토스 팀 사람들

기술과 비즈니스를 데이터로 연결하는 사람들, 데이터 분석 챕터를 만나다

2020.11.19
데이터 분석

“토스팀에서는 금융 데이터를 360도 관점에서 깊이있게 분석할 수 있습니다. 그리고, 왜 이 데이터를 분석해야 하는지 뿌리부터 고민할 수 있어요.”

데이터 분석 데이터 분석가

토스팀에서는 데이터 기반으로 의사결정을 내리는 일이 당연합니다. 상사가 탑 다운 방식으로 의사 결정을 내리는 조직이 아니기 때문에 기준이 필요하거든요. ‘데이터'가 그 역할을 합니다. 

이런 데이터를 매일 다루고 분석하는 사람들이 있습니다. 바로 데이터 분석 직군 (Data Analyst: DA / 데이터 분석가) 인데요. 데이터 분석 직군에 대해 간단히 설명해달라 부탁드렸더니 이런 답을 주셨어요. “다리 역할을 하는 존재라 생각합니다. 비즈니스 직군과 기술 직군이 각각 사용하는 언어가 완전 다르거든요. 이 양쪽을 데이터로 이어주는 역할을 하는 사람이 데이터 분석가예요.” 

1,800만 가입자를 보유하고 있는 만큼 어마어마한 데이터를 볼 수 있는 토스에서 데이터 분석가로 일하는 것은 어떤 의미인지, 좋은 데이터 분석가가 되려면 어떤 노력이 필요한지 데이터 분석가 네 분을 모시고 이야기 나눠 보았습니다.

 

Q. 안녕하세요, 자기소개 먼저 부탁드릴게요. 

데이터 분석가

△ 데이터 분석가 (Data Analyst) 준호님

이준호: 데이터 분석 챕터 리드 이준호입니다. (지금은 제공되지 않지만) 개개인에게 유용한 맞춤형 금융 정보를 제공하는 금융보고서 서비스를 시작으로, 사용자 확보(User Acquisition)가 메인 목표인 인플로우 사일로를 담당했고요. 지금은 인프라팀과 함께 토스 데이터의 전반적인 퀄리티를 높이는 작업전사 관점에서 필요한 데이터를 분석해 IR, 경영 전반의 의사 결정 등에 활용하는 일을 하고 있습니다.

 

데이터 분석가

△ 데이터 분석가 (Data Analyst) 성민님

손성민: 토스에서 데이터 애널리스트로 일하기 시작한 손성민입니다. 토스 앱 푸시/알림, 보험, 인증 등 다양한 데이터를 분석해왔어요. 지금은 Product Foundation 팀에서 사용자들의 앱 푸시/알림 관련 데이터를 보고 있는데요. 토스에 처음 가입할 때 알림을 받지 않겠다고 한 사용자들에게 다시금 토스의 금융 정보 알림을 받아보게 유도할 수 있는 방법이 무엇인지, 알림을 받아보는 사용자들은 어떻게 계속 유지하게 할 수 있을지 실험해보고 있어요.

 

데이터 분석가

△ 데이터 분석가 (Data Analyst) 경두님

김경두: 오랫동안 다양한 토스 서비스들의 데이터를 다루다가, 얼마 전 토스페이먼츠로 소속을 옮겨 데이터 분석 업무를 담당하고 있습니다. 2017~2018년에 간편결제 서비스와 신용조회 서비스를 담당하다가, 2019년부터 계좌/카드/신용 조회 등 흩어져 있던 조회 종류 서비스를 모아 홈 탭으로 만드는 과정을 경험했어요.

홈 탭 만들 때 특히 기대 이상으로 재밌는 일들을 많이 할 수 있었는데요. 정제된 데이터를 분석해서 인사이트 뽑아내는 일만 하는 것이 아니라, 데이터 수집을 위한 초기 로그 설계부터, 데이터를 어떤 형태로 어떻게 심고 어떤 정보를 남겨야 나중에 유의미하게 활용할 수 있을지에 대한 구조 설계까지 모두 해볼 수 있었습니다.

