[퇴사 회고] 인생 첫 퇴사

목차
1. 내가 쌓아온 경험들
2. 역할 관점에서 주요 업무
3. 배우게 된 것들
4. 감사한 것들
5. 아쉬운 것들
6. 앞으로 방향성

 

내가 쌓아온 경험들

• 역할 관점: 퍼포먼스 마케터, 데이터 분석가, 노코드 개발자(?)
• 성과 관점: 메타 광고 ROAS 지표 3배 상승, 실시간 대시보드로 수기 업무 100% 제거, 데이터 기반 마이페이지 수정 후 고객 문의 감소, LLM 기반 언어 모델 개발하여 신규 매출원 창출
• 데이터 관점: 회사 내부 데이터가 제대로 관리되지 않은 상황에서 테이블 정의서와 활용 데이터를 노션에 체계적으로 정리하고 실시간 대시보드를 구축하였고, 매주 '포커스데이'를 운영하며 내부 데이터를 분석해 비즈니스의 문제점과 방향성을 도출하고 실행에 옮기기 위해 노력하였다.
• 조직의 변화 관점: 다이어리 제품을 단독으로 맡았다가 데이터 개발팀이 신설되며 이전하게 되었다.

역할 관점에서 주요 업무

• 📔 퍼포먼스 마케터
  • 다이어리 제품을 단독으로 담당하며 팔로워 3.7만을 보유한 SNS 채널을 운영했다. 내가 채널을 맡을 당시에는 주요 지표들(좋아요, 공유, 댓글, 저장)이 전부 바닥을 찍고 있어서 마음 편하게 운영을 해보라고 하셨다. SNS 콘텐츠를 기획할 때에는 자사 제품을 먼저 내세우기보다는, 고객이 관심 가질 만한 키워드나 문제 상황을 먼저 설정하고 이를 우리 제품을 통해 자연스럽게 해결하는 방식으로 콘텐츠를 구성했다. 콘텐츠 주제는 내가 선정하고 파트장님께 컨펌을 받는 형식이었기 때문에 항상 데이터를 기반으로 설득하고자 했다. 예를 들어 소셜미디어 데이터에서 '시간'과 관련된 연관 분석 데이터를 확인하니 '스트레스' 키워드가 연관성이 높게 나왔다. 이를 바탕으로 “스트레스를 받는 이유는 시간 관리가 내 뜻대로 되지 않기 때문”이라는 가설을 세웠고, 해당 가설을 바탕으로 우리 제품이 시간 관리에 도움을 줄 수 있으며, 결과적으로 스트레스를 줄일 수 있다는 방향으로 콘텐츠를 구성했다. 내가 운영했던 기간을 보면 주요 지표가 2.5배 정도 증가했다.
  • 레뷰 체험단을 모집하여 제품 홍보도 진행했었고 챌린저스라는 어플을 통해서 4주간 자사 제품을 이용하여 시간 관리를 인증하는 챌린지를 진행하기도 했다. 특히 챌린저스에서 인증할 때 우리 제품을 제대로 사용하고 있지 못하는 고객들에게 피드백을 드리기도 했는데, 이 과정에서 느꼈던 것은 내가 먼저 제품에 대한 이해가 높아야 피드백도 구체적으로 드릴 수 있다는 것이다. 본래 다이어리 제품을 처음 맡았을 때 바로 자사 다이어리를 매일 디테일하게 작성을 했었다. 그리고 파트장님께 다이어리 사용법에 대해서 피드백을 받으며 제품에 대한 이해를 높이고자 했다. 제품을 사용하며 느낀 건 시간 관리만 잘해도 인생이 바뀔 수 있겠다는 생각이 정말 많이 들었다. 피드백은 언제나 공감 + 개선방향으로 제공했었다.
  • 연말 프로모션 기간에는 파트장님께서 제품 기획과 디자인을 담당하셨고 나는 메타 광고 성과를 달성하기 위한 캠페인 운영을 담당했다. 클라리티에서 제공하는 고객 행동 데이터를 통해 프로모션 랜딩 페이지를 개선했고 고객 설문 조사 데이터를 바탕으로 메타 광고 A/B 테스트로 목표를 초과 달성하기도 했다. 또한, 리마인드 메시지를 통해 매출을 일으키기도 했다. 성과가 수치로 보였을 때 도파민은 아직도 잊지 못한다. 메타 광고에서 최고 ROAS 지표가 520%가 찍혔을 때 슬랙에 소리 질렀다.

