티빙의 데이터 컨설턴트
조직에서는 효율적이고 신속한 의사결정을 위해 수많은 선택의 기로에서 단순한 추측이 아닌 데이터를 활용합니다. 그리고 티빙 또한 사용자의 여정에서 생성되는 다양한 데이터를 기반으로 더 나은 서비스를 만들기 위한 의사결정을 수행하고 있습니다.
티빙의 데이터들은 사용자가 회원가입을 하고, 구독할 이용권을 선택하고, 키워드를 검색하고, 콘텐츠를 시청하는 등의 모든 사용자 여정에서 수집할 수 있는데요. 이러한 데이터는 티빙의 비즈니스적인 인사이트를 도출하는 기반이 됩니다.
Data 라는 상위 조직 아래에 위치한 Data Solution 팀은 이러한 전사 핵심 데이터를 관리하고 분석하며, 추출된 데이터를 통해 다양한 부서의 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 데이터 컨설팅을 지원하고 있습니다.
이번에는 회원/결제 데이터 분석 및 지표화 업무를 담당하시는 Data Solution팀 성지현님을 만나 팀의 문화와 주요 업무, 그리고 티빙 데이터 분석 업무의 차별점에 대해 물어봤습니다.
자기소개와 현재 담당하는 업무에 대해 소개 부탁드립니다.
안녕하세요 저는 TVING Data Solution 팀에 2년 전 입사하여 근무 중인 성지현이라고 합니다.
저는 학부 시절 응용통계학을 전공했는데요. 전공 수업을 통해 데이터에 기반한 논리적 사고 능력 및 Data를 다루는 언어를 학습하며 자연스럽게 데이터에 대한 관심이 높아졌습니다. 졸업 후 데이터와 관련된 업무로 인턴과 첫 회사를 경험한 뒤 TVING 데이터 분석을 담당하는 Data Solution 조직에 합류하게 되었습니다. 현재는 회원/결제 데이터를 분석하고 지표화하는 업무를 주로 담당하고 있습니다.
티빙에 입사하시기 전에는 어떤 커리어를 가지고 계실까요?
저는 TVING 입사 전, 게임 플랫폼 회사에서 데이터와 관련은 있지만 지금과는 조금 다른 업무를 수행했었는데요. 현재 제가 속한 팀과 같은 분석 조직을 위해 데이터 설계 및 데이터 가공/관리하는 업무를 수행했습니다.
과거에는 조금 더 데이터 원천을 다루고 가공하는 일을 중점으로 수행했다면 현재는 가공된 데이터를 기반으로 분석하고 인사이트를 내는 업무를 한다고 보시면 될 것 같습니다.
티빙에는 어떻게 합류하게 되셨나요?
학부 시절부터 데이터를 탐색하고 수치를 기반으로 유의미한 정보를 내는 분석 업무를 희망했었는데 이전 회사에서는 분석보다는 엔지니어에 가까운 조직에 속해 있었습니다. 덕분에 데이터 수집 및 흐름을 파악하는 역량을 키울 수 있었죠.
하지만 데이터 분석의 커리어를 쌓기 위해 보다 전문적으로 분석 업무를 수행하는 조직에 합류하고 싶었고, 또한 분석에 있어서는 도메인에 대한 관심과 애정이 있어야 한다고 생각했기에 제가 좋아하는 OTT 회사인 TVING에 합류하게 되었습니다.
소속팀의 주요 업무는 무엇인가요?
우선, 제가 속한 Data Solution 팀은 Data Platform 팀과 함께 Data 하위에 있는 조직인데요. TVING의 주요 KPI인 가입자나 시청 UV, 시청 시간 및 콘텐츠의 가치를 측정할 수 있는 구독기여 지표 등 전사 핵심 데이터를 관리하고 분석하는 업무를 수행하고 있습니다.
또한, 이러한 지표의 변화와 인사이트를 보기 쉽게 Tableau를 활용한 대시보딩 업무, 예측을 위한 모델링, 내부 데이터를 넘어 3rd Party Data 설계 및 분석 지원 등 7명의 구성원들이 고군분투하며 티빙의 데이터 민주화를 위해 노력하고 있습니다.
언급해 주신 Tableau와 함께 자주 사용하시는 툴이 있으신가요?