 

데이터 분석가

△ 데이터 분석가 (Data Analyst) 지혜님

이지혜: 저도 토스에서 다양한 서비스를 경험하다가, 토스페이먼츠 첫 DA로 합류했어요. 전 직장에서 전략기획팀원으로 있다가, 스타트업에 가고 싶다는 생각이 들어 토스에 PO로 합류했어요. 일하다 보니 데이터 분석 업무가 재미있더라고요. DA로 직군 변경을 했습니다. 그때부터 신용 조회, 투자, 내 소비(당시엔 타임라인) 탭, 조회 탭 그리고 카드조회와 계좌조회 서비스 등을 경험하면서 정말 다양하고 방대한 데이터를 볼 수 있었어요. 

토스에서 4년 간 B2C 위주로 데이터를 봤는데요. 리프레시 휴가 후 복직할 때 고민이 되더라고요. 토스 데이터는 많이 보기도 했고, 내가 어떤 일을 더 잘할 수 있을까 고민하던 때 토스페이먼츠 팀 리더 민표님과 이야기를 나눴어요. 가맹점 고객을 위한 데이터 분석가가 필요하다는 말씀을 하셔서, B2B 데이터도 보고 싶다는 생각과, 산업 자체에 도움되는 일을 새로운 영역에서 해볼 수 있겠다는 생각에 토스페이먼츠로 이동했어요.

 

Q. 토스에서 데이터 분석 직군은 어떻게 구성되어 있나요?

이준호: 토스에서는 사일로 조직 단위로 서비스가 만들어집니다. 각 사일로가 하나의 IT 서비스 회사처럼 기민하게 움직일 수 있도록 PO(Product Owner), PD(Product Designer), Server Developer, Front-end Developer가 배치되는데요. 애자일(agile) 문화 속도에 맞춰 일할 수 있도록, DA도 각자 담당하는 사일로와 서비스/제품이 나눠지게 됩니다. 그래서, DA 간 협업을 위해 챕터(chapter) 조직으로 모이고 있어요.

토스 조직구조

△ 토스팀 조직 구조

 

Q. 토스팀에서 DA로서 일 잘하는 노하우를 소개해주신다면? 

데이터 분석

이지혜: 그동안 제가 봤던 훌륭한 DA들은 두 가지를 갖추고 있었어요.

첫 번째는 제품을 잘 아는 것. 아주 자세하게 알아야 해요. 예를 들어, DB에 로그가 생성되는 시점이 있다고 해볼게요. 이 로그에 대해 “사용자가 송금한 시점"이라 안내 받더라도, 더 자세히 파헤쳐봐야 해요. 송금 시도 시점일 수도 있고, 성공 시점일 수도 있거든요. 모든 칼럼 값을 개발자만큼이나 정확하게 알고 있어야, 정확한 결과물이 나옵니다. 

두 번째는 커뮤니케이션. 데이터 분석 업무의 비중이 ‘데이터 클렌징 60%, 분석 20%, 공유 20%’로 분류되곤 하는데요. 데이터 클렌징 + 공유(=합치면 80%)에서 많은 커뮤니케이션이 요구돼요. 똑같은 데이터를 받았을 때, 그 테이블 하나만 가지고 쿼리 한 줄 날리는 케이스는 거의 없으실 거예요. 어떻게 DB를 만들었는지 듣고, “이렇게 데이터 보는 것 맞나요?” 개발자와 커뮤니케이션하고, “이 정도 메트릭(metric)이 나오는데, 새로운 방식으로 살펴볼까요?” PO와 커뮤니케이션해야 하죠. 분석 업무도 마찬가지예요. 이해 안가는 내용은 물어보고, 새로운 인사이트를 발견하고, 뜻밖의 위대한 발견은 동료와 공유하고. 커뮤니케이션이 중요하지 않은 순간이 하나도 없습니다.

