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데이터 읽기의 기술(숫자를 돈으로 바꾸는)
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| | 143*205*21mm
ISBN-10 : 893521292X
ISBN-13 : 9788935212927
데이터 읽기의 기술(숫자를 돈으로 바꾸는) 중고
저자 차현나 | 출판사 청림출판
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2019년 10월 30일 출간
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책 소개

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소비자의 마음을 알기 위해 데이터를 분석하고 인사이트를 얻다! KT경제경영연구소를 거쳐 스타벅스커피코리아에서 1호 데이터 사이언티스트로 일하며 스타벅스 이용자들의 데이터를 분석해 실제로 스타벅스의 수많은 이벤트를 기획하고 설계한 저자가 소비자와 바로 닿아 있는 현장에서 데이터의 목적을 찾아 분석해 전략을 세우고 적용한 모든 과정의 경험과 질문을 담은 『데이터 읽기의 기술』. 데이터의 목적은 소비자를 진심으로 이해하고 그들의 필요를 채워줄 단서를 찾는 데 있다. 저자는 이 책에서 그 단서를 찾아가는 이야기, 즉 소비자의 마음을 찾아가는 과정을 공유하고자 한다.

어려운 전문용어나 도표 없이, 아주 쉽고 실용적으로 소비자의 마음을 찾으려면 어떤 데이터를 보면 되는지, 그리고 데이터의 분석 결과를 어떻게 활용해야 하는지에 대한 이야기를 들려준다. 데이터 분석에 앞서 꼭 해보아야 할 질문 10가지를 통해 현 상황의 객관적 점검이 가능하게 하고, 프로젝트를 시작하거나 하는 중에도 구체적이고 중요한 질문을 던져 헤매지 않고 그 목적을 찾아갈 수 있게 가이드가 되어준다.

명확한 목적 없이 오로지 ‘빅데이터’라는 허상을 좇기 위해 무작위로 데이터를 모아서는 안 된다. 목적을 가진 데이터만이 시장에서 살아 움직이며, 소비자의 마음을 이해하고 소비자가 원하는 것이 무엇인지 보여주고, 그로 인해 기업이 존립할 수 있도록 돕는다. 저자는 사람을 위해 데이터가 일하도록 만들어야 하며, 그 방향성을 결정하는 것은 결국 데이터를 모으고 다루는 우리의 몫임을 일깨워준다.

저자소개

저자 : 차현나
스타벅스커피코리아 1호 데이터 사이언티스트이자 소비자심리학 박사. 크고 작은 조직들을 거치며 KT경제경영연구소 연구원으로도 일했다. 데이터를 가지고 새로운 것을 알아내는 일이 즐거워, 업으로 삼고 있다. 오프라인 매장을 가진 브랜드를 분석하는 일이 많아 전 세계를 여행하며 매장과 사람들을 관찰하는 것을 좋아한다.
이화여자대학교 사회과학대학에서 학사, 석사, 박사학위를 받았고, 성균관대학교에서 학생들에게 소비자심리학과 광고심리학을 가르쳤다. 없어지지 않는 소유물은 책뿐이라고 생각하며 종이를 좋아한다. 직접 일러스트를 그리며 좋아하는 취미를 이어가고 있다.

목차

추천의 글
프롤로그 구슬을 꿰어 목걸이를 만드는 법

1부 데이터가 알려주는 소비자의 마음 10가지
1. 소비자의 마음은 매출 데이터가 알려준다
2. 소비자의 마음은 영수증 한 장에 들어 있다
3. 소비자의 마음은 날씨에 따라 달라진다
4. 소비자의 마음은 가끔 거짓말을 한다
5. 어떤 장소에 있는지에 따라 소비자의 마음이 달라진다
6. 소비자의 마음은 시간에 따라 바뀐다
7. 소비자의 마음은 성별이나 나이로 구분할 수 없다
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
2. 우리 회사의 데이터 역량은 어느 정도인가
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
2. 프로젝트를 하는 중에 해야 할 질문들
3. 보고서를 만들거나 보고할 때 고려해야 할 것들

에필로그 사람을 위해 데이터가 일하도록 하라

책 속으로

데이터 자체는 속담으로 비유하면, 구슬이다. 일단 구슬의 종류와 양은 많을수록 좋고, 그 구슬들을 담을 수 있는 자루와 공간도 필요하다. 그러나 결국엔 꿰어야 보배가 된다. 구슬을 꿴 보배의 모양은 기업마다 또는 프로젝트마다 다르다. 목걸이를 만들어야...