팀 내에서도 맡은 업무에 따라 사용하는 툴이 조금씩 다른데, 저는 주로 데이터 추출 및 분석, 대시보딩 업무를 수행하기 때문에 SQL이나 Tableau를 많이 사용하고 있어요. 동료분들은 업무에 따라 모델링 도구나 Python, 브레이즈 등과 같은 다양한 툴을 사용하고 계십니다!
Data 하위에 위치한 Data Platform 팀과 Data Solution 팀은 어떤 차이가 있나요?
간략하게 말씀드리자면, Data Platform팀은 TVING 서비스에서 발생하는 데이터를 수집/처리/가공하고 분석 환경을 구축해 주십니다. Data solution 팀은 Data Platform 팀에서 잘 쌓아주신 데이터를 기반으로 지표를 생성하거나 수치를 도출하여 비즈니스적인 인사이트를 내는 조직이고요.
소속팀의 업무방식과 분위기는 어떤가요?
저희 팀은 각자 담당하는 도메인 혹은 프로젝트가 나누어져 있어 업무 싱크를 맞추기 위해 매주 주간 회의와 스크럼을 진행하며 자신이 담당하는 업무를 공유하고 논의합니다. 이러한 과정에서 피드백을 서로 주고받거나 다른 관점에서의 의견을 받기도 하죠.
그리고 저희 팀은 각 구성원마다 전문성이 높다는 것이 가장 큰 장점이라고 생각합니다. 또한 자율성이 높고 항상 개개인을 배려해 주시는 팀장님 덕분에 각자의 역량을 더욱 잘 살릴 수 있는 것 같고요. 이렇게 말하면 다소 딱딱해 보이는데 일하는 것뿐만 아니라 노는 것도 좋아하는 저희 팀은 퇴근 후 다같이 배드민턴이나 볼링도 치는 친밀하고 유쾌한 조직이라고 자부할 수 있습니다!
다양한 부서에서 데이터 기반의 의사결정을 위해 많은 의견을 여쭐 것 같은데, 보통 어떤 데이터들을 많이 다루시나요?
저는 티빙의 회원/결제에 대한 데이터를 주로 분석하는데요. 결제 데이터를 기반으로 매일 전사로 공유되는 유료 가입자에 대한 정의나 로직을 설계하고, 이를 토대로 이용권 종류, 가입 유형, 성/연령 등 다양한 각도로 유료 가입자를 분석할 수 있는 결제 관련 대시보드를 생성하기도 합니다.
그리고 콘텐츠 회사다 보니 콘텐츠 시청 데이터도 굉장히 중요한데요. 최근 시청 데이터를 분석하는 관점에 변화가 있다면 기존까지는 유료 가입자의 시청 데이터에 포커스를 두고 있었는데, 실시간 채널 무료화 / 특정 기간 KBO 무료 제공 등의 변화로 무료 가입자의 시청 패턴에 대한 분석에도 많은 니즈가 있습니다. KBO가 유료로 전환된 후 무료로 시청한 고객의 구매 전환, 이용권 업셀링 효과 측정도 진행되는 것처럼 결제와 시청 데이터를 종합해서 활용하는 등 다양한 데이터를 다루고 있습니다.
현재 진행 중인 프로젝트는 어떤 것이 있을까요?
최근까지 진행한 프로젝트는 티빙 유료 이용자들의 결제 히스토리를 파악할 수 있는 일명 이용자 메타라는 데이터 마트(Data Mart)를 생성한 프로젝트인데요. Web, 인앱, 각종 제휴처에서 발생하는 결제 데이터와 정책을 파악해 이용권 업/다운그레이드&구독 갱신과 같은 결제 이력을 통일화된 기준으로 조회할 수 있는 분석용 데이터 마트를 설계하고 생성했습니다. 이를 기반으로 유료 가입자의 연속 결제 차수, 결제 유지 개월 수, 이용권 변경 히스토리 등 결제 이력을 보다 쉽게 분석 가능하게 한 발판을 만든 것 같아 보람 있는 작업이었습니다.