도파민에 못 이겨 소리지르는 나

 

• 📈 데이터 분석가
  • 다이어리 제품 운영은 외주로 돌리고 신설된 데이터 개발팀으로 이동하게 되었다. 이유는 회사에서 본격적으로 내부 데이터를 활용하여 제품 개발이나 프로그램 운영 개선을 위해서였다. 회사는 풀스택 노코드 개발툴(프론트엔드 + 백엔드 + DB를 하나의 환경에서 다룰 수 있는 것)을 사용하고 있었다. 처음 데이터 개발팀으로 들어가서 했던 일은 데이터가 어떻게 적재되고 있는지, 어떤 테이블이 있는지를 먼저 파악했다. 앞으로 원하는 데이터를 추출하고 적극적으로 활용하기 위해 테이블 정의서를 새롭게 만들어서 정리했다. 테이블 정의서 내용은 다음과 같다. '테이블명 / 컬럼명 / 컬럼 예시 데이터 / SQL 추출 방법'
  • 처음 맡았던 프로젝트는 실시간 대시보드 구축이었다. 기존 내부 대시보드는 엑셀로 관리가 되고 있었는데, 데이터를 매번 업데이트하고 관리하는 측면에서 상당히 비효율적이었다. 우선 대시보드에 사용되는 지표 산출 로직을 다시 한번 정리했다. 그리고 SQL을 활용하여 26개의 테이블을 다중 조인해서 쿼리를 작성했다. 이를 노코드 개발툴과 연결하여 대시보드를 만들었다. 이 과정에서 노코드에 대한 학습도 필요해서 GPT나 해외 유튜브, 내부 직원분에게 많이 여쭤봤다. 쿼리를 짜고 대시보드 UI를 만들 때에는 프로그램 운영팀과 커뮤니케이션을 정말 많이 했다. 왜냐하면 대시보드는 내가 보는 것이 아니라 프로그램 운영팀이 가장 많이 볼 테니깐 말이다. 주로 드렸던 질문은 "이렇게 하면 보기가 편하실까요?", "혹시 어떤 기능이 있으면 좋으실까요?", "이렇게 구성해 봤는데 피드백 부탁드려요!" 이거였다. 이렇게 질문과 피드백을 바탕으로 만들어진 대시보드를 사용하는 방법에 대해서 정리하고 슬랙으로 공표하였다. 
  • 대표님과 내부 데이터를 바탕으로 첫 미팅을 했을 때가 기억에 남는다. 회사 내부 데이터를 노션 두 페이지 정도 가량 정리해서 미팅에 참여를 했었다. 결과적으로 대표님의 질문은 이거였다. "so what? 그래서 무엇을 얘기하고 싶은 거야?" 질문을 받고 머리가 띵했던 기억이 난다. 아무런 목적 없이 단순한 현상에 대해서만 제시한 것이었다. 대표님께서 구체적으로 어떤 방향으로 데이터 미팅을 진행하면 좋을지 피드백을 받았고, CTO 분께도 데이터 분석과 관련해서 피드백을 받았다. 그날 밤 피드백 내용들을 정리하고 내가 앞으로 어떻게 데이터 미팅에 참여해야 될지에 대해서 노션에 개별적으로 정리했고, '목적' 그리고 '판단 기준' 두 가지 키워드로 정리됐다. 매주마다 데이터 미팅을 진행했고, 언제나 분석 목적과 어떤 것을 기준으로 판단을 내려야 할지에 대해서 고민을 하고, 내가 무엇을 얘기하고 싶은지 정리하여 데이터 미팅에 참여했다. 이후 데이터를 통해 의미 있는 의사결정을 내릴 수 있게 된 것 같다고 좋아하셨던 대표님의 말씀이 두 번째로 기억에 남는다. 티는 안 냈지만 속으로 너무 뿌듯했다. 내가 이 회사에 기여하고 있다는 사실이.
  • LLM 언어 모델 개발 프로젝트를 단독으로 맡았다. 내부적인 한정된 리소스로 인해 고객들의 니즈를 충족시킬 수 없었다. 여기서 대안책으로 나온 것이 LLM 언어 모델을 개발해서 고객들에게 만족스러운 피드백을 제공하자는 것이었다. 이 논의가 나왔을 때 "제가 해보겠습니다!"라고 CTO분께 말씀드렸다. 당시 Python을 통해서 할 수 있었던 것은 데이터 정제, 시각화, 크롤링 정도였다. 딥러닝에 대한 학습은 한 번도 한 적이 없다. 그런데 새로운 것을 학습하고 제품을 개발하는 것 자체가 나에게는 너무 큰 설렘으로 다가왔다. 미팅이 끝나자마자 '랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기'와 '챗 GPT와 랭체인을 활용한 LLM 기반 AI 앱 개발' 책 두 권을 바로 빌렸다. 당시 설날 연휴 기간이 시작되었는데, 연휴와 주말을 모두 학습 및 구현에 시간을 투자했었다. 여러 시행착오가 있었지만 결과적으로는 성공적으로 언어 모델을 개발했고, 고객 체험단을 회사로 초청하여 내가 개발한 언어 모델을 사용하고 만족도를 조사했었다. 결과는 7점 만점 6.1점을 받게 되었고, 몇 가지 피드백을 반영하여 제품으로 출시하여 신규 매출원을 창출했다.
• 🧑🏻‍💻 노코드 개발자(?)
  • 노코드 개발자도 하나의 역할로 넣은 이유는 간단하다. 대시보드를 구축할 때 노코드를 활용했고, 데이터를 통해 고객의 문제를 발견하고 해결하는 주요 액션도 노코드를 사용해서 고객 마이페이지를 수정하는 것이었다. Python으로 LLM 언어 모델을 개발하고 이것을 노코드에 도입하고 UI를 만드는 과정도 전부 노코드를 활용해야 했기 때문이다. 결국 데이터와 관련된 액션 대부분은 모두 노코드 개발로 수행되었다고 보면 되겠다.

