) 엔지니어와 서비스 담당자를 반복적으로 교육하고 지원하는데에 많은 리소스가 필요하였습니다. 택소노미 가이드가 만들어진 이후로는 이 시간을 획기적으로 절약할 수 있게 되었죠.
* 크리티컬 패스(Critical Path): 고객이 서비스에 진입한 순간부터 핵심가치를 경험하기까지의 경로
효율적인 업무를 위해 고객 AARRR가 어떻게 구성되어 있는지, 각 단계별 중요 여정이 무엇이고 중요 여정으로 유도하는 핵심 이벤트는 무엇인지 정의했습니다. 정의된 고객 여정을 바탕으로 AARRR 모델 기반 프레임워크가 제작되었습니다.
담당자들이 직관적으로 이해할 수 있는 맞춤형 시나리오와 실제 자사 서비스가 예시로 들어간 업무 가이드북을 만들었습니다. 서비스 담당자들이 고객 경험 분석 업무 경험이 없더라도, 프레임워크를 따라 고객의 주요 여정과 서비스의 주요 이벤트를 정의할 수 있도록 돕기 위해서였죠.
💡Result
사내 택소노미 설계를 위한 시트가 새롭게 제작되었습니다. 기존 문서는 수작업으로 편집해야 해서 구성원들이 수정에만 많은 시간을 쓰고 있었죠. 물론 휴먼 에러로 인한 데이터 불일치 이슈도 있었습니다. 새로운 시트를 통해 네이밍 컨벤션에 맞게 자동으로 이벤트와 속성이 정의되고 API를 통해 시트에 택소노미가 등록될 수 있도록 하여 작업들을 자동화하고 에러를 최소화 했습니다. 수기로 작성을 하는 일에 시간 낭비를 줄이고 정말 중요한 일에 집중할 수 있게 된 거죠.
구체적인 데이터를 확보하더라도 분석을 통해 가치를 이끌어내지 못한다면 의미가 없을 것입니다. 당시 저희는 서비스 특성에 따라 어떤 차트가 필요한지 안내할 베스트 프랙티스(Best Practice, BP)가 부족했습니다. 때문에 상황에 맞는 적합한 차트나 분석기법을 유연하게 제시하기 어려웠죠. 이러한 어려움을 극복하고자 AB180 컨설팅팀과 데이터 시각화를 위한 차트 활용 가이드를 제작했습니다. 일련의 가이드 제작과 교육 과정을 거치며 데이터 기반 모니터링 대시보드를 30분 만에 만들어낼 수 있을만큼 업무의 효율성을 높일 수 있었습니다.
실제 서비스에서 사용했던 분석 기법과 차트 활용 사례를 포함한 가이드를 제작하고 교육을 진행했습니다. 해당 가이드는 마케팅, 기획, 상품팀별로 자주 사용하는 차트 활용 시나리오로 구성되어 있어서 초보자도 직무에 필요한 BP만 보고 활용할 수 있는 수준이었습니다.
고급 차트 활용 가이드도 빼놓고 이야기할 수 없을 것 같습니다. 데이터 거버넌스를 구축하는 팀 입장에서는 내부 구성원들이 차트를 더 유용하게 사용할 수 있도록 돕는 일 또한 매우 중요했죠.
앰플리튜드에는 다양한 차트와 옵션이 있어서 이를 상황에 맞게 활용하기 위해서는 더 깊이있는 형태의 가이드가 필요했습니다. 고급 차트 가이드 작업을 통해 각 직무 구성원들이 다양한 분석 방법론과 차트 사용법을 익힐 수 있었습니다.
💡Result
데이터를 기반으로 모니터링 대시보드 템플릿이 제작되었습니다. LG유플러스에 맞는 가이드를 통해 첫 대시보드 제작이 무려 30분 만에 끝날만큼 업무 효율이 상승했습니다. 사내에는 앰플리튜드를 처음 접하는 구성원들도 있었는데, 직관적이고 이해하기 쉬운 UI와 가이드가 만나면서 이뤄낼 수 있었던 성과였죠. 이를 통해 데이터 드리븐 문화의 초석을 다질 수 있었습니다.
데이터 일관성과 신뢰성 확보라 할 수 있습니다. 데이터 소스에서 수집된 데이터들을 체계적으로 관리하고 표준화할 수 있게 된 거죠. 이제 LG유플러스 모든 팀이 동일한 기준으로 데이터를 이해하고 사용할 수 있습니다. 확보된 데이터 일관성을 바탕으로 데이터 분석과 의사결정의 정확성이 크게 향상될 것으로 기대하고 있습니다.
데이터 품질과 보안의 강화를 최우선 목표로 삼고 있습니다. 데이터가 정확하고 일관되게 유지되도록 하면서, 개인정보 보호와 보안 규정을 철저히 지켜 고객의 신뢰를 더욱 공고히 하려 합니다.
또한 데이터를 최대한 활용해 사내 구성원들이 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 노력하고 있습니다. 이를 통해 더 나은 비즈니스적 의사 결정을 내리고, 고객에게 더 좋은 서비스를 제공하려고 합니다. 이 과정에서 데이터 분석 능력을 키우고, 실시간으로 유용한 정보를 제공하는 시스템을 구축하고자 노력하고 있습니다.
마지막으로, AI/ML을 활용한 데이터 관리 자동화 부분에 대해서도 고민하고 있습니다. 데이터 처리의 효율성과 정확성을 높이고, 데이터 관리 체계를 더 빠르고 유연하게 운영하는 것을 목표로 하고 있습니다.
앞으로도 위와 같은 고민을 바탕으로 데이터 거버넌스를 지속적으로 개선할 것이며 데이터가 흐르는 조직을 만들기 위해 노력할 예정입니다.
