숫자는 모든 것을 말해주지는 않는다.
많은 기업이 오래 전부터 데이터 기반 의사결정을 강조하지만, 데이터를 어떻게 해석하느냐에 따라 전혀 다른 결론에 도달할 수 있다.
데이터는 객관적인 것처럼 보이지만, 해석하는 사람의 관점과 접근 방식에 따라 정반대의 결과를 낳을 수도 있다.
과거에 한 이커머스 플랫폼에서 특정 제품의 조회수와 구매 수가 급증한 적이 있었다.
담당자는 이를 보고 사용자들이 이 제품에 관심이 많다며 재고를 더 확보해 매출을 극대화하자고 했다.
하지만 데이터를 조금 더 깊이 들여다보니, 뽐뿌 같은 커뮤니티에서 해당 제품이 가성비가 뛰어나다는 게시글이 올라와 트래픽과 구매가 급증한 것이었다.
게다가 제품 담당자에게 확인해보니, 새로운 시즌을 준비하기 위해 기존 재고를 정리하면서 가격을 낮춘 것이 주요 원인이었다.
즉, 단순히 숫자만 보고 수요가 증가했다고 판단한 것은 위험한 접근 방식이었다.
같은 데이터를 보더라도, 맥락을 파악하지 않고 해석한다면 완전히 다른 결론을 낼 수 있다.
만약 담당자가 이 제품이 뜨고 있다!라는 판단만으로 추가 발주를 진행했다면, 실제 수요와 맞지 않아 불필요한 재고 부담이 발생했을 것이다.
이와 비슷한 사례로 A/B 테스트 결과 해석에서도 이런 문제가 종종 발생한다.
한 쇼핑몰이 버튼 색상을 바꾸는 A/B 테스트를 진행한 결과, 전환율이 20% 증가했다고 가정해보자.
이 결과만 보고 버튼 색상이 전환율을 높였다라고 결론 내릴 수 있을까?
테스트 기간 동안 다른 변수가 개입했을 가능성을 고려해야 한다.
만약 해당 기간에 할인 프로모션이 진행되었거나, 기존 고객에게 리마케팅이 집중적으로 이루어졌다면?
전환율 상승이 버튼 색상 때문이 아니라 할인 효과나 재방문 유도 때문일 가능성이 높다.
즉, 데이터 분석에서 중요한 것은 단순한 숫자가 아니라 그 숫자가 왜 발생했는지를 파악하는 과정이다.
또한, 과거의 데이터가 미래에도 동일한 결과를 보장하지 않는다.
예를 들어, 전환율이 높았던 상품이나 광고 소재가 앞으로도 계속 효과적이라는 보장은 없다.
국가, 광고 피로도, 경쟁사의 가격 변화, 계절성 요인 등 수많은 요소가 시장 환경을 바꾸기 때문이다.
즉, 데이터는 과거를 설명해 줄 수는 있지만, 미래를 보장하지 않는다.
그렇기 때문에 데이터 해석에서 가장 중요한 것은 숫자 자체가 아니라, 숫자가 발생한 이유를 찾는 것이다.
데이터 분석은 강력한 도구지만, 데이터를 맹신하는 것이 아니라 올바른 질문을 던지고 맥락을 고려하는 것,
그것이 진정한 데이터 기반 의사결정이다