실무에서 데이터 분석을 담당하는 분들과 이야기하다 보면, 자주 듣는 말이 있어요.
바로 “정확히 어떤 데이터를 보고 싶은지 말로 설명이 잘 안돼요”라는 말입니다.
전환율이 떨어진 것도 알고, 리텐션이 낮다는 것도 느껴지고… 문제가 있다는 건 분명하지만,
어떤 데이터를 어떻게 들여다봐야 할지 감이 잘 안 잡히는 거예요.
데이터를 다루는 기술 자체도 어렵지만, ‘무엇을 분석할지’, ‘어떤 맥락에서 데이터를 해석해야 할지’ 그 기준을 잡는 걸 어려워하시는 분들도 많다는 걸 느꼈습니다.
‘어떤 데이터를 봐야 할지’ 그 기준이 없으면, 분석은 시작도 어렵고 방향도 금방 흐트러지기 쉬워요.
그래서 오늘은, 비즈니스 목표와 데이터를 연결해주는 출발점인 Business Question(BQ)에 대해 이야기해 보려고 해요.
그리고 누구나 쉽게 BQ를 만들 수 있도록 도와주는 AI 기반의 BQ 생성기 도구도 함께 소개해 드릴게요.
1. Business Question(BQ)이란?
BQ는 데이터를 분석하기 전에, ‘무엇을 왜 분석할지’ 방향을 잡아주는 핵심 질문입니다.
단순히 숫자를 보는 것이 아니라, 지금 우리 비즈니스에 진짜 중요한 문제가 뭐고 그 문제를 데이터로 어떻게 확인할 수 있을지를 명확하게, 협업이 가능할 만큼 구체적으로 표현한 질문이에요.
BQ는 데이터 분석의 출발점이자,실행 가능한 인사이트로 가는 첫 걸음입니다.
2. BQ가 중요한 이유
BQ는 단순히 지표를 확인하는 것이 아니라, 무엇을, 왜, 어떤 맥락과 조건에서 분석하려는지를 분명히 담아낸 질문이에요.
예를 들어:
- ❌ “전환율 떨어졌어요.”
- ✅ “최근 한 달간 유입된 사용자 중, 첫 방문 시 장바구니에 상품을 담지 않은 그룹에서 전환율이 낮은 이유는 뭘까?”
이렇게 질문이 구체적이면
- 분석 방향이 명확해지고
- 관련 팀과의 소통도 매끄러워지며
- 도출된 인사이트도 바로 실행으로 이어질 수 있어요.
BQ는 ‘내가 진짜 알고 싶은 것을, 데이터로 답할 수 있도록 구체화한 질문’이기 때문에
데이터 분석의 출발점이자 성과 개선의 시작이라고 볼 수 있어요.
3. 좋은 BQ의 3가지 요건
- 구체성(Specificity)
→ 분석 목표가 명확히 드러나야 해요.
예: '전환율 낮다' 말고 ‘구매 전환 단계에서 신규 가입자의 이탈률’처럼. - 측정 가능성(Measurability)
→ 수치로 판단 가능한 지표와 행동이 포함돼야 해요.
예: 행동 로그나 이벤트 트래킹으로 측정 가능한 항목. - 행동 가능성(Actionability)
→ 분석 결과를 보고 바로 전략이나 실행으로 이어질 수 있어야 해요.
예: 특정 구간 이탈률이 높다는 인사이트 → 온보딩 개선
예를들면 아래와 같은 예시가 올바른 BQ라고 볼 수 있어요.
“지난 30일 동안 10번 이상 구매한 고객들과 한 번도 구매하지 않은 고객들은 하루 평균 상품 상세페이지 조회 빈도가 어떻게 다른가?”
4. 좋은 BQ를 만드는 실전 팁
1단계: BQ 초안 만들기 – 문제의식에서 질문 뽑아내기
“이게 잘 안 되고 있다”는 막연한 문제의식에서 시작돼요. 이걸 질문으로 바꿔보는 것이 BQ의 첫 단계예요.
예를 들면 아래와 같아요.
- 구매 전환 흐름에서 가장 많이 이탈하는 단계는 어디일까?
- 최근 릴리즈한 기능의 사용률은 어떻게 변했을까?
- 특정 행동이 DAU나 Feature Adoption Rate에 어떤 영향을 미쳤을까?
- 푸시 메시지를 받은 그룹과 안 받은 그룹의 재방문율은 어떻게 다를까?
→ 이런 질문들이 BQ 초안, 즉 분석을 시작할 때 던져야 할 ‘출발점 질문’이 돼요.
2단계: 질문을 구체화하기 – 4가지 요소를 추가해 다듬기
이제 초안이 생겼다면, 그걸 구체적인 분석 질문으로 다듬을 차례예요.
좋은 BQ는 아래 4가지 요소가 빠지지 않게 구성되어야 해요.
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예를 들어 위에서 만든 초안을 이렇게 다듬을 수 있어요:
- 최근 3개월 동안 신규 가입자의 장바구니 담기 → 구매 완료 단계의 이탈률은 어떤가?
이렇게 하면 분석 팀이 바로 분석에 착수할 수 있는 수준의 질문이 됩니다.
