도어대시(Doordash) 데이터팀이 말하는 다른 팀과 "잘" 대화하기 위한 팁
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도어대시(Doordash) 데이터팀이 말하는 다른 팀과 "잘" 대화하기 위한 팁

Intro

데이터 팀이 아무리 좋은 분석을 하더라도 비즈니스 팀과 경영진과 공유되지 않으면데이터 팀의 성공은 보장할 수가 없다. 그래서 효과적인 커뮤니케이션은 데이터 팀이 성공하기 위한 중요한 전제조건이라고 볼 수 있다. 이를 위한 팁을 정리해보면 다음과 같다.

Tip

TL;DR을 사용하여 중요한 내용을 명확하게 전달하기

다른 팀이 데이터 팀이 작성한 모든 문서를 읽는데 시간을 충분히 할애해줄 만큼 여유가 있는 경우가 많지는 않다. 따라서 데이터 팀 입장에서 효과적인 커뮤니케이션을 하려면 분석내용이 담긴 문서의 가장 앞단에 TL;DR(Too Long; Didn't Read의 줄임말)을 작성해서 최종적으로 전달하고자 하는 내용을 두괄식 형태로 빠르게 전달할 필요가 있다.

물론 분석작업은 올바른 결론에 도달하기 위해서 깊고 복잡한 내용을 잘 전달해야 하지만, 최종적으로 전달하고 싶은 내용은 대개 몇 문장으로 전달할 수 있다. 오히려 이렇게 정리되지 않다면 충분히 분석이 진행되어 있지 않았다는 신호로 간주해서 조금 더 분석을 진행해야 할지도 모른다.

이렇게 TL;DR을 작성함으로써 주요 이해관계자들이 빠르게 문제를 이해할 수 있도록 도와줄 수 있다.이후에 이러한 TL;DR은 분석을 정리한 문서의 소제목으로 확장되어 필요한 경우 이해관계자가 더 내용을 찾아볼 수 있도록 가이드해줄 수 있다. 이 때 TL;DR을 구체적으로 써야지, 소제목도 구체적으로 나올 수 있기 때문에 간결하고 구체적인 형태의 TL;DR은 필수이다.

나아가 TL;DR을 쓸 때는 단순히 현상을 기술해서 “현재 방문하는 사람 중 20%가 항목을 클릭하지 않는다”라고 쓰는 것 대신 “현재 특정 부분을 개선하면 방문하는 사람 중 추가로 5%가 항목을 클릭할 수 있다”라는 형태로 씀으로써 이해관계자가 본인의 액션아이템으로 가져갈 수 있도록 적도록 가이드 하는 것이 좋다.

이해관계자를 이해하고 적절한 언어를 사용하기

앞서 언급한 바와 같이 액션아이템 형태로 TL;DR을 작성한다 해도 이해관계자가 실행에 옮길 수 없다면 그 것은 아무 의미가 없다. 따라서 이해관계자의 위치나 컨텍스트(Context)를 이해하고 적절한 언어를 구사하는 것은 매우 중요하다. 즉, 엔지니어링 팀이라면 기술적 관점에 초점을 맞춰서(예: API의 호출시점, 지연시간 최적화) 커뮤니케이션하는 것이 중요하지만, 사업팀에게는 사업관점을 실어서(예: 전환율 향상으로 인한 EBITDA, 공헌이익 추가기여분) 커뮤니케이션하는 것이 중요하다.

그리고 가급적 해당 이해관계자의 우선순위와 엮일 수 있는 형태로 커뮤니케이션하는 것이 좋다. 스타트업과 같이 빠르게 성장하는 기업에서는 상당히 많은 과제가 있고 그 과제 풀에서 살아남으려면 기존의 목표나 과제와 연결될 수 있는 지점을 찾아서 주의를 끌 수 있어야 한다. 이러한 부분에서 데이터팀의 비즈니스와 도메인에 대한 이해능력은 상당히 중요하다고 볼 수 있다.

간단한 시각화를 잘 활용하기

앞서 언급한 것처럼 언어를 맞추더라도 내용이 길어지면 읽기는 쉽지 않다. 그래서 데이터 시각화가 필요하다. 완전히 이해하려면 시각화도 해석은 필요하지만, 글자 대비 이해속도나 임팩트는 꽤 차이가 크다.

커뮤니케이션을 하는 상대방에 따라 시각화의 종류는 바뀔 수 있으나 우선 간결하고 의미를 잘 전달할 수 있어야 한다는 점은 항상 중요하다.

동료와 함께 한 번 더 읽어보고 말이 되나 체크하기

동료와 한 번 읽어보는 것은 데이터를 검증하는 것 외에, 전체적인 스토리가 충분히 해당 문서만으로 전달가능한지 파악할 수 있다. 예를 들어 측정기준은 매우 중요해서 조금만 틀려도 내용이 다 바뀔 수 있는데 그 관점에서 동료의 리뷰는 꽤나 중요할 수 있다. 어렵게 생각할 필요 없다. 코드 리뷰 같은 것이다.

핵심을 제외한 불필요한 이야기는 제외하기

너무 많은 데이터와 내용은 상대방에게 핵심마저 파악하지 못하도록 방해할 수 있는 요소이다. 특히 이런 상황에서는 자칫하면 커뮤니케이션을 하는 상대방이 분석팀이 생각하지 못한, 그들만의 이상한 결론에 도달하는 경우도 있기 때문에 핵심만 잘 담아서 글을 전개할 필요가 있다. 다시 말해서 필요한 내용을 가지고 스토리를 전달하는 것이 중요하다.

구조를 갖고 커뮤니케이션을 하기

구조를 가지고 대화하면 듣는 사람으로 하여금 내용의 흐름을 사전에 예측할 수 있게 되어 효과적인 커뮤니케이션이 가능해진다. 예를 들어, “누가, 언제, 무엇을, 어떻게, 왜, 어디서”와 같은 구조를 이용해서 커뮤니케이션하는 것이 좋다. 또는 주제를 언급하고 내용을 말한 이후 요약을 한다던가 하는 방식도 좋다.

구체적인 실행이 될 때까지 대화를 지속하기

보통 분석팀은 인사이트를 전달한 이후 다른 프로젝트를 진행하게 됨에 따라 실제 인사이트가 어떻게 프로덕트 상에서 구현되는지에 대해서는 트래킹하지 않고 대화에 참여하지 않는 경우가 있는데, 이런 경우 인사이트가 반영되지 않거나, 반영되더라도 잘못 반영되는 경우도 발생할 수 있다. 따라서 인사이트가 실현되는 단계까지 커뮤니케이션 전략을 세워놓는 것이 효과적일 수 있다.

References

  • [https://doordash.engineering/2021/02/11/how-to-drive-effective-data-science-communication/](How to Drive Effective Data Science Communication with Cross-Functional Teams)