 

손성민: 지혜님 말씀해주신 것 중 첫번째에 특히 공감하는데요. 제품을 정확하게 이해하면, 이 서비스에서 중요하게 봐야 하는 지표를 먼저 제안할 수 있어요. PO가 보고 싶은 데이터를 요청하기 전에 “매출 지표보다 리텐션 지표가 중요합니다” 라고 먼저 제안하고 그 이유를 설명하는거죠. 그러려면 서비스에 대한 감과 이해도를 높이는 것이 중요해요. 

 

이준호: 사일로 조직 속 DA는 PO, PD랑 긴밀하게 일해야 하다 보니, 데이터 풀링(data pooling: 여러 실험을 통해 얻은 데이터를 하나의 표나 그룹으로 정리해두는 것)에서 역할이 끝나지 않아요. 데이터 속에서 인사이트를 찾아내고, 제품이 나아가야 할 방향과 목표를 달성하기 위한 가설/실험 설계에 대해 PO와 지속적으로 커뮤니케이션해야 합니다.

 

김경두: 더 나아가서는 고객에 대한 이해. 데이터 분석가로 일하면서 꼭 지키고 싶은 철학이기도 해요. 고객이 필요로 하는 것을 알아채는 정도를 넘어서, 디자이너들이 제품에 대해 고민하는 수준으로 원초적인 고민을 해야 합니다. ‘이런 행동 뒤에 숨겨진 니즈(needs)가 있지 않을까? 진짜 원하는 것은 뭘까?’ 근본적인 고민을 하다 보면, 고객에 대한 이해가 더욱 높아질거라 생각해요. 

 

 

Q. 꼭 DA가 아니더라도 일하는 사람들이라면 모두 공감할 만한 내용인 것 같아요. 다른 질문으로 넘어가볼게요. 이전 회사들과 비교했을 때, 토스팀에서 일하는 방식은 어떤 점이 다르다 생각하시나요?

데이터 분석

이준호: 실행이 정말 빨라요. 어떤 일을 할 때 허가를 받는 조직이 아니잖아요. 스스로 책임감 가지고 주도적으로 이끌어갈 수 있는 문화가 뿌리깊기 때문에 가능하다 생각해요. 들어오자마자 그 속도를 실감했는데요. 저도 PO도 입사하자마자 바로 서비스를 만들기 시작했는데, 입사한지 단 일주일 만에 MVP(Minimum Viable Product: 사업 가설 테스트를 위해 최소한의 노력과 개발 기간으로 만드는 제품 버전)가 나왔어요. 모든 사일로 구성원들이 다같이 몰입하다 보니, 그 과정을 즐기면서 하게 되더라고요. 

 

손성민: 일의 마감 기한을 다른 사람이 정해주지 않는다는 점이요. 작년에 사일로 여러 개를 담당했거든요. 하루에 분석해야 하는 티켓(요청 건수)이 4~5개일 정도로 바쁜 와중에도 즐겁게 일할 수 있었던 이유가, 제가 직접 우선순위를 정할 수 있었기 때문입니다. 일의 중요도에 따라 스케줄링을 했거든요. PO들도 저를 믿고 기다려주니, 가장 효율적인 방법과 순서를 찾아 일할 수 있었어요. 

 

김경두: 일 벌이는 사람들이 많다는 점. 저도 전 직장에서는 ‘일 그만 벌이고 적당히 좀 해라'라는 말을 듣는 사람이었는데, 여기선 명함도 못 내밀어요. (웃음) 추진력 강한 사람들이 정말 많아서, 결국엔 기획한 프로젝트를 해냅니다. 옆에서 동료들이 해내는 것을 보고 배우게 돼요.

 

이지혜: 자율성이 보장되는 팀이에요. 전 직장에선 계층 구조와 결재 라인이 뚜렷했어요. 나빴냐고요? 꼭 그렇지만은 않았어요. 아무것도 모르는 신입 사원들의 실수를 원천차단하기 위한 시스템이거든요. 사수가 옆에서 A부터 Z까지 챙기고, 과장 피드백 바탕으로 수정해서, 부장에게 가져가게 하는 구조예요. 좋은 사수, 과장, 부장을 만나면 그 회사에서 일 잘하는 방법을 배우게 되겠죠. 반대로 말하면 스스로 해낼 수 있는 일이 아무 것도 없는 구조예요. ‘라인 잘 타야 승진 가능'이란 말이 나오는 거고요.

