TIL_20250522 발표 스크립트 작성
발표 스크립트
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안녕하십니까, 데이터 분석가 7기 17조의 발표를 맡은 김윤환입니다.
지금부터 17조의 아마존 북스 데이터 발표를 시작하겠습니다.
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먼저 저희는 주제선정, 가설수립, 분석, 아이디어 제시, 기대효과의 흐름으로 내용을 정리했습니다.
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저희는 다양한 도메인 중 도서 리뷰 데이터를 선택했습니다. 이는 저희 팀원들이 도서 분야에 대한 높은 이해도와 실제 사용자 경험을 가지고 있었기 때문입니다.
또한, 이 데이터가 분석 목적에 가장 적합한 구조를 가지고 있어, 깊이 있는 배경지식을 접목하여 정확하고 신뢰도 높은 인사이트를 도출할 수 있을 것이라 판단했습니다.
세부 주제를 선정하기 위해 먼저 데이터 테이블을 면밀히 검토했습니다. 이때 '출판사가 출간한 책들의 평점을 모아 출판사의 평점을 만들 수 있을까?' 라는 질문을 던지게 되었습니다.
이 가설은 저희 팀이 SQL 관련 도서에 대해 김대영 튜터님께 문의했을 때, 기술 서적으로 '한빛미디어' 출판사를 추천해주셨던 경험과 일치하여,
'출판사별 평점'이라는 아이디어가 실제 비즈니스 가치가 있을 수 있다는 확신을 주었습니다.
이처럼 실질적인 경험과 데이터 분석 아이디어를 결합하여, '출판사 평점을 통한 도서 추천'이라는 세부 주제를 확정했습니다.
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데이터 분석에 앞서, 저희는 '이 아마존 북스 리뷰 데이터를 가진 우리는 누구의 관점에서 분석해야 가장 효과적일까?' 라는 핵심 질문으로 가설 수립을 시작했습니다.
이 리뷰 데이터를 '아마존 북스의 데이터 분석가' 관점에서 접근하는 것이 저희의 역량을 가장 잘 발휘하고 실제 비즈니스에 기여할 수 있는 방안이라고 판단했습니다.
이후 역할과 최종 전달 대상까지 설정하며 분석 시작 전 올바른 방향성을 다듬었습니다.
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저희의 세부 주제인 **'출판사를 통한 도서 선택 기준'**은 다음과 같은 비즈니스 목표로 연결됩니다.
**'출판사와의 광고 및 제휴를 확대하고, 소비자에게는 새로운 도서 추천 경험을 제공하여, 궁극적으로 아마존 북스의 매출 증진에 기여하는 것'**입니다.
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이 슬라이드는 단순한 데이터 수집을 넘어, 실제 비즈니스 기획과 마케팅 실행으로 이어지는 저희의 가설 기반 분석 흐름도를 보여줍니다.
이 과정을 통해 저희는 데이터 분석가로서의 역할을 명확히 정의할 수 있었습니다.
특히, **'소비자는 작가뿐만 아니라 출판사 브랜드에도 충성도를 가질 수 있다'**는 가설과, **'출판사는
특정 장르에 특화된 콘텐츠를 지속적으로 출간하는 경향이 있다'**는 인사이트를 도출하며 분석의 방향성을 확립했습니다.
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이제 분석 설계입니다.
저희에게 주어진 책 리뷰 데이터와 책 상세정보 이 두 개의 데이터를 조합하여 책 제목, 장르, 출판사, 리뷰 평점, 리뷰 요약 등을 주요 데이터로 추려냈습니다.
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저희는 앞서 선정한 주요 데이터를 바탕으로 '장르별 출판사의 총 리뷰 수'와 '평균 평점'을 도출하는 것을 목표로 했습니다.
이를 위해 출판사별 주력 장르 파악, 장르별 리뷰 수와 평점 비교, 그리고 장르별 고평점 출판사 리스트를 분석했습니다.
특히, 분석 중 경험적 추론을 통해 통계적 신뢰도를 확보하고자 최소 리뷰 수가 600개 이상인 출판사 데이터만을 기준으로 설정했습니다.
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분석 결과, 평균 평점을 기준으로 각 장르에서 가장 높은 리뷰 수와 평점을 기록한 출판사들을 확인할 수 있었습니다.
이 데이터를 기반으로 인사이트를 도출하는 과정에서 일부 예외 사항이 발견되었음을 말씀드립니다.
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특히, 압도적인 1위를 차지한 '마리너 북스' 출판사에 대해 추가 분석을 진행했습니다.
그 결과, 이 출판사는 '더 호빗', '반지의 제왕' 시리즈와 같이 특정 소수의 베스트셀러만 출간했음을 확인했습니다.
이는 출판사 자체의 대표성이 아닌, 특정 베스트셀러에 의한 일시적인 높은 평점임을 의미하며 통계적 오류로 판단하여 최종 인사이트 도출 과정에서는 제외했습니다.
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저희는 분석 결과를 바탕으로 실질적인 비즈니스 인사이트를 고민했습니다.
아마존 북스 홈페이지에서 배너 광고가 활발하게 운영되고 있다는 점에 주목하여, '소비자에게 장르별 고평점 출판사를 추천하는 배너 광고' 아이디어를 도출했습니다.
이는 출판사에게는 광고 및 제휴 기회를 제공하고, 소비자에게는 새로운 도서 추천 경험을 선사하여 초기 목표와 일치하는 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
이 아이디어의 효과를 검증하기 위해 배너 클릭률, 구매 전환율 등의 A/B 테스트가 필요하다는 결론에 도달했습니다.
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이러한 전략을 통해 다음과 같은 기대 효과를 얻을 수 있습니다.
출판사: 특정 장르에서 브랜드 인지도를 상승시키고, 아마존 북스와의 광고 및 제휴 유입 가능성을 확대할 수 있습니다.
소비자: 특정 장르 도서 구매 시 출판사 브랜드에 대한 신뢰도가 향상되어 더욱 만족스러운 구매 경험을 할 수 있습니다.
아마존 북스: 궁극적으로 플랫폼 내 도서 판매 및 매출 증진에 기여할 수 있습니다.
감사합니다. 이상 17조가 준비한 아마존 북스 데이터 발표였습니다.
마지막으로 저희가 작성한 쿼리와 분석 결과와 전체 장르 평균과 비교한 과정을 첨부하고 마치겠습니다.