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데이터 자체는 속담으로 비유하면, 구슬이다. 일단 구슬의 종류와 양은 많을수록 좋고, 그 구슬들을 담을 수 있는 자루와 공간도 필요하다. 그러나 결국엔 꿰어야 보배가 된다. 구슬을 꿴 보배의 모양은 기업마다 또는 프로젝트마다 다르다. 목걸이를 만들어야 할 때도 있고, 팔찌를 만들어야 할 때도 있다. 그리고 그것을 착용할 사람, 시기, 장소가 모두 다르다. 구슬을 잘 꿸 수 있는 장인도 필요하다. 사람마다 디자인 감각과 세공 기술은 천차만별이다. 아무나 쉽게 만질 수 있는 구슬이 있는가 하면, 장인만이 손댈 수 있는 것들도 있다. 그런데 이런 조건들을 모두 간과한 채, 마치 데이터 자체가 많으면 끝인 양, 그 데이터를 담을 수 있는 장비를 사면 끝인 양, 그 데이터를 다룰 사람이 누구라도 상관없는 양, 무조건 ‘왜 보배를 만들지 못하느냐’라고 채근하는 기업이 많다. _pp.10-11 <프롤로그>

만약 “사용하겠다는 소비자가 얼마 없으니, 인터넷 사업은 중단합시다”라고 의사 결정을 했다면, 한국의 인터넷 시장은 지금보다 훨씬 뒤처졌을 것이다. “사람들은 보여주기 전까지 자신들이 원하는 것이 무엇인지 모른다”라며 소비자 조사를 하지 않았다는 스티브 잡스의 의견은 여기서도 일부 맞는 말이다. 본 적이 없는데, 어떻게 그것이 좋고 싫은지 판단할 수 있겠는가? _pp.77-78 <1-4. 소비자의 마음은 가끔 거짓말을 한다>

이러한 현황을 알지 못하는 임원들은 자사가 모은 데이터를 높은 수준으로 분석할 수 있을 것이라고 믿는다. 왜냐하면 데이터를 위해 많은 자본을 투자했기 때문이다. 세상은 이런저런 분석 요건과 머신러닝, 고도화된 대고객 마케팅 기법을 이야기하기 시작했고, 자본을 투자했으니 당연히 자신의 기업에서도 가능하리라 기대한다.
그러나 현실에서는 미봉책으로 새로운 데이터를 만들어내고, 쌓고, 서버를 다시 구매하고, 프로젝트를 띄우고, 컨설팅 업체에 돈을 지불하는 악순환이 계속된다. _p.164 <2-2. 우리 회사의 데이터 역량은 어느 정도인가>

건강 검진을 할 때 혈액검사로 다수의 건강 지표를 확인한다. 그때 모든 혈액을 다 뽑아서 검사하는가? 아니다. 내 팔뚝에서 뽑은 피니까, 내 다리에서 뽑은 피는 다를 수도 있다고 의심하는가? 샘플링이란 그런 것이다. 내 몸의 피를 다 뽑아서 검사할 필요가 없듯이, 전수가 아닌 샘플을 통해 데이터를 확인하는 것이다. _pp.214-215 <2-9. 많기만 하면 빅데이터일까>

“현실도 모르는 사람들이 컴퓨터 앞에 앉아서 보고서만 끄적거리고 있다”라는 소릴 듣지 않기 위해 노력해야 한다. 실행 조직의 이야기에 귀 기울여 그들이 필요로 하는 이야기를 담아야한다. 분석 결과를 이해시켜야 하는 것은 조직의 의사 결정자들만이 아니다. 실제로 함께 일해야 할 조직원들에게도 분석 결과가 설득되어야 한다. 그래야 분석 결과가 문서로 된 보고서 안에만 머물지 않고 시장으로 나아갈 수 있다. _p.250 <3-3. 보고서를 만들거나 보고할 때 고려해야 할 것들>

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출판사 서평

“데이터를 볼 줄 모르고 마케팅을 할 수 있을까?” 소비자 심리를 알고 싶은 사람들이 꼭 읽어야 할 데이터 마케팅의 모든 것 데이터의 목적은 소비자를 진심으로 이해하고 그들의 필요를 채워줄 단서를 찾는 데 있다. 이 책은 그 단서를 찾아가는...

