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예은

[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO 1주차

김민우 튜터님의 <시작하는 PM/PO들에게 알려주고 싶은, 프로덕트의 모든 것>을 수강하며 인프런 워밍업 클럽에 참여하고 있다.2기에 이어 3기에도 참여 중인데, 이번에도 완주까지 힘내보자.배움프로덕트 매니저란비즈니스에서 필요한 성과를 이해하고 회사의 전략에 맞춰 방향성을 제시하는 사람고객에게도 가치를 제공하고, 우리 사업에도 도움이 되는 프로덕트를 만드는 사람   2. 성공적인 프로덕트의 조건ValuableUsableReasibleViable 3. 프로덕트 마켓 핏(PMF)을 찾은 이후 제품 조직이 하는 일Feature WorkGrowth WorkPMF ExpansionScaling Work (주로 프로덕트 리더가 신경 씀)4. 문제 정의 문제를 종•횡으로 오르내리며 Problem Space, Solution Space를 충분히 탐색할 것우리가 정의한 문제는 의식하지 못한 상위 문제의 솔루션을 내포할 수 있음그 문제는 어떤 점 때문에 중요한가?그 문제는 정말로 중요한가? (기회비용 관점에서 사고)현상 아래 원인은 무엇인가?  5. 이터레이션(Iteration) 제품 제작 -> 테스트 -> 학습 -> … 반복하며 발전피드백 수집 및 개선  6. 어떤 문제가 해결할 가치 있는 문제일까?사람들이 적극적으로 해결책을 찾아 보았는가? (불편하다, 그런 제품이 있으면 이용하겠다 X) 사람들이 문제 해결을 위해 시간과 돈을 쓰는가? 타당한 비즈니스 모델을 만들 수 있는 문제회고스스로 칭찬하고 싶은 점개인적으로 새로운 환경에 적응하느라 공부를 병행하는 게 조금 어려웠지만 어떻게든 해냈다. 아쉬웠던 점아직까지 학습이 습관화되지 않은 것 같다. 개선이 필요하다보완하고 싶은 점계획을 세워 여유롭게 학습할 수 있는 환경을 조성하고 싶다.다음주에는나만의 규칙을 만들어 일정한 시간에 학습할 것이다.단순히 멘토님의 강의만을 활용하는 것에서 더 나아가, 스스로 찾아보고 공부하며 깊이 있게 학습할 것이다. 

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곽민지

토탈 로봇 솔루션 기업 빅웨이브로보틱스 첫 기술 공유회 마로콘에 초대합니다🤖🎉

안녕하세요, 토탈 로봇 솔루션 기업 빅웨이브로보틱스에서 첫 기술 공유회 마로콘을 개최합니다🤖🎉빅웨이브로보틱스는 이기종・다종 로봇 통합 관제 플랫폼 '솔링크'를 개발・운영 중인 곳으로, 이번 기술 공유 행사에서는 솔링크 개발 과정에서 PO와 개발자분들이 하셨던 여러가지 비즈니스, 기술적 고민을 각 주제별 세션으로 나누어 공유할 예정입니다.로봇 플랫폼에 관심있으신 분들은 누구든 대환영입니다🎉🎉 무엇보다도 초기 서비스를 구축하는 과정에서 어떤 기술적 고민을 담아 개발하게 되었는지 궁금하신 분들께 흥미로울만한 이야기가 많이 준비되어 있습니다👀행사 개요는 다음과 같으며, 보다 자세한 세션 정보는 👉행사 안내 및 참가 링크👈를 확인해주세요.행사 일시: 11월 20일 수요일 오후1시~6시행사 장소: 앙트레블 (서울 강남구 강남대로102길 45, 강남역 및 신논현역에서 5분거리)행사 참가비: 무료 (70명 선착순)관심 있는 분들께서는 링크에 접속하셔서 참가 신청서를 작성해주시면 됩니다.참가자분들께는 추첨을 통해 경품도 지급하니 많은 관심 부탁드립니다, 감사합니다 :) 👉행사 안내 및 참가 링크👈 

