데이터 분석 인턴은 어떤 일을 할까? (커머스, 스타트업 인턴 후기)

안녕하세요, Everly입니다.

오늘 포스팅은 제가 작년 6개월 동안 데이터 분석 인턴으로서 회사에서 어떤 업무를 해보았는지에 관한 이야기입니다.

이 글을 읽으실 분들은 대부분 '데이터 분석'에 관심이 많고, 데이터 분석가 또는 데이터 사이언티스트를 목표로 인턴을 준비할 분들이라 생각합니다. 데이터 분석 인턴은 어떤 업무를 하는지 저의 경험을 나누어드리려 합니다 :)

 

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저는 데이터 직군을 준비한다면 꼭 인턴을 해보길 추천하는 편인데, 그 이유는 데이터 분석을 실무에서 하는 것과 혼자서 배우는(또는 학교에서 배우는) 것과는 많은 차이가 있기 때문입니다.

특히 저는 스타트업 인턴을 추천하는데, 스타트업 인턴은 타 기업과는 달리 인턴이라도 정규직처럼 자신이 하는 업무를 세부적으로 배울 수 있다는 장점이 있습니다.

 

제가 인턴을 했던 곳은 커머스(이커머스) 업계의 스타트업이었습니다. 그리고 저는 사업팀 소속의 데이터 분석 인턴으로 들어갔기에 Scientist보단 Analyst 포지션이었어요. 그래서 '데이터 분석가'를 준비하시는 분들께 적합한 글이 될 거 같아요 :)

 

제가 했던 업무는 크게 5가지였으며, 보안상 간략하게 소개해드리려 합니다.

 

✔Table of Contents

 

1. 대시보드 생성 업무

대시보드를 만드는 것은 데이터 분석가 직군이라면 반드시 해야 하는 업무 중 하나입니다. 대시보드(DashBoard)는 회사 내부의 주요한 지표(KPI)들을 시각화하는 툴입니다. 

(예시) Oracle 대시보드. 이런 것을 만든다고 생각하시면 됩니다!

 

어떤 지표를 보는지는 회사 업계에 따라 다르겠지만, 커머스 회사 기준으로는 매출액, 전환율, 방문율, 가입자수, 리텐션, 체류시간, DAU-WAU-MAU 등이 주로 보는 지표라고 할 수 있습니다. 또 이것들을 카테고리별로도 세부적으로 나눠 확인해봐야겠죠?

보통 데이터 분석가들은 이런 주요 지표를 출근하자마자 5분~10분 동안 별다른 이슈가 없었는지를 확인합니다. 그런데 숫자로만 기록이 되어 있으면 보기가 상당히 불편하겠죠. 그렇기 때문에 눈으로 현황 파악을 빠르게 하기 위해서 시각적으로 보여주는 대시보드가 필요합니다. 그동안의 추이와 다른 게 있으면 ‘어! 이거 왜 튀었지?’를 알아보기 위해서입니다.

 

이러한 대시보드를 생성하는 방법은 여러 가지가 있는데, 저희 회사에서 사용했던 툴은 앰플리튜드(Amplitude)와 리대시(Redash) 였습니다. 앰플리튜드는 클릭만으로 대시보드를 만들 수 있지만, 리대시의 경우는 회사 내부 데이터베이스(DB)로부터 쿼리로 데이터를 추출해야만 대시보드를 만들 수 있어서, 반드시 SQL을 잘 쓸 수 있어야 합니다.

 

제가 만들었던 대시보드 중 하나인 '프로모션 회고용 대시보드' 일부를 소개할게요.

좌측 대시보드는 특정 프로모션이 열렸을 때 직전 기간 대비 매출을 확인할 수 있는 대시보드입니다. 우측 대시보드는 특정 프로모션 페이지에 방문한 횟수, 배너 클릭 수 등을 보여주는 대시보드입니다. 편리하게 그래프를 만들 수 있어서 일자별 추이를 확인하기에 좋습니다.

 

저희 회사에선 하루에도 10개가 넘는 프로모션이 진행되고 있어서, 다른 직원분들이 이 대시보드를 정말 잘 활용하고 있다고 해주셔서 뿌듯했던 기억이 있습니다 :)

 

 

2. 데이터 분석 Report 작성 업무

회사 내부의 데이터 분석을 통해 인사이트를 발굴해내는 업무입니다. 이런 데이터 분석 업무의 어려운 점은 이전 포스팅에서도 썼지만, "어떻게 분석할 것인가?" 가 굉장히 중요해요. 어떤 분석가가 분석하느냐에 따라 분석 결과가 달라지는 경우가 많고, 또 회사 관점에서 의미가 있는 분석을 해야 하기 때문입니다.

분석 방법을 무엇으로 쓸 것인지, 어떻게 접근할 것인지 잘 모르겠을 땐 같은 팀 동료분들한테 많이 여쭤보며 배웠습니다. (신입 때는 이렇게 많이 물어보는 것도 정말 중요한 거 같아요. 그때 많이 도와주셨던 분들, 감사합니다! 😀)

 

관련한 분석은 여러 가지를 했었는데요, 프로모션이 종료된 후 대시보드만으로는 볼 수 없는 딥한 분석을 맡기도 했고(주로 이 프로모션을 통해 이루고자 했던 목표(예를 들면 첫구매 유저를 데려온다! 같은)를 잘 이루었는지를 분석), 새로 런칭된 카테고리에 대해 고객들이 이를 잘 인지하고 있는가? 에 대해 분석하기도 했습니다. 

