1. 데이터 해석 전 '기준' 정의데이터는 단독 수치만으로 '좋다/나쁘다'를 판단할 수 없다.분석 전 과거 데이터, 목표치(KPI), 업계 평균 등의 비교 기준을 먼저 명시해야 한다.예시: 최근 30일 평균 응답시간(2.1초) vs 목표치(1초 이하)2. 문제 원인을 위한 데이터 세분화 전체 평균 지표는 세부 문제를 숨길 수 있다.디바이스(모바일/데스크톱), 시간대(피크타임), 구간별(전환 단계)로 데이터를 쪼개어 정확한 병목 구간을 찾아야 함.예시: CTA 클릭률 전체 분석 대신 '모바일(1.5%) vs 데스크톱(3.2%)' 비교3. 정량적 데이터 + 정성적 데이터(VOC) 조합정량 데이터(수치): 어디서 문제가 터졌는지 발견정성 데이터(VOC/피드백): 왜 문제가 발생하는지 원인 파악두 데이터를 결합..