APPASA: Analyze. 분석하기

Step 4. Analyze. 분석하기

데이터를 통해 의미 있는 패턴과 인사이트를 도출하는 단계

이 단계의 주요 목표는 비즈니스 문제 해결에 도움이 되는 관계, 패턴, 트렌드를 찾는 것이다. 데이터를 분석적으로 사고하며 정렬, 집계, 변환 등을 통해 데이터가 무엇을 말하고 있는지 해석한다.

---

Identify Patterns & Trends. 패턴 및 트렌드 분석

시간에 따른 변화, 집단 간 차이, 변수 간 상관관계를 분석하여 데이터 속의 규칙성과 흐름을 찾아낸다.

 

왜 하나?

단순 현재 상태만 보는것을 넘어 변화의 방향성을 이해해야 의사결정에 도움이 된다.

 

하면 무엇이 좋나?

과거를 설명하는 데 그치지 않고, 향후 발생할 가능성을 예측하는 기반을 마련할 수 있다.

 

예시

월간 신규 고객 수는 꾸준히 감소 추세였고, 특히 모바일 채널에서 하락 폭이 두드러졌다.”

---

 

Hypothesis Testing / Statistical Analysis. 가설 검정 및 통계 분석 (다음에)

데이터를 기반으로 설정한 가설을 통계적으로 검증한다.
t-test, chi-square test, 회귀분석 등 다양한 통계 기법을 활용한다.

 

왜 하나?

직관이나 경험에만 의존한 의사결정은 위험하다.
관측된 차이나 관계가 우연이 아닌지 통계적으로 확인할 필요가 있다.

 

하면 무엇이 좋나?

분석 결과의 신뢰성을 확보할 수 있고, 의사결정을 뒷받침하는 객관적인 근거를 제시할 수 있다.

 

예시

"남성 고객과 여성 고객의 평균 구매 금액 차이를 t-test로 검정한 결과, 통계적으로 유의한 차이가 존재하였다."

---

Prediction & Modeling. 예측 및 모델링 (다음에)

머신러닝, 회귀분석, 분류·군집 모델 등을 활용해 미래를 예측하거나 고객을 세분화한다.

 

왜 하나?

과거와 현재를 설명하는 분석을 넘어, 미래를 대비한 전략을 수립하기 위해 필요하다.

 

하면 무엇이 좋나?

단순 보고서 수준을 넘어, 실제 경영 전략과 마케팅 실행에 직접 활용할 수 있는 결과를 얻을 수 있다.

 

예시

구매 이력 데이터를 활용해 재구매 가능성이 높은 고객을 예측하는 로지스틱 회귀 모델을 구축하였다.

 

---

Generate Insights. 인사이트 도출

데이터 분석을 통해 발견한 사실을 정리하고, 비즈니스 문제 해결에 도움이 되는 해석을 덧붙인다.

 

왜 하나?

숫자와 그래프를 보여주는것만으로 의사결정자가 이해하긴 어렵다. 해당 데이터가 무엇을 의미하는지 이해가능하도록 설명해야 한다.

 

하면 무엇이 좋나?

분석이 단순 수치 계산을 넘어, 실제 전략과 행동 지침으로 이어진다.

 

예시

“20대 고객의 모바일 구매 감소는 경쟁사의 앱 전용 할인 이벤트와 시점이 일치한다. 따라서 자사도 앱 한정 프로모션을 기획할 필요가 있다.”