[출판사서평 더 보기]

“데이터를 볼 줄 모르고 마케팅을 할 수 있을까?”

소비자 심리를 알고 싶은 사람들이 꼭 읽어야 할 데이터 마케팅의 모든 것

데이터의 목적은 소비자를 진심으로 이해하고 그들의 필요를 채워줄 단서를 찾는 데 있다. 이 책은 그 단서를 찾아가는 이야기, 즉 소비자의 마음을 찾아가는 과정을 공유한다. 소비자의 마음을 찾으려면 어떤 데이터를 보면 되는지, 그리고 데이터의 분석 결과를 어떻게 활용해야 하는지에 대한 이야기를 담았다. 이는 기업이, 나아가 재화(상품과 서비스)를 파는 사람이 돈을 더 잘 벌기 위해 어떤 데이터를 보아야 하는지와 다름없다.

소비자의 마음은
영수증 한 장에 모두 들어 있다

‘빅데이터’가 활용되는 분야는 점차 늘고 있지만, 여전히 그 단어에 두려움을 가진 사람들이 적지 않다. 분야의 전문가만이 데이터를 찾고 모은다고 생각할 수도 있으나, 가깝게는 하루에도 여러 장 손에 쥐게 되는 영수증에서 우리도 쉽게 찾아볼 수 있다.
영수증에 무슨 데이터가 담겨 있을까? 소비자가 받아든 영수증 안에는 생각보다 많은 데이터 정보가 들어 있다. 놀랍게도 기업이 내부에서 쌓을 수 있는 데이터의 대부분이다. 이 영수증 안의 데이터만 분석해도 기업은 소비자의 많은 부분을 이해할 수 있으며, 소비자가 보내는 이상 신호도 발견할 수 있다. 가장 기본이 되는 영수증 데이터 속에서 소비자의 마음을 찾아보자.

_영수증 속 데이터의 육하원칙

· 누가(who): 이 제품을 구매하는 사람이 누구인가
이 고객이 멤버십에 가입한 사람인가 아닌가. 멤버십에 가입한 고객이라면 성별, 연령과 같은 개인 정보를 확인할 수 있으며, 여러 번 방문한 영수증을 한 사람의 행동으로 연결할 수 있다.

· 무엇을(what): 무엇을 사는가
제품 기준 정보, 카테고리, 발주 일시 등을 확인할 수 있으며, 구매 이력을 기반으로 개인화 추천이 가능하다. 구매 취향이 잘 쌓였다면 비슷한 다른 사람과의 유사성을 찾아볼 수 있다.

· 언제(when): 제품이 언제 팔리는가
더 많이 팔리는 시간대를 활성화하거나, 적게 팔리는 시간대에 고객을 유도할 수 있다. 또 개인이 한 달에 몇 번 방문하는지 알 수 있고, 직전 방문과 이번 방문의 간격도 계산할 수 있다.

· 어디서(where): 어디에서 사는가
인구와 유행의 흐름을 제대로 파악하고 있어야 죽어가는 상권과 살아나는 상권에 위치한 매장을 효율적으로 지원할 수 있다. 멤버십에 가입한 고객이라면 이동 동선을 파악할 수 있다.

· 어떻게(how): 어떤 지불 수단으로 샀는가
현금, 신용카드, 쿠폰, 상품권 등 지불 방법에 따라 수익이 달라질 수 있다. 이런 결제 수단에서 프로모션 아이디어가 나오며, 어떤 결제 방법을 활성화해야 할지 트렌드를 파악할 수 있다.

· 왜(why): 왜 그런 행동을 했는가
영수증엔 육하원칙 중 ‘왜’를 제외한 거의 모든 정보가 담겨 있다. ‘왜’는 기업이 통찰력으로 발견하는 원리다. 위의 다섯 가지 분석에서 ‘왜’를 발견해야 한다. 소비자가 ‘왜’ 이런 행동을 했는지 알면 다음에도 비슷하게 행동할 가능성을 유추해 볼 수 있다.

영수증에는 모든 데이터의 키 값, 즉 누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게, 얼마 주고 샀는지에 대한 연결고리가 들어 있다. POS 데이터만 제대로 정리되어 있으면 다른 데이터와 연결해서 풍성한 의미를 찾을 수 있다. 그러나 정리해두지 않으면 ‘쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다’라는 표현처럼, 영수증 단위의 데이터가 틀리는데 총계 역시 맞을 리 없다.

