“데이터 보고 느껴지는 게 뭐 없나요?”, 데이터 공감역량
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마케팅 신간 서적 저자 기고
■ 「데이터 리터러시」저자, 강양석
“데이터 보고 느껴지는 게 뭐 없나요?”
얼마전 디지털 광고업을 영위하는 모 대기업 자회사에서 신입사원들을 대상으로 데이터 리터러시 강의를 한때였다. 신입사원들이 데이터에 대해 얼마나 공감역량이 있는지를 알아보기 위해, 다음의 데이터를 보여줬다. 물론 데이터의 출처와 앞뒤 문단의 의미를 사전에 설명해 주었고, 이들이 어떤 반응을 보이는지 충분한 시간을 가지고 가만히 지켜보았다.
이 글을 읽고 있는 여러분도 상상해보자. 여러분이 만약 디지털 마케터라면 이 데이터를 보고 어떤 감정이 들겠는지 말이다.
결과는 생각보다 흥미로웠다. 왜냐하면 그들은 데이터를 보고도 아무런 반응을 보이지 않았기 때문이다.
그저, 신입사원 교육에 앉아 있는 신입사원일 뿐이었다. 이게 뭐가 문제인가? 저 데이터의 메시지는 앞으로 광고업이 모든 산업을 통틀어 머신러닝 및 인공지능에 의해 가장 자동화가 급격하게 이뤄질거란 걸 의미하기 때문이다.
그리고, 자동화는 인간 디지털 마케터의 입지를 좁게 만들고 말이다. 비단 그 신입사원분들 뿐만 아니라, 우리는 데이터를 너무 무미건조하게 바라보는 경향이 있다. 데이터를 보고 그 의미를 곱씹어 보고, 자기화 해보는 습관이 부족한 것이다. 바로 데이터 공감능력말이다.
업무 중 혹시 “이 자료 보고 뭐 느껴지는 거 없어?”라는 말을 들어 본 적 있는가? 대개의 경우 이는 ‘업무 자료를 너무 기계적으로만 접 하는 것 아니냐’고 꼬집는 표현이다.
새로운 데이터를 접하면 단순히 업무 자료라는 시각에서만 바라보지 말고, 생각을 그 데이터에 맞춰 능동적으로 바꿔보는 성의를 보이라는 뜻이겠다. 이것이 바로 모든 데이터 리터러시 역량 중 첫 번째에 해당하는 데이터 공감 역량이다.
좋은 묘사가 담긴 책을 읽다가 어떤 장면을 머릿속으로 그려내보는 능력, 잘 만들어진 영화를 보며 희노애락의 감정을 느끼는 능력은 이제 데이터를 볼 때에도 발휘되어야 한다.
순간적으로 스쳐가는 데이터에도 개인적인 또는 업무와 관련된 큰 시사점이 숨어 있을 수 있기 때문이다. 이런 것들을 발견하려면 데이터란 우리에게 어떤 메시지를 건네고 싶어하는 존재라 여기며 그 메시지를 자기화해보려는 노력이 필요하다.
이것이 습관화되면 데이터는 자기 이야기를 재잘재잘 털어놓기 시작할테고 그 속에서 우리는 무궁무진한 희로애락과 위기, 기회를 포착할 수 있을 것이다. 데이터 보고 눈물 흘릴줄도 알아야 데이터의 잠재력을 끌어낼 수 있다.
“데이터 보고 느껴지는 게 뭐 없나요?”
얼마전 디지털 광고업을 영위하는 모 대기업 자회사에서 신입사원들을 대상으로 데이터 리터러시 강의를 한때였다. 신입사원들이 데이터에 대해 얼마나 공감역량이 있는지를 알아보기 위해, 다음의 데이터를 보여줬다. 물론 데이터의 출처와 앞뒤 문단의 의미를 사전에 설명해 주었고, 이들이 어떤 반응을 보이는지 충분한 시간을 가지고 가만히 지켜보았다.
이 글을 읽고 있는 여러분도 상상해보자. 여러분이 만약 디지털 마케터라면 이 데이터를 보고 어떤 감정이 들겠는지 말이다.
결과는 생각보다 흥미로웠다. 왜냐하면 그들은 데이터를 보고도 아무런 반응을 보이지 않았기 때문이다.
그저, 신입사원 교육에 앉아 있는 신입사원일 뿐이었다. 이게 뭐가 문제인가? 저 데이터의 메시지는 앞으로 광고업이 모든 산업을 통틀어 머신러닝 및 인공지능에 의해 가장 자동화가 급격하게 이뤄질거란 걸 의미하기 때문이다.
그리고, 자동화는 인간 디지털 마케터의 입지를 좁게 만들고 말이다. 비단 그 신입사원분들 뿐만 아니라, 우리는 데이터를 너무 무미건조하게 바라보는 경향이 있다. 데이터를 보고 그 의미를 곱씹어 보고, 자기화 해보는 습관이 부족한 것이다. 바로 데이터 공감능력말이다.
업무 중 혹시 “이 자료 보고 뭐 느껴지는 거 없어?”라는 말을 들어 본 적 있는가? 대개의 경우 이는 ‘업무 자료를 너무 기계적으로만 접 하는 것 아니냐’고 꼬집는 표현이다.
새로운 데이터를 접하면 단순히 업무 자료라는 시각에서만 바라보지 말고, 생각을 그 데이터에 맞춰 능동적으로 바꿔보는 성의를 보이라는 뜻이겠다. 이것이 바로 모든 데이터 리터러시 역량 중 첫 번째에 해당하는 데이터 공감 역량이다.
좋은 묘사가 담긴 책을 읽다가 어떤 장면을 머릿속으로 그려내보는 능력, 잘 만들어진 영화를 보며 희노애락의 감정을 느끼는 능력은 이제 데이터를 볼 때에도 발휘되어야 한다.
순간적으로 스쳐가는 데이터에도 개인적인 또는 업무와 관련된 큰 시사점이 숨어 있을 수 있기 때문이다. 이런 것들을 발견하려면 데이터란 우리에게 어떤 메시지를 건네고 싶어하는 존재라 여기며 그 메시지를 자기화해보려는 노력이 필요하다.
이것이 습관화되면 데이터는 자기 이야기를 재잘재잘 털어놓기 시작할테고 그 속에서 우리는 무궁무진한 희로애락과 위기, 기회를 포착할 수 있을 것이다. 데이터 보고 눈물 흘릴줄도 알아야 데이터의 잠재력을 끌어낼 수 있다.