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페이 히어는 단순히 'POS 없는 결제 단말기'가 아니라, 데이터를 기반으로 비즈니스인사이트를 제공하고, 그 인사이트로 고객을 확보하며, 고객의 잔류를 유도하는 '현장 중심 핀테크'라 생각합니다.
비즈니스 애널리스트는 단순히 데이터를 분석하는 역할이 아니라, 제품과 전략, 마케팅, 운영 전반에 걸쳐 인사이트를 제공하는 '내부의사결정의 엔진'이라고 생각합니다.
데이터 분석은 결과 그 자체보다 '어떻게 변화시킬 것인가'가 더 중요하다고 생각합니다.
분석이 무의미해질 수 있다고 생각한 적이 있다면, 그 이유는 무엇이었나요?
향후에는 페이히어에서도 사업자 고객의 POS 데이터 기반 혜택 추천을 통해 사용자 유입 전략을 기획해 볼 수 있다고 생각합니다.
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페이 히어는 단순히 'POS 없는 결제 단말기'가 아니라, 데이터를 기반으로 비즈니스인사이트를 제공하고, 그 인사이트로 고객을 확보하며, 고객의 잔류를 유도하는 '현장 중심 핀테크'라 생각합니다.
비즈니스 애널리스트는 단순히 데이터를 분석하는 역할이 아니라, 제품과 전략, 마케팅, 운영 전반에 걸쳐 인사이트를 제공하는 '내부의사결정의 엔진'이라고 생각합니다.
저는 단순히 "왜 지표가 떨어졌는가 "가 아닌"이 지표가 우리 전략상 어떤 의미를 갖는가"라는 질문을 던지는 편입니다.
데이터 분석보다 먼저 '의미 있는 질문을 찾는 능력'이 제가 가진 첫 번째 역량입니다.
비즈니스 애널리스트는 다양한 팀과의 교차 커뮤니케이션이 일상입니다.
제품팀에는 기능 변경의 논리를, 마케팅팀에는 타겟 유입 데이터를, 전략팀에는 투자자 관점의 지표 요약을 제공해야 합니다.
대학 시절 창업동아리와 데이터 분석학회 활동을 통해 문제 해결형 분석을 지속적으로 경험했습니다.가장 인상적인 사례는 지역 기반 커머스 앱 사용자 이탈 분석 프로젝트입니다.
GA4, Amplitu de데이터를 기반으로 사용자 유입 채널, 행동 플로우, 이벤트별 클릭률, 장바구니 유지율 등을 분석한 결과, '첫 진입 후 3분 이내 이탈자'가 전체 이탈자 중 60% 이상을 차지하는 것을 확인했습니다.
이외에도 외부 프로젝트에서 SaaS 서비스의 월간 이탈률 감소 실험을 주도하며, SQL 기반 로그 분석과 고객 세그먼트별 행동분석을 경험했고, Tableau와 GoogleLookerStudio를 통해 리포트 제작 및 공유도 수행했습니다.
페이히어는 '사업자 중심'에 매우 집중되어 있는 서비스라는 점에서 다른 결제 중심 핀테크 기업과 차별화된다고 생각합니다.
그만큼 현장 데이터 기반 운영설계가 중요하며, 이는 실전 중심 스타트업의 DNA를 가장 잘 반영한 구조라고 생각합니다. |
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2025.08.09
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