반면 토스팀은 빠른 속도와 결과물을 지향하는 곳이기 때문에, 중간 과정 피드백이 모두 생략됩니다. 실수할 가능성, 당연히 커집니다. 그래서 ‘진짜' 성장할 수 있는 곳이에요. 토스에서 일하면서 실패 경험이 없는 사람은 '아무런 도전을 하지 않은 사람'이란 의미 거든요. 최대한 많이 도전해보고, 실패하더라도 빠른 학습을 통해 다음에 더 잘할 수 있는 환경이 갖춰진 것이 토스팀의 가장 특별한 점이라 생각합니다. 

 

 

Q. 지금까지 진행했던 프로젝트, 담당했던 제품 중 가장 기억에 남는 것은 무엇인가요?

데이터 분석

손성민: GA 사일로에 있을 때 연말에 OKR(Objectives & Key Results) 달성했던 것이 기억에 많이 남아요. 두 가지 성공 요인이 있었던 것 같아요. 하나는 하반기에만 40번의 실험을 돌렸던 것. 거의 일주일에 한 번씩 돌려본거죠. 매 실험에서 데이터 분석을 하다보니 단기간 내에 빠르게 성장할 수 있었던 것 같아요. 다른 하나는 직접 UT하러 다닌 것. 추석 때 고향 내려가서 할머니, 이모, 삼촌들에게도, 친구들 만날 때도 “토스에 보험 관련 서비스 있는거 아는지? 모른다면 왜 모르고 / 아는데 안 쓰는 이유는 무엇인지?” 물어봤거든요. 사용자 행동을 직접 수집하고 분석했던 것이 큰 도움이 됐어요. 

 

김경두: 베트남 사일로 있을 때 ‘진짜' 초기 스타트업처럼 일해볼 수 있었던 것이 기억에 남아요. 완전 제로 베이스였어요. 시장도 다르고, 거대 플랫폼인 토스의 사용자 풀을 활용할 수도 없었으니까요. 당시 팀원들과 초기 스타트업 자료를 하나하나 찾아보면서 스터디했더니, 스타트업 초창기에 가장 중요한 것은 ‘고객 목소리'라 하더라고요. 그때부터 2달 동안 미친듯이 UT만 했죠. 완전 초기부터 일궈내는 것이 정말 힘들고 어려운 일이라는 것을 실감했고 많이 배운 시기였어요.

 

이지혜: 카드값 돌려받기, 계좌지원금 같은 프로모션 서비스할 때 매일 이터레이션(iteration)을 돌렸거든요. 초대하는 사람들의 평균치가 줄어든다 싶으면, 이유를 찾기 위해 퍼널을 자세히 살펴보고 개선했어요. 초대 대상자로 이전에 송금했던 사람을 보여주기도 하고, 랜덤하게 보여주기도 하는 방법으로요. 

사실 데이터 분석가에게 프로모션형 서비스는 귀찮게 느껴질 수도 있는데요. 토스의 거대한 데이터를 매일 새롭게 분석해볼 수 있다는 것은, 데이터 분석가로서 꼭 경험해볼 만한 일이었다 생각해요.

 

이준호: 새로운 팀원이 왔을 때 편하게 일했으면 좋겠다는 생각에 데이터 파이프라인을 만들기 시작했어요. 특히 결제 데이터는 수십 개 테이블을 봐야 하는데 정말 힘들거든요. 이걸 하나의 테이블에서 볼 수 있도록 구조화했어요. 각 테이블에 대한 이해도는 기본적으로 필요한데, 정리된 형태로 잘 분류되어 있으면 살펴보기 훨씬 수월해지는 거예요.

