[월간데이터노트] 기상 챌린지. 어떻게 하면 아침에 더 잘 일어날 수 있을까?

 

 

 

 

들어가며

 

글또 10기와 함께 운영해온 기상 챌린지 '일어났또'가 벌써 10개월째 이어지고 있다

그동안 수기로 기록해온 출석 체크 데이터가 쌓이면서, 이를 분석해보면 좋겠다는 생각이 들었다

 

"지금까지의 운영 방식이 실제로 효과적이었을까?"
"데이터를 통해 더 나은 운영 전략을 찾을 수 있지 않을까?"

 

 

 

이런 궁금증으로 시작된 분석을 5월 월간 데이터 노트에서 진행해보았다

실명이 포함된 데이터는 모자이크 처리하고, 전체적인 비율과 추이를 중심으로 시각화했다

 

 

📊 월간 데이터 노트: 글또의 데저씨, 정님이 운영하는 데이터 분석 스터디

월간 데이터 노트 | Notion

(월간 데이터 노트 많관부..!!)

 

 

 

 

 

 

0. 일어났또 소개

 

'일어났또' 는 글또 9기가 끝난 뒤 10기 시작하기 전의 기간에 열린 벌금 7시 기상 챌린지이다

루즈해진 아침을 다시 잡으시려는 한 글또분께서 만드시고 총무를 맡게된 내가 쭉 운영을 이어받게 되었다

(이전 이름은 7시에난책을읽어또)

 

초기 형태는 7시 하나의 시간대만 있었으나 6시, 8시가 추가되고 운영 방식이 바뀌는 등 여러 소소한 변화들이 있었다

이전에는 내가 맡고 있었고 수요가 있으니 다소 기계적으로 운영을 쭉 해오다가 여러 생각들을 하면서 아래와 같은 가치를 전달하고 싶다라는 생각을 하게 되었다

 

“불규칙한 일상 속에서도, 하루의 시작만큼은 뿌듯하게.”

 

 

📋 현재 운영 방식

• 참여 시간: 6시~9시 30분 단위로 기상 시간대 선택
• 인증 방법: 슬랙 채널 시간대별 스레드에 기상 인증 댓글 작성
• 참여 형태: 벌금형(결석 5,000원, 지각 2,000원) / 자유형(벌금 없음)
• 유연성 제도: 패스 10개, 유연 인증(시간대 간 이동 가능)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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1. 분석 주제 및 목적

 

 

🎯 분석 목적

현재 운영 중인 기상 챌린지의 출석 데이터를 분석하여:

• 참여자들의 출석 패턴과 지속성 파악
• 도입한 제도들의 실제 효과 검증
• 데이터 기반의 운영 개선 방안 도출

 

📋 분석 범위

• 기간: 2024년 7월 ~ 2025년 4월 (총 10개월)
• 대상: 총 41명의 참여자
• 데이터: 일일 출석 체크 기록 (출석/결석/지각/패스)

 

 

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2. 가설 설정

 

 

분석에 앞서 운영 경험을 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다 :

 

 

 

📊 핵심 지표 정의

• 출석률: 전체 기회 대비 실제 출석 비율 (패스 제외)
• 참여율: 전체 기회 대비 출석+패스 비율 (결석 제외)
• 리텐션율(Retention Rate): 이전 달 참여자 중 다음 달 지속 참여 비율
• 결석률: 전체 기회 대비 결석 비율
• 코어 멤버: 2개월 이상 지속 참여하는 멤버 (충성도 높은 사용자)

 

가설 1: 패스 무제한 제도 효과 (2024년 10월 도입)

기대효과: 참여 부담 완화로 이탈률 감소, 리텐션율 향상

• 측정지표: 월별 리텐션율, 결석률, 패스 사용률
• 예상결과: 리텐션율 상승, 결석률 감소, 패스 사용률 증가

 

가설 2: 유연 인증 제도 효과 (2025년 2월 도입)

기대효과: 시간대별 접근성 개선으로 실질적 참여율 향상

• 측정지표: 6시 선택자의 출석률, 전체 결석률, 사용자 만족도
• 예상결과: 6시 선택자 출석률 향상, 전체 결석률 감소

 

가설 3: 벌금 제도의 동기부여 효과

기대효과: 외적 동기 제공으로 출석률 향상

• 측정지표: 벌금 참여자 vs 비참여자 출석률, 결석률
• 예상결과: 벌금 참여자의 높은 출석률, 낮은 결석률

 

