쿠팡의 의사결정은 Data를 중심으로 이뤄집니다. 이를 위해 쿠팡에는 다양한 데이터 전문가들이 쿠팡만의 독창적인 데이터 시스템과 툴을 설계하고, 자체 A/B 시스템을 활용하며 전문성을 더욱 높이고 있는데요.
쿠팡의 비즈니스와 고객을 데이터를 통해 연결하는 Data Engineer (DE) Matthew님, Data Scientist (DS) Ian님 그리고 Data Analyst (DA) Saizy님을 만나보았습니다. 세 데이터 직무는 데이터 에코시스템 안에서 어떻게 협업하고 있을까요?
안녕하세요, 세 분 인터뷰 응해주셔서 감사합니다. 우선 자기소개 부탁드립니다.
Matthew: 안녕하세요, 데이터플랫폼 조직에서 데이터 엔지니어링을 리드하고 있는 Matthew 입니다. 제가 이끌고 있는 팀은 쿠팡의 주요 비즈니스 의사결정에 영향을 주는 데이터를 수집 및 가공하며, 빅데이터 인프라를 구축 및 운영합니다.
Ian: 안녕하세요. 쿠팡페이 Data Scientist인 Ian이라고 합니다. 저는 고객들을 위한 신용 평가 모델 개발과 Data Scientist들이 보다 나은 업무 환경에서 모델을 만드는 데 집중할 수 있는 개발 환경 구축 업무도 병행하고 있습니다.
Saizy: 안녕하세요. Data Analyst Saizy라고 합니다. 전 고객 경험과 관련된 기능 분석 업무를 하고 있는데요. 더 쉽게 말하자면 고객분들의 불편함을 해소하고자 기능을 개발할 때, 해당 업무가 타당성과 효율성을 가질 수 있도록 전 과정에서 데이터를 분석하여 제공하고 있습니다.
세 분이 속한 팀이 다 다른데요. 팀에 대해서도 조금 더 소개 부탁드립니다.
Matthew: 저희 데이터 플랫폼 조직은 크게 내부에 산발적으로 쌓인 엄청난 규모의 데이터를 기반으로 ETL 작업 및 데이터 마트 관리 업무를 하는 팀과 쿠팡의 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 등 다양한 사용자들이 데이터를 분석/프로세싱/스케쥴링/시각화하는 데 필요한 밑바탕, 즉 인프라를 만드는 두 팀이 주축으로 구성되어 있습니다.
Ian: 저희 팀은 쿠팡페이의 다양한 결제상품과 연관된 다양한 상품과 관련된 예측을 담당합니다. 지금 주력하고 있는 상품은 나중결제 (Buy Now Pay Later)로, 데이터를 기반으로 쿠팡만의 신용평가모델을 구축해 연체율 안정화 등의 작업을 수행하고 있습니다.
Saizy: 제가 속한 조직에서는 쿠팡의 고객 경험을 개선하기 위한 여러 기능을 출시하는데요. 이런 조직의 분석팀으로써, 기능 출시 전부터 출시 후까지, 의사 결정자들이 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있도록 도움을 드리고 있습니다.
속하신 팀만의 특징을 가장 잘 설명하는 리더십 원칙 (Leadership Principle)은 무엇일까요?
Matthew: ‘Company-wide Perspective’입니다. 말씀드린 것처럼 저희 데이터 플랫폼 조직은 데이터 플랫폼과 빅데이터 인프라를 구축하는데요. 쿠팡의 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 등의 입장을 최대한 고려하여 시스템을 운영 및 개선합니다. 또한 저희는 철저히 전사적인 관점에서 업무를 진행합니다. 특정 비즈니스 도메인만을 고려하기보다는, 전사적인 영향력과 사내 보안 관점에 따라 데이터와 시스템을 설계하고 구축합니다.
Ian: ‘Learn Voraciously’인데요, 저희 팀은 ‘배움’을 기반으로 환상의 팀워크를 이루고 있습니다. 다른 팀원들과 협업을 하면서 실제로 다양한 모델링 기법들에 대해서 알게 되고 활용하게 되면서 저도 이전보다 빠르게 성장한다는 느낌을 받습니다. 비즈니스에 잘 반영될 수 있도록 모델 개발 방향을 이끌며 서로에게 인사이트를 제공하고 있습니다.
Saizy: ‘Wow the Customer’겠네요. 저희 조직은 고객 경험 개선에 가장 중점을 두고 있습니다. 쿠팡 앱 홈 영역부터 주문이 완료되는 페이지까지, 고객에게 영향을 미치는 다양한 영역에 대해 밀도 있게 접근합니다. 또한 더 나은 개선을 위해 다양한 가설을 바탕으로 테스트를 하며, 전략적이고 논리적인 방식으로 고객 경험을 개선하고 있습니다.
쿠팡은 항상 Data-driven 문화를 지향하는데, 실제로 업무방식은 어떠신가요? 데이터를 기반으로 어떻게 고객 경험을 개선하고 혁신을 만드는지 실제 예시로 설명을 부탁드립니다.