현재는 콘텐츠 성과를 종합적으로 평가하기 위한 지표를 설계하고 이를 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 구성하는 업무를 수행하고 있습니다. 특히, 특정 콘텐츠를 끝까지 시청한 수인 완주자 수 지표를 설계하는 것에 집중하고 있어요. 이를 위해 콘텐츠 실무자와 협업하여 다양한 측면의 합리적 지표를 선별하는 탐색적 데이터 분석(EDA) 과정을 진행하고 있고요. 저희가 제시하는 지표가 콘텐츠 가치를 평가하는 중요한 기준이 되므로, 다양한 관점에서 데이터를 보기 위해 노력하고 있습니다.
데이터 분석 업무를 하시면서 만족스럽다고 느끼시는 부분은 무엇인가요?
어떤 수치가 증가하거나 감소하는 과정에서 그 원인을 데이터를 통해 파악할 수 있다는 게 재미있는 것 같아요. 예를 들어 유료 가입자가 감소한 경우 데이터를 계속해서 파고들다 보면 어떤 콘텐츠의 종영으로 가입자가 줄었는지 혹은 특정 이벤트가 종료되었는지 등 데이터로 확인할 수 있는 경우가 있거든요.
옛날부터 모호한 것보다는 답이 정해져 있는 것을 좋아하는 성향을 가지고 있어서 적성에 매우 잘 맞는 업무를 하고 있다고 생각하고 있어요.
티빙에 입사 후 가장 만족스러운 부분은 무엇일까요?
직급과 연차와 관계없이 주도적으로 일할 수 있는 환경을 꼽고 싶습니다. 각자가 담당하는 업무에 있어서는 온전히 자신이 리딩할 수 있게 믿고 맡겨주시는데요. 이러한 환경 덕분에 제가 맡고 있는 업무에 집중할 수 있고 좀 더 책임감 있는 태도로 일할 수 있는 것 같습니다.
그리고 탄력근무제를 사용하다 보니 유연하게 근무시간을 조정할 수 있는 것도 일상 속에서 만족스러운 점이에요. 업무가 바쁠 때와 여유로울 때 근무시간을 적절히 조정해서 약속이 있을 때는 일찍 퇴근하기도 합니다!
티빙 콘텐츠 중 최근에 즐겨보는 콘텐츠나 추천해 주실 콘텐츠는 무엇일까요?
저는 현재 <눈물의 여왕> 에 푹 빠져있습니다! 화려한 비주얼의 두 주연 배우와 감초 역할을 하는 배우분들의 연기로 웃고 울기도 한답니다. 최종화를 남겨두고 있는 지금 tvN 드라마 역대 시청률 기록을 깰 수 있을지도 너무 궁금합니다.
티빙에서 앞으로 이루고자 하는 목표가 있나요?
저희 팀 내에서는 저희 역할 중 하나를 데이터 컨설팅이라고 하는데요. 프로덕트나 마케팅 혹은 다른 현업부서에서 고민하거나 의사결정에 필요한 소스를 데이터에 기반으로 결정할 수 있는 data driven 문화를 만들어가는 데 일조하고 싶다는 목표가 있습니다.
개인적으로는 티빙 서비스, 나아가 콘텐츠 서비스를 깊이 있게 이해하여 비즈니스에 적용할 수 있는 인사이트를 제공할 수 있는 데이터 전문가가 되고자 하는 것이 목표입니다.
새로운 동료가 함께한다면 어떤 동료와 함께 일하고 싶으실까요?
꼼꼼하고 자기 일에 책임감이 있는 동료면 좋을 것 같습니다. TVING은 회원, 결제, 시청 데이터 등 방대한 데이터가 수집되고 있거든요. 이러한 방대한 데이터에서 하나의 지표를 계산하기까지 수많은 로직들이 있는데, 많은 로직들을 거쳐 나오는 지표가 올바른 수치인지 의심하고 꼼꼼하게 확인하는 태도가 중요하다고 생각합니다.
티빙의 입사를 고민하는 지원자들에게 한마디 해주세요.
요즘 OTT를 정말 많이 접하고 경험하실거라고 생각하는데요. 티빙에 오시면 재미로 즐겼던 혹은 여가시간에만 보던 취미 활동이 일상이 되시는 것을 경험하게 될 것입니다! 가끔 회사에서 열리는 단체관람 이벤트 (환승연애3 최종화 단체관람, KBO 단체 관람)등 재밌는 행사도 즐기실 수 있구요. 티빙에 오셔서 함께 즐겨요!
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Editor : TVING 김성용님, 김다윤님