가설 4: 코어 멤버의 안정화 효과

기대효과: 장기 참여자들이 전체 커뮤니티 안정성에 기여

• 측정지표: 코어 멤버 비율, 코어 멤버 출석률, 전체 출석률 기여도
• 예상결과: 코어 멤버가 전체 출석의 60% 이상 기여

 

 

 

 

 

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3. 데이터

 

 

3-1. 원본 데이터 수집

• 24년 7월 ~ 25년 4월, 총 10개월간 41명 출석 데이터 수집
• 구글 시트에서 월별로 관리해온 출석 체크 데이터
• 각 시트를 개별 엑셀 파일로 분리 (판다스 다중 시트 읽기 오류 해결)

 

 

 

구글 시트에서 직접 아래 사진과 같은 형태로 출석 데이터 정리

 

 

해당 구글 시트를 엑셀 파일로 다운받아 판다스로 읽을 경우 모든 시트들이 읽어지지 않아서 아래의 형태처럼 월별로 파일들을 분리하였다

 

 

 

 

 

 

 

 

3-2. 데이터 구조화

 

위의 전처리를 거친 엑셀 파일들을 코드로 9개 컬럼 (날짜, 이름, 시간대, 요일, 출석분류, 월, 연도, 벌금 참여, 유연 인증 도입) 으로 가진 데이터 프레임으로 변환 및 하나의 데이터 프레임으로 전처리 해주었다

 

 

데이터 스키마

컬럼명	데이터 타입	예시 값	설명
날짜	datetime64[ns]	2024-06-25	출석 체크 날짜
이름	object (str)	홍길동, 엄준식 등	참여자 이름
시간대	int64	7, 8	출석 인증 시간대(예: 7시, 8시)
요일	object (str)	Monday, Tuesday ~ Friday	해당 날짜의 요일(영문)
출석분류	object (str)	출석, 결석, 패스, 지각	출석 결과 분류
월	int64	6, 7, 8, ...	해당 날짜의 월
연도	int64	2024, 2025	해당 날짜의 연도
벌금 참여	bool	True, False	벌금제 참여 여부
유연 인증 도입	bool	True, False	유연 인증제 도입 여부(정책 구분)

 

 

 

 

Before

 

 

 

After

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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4. 분석 내용

 

4-1. 기간별 출석 현황

 

 

아래와 같은 항목별로 다양하게 시각화를 해보았다

• 전체 기간 출석/결석/지각/패스 비율
• 월별 출석/결석/지각/패스 비율 및 추이
• 월별 출석률과 전체 인원수 변화
• 요일별 출석/결석/지각/패스 비율 및 건수
• 시간대별 출석/결석/지각/패스 비율
• 월별 시간대별 인원 변동 및 비교

 

 

 

📊 전체 기간 출석 분포

 

 

• 출석: 전체의 약 60% 차지
• 패스: 약 25% (2024년 10월 패스 무제한 도입 후 지속 증가)
• 결석: 약 10%
• 지각: 약 5% (2025년 1월 도입, 활용도는 낮음)

 

 

 

 

 

 

 

📈 월별 출석률 변화

 

• 2024년 10월부터 패스 사용이 대폭 증가
• 2025년 1월 지각 제도 도입했으나 실제 활용도는 매우 낮음
• 당시 기수부터 기상에 대한 부담감을 줄이고자 일정에 맞게 참여할 수 있도록 패스 무제한 도입

 

출석률이 감소하는 추세지만 인원이 증가한 부분이 고려되어야한다

• 초기 인원 5명에서 시작하여 10월을 기점으로 10명 이상 확대하였으며 현재는 20명 이상 인원을 유지중이다
• 인원이 늘어남에 따라 결석과 패스를 사용하는 인원도 더 커지면서 상대적으로 출석률이 떨어지는 추세를 보여주고 있다
• 인원 확대(5명 → 20명+)에도 불구하고 출석률 50% 이상 유지

💡 인사이트: 인원이 4배 늘어났음에도 출석률이 안정적으로 유지된 것은 상당한 성과

 

 

 

 

 

 

📅 요일별 출석 패턴

 

• 화요일: 출석률 최고점 (월요일 적응 후 컨디션 회복)
• 수요일부터: 피로 누적으로 출석률 점진적 감소
• 금요일: 한 주 마무리 피로로 상대적으로 낮은 출석률

 

 

 

⏰ 시간대별 선호도

 

 

• 6시 기상은 이르기도 하고 야근이 많은 개발자 특성상 일찍 자고 6시 기상은 쉽지 않아 출석 건수가 가장 적음
• 가장 적절한 시간대인 7시가 출석 건수가 가장 높다

 

 

