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Data literacy - 감정이 아니라 데이터로 설득하는 법 6장 3절.감정이 아니라 데이터로 설득하는 법“이번 프로젝트는 정말 열심히 했습니다.”“이 방향이 맞다고 생각합니다.”“그냥 느낌이 좀 이상해요.”이런 말은 낯설지 않다. 회의에서도, 기획서에서도 자주 들린다.그런데 이렇게 말하면 설득이 잘 될까?대답은 거의 항상 “NO”다. 사람은 감정으로 듣지만, 결국 ‘팩트’에 납득한다처음엔 공감으로 시작할 수 있다. 하지만 진짜로 행동을 바꾸게 만드는 건, 감정이 아니라 근거다."느낌상 이게 맞는 것 같아요." ❌"재구매율이 작년 동기 대비 11% 떨어졌습니다." ✅→ 감정은 주장을 만들고, 데이터는 그 주장을 지지한다.💡 감정 중심 설득의 한계감정에 호소하는 설득은 다음과 같은 한계를 가진다.사람마다 다르게 받아들인다→ “열심히 했다”는 말은, 기준이 제각각이.. 2025. 5. 17.
Data literacy - 질문으로 이끄는 프레젠테이션 6장 2절.질문으로 이끄는 프레젠테이션“이제부터 발표 시작하겠습니다.”슬라이드 넘김.표 하나, 그래프 하나, 지표 나열.페이지가 넘어갈수록 청중의 눈은 흐려지고, 머리는 멈춘다.그리고 결국 이렇게 생각한다.“그래서, 뭐가 중요한 거지?” 프레젠테이션은 정보 나열이 아니다많은 사람들이 발표를 ‘준비한 데이터를 정리해서 순서대로 보여주는 일’이라고 생각한다.그래서 슬라이드엔 이렇게 적힌다.방문자 수: 153,218명클릭률: 4.2%전환율: 2.1%총 구매 수: 3,024건이건 ‘정보 나열’이다.하지만 발표는 정보를 전달하는 게 아니라, 상대를 ‘이해시키는’ 과정이다.듣는 사람은 데이터를 원하지 않는다. 방향을 원한다경험상 발표를 잘 듣는 사람은 이런 질문을 스스로 던진다:“이 수치가 왜 중요한가?”“이 수치.. 2025. 5. 16.
Data literacy - 보고서 잘 쓰는 기술 6장 1절.보고서를 ‘팩트로 찌르는’ 기술보고서를 쓸 때, 우리는 종종 착각한다.“많이 쓰면 더 잘 설명하는 거겠지.”“그래프가 많고, 표가 많고, 페이지가 많을수록 풍부하겠지.”“근거를 많이 제시해야 믿어줄 거야.”하지만 정작 보고서를 받는 사람들은 그 많은 내용 중 한두 줄만 기억한다.그리고 그 한 줄이 이렇다면 어떨까?“지난달 구매전환율이 0.8%p 하락했습니다. 원인은 결제 페이지 진입률 감소였습니다.”→ 이 한 줄이, 보고서 전체보다 더 설득력 있고 강력하다. 좋은 보고서는 길지 않다. 정확하게 ‘찌른다’.보고서를 ‘잘 쓴다’는 건 길게, 정리 잘 해서, 보기 좋게 만드는 걸 의미하지 않는다.진짜 중요한 건,딱 하나의 팩트로 상대를 납득시키는 것핵심 수치로 상황을 요약하는 것누구도 부정할 수 없.. 2025. 5. 1.
Data literacy - 나만의 데이터 리포트 5장 4절.나만의 데이터 리포트, 어떻게 시작할까?“나도 데이터 기반 리포트 한 번 써보고 싶어요.”“그런데 뭘 어떻게 시작해야 할지 모르겠어요.”“엑셀도 자신 없고, 그래프도 어렵고…”이런 말을 정말 많이 듣는다. 하지만 사실 데이터 리포트는 전문가만의 영역이 아니다.중요한 건 복잡한 기술이 아니라, '무엇을 보여줄지'에 대한 명확한 질문이다. 데이터 리포트는, 숫자를 나열하는 게 아니라 메시지를 설계하는 것이다많은 사람들이 실수하는 게 있다. 바로 ‘데이터부터 모으기’다.“매출 데이터 다 긁어와야지”“설문 응답 전부 보기 좋게 정리해야지”“그래프 많이 넣어야 임팩트 있겠지?”하지만 정작 중요한 건 이거다.“그래서 이 리포트로 무엇을 말하고 싶은가?”리포트는 수치를 보여주는 게 아니라 의미를 전달하는 .. 2025. 4. 23.
Data literacy - 비정형 데이터 5장 3절.숫자보다 더 중요한 ‘비정형 데이터’ 다루기“데이터 분석하겠습니다!”그리고 숫자만 꺼낸다. 매출, 전환율, 이탈률, 클릭 수, 반응률, 평균 시간…그런데 뭔가 이상하다.분석은 했는데, 정작 고객이 왜 떠났는지는 모르겠다.리포트는 잘 만들었지만, “그래서 우리 팀 분위기는 요즘 어떤가요?”라는 질문엔 대답을 못 한다.왜일까? 숫자에 없는 이야기들이, 더 중요한 경우가 많기 때문이다. 숫자는 결과를 말하고, 비정형 데이터는 이유를 말한다한 가지 예를 들어보자.어떤 앱의 하루 사용자 수가 줄었다. 숫자로는 ‘문제 상황’이다.하지만 왜 줄었는지는 숫자가 말해주지 않는다.그걸 알려주는 건,고객 문의에 남긴 불만의 문장앱 리뷰의 댓글설문 응답 중 자유서술형고객센터 통화 내용직원 간 이메일, 회의 메모, .. 2025. 4. 22.
Data literacy - 쓸모 있는 시각화 5장 2절.쓸모 있는 시각화 vs 보기 좋은 장식슬라이드를 넘긴다. 애니메이션이 멋지고, 그래프는 화려하게 움직인다. 색깔도 많고, 폰트도 크고, 마치 잘 만든 광고 영상 같다.그런데 발표가 끝나고 나면 딱 한 가지를 묻게 된다.“…근데 그래서, 뭐가 중요한 거죠?” ‘보기 좋은’ 그래프는 많다. 그런데 ‘쓸모 있는’ 그래프는 드물다.요즘은 시각화 도구도 많고, 템플릿도 많고, 심지어 AI가 자동으로 그래프도 만들어준다.원형 그래프, 막대 그래프, 누적 차트, 워드 클라우드슬라이드 디자인 플랫폼, 자동 색상 조화 추천덕분에 누구나 손쉽게 멋진 시각화를 만들 수 있다.그런데 문제는, 예쁘게 만들어진 시각화가 진짜 의미를 전달하지 못한다는 데 있다.보기에 좋은 게, 꼭 이해하기 쉬운 건 아니다예를 들어보자... 2025. 4. 21.
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