넷플릭스의 기업문화로 유명해진 ‘최고의 동료’라는 단어 앞에 서면, 스스로를 돌아보게 됩니다.
나는 주변 사람들에게 어떤 동료일까요? 같이 일하는 동료들은 어떻게 일을 하고 있을까요?
구성원 한명 한명의 힘이 합해져 롯데e커머스의 일하는 문화가 만들어진다는 점을 돌이켜보면 우리가 매일 일터에서 마주하는 동료들은 보이는 것 보다 훨씬 중요한 존재입니다.
Q. 안녕하세요 현기님? 현기님이 어떤 분인지 잘 모르는 동료들을 위해 간단히 소개 부탁드립니다.
안녕하세요 이현기입니다 
현재 데이터서비스PO팀에서 데이터서비스 기획 업무를 담당하고 있습니다.
대학시절 스타트업을 창업한 경험이 있고, 대기업 계열사 온라인 e커머스 회사에서 사회생활을 시작해서 패션 스타트업을 거쳐, 롯데e커머스에서 일하고 있습니다.
Q. 스타트업 경험이 있으시군요? 우리 e커머스 역시 대기업 속의 스타트업을 지향합니다만, 실제 스타트업과 비교했을때 의사결정 속도나 기업 문화 등 현기님 시각에선 어떻게 보이시나요?
흠 사실 이제까지의 경험에 비춰보았을때 기업규모와 의사결정 구조는 별개라는 생각이 듭니다.
스타트업이라 하더라도 내부 구조적인 문제로 인해 의사결정이 느린 경우나, 대기업 집단에서 충분한 위임을 통해 빠른 사업실행에 이르는 경우를 많이 보았습니다.
우리 e커머스는 외부에 비쳐지는 이미지만큼 의사결정이나 실행력이 느리지는 않는다는 건 분명합니다~!
Q. 데이터서비스팀 PO라고 소개해주셨는데, 어떤 일들을 주로 하고 있나요?
우선 데이터서비스PO팀은 데이터로 할 수 있는 많은 영역의 일들을 수행하고 있습니다. 쉬운 예로 사용자 동선 파악을 위한 웹분석부터 구매과정에서 만나는 추천과 챗봇 서비스 등을 떠올려 주시면 좋을 것 같습니다.
제가 주로 맡고 있는 일들은 내부 고객인 우리 임직원들과 셀러들의 정보격차를 줄여서 모두가 세일즈를 잘 할 수 있는 여건을 만들고, 그걸 디딤돌로 바람직한 고객경험으로 이어지게 하는 일들을 하고 있습니다.
Q. 내부 고객의 정보격차를 줄인다는 부분이 흥미로운데요, 조금 더 자세한 예를 들어주실 수 있을까요?
작년 12월에 런칭한 Biz insight를 위한 selection & display 분석서비스가 좋은 예인데요, 롯데쇼핑에서 보유한 상품 중에서 인기상품을 데이터에 의해서 발견하고, 다른 롯데쇼핑 사업부의 원활한 상품 소싱을 돕기 위해 만들어진 서비스입니다.
마트/슈퍼MD는 각 몰에 입점되지 않은 우리 롯데ON의 인기상품의 브랜드와 관련 데이터(리뷰수, 취소율, 전환율, 연락처 등)를 한눈에 확인할 수 있어서 손쉽게 영업을 진행할 수 있도록 돕는거죠.
3P 생태계를 기반으로하는 다른 e커머스 업체와는 달리 우리는 마트, 슈퍼, 백화점과 같은 1,2P 비즈니스 역시 중요합니다. 이에, 이커머스가 보유한 데이터 에셋을 기반으로 롯데쇼핑 구성원들의 정보 격차 해소를 위해 론칭한 서비스 입니다.
Q. 데이터를 통해 정보격차를 해소하고, 모두가 일을 잘 할 수 있도록 돕고 싶다는 마인드가 눈에 띄네요. 원래 열정이 넘치는 스타일인가요? 😄
특별히 제가 열정이 넘치는 사람은 아닌 것 같고… 이전 회사에서 PO조직과 PO경험이 풍부하신 분들에게 ‘문제해결’에 대한 트레이닝을 잘 받았다고 생각합니다. 그래서 자연스레 고객의 시선에서 문제를 바라보고 문제를 해결해 나가는 과정이 남보다는 조금 더 자연스럽게 느껴져서 다양한 서비스들을 기획하고 제안할 수 있는 것 같습니다.