 

이런 분석의 영역은 우선 통계학에 대한 이해와 비즈니스에 대한 이해가 필수적입니다. 저는 통계학을 전공했기에 이런 부분에 있어 강점이 있었습니다. (혹시 통계를 잘 모르신다면 기본적인 통계학 지식은 공부하시는 것을 추천합니다.)

또한 비즈니스에 대한 이해가 중요한 이유는 직접 분석을 해보면 많이 느끼는 거지만, 어떤 부분이 중요하고 중요하지 않은지에 대해 판단할 수 있기 때문입니다. (그럼 더 효율적으로 분석을 할 수 있겠죠!) 그래서 현재 회사의 목표나, 산업군에 대한 이해, 경쟁사와 우리 기업이 어떤 포지션인지 등을 이해하는 것이 정말 중요합니다. 그래서 회사를 다니면서 꾸준히 뉴스기사나 트렌드를 찾아 읽었던 기억이 나네요!

 

 

3. 검색어 트렌드 분석 업무 

제가 주기적으로 맡아서 했던 업무 중 하나는 검색어를 기반으로 트렌드를 파악하는 업무였습니다. 이렇게 파악한 트렌드 인사이트는 주간/월간 트렌드 리포트 (Trend Report) 형태로 만들어 내부에 공유했습니다.

 

 

위의 기사는 지그재그에서 선정한 2022년 패션 트렌드 키워드 기사의 일부입니다. 위의 기사에 나오는 내용과 같이 트렌드 키워드를 선정하고, 세부적으로 어떤 키워드가 많이 급상승했는지를 뽑아 레포트를 작성하는 업무를 맡았어요.

 

수많은 검색어 중에서 어떤 키워드가 트렌드 키워드인지 뽑는 게 처음엔 힘들었지만, 점차 하다보니 저만의 뽑는 기준이 생기더라구요. 그래서 이를 로직화하여 파이썬 코드로 자동화하여, 이전에 힘들게 엑셀로 분석했던 것을 빠른 시간 내에 업무가 가능하도록 만들었습니다.

이렇게 만든 분석 레포트가 하나의 콘텐츠로 만들어지고, 기사로 배포되기도 했습니다.

 

 

4. 활용 가이드 문서 작성 업무

데이터를 자주 보지 않는 부서 분들의 경우, 앰플리튜드라거나 SQL을 다루는 데에 익숙하지 않으신 분들이 많았습니다. 그래서 다른 분들이 제가 만든 대시보드를 활용하거나 따로 리대시나 앰플리튜드를 사용하기 위해선 그 가이드가 필요했는데, 그러한 업무를 저희 팀에서 맡았습니다.

 

예를 들어 제가 만들었던 앰플리튜드 활용 가이드의 일부입니다.

 

 

자주 사용하게 되는 이벤트와 설정이 있는데, 그런 것들만을 중심으로 꼭 필요한 것들만 컴팩트하게 정리해 공유했어요! 개인적으로 제가 정리하는 걸 좋아해서 재밌게 했던 업무인데, 파트장님도 저에게 체계적인 정리를 잘 한다며 칭찬을 받았던 기억이 있습니다. 😁

 

5. 기타 요청 업무

다른 부서 분들이 데이터 관련 요청을 많이 주시는 편이었는데 그럴 때마다 주로 제가 맡아 처리했습니다.

요청 주시는 건 대부분 쿼리(SQL) 짜는 게 가장 많았어요. 그리고 앰플리튜드 활용할 때 모르는 거도 많이 물어보셨고, 사소한 궁금한 것들에 대해 간단히 분석해드리기도 했습니다.

 

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간단히 후기를 남겨보자면,

제가 6개월 일을 해 보니까, 적어도 3개월은 지나야 업무에 익숙해지는 거 같았어요. 특히 1달 동안은 약간 어리버리하면서 회사에 적응도 하고, 여러 분석들과 대시보드를 보며 익히는 시간을 주로 가졌던 거 같아요

 

처음 한 인턴이라 스트레스도 받았지만, 그럼에도 불구하고 인턴 경험은 정말 좋은 경험이라고 생각합니다. 실무에서 데이터 분석을 어떻게 하는지를 잘 배울 수 있고, 실력도 많이 늡니다. (여담이지만, 인턴 초기에 저는 Python은 잘 썼지만 SQL은 진짜 초짜였는데요. 인턴이 끝나고 저는 SQL 고수가 되어 있었을 정도로 실력이 많이 늘었답니다!)

 

또 비즈니스를 보는 관점을 키워준다는 것에 있어서도 인턴을 추천하고 싶어요. 저는 회사가 어떻게 돌아가는지를 잘 몰랐는데, 다니며 일을 하니까 회사 관점에서 생각하게 되고, 어떻게 하면 더 회사에 이득이 되도록 할 수 있는지의 관점에서 데이터 분석을 하는 방법을 배웠던 거 같습니다.

 

아쉬운 점이 있다면 딱 데이터 추출과 분석에만 그치는 일을 했다는 점이었어요. 그래서 다음 도전은 공격적 액션인 ‘실험’을 할 수 있는 데이터 분석가 포지션 또는 추출-분석에 이어 예측 업무까지 할 수 있는 데이터 사이언티스트 포지션으로 준비하고자 합니다.

 

데이터 분석 인턴이 하는 일을 알아보는 데 조금이라도 도움이 되셨길 바라며 포스팅은 여기서 마칩니다. 궁금한 점이 있으시다면 자유롭게 댓글 남겨주세요!