스타벅스코리아 1호 데이터 사이언티스트가 알려주는
실전 데이터 사용설명서

<하버드비즈니스리뷰>가 21세기 가장 섹시한 직업으로 꼽았으며 미국 최고 연봉을 받는 직업, 데이터 사이언티스트. 저자는 KT경제경영연구소를 거쳐 스타벅스커피코리아에서 1호 데이터 사이언티스트로 일하며, 스타벅스 이용자들의 데이터를 분석해 실제로 스타벅스의 수많은 이벤트를 기획하고 설계했다. 어느 대기업의 빅데이터 센터가 아니라 소비자와 바로 닿아 있는 현장에서 데이터의 목적을 찾아 분석해 전략을 세우고 적용한 모든 과정의 경험과 질문을 담아, 관련 업무를 하는 이들 외에 소규모의 자영업자나 일반 독자까지도 데이터를 활용해볼 수 있길 바라는 마음으로 이 책을 썼다.
소비자를 대상으로 제품을 만들어 파는 기업이 돈을 벌려면 어떻게 해야 하는가. 소비자가 기꺼이 지갑을 여는 환경이 무엇인지 알아야 한다. 소비자가 언제 돈을 쓰는지, 언제 돈을 쓰고 싶어 하지 않는지, 소비자의 필요와 마음을 알아차리는 것이 중요하다. 이때 기업에서 모으고 있는 데이터는 소비자의 아주 작은 부분들을 알아차릴 수 있는 단서가 된다. 이 단서를 데이터의 목적에 맞게 재배치하고 분석하다 보면, 조금이나마 소비자를 이해할 수 있게 된다. 소비자의 마음을 알기 위해 데이터를 분석하고 인사이트를 얻는 것, 그것이 바로 데이터 읽기의 기술이다.

“모든 데이터는 심리학이다”

아무리 인공지능과 머신러닝이 발전해도 인간 고유의 의사결정 영역은 남는다. 인공지능이 어떤 결정을 하도록 만들지, 어떤 영역의 데이터를 학습하도록 할지 같은 것들은 인간이 부여하는 ‘데이터의 목적’이다. 우리가 손에 쥐고 있는 데이터로부터 의미를 끄집어낼 수 있다면? 목적을 가진 데이터만이 시장에서 살아 움직이며, 소비자의 마음을 이해하고 소비자가 원하는 것이 무엇인지 보여준다. 그로 인해 기업이 존립할 수 있도록 돕는다. 이 책은 어려운 전문용어나 도표 없이, 아주 쉽고 실용적으로 누구나 데이터를 활용할 수 있도록 돕는다. 데이터 분석에 앞서 꼭 해보아야 할 질문 10가지를 통해 현 상황의 객관적 점검이 가능함은 물론, 프로젝트를 시작하거나 하는 중에도 구체적이고 중요한 질문을 던져 헤매지 않고 그 목적을 찾아갈 수 있게 가이드가 되어준다. 어렵게 도출해낸 분석 결과를 타 분야 사람들에게 이해시키는 프레젠테이션은 어떻게 구성해야 하는지도 배울 수 있을 것이다.
명확한 목적 없이 오로지 ‘빅데이터’라는 허상을 좇기 위해 무작위로 데이터를 모아서는 안 된다. 사람을 위해 데이터가 일하도록 만들어야 한다. 그 방향성을 결정하는 것은 결국 데이터를 모으고 다루는 우리의 몫이다.

[출판사서평 더 보기 닫기]

책 속 한 문장

회원리뷰

  • 데이터 읽기의 기술 | gs**629 | 2019.11.10 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    ...


    변화된 디지털 환경에 새로운 디지털 기술과 

    새로운 디지털 서비스, 새로운 고객가치로 무장한 기업들이 

    기존 시장을 파괴하고 새롭게 정의하고 있는 것이다.


    10년 전만 해도 세계 기업 순위에서 

    에너지 관련 기업들이 순위를 차지했었는데,

    4차 산업 혁명 시대를 맞이한 현재는 

    애플, 아마존, 구글, 마이크로소프트,페이스북, 

    알리바바, 텐센트와 같은 IT기업들이 

    대부분의 순위를 차지하고 있다.


    이런 IT기업들의 혁신적인 서비스 개발과 

    꾸준한 성장을 위해  반드시 필요한 것이 

    바로 '데이터' 이다.


    '데이터 읽기의 기술' 은 데이터를 

    제대로 읽고 활용 하는 방법에 대해  

     자세히 설명하는 책이다.