Matthew: 저희 조직에서 제공하는 데이터 마트와 소스 데이터가 데이터 기반의 의사 결정에 많은 영향을 미칩니다. 데이터 플랫폼 조직은 매주 Weekly Business Review 미팅에서 조직에서 운영하는 주요 서비스 및 데이터 마트의 데이터 포인트를 리뷰합니다. 이러한 리뷰 과정을 통해서 고객과 시스템의 pain points, 리소스 투자가 필요한 부분을 분석하고 다양한 의사결정을 하게 됩니다.
Ian: 쿠팡은 데이터를 빠르게 살피고 빠르게 의사결정을 내리는 체계가 잘 구축되어 있습니다. 실제로 나중결제를 런칭한 후 단기간 내에 연체율을 안정화시켰습니다. 이렇게 빠르게 고객 경험 개선을 하기 위해서는 데이터 수집-모델작업-작업된 모델 적용이 모두 빠르게 이뤄져야 합니다. 쿠팡은 세 가지의 각 단계에서 모두 최상의 환경을 갖추고 있습니다.
Saizy: 저희 조직은 모든 의사 결정이 데이터 기반이라고 할 수 있습니다. 고객 경험 개선을 위한 기능 출시를 하기 위해서는 반드시 테스트를 진행하고, 테스트의 전 영역에 걸쳐 데이터를 기반으로 의사 결정을 합니다. 실험 모수는 충분한지, 가설은 합당한지, 실행 시 효과 측정은 정확한지, 결과는 통계적으로 유의미한지 등 모든 의사 결정에 데이터가 빠지지 않습니다.
세 데이터 직군은 서로 업무 연관성이 커 보이는데요. 세 직군의 협업은 어떻게 진행하나요?
Matthew: 아무리 데이터 볼륨이 크더라도 잘 정리된 데이터 셋은 필수입니다. DE는 DA와 DS가 효율적으로 데이터를 분석할 수 있도록, 빅데이터 플랫폼에서 데이터 수집-적재-가공(ETL) 같은 데이터 입수 및 정제 작업을 진행합니다. 또한 DA, DS 등 내부 유저들이 직접 데이터에 접근하고 제어할 수 있는 툴을 제공하기도 합니다.
Ian: 비즈니스를 잘 이해해 주는 DE 분을 만나 일하면 협업의 즐거움이 커집니다. DE는 점점 복잡해지는 모델링 기법들이 한계에 갇히지 않게 도와주며, DS는 비즈니스 측면으로 데이터가 가치 있게 쓰일 수 있게 도와줍니다. 서로가 서로의 영역에 도움을 줄수록 데이터 예측력은 상승하게 됩니다.
Saizy: DE 팀에서 분석에 적절한 환경을 마련해 주시고, 원천 데이터 및 데이터 마트를 제공해 주시면, 저희 DA는 적극적으로 그 데이터들을 활용하며 그 환경에서 원천 데이터로 필요한 마트를 직접 생성하기도 합니다. 분석 환경이 점차 더 나아질 수 있도록 DE 팀에서 끊임없이 개선해 주고 계셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다.
쿠팡에서 업무를 수행하시면서 가장 기억에 남는 경험은 무엇이었나요?
Matthew: AWS 마이그레이션 프로젝트를 진행하였는데, 당시 클라우드에 새롭게 데이터 인프라를 디자인하는 등 특별한 경험을 할 수 있었습니다. 많은 비즈니스 유즈 케이스를 이해하게 되고, 어떻게 빅데이터 플랫폼이 활용되고, 프로덕션 파이프라인을 구현하는지 이해할 수 있었습니다. 클라우드 환경에 대해서 짧은 시간에 많은 노하우를 쌓을 수 있었고, 더욱 단단한 팀워크를 다질 수 있었습니다.
Saizy: A/B 테스트 툴에 대해서 얘기하고 싶은데요. 쿠팡의 실험 결과를 한눈에 볼 수 있고, 통계적으로 합리적인 판단을 하게 하는 쿠팡 자체의 A/B 테스트 툴입니다. 시중의 3rd party 분석 툴에 절대 뒤지지 않는 쿠팡만의 분석툴을 지속적으로 경험하면서, 그 편리함, 확장성, 메커니즘이 매우 인상 깊었습니다.
Ian: 쿠팡의 자유롭고 체계화된 업무 환경을 들고 싶습니다. 쿠팡에 입사하기 전의 업무 방식은 다소 정형화돼있고 독립적인 방식이었습니다. 쿠팡 같은 경우는 다른 곳에 비해 동료들과 자유롭게 의견을 모으고 개진하는 기회가 많습니다.
쿠팡은 다양한 데이터를 다각도에서 분석할 수 있는 환경과 시스템을 갖추고 있습니다. 데이터를 기반으로 비즈니스 전략과 방향성을 설정하고 고객 경험을 개선하고 싶으신 분들의 많은 지원을 기다리고 있습니다.