토스페이먼츠에서 결제 데이터 보셔야 했던 지혜님이 파이프라인 덕을 보셨다 해서, 토스 데이터 셋을 더 높은 수준으로 업그레이드할 수 있겠다는 자신감을 얻었어요.

 

 

Q. 가장 좋아하는 토스팀의 코어밸류 (Core-Value)와 그 이유는 무엇인가요? 

데이터 분석

김경두: Never feel that’s not my job. ‘토스’를 표현할 때 가장 적합한 한 마디라 생각해요. 일하다 궁금한 점이 있을 때, 주변 동료분에게 여쭤보면 5초 만에 답변이 와요. 토스팀에 필요한 일이라 생각하면, 원래 하던 일을 잠시 멈추더라도 적극적으로 도와주시거든요. 멋진 동료들에게 많은 도움을 받고 있기 때문에, 저도 그런 동료가 되기 위해 항상 노력하고 있어요.

 

이지혜: Grit. 일하는 모든 과정에 큰 영향을 미치고 있고, 매일 생각하는 코어밸류 같아요. 동료들과 일하면서 좋다고 느꼈던 순간들을 떠올려보면, Grit이 있었던 순간이예요. 그런 분들과 함께 일하면 서로 에너지를 주고받을 수 있고 동기 부여도 됩니다. 팀과 사람을 좋아하게 되면 그들을 이해하고 싶어지고, 신뢰를 얻고 싶어지거든요. 그게 되면, 제품을 좋아하는 과정으로 자연스레 이어져요. 

 

 

Q. 토스팀에서 제공되는 여러가지 복지 중 좋아하는 것은? 그 이유는 무엇인가요?

손성민: F5 day요. 치열하게 일하다 보면 아무 것도 안 하고 그냥 쉬고 싶거든요. 그런데 F5 day를 활용해서 평소 가고 싶었던 맛집을 가거나, 향수 만들기 체험을 해보곤 해요. 문화 생활이든 체험이든 회사에서 지원해주니 평소라면 시도할 생각조차 하지 못했던 것도 해보는 거예요. (코로나가 확산되면서부터는 대부분 전사 휴일로 대체하고 있긴 해요) 

 

이준호: 무제한 휴가요. 휴가 일수가 딱 정해져 있으면 잘 나눠써야 한다는 생각에 진짜 써야할 때 못 쓰는 상황이 생겨요. 보통 가족이 아프거나 집에 무슨 일이 있을 때 휴가를 쓰는데, 연차 일수가 정해져 있으니 맘놓고 못 사용하는거죠. 그런데 토스에서는 본인이 맡은 업무를 잘 하면 휴가를 얼마나 쓰는지에 대해 아무도 터치하지 않으니 편하게 쓸 수 있어요. 가족들을 더 잘 돌볼 수 있게 됐습니다.

 

김경두: 무이자 1억 대출이랑 체력 단련비! 특히 체력단련비 덕분에 건강이 더 좋아졌어요. 강남 지역은 운동 비용도 꽤 부담돼서 건강 관리에 선뜻 투자하기 어려운데, 저희는 지원을 해주니까 헬스장 열심히 다니거든요. 토스에서 일 잘 하려면 체력이 받쳐줘야 하는 것도 사실이고요.

 

 

Q. “토스에서 이것만큼은 꼭 이뤄내고 싶다!” 여러분의 목표는 무엇인가요?

이준호: 저희 챕터분들은 다양한 배경을 가지고 계세요. 전 직장 산업군도 다르고 각자 잘하는 분야도 모두 다르거든요. 서로의 지식과 장점을 배워, 챕터 단위 퀄리티가 한 차원 높아질 수 있는 온보딩 프로세스를 만들고 싶습니다. 누가 오시더라도 ‘토스팀은 믿을 만한 곳이다'는 믿음을 심어드리려 해요.

 

김경두: 토스페이먼츠 팀의 “결제 산업을 완전히 혁신하겠다"는 목표를 이루는 과정에 데이터 분석가로서 꼭 기여하고 싶습니다. 그간 데이터와는 동떨어져있던 가맹점분들의 일하는 과정도 바꾸고, 좋은 데이터 분석 결과를 계속 만들어내면서 BDM분들이 일하는 방식도 더 좋은 방향으로 바꿔드리고 싶어요. 거래액 3조도 빠른 시일 내에!