    데이터를 통해 알 수 있는 것들이 무엇인지,

    데이터를 다루기 전에 어떤 점을 고민해야 하는지,

    데이터를 어떻게 제대로 활용할 것인지,


    데이터가 어떠한 가치를 만들어내고

    실제로 데이터가 사용됐을 때 

    어떤 변화를 만들어 낼 수 있는지.

    데이터가 어떻게 활용되는지, 


    데이터를 인사이트로 변환시키는 방법은 무엇인지, 

    데이터 가치있게 만들기 위해 

    어떤 역할과 과정이 필요한지, 방해요소를 

    어떻게 없앨 수 있는지에 대해 이야기한다.


    데이터 읽기의 최종 목표는 

    인사이트가 아니라 '가치 만들기' 다.


    구하기 쉬운 데이터를 가지고 

    무작정 분석해서 인사이트를 도출하고

    이를 의사 결정자에게 전달하는 접근법은 

    100퍼센트 실패한다고 한다.


    그래서 반드시 가치를 먼저 생각해야하고 

    가치를 성취하기 위해 인사이트는 무엇인지, 

    필요한 데이터는 무엇인지를 알아내는 단계가 

    필요한다는 점을 배울 수 있었다.


    최근 영국 경제지 ‘이코노미스트’ 가 

    가장 영향력 있는 자원으로

     ‘데이터’ 를 선정했다는 것을 보았다. 


    데이터가 디지털 혁신 시대에 기업이 살아남을 수 있는 

    핵심 수단이 됨에 따라 데이터를 확보하여 활용하는 

    기업이 글로벌 시장을 선도하고 있고,

    데이터를 잘 생산, 축적, 활용하는 것이 

    미래 국가, 기업의 가치와 경쟁력을 평가하는 

    중요한 지표가 될 것으로 전망되고 있다.


    '데이터 읽기의 기술' 에 담긴 데이터 읽는 

    기술을 정확히 이해하고 본인의 것으로

    최적화 해서 잘 활용한다면 효율성을 높이고

    좀 더 나은 성과를 올릴 수 있을 것이다.


  • 데이터 읽기의 기술 | ne**iner | 2019.11.10 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    데이터 읽기의 기술   ...

    데이터 읽기의 기술

      <o:p></o:p>

    숫자를 돈으로 바꾸는 데이터 읽기의 기술이라고 한다.

    학교에서든 직장에서든

    데이터가 항상 쌓여 가는 것 같다.

    나는 숫자와 친하지 않고 데이터를 내는것도 무척 싫어한다.

    하지만 일을 하면서 항상

    실적 데이터들과 만나야 한다.

    이 책은 돈을 버는 기업들에게 필요한 책인 것 같다.

    하지만 이윤을 창출해야 하는 기업이 아니더라도

    소비자 심리를 알아두는 것은 도움이 될 것 같다.

    나는 기업에서 제공하는 서비스 혹은 제품들을 이용하면서

    어쩜 이런 제품을 만들어서 우리로 하여금 구매하게 만들까?

    이런 생각을 했었다.

    나의 이런 궁금증은

    이 책을 읽으며 그 답을 알게되었다.

    이렇게 소비자들의 심리를 데이터를 분석을 통해

    다양한 형태의 구슬로 꿰는 일을 하는 사람들이있다는 것을 알게되었다.

    이 책과 가장 잘 맞는 것은 아마도

    기업에서 데이터를 다루는 사람들이 타겟이겠지만

    최근에 시작한 업무 역시

    돈을 벌어야 하는 일은 아니지만

    이용자의 마음을 알아야 하는 부분이 있어서

    어느정도 도움이 되었다.

    저자는 데이터의 목적으로 첫 번째로 돈을 버는것이고

    두 번째는 소비자가 언제 돈을 쓰는지 아는 것이라고 말한다.

    마지막으로 데이터의 목적은 소비자를 이해하는 것이라고 말한다.

    나의 회사 같은 경우는 돈을 버는 것은 아니고

    소비자가 돈을 쓰지는 않지만

    자주 방문해야 하는것이니 비슷하고

    마지막 세 번째가 나의 경우에 필요한 부분이다.

    바로 소비자를 이해하는 것.

    이 책을 통해 소비자를 이해하는 것이 무엇인지 알고 싶었다.