배우게 된 것들

• ⏱️ 시간 관리
  • 업무량이 상당히 많고, 업무 스콥 또한 넓다 보니 시간 관리를 제대로 하지 않으면 살아남을 수 없었다. 회사에서도 항상 시간 관리에 대한 중요성을 강조했고, 무엇보다 다이어리 제품을 맡다보니 시간 관리를 잘하기 위해서 더 노력했다. 항상 구글 타이머로 한 시간을 맞춰두고, 시간이 울리면 한 시간을 내가 어떻게 보냈는지 다이어리에 작성하고 색깔로 칠했다. 빨간색은 가장 별로인 것, 초록색은 보통, 파란색은 밀도 있는 시간을 보낸 것으로 색깔별로 시간의 농도를 측정했다. 이를 통해 시간 관리를 어떻게 개선시킬지, 이 시간은 왜 내가 잘 보냈는지에 대해서 피드백하고 기록했다.
  • 업무가 많으니 항상 우선순위에 대한 고민이 있었다. 이것도 중요하고 저것도 중요하니 갈피가 잡히지 않을 때 항상 파트장님께 여쭤봤다. "이것들중 어떤 것을 우선적으로 해결해야 할까요?" 그리고 다이어리에 우선순위를 작성하고 데드라인을 정하여 업무를 했다. 

작성한 다이어리 일부

• ⁉️ 업무에 대한 태도
  • "업무를 진행할 때에는 항상 의도를 가지고 있어야 한다" 파트장님께서 항상 강조하신 말씀이다. 가끔 업무를 그냥 하는 경우가 있다. 습관적으로 말이다. 이렇게 아무런 생각 없이 습관적으로만 업무를 진행한 시간을 보면 항상 빨간색이다. 왜 그런지에 대해서 피드백을 해 보면 의도 없이 그냥 했기 때문이었다. 내가 이것을 왜 하는지, 이걸 통해서 무엇을 얻고자 하는지 스스로 질문을 계속하고자 노력했다.
  • 내가 업무를 진행할 때에도 목적과 의도가 분명해야 하지만, 데이터 분석가는 외부에서 오는 요청도 많다. 그러므로 항상 상대방의 요청에 대한 목적과 의도가 무엇인지 물어봐야 한다. 그러면 업무에 대한 대화의 깊이가 한층 더 깊어진다. 실제 경험을 바탕으로 두 가지 사례를 보자.

목적 없이 그냥 했을 때
타 부서: 준철님 이 데이터 뽑아주실 수 있을까요?
나: 네!

목적을 물어보고 했을 때
타 부서: 준철님 이 데이터 뽑아주실 수 있을까요?
나: 혹시 이 데이터로 무엇을 하실 건가요?
타 부서: 외부 미팅 자료에 사용할 건데 이 데이터를 통해서 설득시키려고요.
나: 그러면 이 데이터도 같이 보여드리면 좋을 것 같은데 어떻게 생각하세요?
타 부서: 좋은데요? 그러면 그 데이터도 같이 뽑아주세요!
나: 네!