 

이지혜: 스몰 위닝(Small Winning)! 작은 성공을 많이 이뤄내고 싶어요. 인사이트를 세일즈팀에 잘 전달해 효율성을 80% 이상 개선하고, 생각지 못했던 비즈니스 기회를 발견하고, 그걸 바탕으로 회사 전체의 성과로 이어지는… 그런 경험인거죠. 최대한 많이 해보는 것이 목표예요. 토스페이먼츠는 아직 초기라 그런 기회를 충분히 잡을 수 있거든요. 

 

손성민: 토스가 보내주는 푸시, 알림이 귀찮은 존재가 아니라 고객들에게 꼭 필요한 존재가 될 수 있도록 만들고 싶어요. 토스가 보내주는 푸시는 내 금융 생활에 큰 도움이 되는 정보이니, ‘토스의 푸시 만큼은 믿고 받아본다'는 이야기를 듣는 게 목표입니다. 

 

 

Q. 마지막 질문입니다! 토스팀에 관심있는 예비 지원자분들에게 한 마디 부탁드려요.

데이터 분석

김경두: 토스팀 DA들은 위에서 주어지는 데이터 분석 업무 만을 하는 것이 아니라, 전사 전략과 방향성을 설정하는 과정부터 경험하고 있습니다. 매 반기마다 토스팀 리더 승건님과 데이터 분석가들이 모두 모여, 목표 달성을 위한 액션 아이템을 정하고 청사진을 그리는 자리를 꼭 가져요. ‘왜 이 데이터를 분석해야 하는지’부터 파악하고 싶은 분들이라면, 토스팀에서 일하는 것이 정말 즐거우실 거예요. 

 

이준호: 데이터 분석 업무 하는 분들이 많이 계시는 주요 산업군은 이커머스, 게임, 금융인데요. 금융 산업군에서도 고객의 금융 데이터를 360도 관점에서 볼 수 있는 곳은 그렇게 많지 않습니다. 1금융권도 본인 회사의 데이터만 볼 수 있으니까요. 

토스는 금융 ‘플랫폼' 이기 때문에, 다양한 금융사 데이터를 분석할 수 있습니다. 심도있는 데이터 분석이 가능한 팀이죠. 방대한 데이터를, 다양한 관점에서, 깊이있게 분석하고 싶은 데이터 분석가 분들에게 토스팀을 적극 추천합니다.

 

이지혜: (토스페이먼츠 팀 기준으로 말씀드리면) 긴 호흡으로 데이터를 볼 수 있는 곳입니다. 저희가 LG U+ 전자결제사업부 인수하면서 가져온 데이터의 주기는, 아무리 짧아도 기본 15년의 호흡으로 시작해요. 긴 세월 동안 동일한 포맷으로 쌓인 데이터를 다각도에서 분석할 수 있는 환경 덕분에 정말 재밌게 일하고 있습니다.

무엇보다 저희는 ‘가능하게 만드는 것이 당연한 사람들’이거든요. 엔지니어분들이 늘 데이터 분석 업무 환경을 최적화해주시기 때문에, 환경적으로 어려워서 못하는 일은 거의 없다고 보시면 돼요. 데이터 분석, 하고 싶은 만큼 다 해볼 수 있는 팀입니다!

 

손성민: 존중받으면서 일할 수 있는 팀입니다. 토스가 데이터 활용에 있어 워낙 적극적인 팀이기도 하고, 함께 일하는 동료들이 데이터 분석가들을 대환영하는 조직이거든요. 이런 조직에서 일하는 것은 행운이라고도 생각합니다. 데이터 분석 직군이라면 꼭 함께하고 싶을 팀이라 자부해요. 

 

데이터 분석가 분들,
데이터로 소통하는 
토스팀으로 모시겠습니다.

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