3단계: 조작적 정의하기 – 데이터를 어떻게 쓸지 정리하기
질문이 구체화됐으면, 이제 이걸 실제 데이터 분석에서 어떻게 측정할지를 정리해야 해요.
즉, 이 질문에 어떤 데이터 이벤트를 써서, 어떤 방식으로 계산할지를 정의하는 거예요.
위 질문을 예로 들어 정리해보면 아래와 같아요:
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이렇게 Business Question이 뭔지, 또 좋은 질문을 어떻게 만드는지까지 살펴봤는데요.
하지만 막상 실무에 적용하려고 하면 여전히 어렵다고 느끼는 분들이 많아요.
그래서 생각했어요. ’분석 경험이 없어도 자연스럽게 좋은 BQ를 만들 수 있는 도구가 필요하다.’
질문이 막막해서 분석을 시작하지 못하는 분들께 실질적인 도움을 드리고 싶었어요.
5. 그래서 만들었습니다. BQ 생성기
BQ 생성기는 분석이 막막한 실무자도 쉽게 시작할 수 있도록 돕기 위해 만들었어요. 단순히 문장을 만들어주는 도구가 아니라, 실제로 분석과 협업이 시작될 수 있는 '쓸 수 있는 질문'을 생성하는 데 초점을 맞췄어요.
1) 가장 중요하게 생각한건 '질문의 퀄리티'였어요.
단순히 보기 좋은 문장을 만들어주는 게 아니라, 실제로 분석과 실무에 도움이 되는 ‘쓸 수 있는 질문’을 만드는 것에 집중했어요. 그래서 가장 중요하게 본 건 질문 자체의 퀄리티였습니다.
1. 실무에서 검증된 교육 자료를 기반으로 시작했어요.
솔루션즈의 실제 컨설팅 교육 자료를 기반으로, 질문 구조와 조건을 정리하고 이를 토대로 생성기의 기본 틀을 잡았어요. 어떤 질문이 현업에서 통하는지를 기준 삼아 설계했습니다.
2. 내부 컨설턴트들의 실전 피드백을 수차례 반영하며 개선했어요.
AI가 아무리 잘 만들어도, 실무 현장에서 바로 쓸 수 있는 수준이 되려면 사람의 눈으로 걸러내는 과정이 꼭 필요했어요.
그래서 내부 컨설턴트들에게 수차례 질문을 직접 보여줬죠.
"이건 실무에서 애매하다", "이건 분석 흐름이 끊긴다" 같은 날카로운 피드백 덕분에, 단순히 그럴듯해 보이는 문장이 아닌 실제로 사용할 수 있는 질문만 남길 수 있었어요.
3. AI와 함께 점수를 매기며, 질문의 퀄리티를 끌어올렸어요.
처음에 AI가 만들어낸 BQ와 가설은 점수가 생각보다 낮았어요.
“이 점수를 10점 만점에 6점 이상으로 올리려면 어떻게 해야 할까?”라는 질문을 다시 AI에 던졌고,
그 답을 바탕으로 표현, 조건 설정, 분석 흐름을 조금씩 고쳐가며 퀄리티를 높였어요.
이 과정을 4~5번 반복하면서, 지금은 8점 이상을 받을 수 있는 수준까지 개선했습니다.
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4. 다양한 상황에서도 잘 작동하도록 프롬프트 구조를 다듬었어요
생성기는 입력이 조금만 달라져도 전혀 다른 결과를 내놓을 수 있어요.
그래서 KPI 개수나 분석 기간, 조건 등이 달라졌을 때도 안정적으로 작동하도록, 수십 번 테스트하며 프롬프트를 리팩터링했어요.
그 결과, 웬만한 상황 변화에도 실무에서 쓸 수 있는 BQ가 잘 만들어지게 됐어요.
2) 어떻게 쓰면 되나요?
사용 방법은 간단해요.
우리 비즈니스의 목표, 목표 기간, 현재 비즈니스 단계, KPI, 서비스 URL (선택사항), 이벤트 택소노미(선택사항) 등만 입력하면 분석 가능한 형태의 BQ가 자동으로 생성돼요.
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이런 분들께 추천해요
- "데이터 분석은 하고 싶은데, 뭘 물어봐야 할지 모르겠다" 싶은 분
- 팀에서 커뮤니케이션이 자꾸 엇갈려 분석 방향이 흐려지는 경험을 한 분
- 막연한 분석 요청 대신, 명확한 질문으로 시작하고 싶은 분
무료로 바로 써볼 수 있으니, 지금 한번 BQ를 만들어보세요.
내가 진짜 알고 싶은 게 뭔지, 데이터를 어떻게 요청할 수 있는지 감부터 잡을 수 있을 거예요!
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오늘은 ‘어떤 데이터를 봐야 할지’ 그 출발점이 되는 Business Question(BQ)에 대해 이야기해봤어요.
마켓핏랩 솔루션즈는 앞으로도 제품 기획, 개발, 실험 문화 등 IT 실무에 도움이 되는 다양한 주제를 계속 소개할 예정이에요.
관심 있다면 이메일을 남겨주세요.
다음엔 더 실용적이고 흥미로운 이야기로 찾아올게요!
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