월-시간대별 인원 변동 및 비교

• 6시: 가장 낮은 참여율 (개발자 특성상 야근 후 이른 기상 어려움)
• 7시: 가장 높은 출석률 (적절한 기상 시간)
• 8시: 2024년 11월 인원 확충 후 수요 급증, 2025년 3월부터 최다 비율

 

 

 

 

 

4-2. 참여 인원 패턴 분석

• 전체 기간 동안 개인별 출석률
• 개인별 참여 기간 비교 - 가장 오래 참여한 인원부터 내림차순
• 개인별 최대 연속 출석일수 분포

 

 

전체 기간 동안 개인별 출석률

 

• 출석률 100% 인 원기핑의 경우 한 달만 참여하였다 (샤라웃 허락 받았습니다)
• 하지만 한 달 이상 참여했던 인원들이 더 많기 때문에 얼마나 오래, 그리고 많이 출석을 했는지를 살펴보는 것이 중요하다

 

 

 

개인별 최대 연속 출석일수 분포

• 참여하시는 분들이 얼마나 오래, 연속적으로 참여하시는 지도 유의미한 지표라 생각하여 시각화해본 10일 연속 출석한 인원의 분포도이다
• 기준은 패스, 결석, 지각을 한번도 쓰지 않고 연속으로 출석하는 것
• 최고 연속 출석: 44일 (약 2개월간 평일 무결석)
  • 가장 오래 연속하여 출석하신 분은 무려 44일. 한 달 평일 20일로 봤을 때 무려 두 달이 넘는 기간 동안 평일에는 하루도 빠짐없이 출석을 하신 것. 정말 대단하신 분이다 ☺️

 

 

 

4-3. 제도 도입 효과 분석

• 도입한 제도 또는 변경사항
  • 패스 무제한 (2024년 10월 도입)
  • 초중반 벌금 챌린지로만 운영되다가 벌금 없이 참여자도 모집
  • 유연 인증 도입 (6시 선택 but 8시 출석 가능)
  • 인증 시간대 확장
• 월별 벌금 참여/비참여 인원수 변화
• 벌금 참여 여부별 출석률 및 인원수
• 유연 인증 도입 전후 월별 출석률 변화
• 이전 달 참여자 중 다음 달에도 참여한 비율 및 월별 참여 인원수

 

 

 

 

월별 벌금 참여/비참여 인원수 변화

• 챌린지의 시작이 벌금 챌린지였고 돈이 걸려있을 때 위기감과 동기 부여가 더 되므로 이런 기조를 쭉 유지하였다
• 그러다 25년부터 벌금 없이 자유롭게 참여할 인원도 모집하여 조금씩 증가하는 중
• 24년 연말, 모임 운영에 대한 철학과 기준이 확립되었기에 생긴 변화. 최종적으로는 벌금이라는 외부적인 동기 부여 요소가 없더라도 스스로가 일정에 맞게 유연하게 기상 시간을 잘 조절하면서 아침 루틴을 잘 유지하는 것을 지향하고 있다

 

 

벌금 참여 여부별 출석률 및 인원수

 

유연 인증 도입 전후 월별 출석률 변화

 

• 유연 인증 도입전 패스 무제한 적용으로 출석률이 안정된 것으로 보인다
• 따라서 정량적으로 드라마틱한 효과가 없는 것으로 확인되지만 구글폼 후기 조사 및 실제로 뵙고 이야기를 들었을 때는 인증에 대한 부담이 덜하면서도 나름의 규칙을 잡을 수 있어서 도움이 많이 되었다는 유저 경험을 수집할 수 있었다

 

 

 

이전 달 참여자 중 다음 달에도 참여한 비율 및 월별 참여 인원수

 

• 가장 낮았던 비율이 0.71, 대략 71%
• 매달 절반이 넘는 인원들이 다음달에도 지속적으로 참여하며 높은 참여율을 보여주고 있다
• 유연 인증을 적용하기 전, 24년 7월 ~ 25년 1월 까지의 다음달 평균 참여율은 86%
• 유연 인증 적용 후 25년 2월 ~ 4월의 평균 참여율은 93%
• 유연 인증 도입 기간은 3개월로 비교적 짧은 기간이지만 지속적인 참여율을 유지하는데 기여하고 있는 것으로 판단된다

 

 

 

 

 

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5. 인사이트

 

✅ 가설 검증

 

1️⃣ 초기에 비해 인원이 많아져서 출석률이 감소추세일 것으로 생각되지만 기상 인증을 원활하게 하는 제도 도입 (시간대 확장, 유연 인증, 패스 무제한 사용 가능 등) 을 통해 출석률 하락을 방지하고 있을 것이다