    그리고 내가 가장 관심이 있는

    소비자를 이해하기 위한 방법의 첫 번째는

    바로 공급자 마인드에서 벗어나라는 것이다.

    이 책은 소비자의 마음을 찾아가는 이야기를 다루고 있다.

    이 책에서 말하는 데이터를 통해 알 수 있는 소비자의 마음은

    매출테이터, 영수증, 날씨, 장소, 시간, 반응 속도, 모바일을 통해

    알 수 있다고 한다.

    특이한 점은 성별이나 나이로는 구분할 수 없다는 것이

    나의 기존 상식과 다른 것 같다.

    이 책에서는 프로젝트를 시작해야 할 때

    해야 할 질문들을 친절하게 설명해 주고 있다.

    그것은 who, when, what, where, how, why로 요약될 수 있다.

    들으면 아~ 하고 이미 알고 있는것이지만

    업무에 적용해서 하려면 쉽게 되지 않는 부분이 있다.

    마지막 wyh는 처음에 말했던것과 같이

    소비자를 이해하기 위해서라는 것이다.

    돈을 벌어야 하는 기업에서 일하고 있지는 않지만

    우리 회사를 찾아오는 사람들을 이해하기위해

    질문으로 시작해 봐야겠다.

  • [서평] 데이터읽기의 기술 | io**s | 2019.11.10 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
     제2차, 3차 산업사회에서는 기술이 밥벌이를 하는데 있어서 중요한 요소 중 하나였습니다. 최근에는 더 나아가서 제4차 산업혁명에 대해서 이야기를 하고 있습니다. 이 시대에서 살아남기 위해서는 우리는 어떤 분야를 공부하는 것이 좋을지 궁금했습니다. 인간 수명이 100세까지 늘어남에 따라 시대 흐름에 맞춰서 공부하는 것은 이제 선택이 아닌 필수이기 때문입니다....

     2, 3차 산업사회에서는 기술이 밥벌이를 하는데 있어서 중요한 요소 중 하나였습니다. 최근에는 더 나아가서 제4차 산업혁명에 대해서 이야기를 하고 있습니다. 이 시대에서 살아남기 위해서는 우리는 어떤 분야를 공부하는 것이 좋을지 궁금했습니다. 인간 수명이 100세까지 늘어남에 따라 시대 흐름에 맞춰서 공부하는 것은 이제 선택이 아닌 필수이기 때문입니다.<o:p></o:p>

    <o:p> </o:p>

     그 중요한 부분 중 하나가 바로 데이터입니다. 과거 19세기에 공상과학영화에서 등장하던 장면들이 이제는 실생활에 속속들이 나타나고 있습니다. 말 한마디에 수행하는 인공지능로봇부터 나아가서는 곧 실용화 단계에 들어갈 자율 주행차가 도로를 누빌 날도 얼마 남지 않았습니다. 사실 이 책을 읽기 전까지만 해도 데이터라 함은 사업을 성공하기 위해서 고객의 needs를 위한 분석자료로만 생각을 했었습니다. 그 자료 분석을 위해서 데이터를 어떻게 수집하는 지에 대해서 논할 것이라 예상했습니다. 물론 그에 대한 이야기도 있지만 전반적으로 우리 사회에 존재하는 데이터들이 우리도 모르는 사이에 수집이 되고 분석되고 있음을 시사하고 있습니다. 가장 큰 예로 자율주행차의 경우에도 모든 신호를 수집하여 그 데이터를 분석하여 멈출지 주행할지 등 모든 판단을 하는 것이었습니다. 그리고 이 데이터 수집함에 있어서 보다 중요한 것이 클라우드였습니다.<o:p></o:p>

    <o:p> </o:p>

     그리고 우리가 일반적으로 사업을 함에 있어서 필요한 소비자의 심리에 관한 측면에 대해서도 이야기하고 있습니다. 사실 이 부분은 원래부터 흥미를 갖고 있어서인지 읽는 내내 시간가는 줄 몰랐습니다. 우리가 무심코 하는 행위들이 결국 기업에겐 또 하나의 정보가 될 수 있다는 사실이 재미있으면서도 보다 심도있게 접근해보고싶어졌습니다.<o:p></o:p>

     <o:p></o:p>

     이제 우리 주변에서 사용되고 있는 데이터에 대해서 더 공부하고자 하는 마음이 들 정도로 내용면에 있어서 알찼습니다. 기회가 된다면 데이터 수집 기법에 대해서 보다 공부해보면 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다. 그런 면에서 꼭 사업을 하는 분이 아니더라도 한번쯤 읽어보신다면 추후 흐름에 대해서 이해도가 높아질거라 생각됩니다.<o:p></o:p>

  • 데이터 읽기의 기술 | yy**id | 2019.11.10 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    숫자를 돈으로 바꾸는 데이터 읽기의 기술 <...

