두 명이 세션을 진행하는 경우는 흔한 건 아닌데 Alex는 테크니컬 라이터이고 Lauren은 분석가입니다. 주제가 데이터를 기반으로 문서 관리하기이기 때문에 어떤 식으로 데이터를 분석하고 이를 콘텐츠 유지 관리에 반영했는지 설명합니다. 아쉬운 것은 발표하는 내용이 자신의 분야에 딱 맞아떨어지는 건 아닌 것 같고 좀 애매하게 섞여 있어서 정신이 없긴 하네요.
지금은 DigitalOcean이라는 클라우드 컴퓨팅 기업에서 일하고 있습니다.
유지 관리 대상을 두 가지로 구분하고 있습니다.
하나는 정기적으로 점검해야 하는 기존 콘텐츠이고 하나는 문서화되지 못한 것을 발견하고 만들어야 하는 콘텐츠입니다.
정기적인 점검은 18개월 기준으로 업데이트되지 않는 콘텐츠를 찾고(이때 구글 Looker를 사용한다고 합니다) 우선순위에 따라 문서 관리를 배정하고 진행합니다. 문서화되지 못한(기술 부채) 것은 CMS를 통해 기존 콘텐츠에 추가적으로 연결해야 하는 것을 찾는다고 하는데 구체적으로 어떤 방식인지는 모르겠습니다.
https://cloud.google.com/looker
유지 관리에 있어서 한 번에 큰 문서를 작성하기 보다는 일정 시간 주기적으로 콘텐츠를 생성하는 것을 권장합니다. 정기적으로 유지 관리에 필요한 작업 시간을 보장받을 수 있어야 한다는 것이죠.
유지보수관리 작업의 성과는 데이터(방문자수)로 측정합니다.
성공, 보통, 실패의 3가지 범주로 나누고 유지보수 작업 전후 3개월간의 데이터를 비교해서 30% 이상 증가한 경우 성공으로 측정합니다. 이렇게 단순하게 정리된 데이터는 의사결정자를 설득하는데 효과적입니다. 우리가 이런 이런 작업을 했고 53%의 콘텐츠가 성공을 거두었고 120만 정도의 추가 트래픽을 얻을 수 있었다고 이야기하는 것이죠(실패의 경우에는 따로 언급을 하지 않는 것이 포인트인가 봅니다. 뭐 일단 실패보다는 성공 비중이 높으니).
평가는 앞에서 이야기한 것처럼 KPI를 정해서 진행하는데 반복적으로 평가하고 필요에 따라 이미 평가한 것이라도 다시 평가하는 것이 필요하다고 합니다. 이런 반복 과정을 통해서 추가적인 데이터 포인트를 획득하고 이를 유지 관리에 반영할 수 있다는 것이죠. 기존 콘텐츠를 유지 관리하는 것이 새로운 콘텐츠를 작성하는 것보다 훨씬 빠르고(뭐 이건 당연한 이야기죠) 재미있다는(이건 모르겠네요) 조언도 있습니다.