Q. ‘문제해결’의 시각이 우선이었군요. 데이터는 거들뿐?
기본적으로 어떤 문제를 바라보았을때 ‘why?’ 시각으로 비즈니스의 목표와 방향대로 잘 가고 있는지 판단하기 위한 과학적인 근거가 데이터입니다. 문제해결을 통해 고객경험을 긍정적으로 바꾼다라는 측면의 시각이 매우 중요한거죠. 굳이 제 분야 뿐만 아니라 IT/온라인 회사라면 많은 과제와 프로젝트들이 고객경험을 어떻게 바꿀 것이다라는 부분을 데이터를 통해 접근하고 예측하는 건 필수라고 생각하고 있습니다.
Q. 다른 기업 사례를 봐도, 점점 ‘데이터’는 특정 직무에서만 수행하는 일이 아니라는 생각이 들더라구요. 현기님은 어떻게 생각하시나요?
위에서 말씀드렸던 것처럼, why?에 대한 답을 채우기 위해 데이터 분석은 필수입니다. 따라서 영업이건 마케팅이건 사업이건 엣지있는 서비스를 구축하고 그 이후 추적을 통한 개선까지 치열하게 고민하는 전 과정에 데이터 분석은 필수이고, 그 모든 분석을 데이터 분석가에게 맡긴다라는 건 많은 비효율을 야기하기에 요즘 트렌드가 점점 데이터는 모든 직무에서 기본 역량이 되어가고 있다고 생각합니다.
Q. 데이터 분석은 이제 선택이 아닌 필수라는 이야기군요. 일하는 문화와도 맞닿아 있네요.
네 맞습니다. 일하는 문화를 말씀하시니, 하나 떠오르는 좋은 사례가 있습니다. 작년 8월에 런칭한 ‘다른 사람들의 반응’ 서비스인데요 상품상세를 방문한 고객에게 해당 상품에 대한 다양한 고객 반응 데이터를 준 실시간으로 제공하여 구매 의사 결정에 도움을 줄 수 있었습니다.
영업/마케팅에서 고생해서 소싱한 상품들이 첫 노출될때 구매에 대한 정보가 부족하여 고객의 쇼핑까지 이어지지 않는다는 문제 해결을 위해서 가설을 세우고 A/B테스트를 통해 데이터로 가설을 증명하며 프로토타입을 단기간에 만들어서 보완해가며 제품을 출시하고, UT 등을 통해 후속으로 서비스를 발전시켜 가는 전 과정이 아주 매끄러웠습니다.
상품PO와 상품상세개발팀, 데이터플랫폼팀, UX팀 등 많은 이해관계자가 있었음에도 3주 정도의 기간 내에 MVP모델을 만들고 제품출시와 보완까지 가능했고 이런 경험은 회사의 기초체력과도 연결되는 부분이라고 생각합니다. 앞으로도 이런 사례가 더욱 많아졌으면 좋겠습니다.
Q. 업무 인터뷰를 하다보니 너무 딱딱한 주제로만 한 것 같네요😊 혹시 현기님 평소 모습도 이렇게 진지한 편인지?
친하게 지내는 동료들과는 좀 더 편하게 이야기하기도 하지만 일터에서는 일이 우선이기에 처음 만나는 분들과는 되도록 일 중심의 접근을 하고 있고 그러다보니 처음 형성되는 관계에서는 업무적인 이미지가 많이 강한 편입니다.
Q. 약간 민감한 질문일 수도 있는데... 인공지능의 시대에 데이터는 더욱 각광을 받고 있는데 현기님은 앞으로의 커리어패스를 어떻게 생각하고 있나요? 이직을 고려하고 있진 않나요?😁
개인적으로 직장을 바라보는 시각은 ‘나의 지속적인 성장발전이 가능한가?’ 와 ‘좋은 동료가 있는가?’의 두 축을 기반으로 판단하고 있습니다. 저 2가지 질문에 대한 스스로의 대답에 부끄럽지 않은 동료가 되어야 하는 것은 기본이구요. 저 2가지 축을 바탕으로 아직까지 롯데e커머스에서 열심히 일하고 생활하고 있습니다.
Q. 장시간 인터뷰에 응해주셔서 감사합니다. 데이터PO 이현기의 마지막 한마디를 하자면?
PO는 단순히 서비스를 기획하는게 아니라 Knowledge를 바탕으로 서비스와 제품을 확장하는게 중요하다고 생각합니다.
앞으로도 다양한 문제해결 과정을 좋은 동료여러분들과 함께하고 싶습니다!
감사합니다.