Data literacy - 보고서 잘 쓰는 기술

6장 1절.

보고서를 ‘팩트로 찌르는’ 기술

보고서를 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 것
• 핵심 수치로 상황을 요약하는 것
• 누구도 부정할 수 없는 데이터 한 줄을 찾아내는 것

💡 팩트로 찌른다는 건, 숫자를 ‘던지는 것’이 아니다

많은 보고서가 이렇게 쓰인다.

총 방문자는 10만 명이었고, 클릭률은 4.2%,
이 중 2,800명이 회원가입을 했으며, 전환율은 2.8%였습니다.

 

 

📍 나열은 했지만, 그래서 뭐가 중요한지를 말하지 않았다.
→ 이건 정보다.
→ 그런데 의미는 없다.

💡 의미 있는 팩트는 이렇다

지난달 대비 방문자는 줄었지만, 전환율은 동일했습니다.
오히려 회원 전환의 ‘질’은 유지됐다는 뜻입니다.

• 변화 포인트가 있고
• 비교가 있고
• 해석이 있고
• 요약이 있다

📍 바로 팩트로 찌르는 문장이다.

💡 보고서에서 팩트를 ‘찌르는 3가지 공식’

1. “그래서 뭐?”를 먼저 써라

모든 지표는 “이 수치가 무엇을 의미하냐”가 없다면 의미가 없다.
[예]
→ “방문자 수 10% 감소” → “노출 대비 효율은 높아졌다”
→ “전환율 정체” → “원인 분석: 진입페이지 체류시간 감소”

📍 수치 다음엔 반드시 의미 해석이 붙어야 한다.

 

2. 비교 구문을 넣어라

“좋다”, “나쁘다”는 주관적이다.
→ “클릭률은 4.2%입니다.” ❌
→ “지난달 5.1%에서 4.2%로 하락했습니다.” ✅
→ “경쟁사 평균 대비 1.2% 낮습니다.” ✅

📍 비교는 메시지를 더 날카롭게 만든다.

 

3. 질문에 답하는 구조로 써라

보고서는 질문에 답해야 한다.
[예]
→ “왜 캠페인이 효과 없었나요?”
→ “클릭 수는 많았지만, 타겟이 분산되어 전환이 낮았습니다.”
→ “어떤 채널이 성과가 좋았나요?”
→ “SNS 채널에서 고객당 CPA가 가장 낮았습니다.”

📍 보고서는 답변을 구조화하는 문서다.

💡 잘 쓴 보고서 vs 못 쓴 보고서 비교

잘 쓴 보고서	못 쓴 보고서
“전환율은 감소했지만 고객당 매출은 증가”	“전환율 3.2%, 고객당 매출 13,540원”
“리텐션이 문제였고, 월요일 이탈률이 특히 높음”	“리텐션율 28.4%, 요일별 분석 첨부”
“10명 중 6명은 푸시 알림 클릭 후 이탈”	“푸시 알림 클릭률: 8.1%, 전환률: 1.2%”

 

📍 숫자는 많아도, 무엇을 말하고 싶은지 모르면 무의미하다.

💡 팩트로 찌른다는 건, 숫자를 ‘골라내는 감각’이 있다는 뜻이다

보고서는 데이터에서 딱 하나, 진짜 말이 되는 지점을 ‘캐내는 기술’이다.

• 핵심 지표는 하나만 잡아라
• 비교와 해석을 붙여라
• 메시지를 문장으로 정리해라
• 읽은 사람은 ‘그래서 뭐?’라는 질문을 할 수 없게 만들어라

보고서엔 수십 개의 수치가 있지만,
한 줄의 팩트가 사람을 움직인다.

 

[6장. “ 데이터로 말하는 사람이 결국 이긴다  ”]

• 6-1. 보고서를 ‘팩트로 찌르는’ 기술 ( 보고서 잘 쓰는 기술 )
• 6-2. 질문으로 이끄는 프레젠테이션 ( 질문으로 이끄는 프레젠테이션 )
• 6-3. 감정이 아니라 데이터로 설득하는 법 ( )
• 6-4. 데이터 리터러시가 내 커리어에 미치는 진짜 영향 ( )