• 그러나 패스 무제한을 통해 이미 일정에 알맞게 참가하고 있기 때문에 유연 인증이 크게 영향을 미치지 않을 수도 있다
  ⇒ ✅ 어떻게 보면 유연 인증도 비슷한 결이기 때문에 전체적으론 큰 영향을 미치지 못한 것으로 보인다.
• 이런 제도들로 다소 루즈함이 생겨 출석률이 일부 하락했을 수도 있다
  ⇒ 🔺 한번 결석에 5000원 차감으로 패널티가 크지만 여러 방법들로 인증을 할 수 있게끔 설정하여 출석률이 크게 감소되진 않았음
  

2️⃣ 2달 이상 장기 참여 중인 핵심 멤버들이 코어 층을 이루고 있어서 출석률을 지지해줄 것이다

      ⇒ ✅ 2달 이상 오랫동안 참여하시는 분들의 경우 대체적으로 출석률이 높았음. 이런 코어층이 받쳐주면서 출석률 하락을 막아줌

 

 

📊 도출 가능한 주요 인사이트

1. 규모와 지속성의 트레이드오프

• 인원 증가 vs 출석률: 5명 → 20명 이상으로 확장하면서도 50% 이상 출석률 유지는 상당한 성과
• 핵심 멤버의 힘: 2개월 이상 장기 참여자들이 전체 출석률을 안정화시키는 핵심 역할

2. 유연성과 동기부여의 균형점

• 패스 무제한: 부담 완화로 지속 참여율 향상 (86% → 93%)
• 유연 인증: 정량적 효과는 제한적이지만 사용자 만족도는 크게 개선
• 벌금 제도: 외적 동기부여 효과 있지만, 장기적으로는 내적 동기 중심으로 전환 필요

3. 행동 패턴의 발견

• 요일별 패턴: 화요일 최고점, 수요일부터 하락 (피로 누적)
• 시간대 선호: 7-8시가 최적, 6시는 현실적으로 어려움
• 연속성의 가치: 최대 44일 연속 출석자 존재로 습관 형성 가능성 입증

 

 

 

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마치며

 

이렇게 24년 7월 ~ 25년 4월 간의 출석 데이터로 데이터 분석을 진행해보았다

분석에 대해서는 기초 지식도 없고 문외한였기에 GPT와 브레인 스토밍하면서 전체적인 개요를 잡고 필요한 부분들을 리스트업 하고서 운영하면서 어렴풋이 알고 있었던 부분에 대해 필요한 데이터를 활용해 시각화를 해보면서 실체화를 해볼 수 있었다

 

아쉬운 점으로는 단순 데이터 시각화와 나열이라는 것, 통계적인 분석으로 근거를 마련하지 못한 점, 개인에 대한 분석의 깊이가 아쉬움, 뽑아낸 인사이트를 통해 모임 운영에 있어 앞으로 어떤 전략을 취하고 테스트해볼 것인지를 아직 명확히 정리하지 못했다는 점들이 있다

그리고 이전에는 기상 챌린지를 운영하면서 이렇게 데이터를 다룰 생각이 없었기에 도입했던 전략들은 개인의 경험과 감으로, 정성적인 부분으로 시도한 것들이다

• 결석이 많아지는데 사유가 야근이나 컨디션 이슈 등이 많네? ➡️ 각자 상황에 맞게 출석하도록 패스를 무제한으로 줘보면 무리해서 출석하지 않으니 출석률이 좋아지지 않을까?
• 정각에서 5분까지만 출석 인정하면 너무 타이트한 것 같은데 ➡️ 10분까지 늘려보고 지각 범위도 넣어보자. 그리고 여기에 대한 반응을 확인해보고 조정해보자
• 선택한 시간대에서만 출석을 인정하면 못일어났을 때 패스를 쓰게 되기도 하고 스스로를 자책할 수도 있다 ➡️ 유연 근무처럼 기상 인증도 유연하게 해보자

위와 같은 생각을 하면서 이것저것 시도해본 것들이 있었는데 분석을 통해 나온 결과와 잘 맞춰서 그럴듯하게 만든건 아닐까 라는 아쉬움 또한 존재한다

이런 부분은 데이터로 접근하고 사고하는 부분이 부족하기에 그런 것이라 생각되고 이를 보완하기 위해 성윤님 강의 [PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석)] 를 한번 보고 더 고도화해볼 생각이다

 

그동안 일어났또에 참여해주신 분들께 감사드리며, 데이터를 기반하여 더 좋은 경험을 드릴 수 있도록 고민해보고 많은 시도를 해봐야겠다