    숫자를 돈으로 바꾸는 데이터 읽기의 기술

    모든 데이터는 심리학이다

    데이터의 목적은 돈을 버는 것이다. 이에 소비자를 이해하려면 공급자 마인드에서 벗어나라고 저자는 충고한다. 기업의 관점에서만 데이터를 보면 결코 소비자의 마음을 알아챌 수 없기 때문이다. 매출과 이어지는 데이터 그 속에서 소비자가 필요로 하는 것에 대한 단서를 찾을 수 있다.

    차트 중 가장 아름다운 것은 매출이 증가하는 것이라는데 오너의 입장에서는 정말 바라는 바가 될 것이다. 소비자는 마음에 드는 기업에 돈을 쓴다. 이는 알고 좋아지면 구매하는데 많은 데이터는 그러한 구매 행동을 분석하는 데 도움이 된다.

    저자는 소비자가 원하는 것을 알아내는 것은 소비자가 말한 것을 그대로 수집하는 것과는 포인트가 약간 다르며 소비자가 원하는 원리를 알아내는 것에 가까우며 피상적이지 않은 지점, 그러나 너무 뜬구름 잡지 않는 지점을 찾아내는 것이 중요하다고 말한다. 이에 '결제의 편의성'을 예로 들고 있는데 쉬운 결제가 빠른 구매로 이어짐은 나만 봐도 그러하다. 스타벅스의 '사이렌 오더'의 경우는 나도 종종 이용하는 데 줄을 서지 않아도 되는 편리성 등 너무 편리한 시스템이다.

    영수증에 담긴 데이터에는 소비자의 마음이 들어있다. 육하원칙에 따른 데이터의 분석원리를 배울 수 있었는데 무척 요긴한 자료란 생각이 들었고 활용하기 좋은 자료임에 틀림이 없어 보였다.

    중간중간에 있는 '실무자를 위한 가이드'편은 요점 정리로 따로 메모해 두고 활용하면 좋을 듯하다.

    기업의 생존법은 데이터 활용에 달렸다 해도 과언이 아니란 생각이 들 만큼 이 책은 데이터 읽기의 기술에 대한 우수성을 알려준다. 마케팅 관련 업무 종사자들에게 강추하며 누구나 읽어도 흥미로운 도서가 될 것이다.

    데이터가 알려주는 소비자의 10가지 마음과 데이터 앞에서 해야 할 10가지 질문, 데이터 활용법을 차근히 배울 수 있는 도서 「데이터 읽기의 기술」이었다. 저자의 말처럼 사람을 위해 일하도록 데이터를 만들고 또 그 방향성을 결정하는 몫 또한 사람임을 잊지 말아야겠다. 더불어 데이터가 목적을 가져야 한다는 생각, 꼭 기억해야겠다.

     

     

  • 데이터 읽기의 기술 | ro**budsun | 2019.11.10 | 5점 만점에 4점 | 추천:0
    "모든 데이터는 심리학이다" 사람연구가 곧 데이터를 분석하는 시작임을 알 수 있...


    "모든 데이터는 심리학이다"


    사람연구가 곧 데이터를 분석하는 시작임을 알 수 있다.

    평소에 사람들의 사소한 습관들을 세분화해서 관찰해 보는 습관을 들여놓는것이 데이터를 꿰뚫는데 이로울것 같다.


    소비자들의 마음은 날씨에 따라 좌지우지되는 경향이 있다.

    특히 '비가 오는 날, 눈이 오는 날, 유독 추운날, 너무 햇빛이 뜨거운 날'을 생각해보면 바로 그 이유를 알 수 있을 것이다.

    비가오면 우산이라는 것이 하나 더 손에 들리고 옷이 젖고 머리가 부스스해지며 한마디로 성가시고 귀찮은 느낌을 받게 한다.

    그래서 외출을 하게된다면 어떤곳을 선택하게 될까

    백화점이나 코엑스와 같은 대형 몰 안에서 모든것을 다 해결 할 수 있는 곳을 선택하게 한다.