• ⛓️ 구조적인 사고
  • 파트장님께서 알려준 구조적인 사고도 업무에 많은 도움이 되었다. 모든 걸 'What - Why - How' 구조로 생각해 보는 것이다. 이것은 커뮤니케이션에서 도움이 많이 됐었는데, 노코드 개발과 관련해서 여쭤볼 때 "내가 현재 구현하고 싶은 것이 무엇이다.(What) > 그런데 이러한 부분이 되지 않는다. (Why) > 그래서 이 부분을 어떻게 하면 구현할 수 있을까요? (How)" 또한, 데이터 분석 과정에서도 도움이 되었다. "고객 문의수를 줄이고 싶다.(What) > 고객 문의수가 너무 많아서 CS 업무에 시간을 많이 할애한다. (Why) > 고객 마이페이지에 지표 데이터를 제공하자. (How)"
• 👀 고객 관점
  • 회사의 모든 분들은 고객의 입장에서 문제를 바라보고, 고객이 원하는 것은 무엇인지에 대해서 항상 고민했다. "나는 사실 모든 문제의 답은 데이터에 있다."라고만 생각했다가 회사를 다니며 바뀌었다. 데이터는 문제를 발견하는 하나의 수단일 뿐, 모든 문제의 답은 고객에게 있다. 파트장님들은 항상 고객을 직접 만나보는 것을 강조하셨다. 그래야 고객이 무엇을 필요로 하는지 알 수 있고 우리가 그것을 어떻게 충족시킬 수 있을지 고민할 수 있다고 말이다. 그래서 다이어리 제품을 맡았을 때 처음했던 것은 재구매 고객 20명과 전화인터뷰를 했었다. 고객들이 우리 제품을 왜 사용하고 있는지, 어떤 부분이 어렵고 불편한지에 대해서 깊이 알 수 있는 기회였다. 또한, 프로그램에 참여한 고객들과 만날 수 있는 기회가 있다면 주저 없이 만나고 소통하고자 했다. 이를 통해 데이터를 뜯어보았을 때 "저번에 고객분이 이렇게 말씀하셨는데, 이러한 이유로 해당 지표가 낮게 나오는 건가?"라고도 생각할 수 있게 되었다.

감사한 것들

• 나의 강점을 발견하게 된 것
  • GALLUP의 강점 검사를 했을 때 나는 배움 / 책임 / 문제 해결 / 발상 이렇게 나왔었다. 회사에선 내가 가진 강점을 최대한 활용하고 키울 수 있도록 도와주셨다.
• 나를 믿고 프로젝트를 맡겨 주신 것
  • 단독으로 대시보드 구축이나 LLM 언어 모델 개발 등 데이터와 관련한 모든 업무에 대해서 나를 믿고 맡겨주셨다. 부담이 없을 순 없겠지만, 부담보다는 나를 믿어주심에 감사한 마음이 더 컸다. 그래서 더 잘 해내고 싶었다.
• 배우게 된 것들의 모든 것
  • '배우게 된 것들'에 적어놓은 모든 경험이 저에게는 정말 감사한 자산이다. 시간 관리를 통해 제 시간을 더욱 밀도 있고 효율적으로 쓸 수 있게 되었고, 업무에 대한 태도를 배우며 앞으로 어떤 자세로 일에 임해야 하는지도 깊이 고민하게 되었다. 또한 구조적인 사고를 바탕으로 커뮤니케이션하는 방법을 익혔고, 무엇보다 고객의 관점에서 문제를 바라보고 해결하는 자세의 중요성을 뼈저리게 배울 수 있었다.

아쉬운 것들

• 현재 회사에 단계에서 할 수 있는 데이터 분석의 한계를 지속적으로 느낄 때
• 데이터 개발팀으로 속해 있던 데이터 분석가 사수분이 노코드 개발 업무로 쏠리다 보니, 데이터와 관련된 업무에 대해 깊이 논의하고 기댈 수 있는 사람이 한 명도 없었다는 것
• 새벽까지 이어지는 노코드 개발 업무와 비효율적인 업무 구조가 개선되지 않은 것

앞으로 방향성

• 아직 어떤 산업의 데이터를 다루고 싶은지는 명확하지 않지만, 데이터 직무에 대한 확신은 분명해졌다. 현재 나의 방향성은 CTO님께서 해주신 말씀을 마음에 새기며, 꾸준한 학습과 실무 경험을 통해 한 걸음씩 성장해 나가는 것이다.

인생에서 가장 사랑하는 데이터라는 툴로 가장 이타적인 시간이 될 수 있게 해 봅시다.

요즘 이 짤을 많이 쓰길래 써봄