    날씨가 소비자의 마음에 영향을 끼치지만 크게 상관없는 장소로는 병원과 공황을 꼽을 수 있다.


    소비자는 길 하나 건너는 것도 무척 싫어하는 경향이 있다.

    집근처 육교가 바로 떠올랐다. 신호등이 있다면 그 몇분 안되는 빨간불을 응시하는것도 별로인데 육교 또한 몹시 귀찮게 느껴진다.

    생각해 보면 참 별거 아닌데 건너가는 것 자체가 귀찮아 건너편 매장은 가려다가도 돌아서는 경우가 있었다.

    불편함을 주는 것은 아주 사소한것도 쉽게 간과하면 안되겠단 생각을 하게됐다.


    소비자의 마음의 변화가 일어나는 시기가 있다.

    연말연시의 경우가 그렇다. 한해를 정리하는 마음과 다가오는 해를 맞이할때의 다짐에서 소비자를 관찰해 볼 수 있다.

    어떤 다짐들이 있을까. 덕지덕지(?) 붙어버린 군살제거에 대한 각오, 외국어 공부, 연인만들기, 책읽기, 새로운것 배우기 등등

    사람마음을 정확하고 깊게 연구해보면 어떤 소비가 늘어날 것인지 보이게 된다.


    소비자가 유독 지갑을 쉽게 여는 경우가 있다.

    내 행동에 대입해서 생각해보면 언제였을까? 장소가 일상이 아닌 낯선곳으로 여행 갔을때!

    힐링이 목적이고 즐기기 위해 간 곳에서는 딱히 큰 고민없이 지갑을 열게 만든다.

    어짜피 돈을 쓰기 위해 여행 간걸로 생각해도 무방 할 듯 싶다.

    그리고 언제 또? 가족들에게 맛난것을 살 때 좋은것을 선물할 때, 소중한 친구에게 밥 살 때는 돈 아깝다는 생각이 안든다.

    돈보다 사랑이 우선인것이 사람 마음아닐까


    날씨가 어떤지 1년중 어느때인지 장소가 어디인지 함께 있는 상대가 누구인지에 따라 사람들의 마음은 늘 변화무쌍하다.


    하루중 아침 점심 저녁으로도 사람들의 마음은 바뀐다.

    마치 아침엔 투샷을 마시지만 저녁 6시 이후로는 카페인을 멀리하는 것 처럼 사람들은

    "조석으로 마음이 바뀐다"


    소비자의 마음변화에 따라 대응하는 여러가지 방법도 생각해 볼 수 있다.

    비가 오는 날에 방문하면 쿠폰제공을 한다거나

    시간대별로 할인적용률을 달리 하거나 하는 창의적인 대응방법이 있다.


    "인구통계학적 정보를 바탕으로 제품을 만드는 것은 비정상적인 행동이 될 수 있다" -p101


    이 책에서 개인적으로 가장 임팩트 있게 다가온 것은 인구통계학적으로 데이터를 분류하면 안된다는 것이였다.

    무슨 말이냐면 <창업 알아서 하세요>라는 책을 보면 아이템을 정하기 이전에 타깃층부터 정해야 한다고 나온다.

    타깃을 세분화해서 '고등학교 남학생, 20대초반 여대생, 40대 중반 회사원'등 이렇게 생각해 볼 수 있었는데

    <데이터 읽기의 기술>에서는 이러한 인구통계학적의 정보로 데이터를 분류하지 말라고 한다.

    인류통계학적이 아닌 '사람들의 행동'에 집중해서 분류하라는 말이다.


    커피를 예로 들어봐도 바로 이해가 된다.

    아메리카노를 좋아하는 사람은 20대? 30대? 40대? 50대??

    라떼를 좋아하는 사람은 여자? 남자? 


    단지 사람의 취향인 것이다.

    30대 이기 때문에 그리고 여자이기 때문에 아메리카노를 좋아하는 것이 아닌

    아메리카노가 또는 라떼가 취향이다 보니까 선택해서 마시는것이다.

    생각해보는 관점이 다듬어 지는것 같다.


    넘쳐나는 정보의 홍수속에서 무엇을 어떻게 선별해야 하는지 궁금했다.

    빅데이터들을 어떻게 이용할수 있는지 궁금했다.

    처음 기대했던 책의 방향과는 조금 다르긴 했지만

    역시 가장 중요한 것이 무엇인지 알게해준 책이다.

    결국


    "사람이 답이다"

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