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제갈진우

[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO 특별 미션

1. 앱 선정앱 이름: 알리미 (Alami)앱 카테고리: 알람 및 수면 관리2. 신규 사용자 온보딩(Onboarding) 분석2.1 온보딩 과정앱 시작하기:"알리미 소개와 기타 등등" 메시지 노출"변화가 기대돼요" 버튼 클릭 시 알람 설정 시작시간 선택:사용자가 원하는 알람 시간 선택권한 허용하기:알림 권한 요청알람 소리 선택:다양한 카테고리의 알람 소리 제공미션 선택:알람 해제를 위한 작은 미션 선택알람 화면 선택:사용자 맞춤형 알람 화면 디자인 선택취침 리마인더 설정:취침 리마인더 설정 옵션 제공광고 권한 요청:맞춤 광고 제공 권한 요청결제 창:7일간 무료 체험 안내 및 결제 플랜 선택쿠폰 혜택:신규 유저 전용 30% 할인 쿠폰 제공2.2 온보딩 전략비주얼 및 인터페이스:직관적이고 깔끔한 UI/UX 디자인커뮤니케이션:푸시 알림으로 사용자 맞춤형 정보 제공3. 사용자 인게이지먼트(Engagement) 전략3.1 인게이지먼트 요소푸시 알림:개인 맞춤형 알람 및 취침 리마인더친구 초대 기능:친구를 초대하면 선물 같은 혜택 제공 콘텐츠 업데이트:새로운 알람 소리 및 미션 추가3.2 인게이지먼트 전략사용자 피드백:정기적인 설문조사를 통해 사용자 의견 수집사용자 맞춤형 추천:사용자의 알람 패턴 분석 후 맞춤형 알람 소리 및 미션 추천커뮤니티 참여:사용자 피드백을 위한 포럼 운영 및 소통 강화4. 성과 판단을 위한 데이터 및 지표4.1 데이터 수집 방법앱 분석 도구:Product Analytics 툴설문조사:사용자 피드백을 위한 간단한 설문조사4.2 주요 지표알람 성공률:설정된 알람에 따라 사용자가 실제로 일어나는 비율.개운함 평가:사용자에게 알람 후 개운함을 느끼는 정도를 1~5점 척도로 평가, 평균 점수 수집.사용자 만족도:앱 사용 후 만족도를 1~10점 척도로 조사, 평균 점수 수집.재사용 비율:알람 설정 후 다시 사용하는 비율.알람 해제 후 재설정 비율:사용자가 알람을 해제한 후 다시 설정하는 비율, 사용자 지속성을 나타냄.취침 리마인더 활용률:취침 리마인더 기능을 사용하는 사용자 비율, 건강한 수면 습관 유도.알람 소리 선호도:사용자가 선호하는 알람 소리의 종류 및 효과를 조사하여 인기 있는 소리 파악.앱 크래시 비율:앱 사용 중 발생하는 크래시 비율, 안정성 평가에 중요.5. 결론 및 제안인게이지먼트 강화 방안:커뮤니티 기능 추가:사용자들이 수면 팁, 알람 설정 노하우 등을 공유할 수 있는 포럼을 제공하여 방문 유도.챌린지 및 보상 시스템:사용자가 특정 목표를 달성할 때마다 보상을 제공하는 챌린지 기능을 추가하여 지속적인 방문 유도.지속적인 데이터 모니터링:알람 성공률과 개운함 평가를 분석하여 사용자 만족도를 높이는 방향으로 기능 개선.앱 방문 빈도와 커뮤니티 참여도를 모니터링하여 사용자 참여를 증진할 수 있는 방안 마련.사용자 피드백 수집:정기적인 설문조사를 통해 사용자 요구 사항 및 불만 사항을 수집하고, 이를 바탕으로 앱 개선.안정성 확보:앱 크래시 비율을 지속적으로 모니터링하여 안정성을 높이고 사용자 경험을 개선.

기획 · PM· POPMPO알라미수면관리

[4주차 발자국]시작하는 PM/PO들에게 알려주고 싶은, 프로덕트의 모든 것 (김민우님)

이번 강의에서 가장 도움이 되었던 내용은 "Acquisition 고객획득" 에 대한 내용이었습니다.  현재 세개의 어플리케이션을 유지보수 하고 있는데, 모두 배포한지 채 3달이 되지 않은 앱 프로젝트입니다. 따라서 해당 앱 모두 일차적인 목표를 신규유저의 확보, 그리고 그 유저를 통한 피드백 확보, 그를 통한 프로젝트의 개선을 목표로 하고 있습니다.  하지만 신규유저를 단순히 마케팅측면인 인스타그램, 디스코드 등의 홍보로만 진행하기에는 한계를 느끼던 차였습니다. 강의에서도 이런 점들을 짚어주시면서 제품의 역할을 통해서도 고객을 획득할 수 있다는 관점을 안내해주셔서 새로웠습니다.   우선 저희 유저가 많을 것 같은 곳에 제품을 알리고(마케팅 / non paid 홍보방법) - 즉 많은 사람들에게 어필할 수 있는 환경에 제품을 가져다 놓아서 레퍼럴의 확률을 높이기그 이후에는 고객이 제품의 가치를 빠르게 느끼고 그 가치를 전달하는 루트가 빠르게 확보될 수 있도록 구성하는 이 두가지를 전략으로 세울 수 있다고 인사이트를 얻었습니다. 저희 한입독서 어플리케이션에서 활용하면 다음과 같은 전략가설을 세워볼 수 있습니다. 독서스터디, 트레바리, 넷플연가, 문토 등 독서스터디가 많은 온라인 공간(커뮤니티)에 한입독서 어플리케이션을 홍보하고 제품의 가치(= 완독을 돕는다) 를 느끼게 한 후 그 가치를 빠르게 전달할 수 있도록(예 - 빠른 초대링크 생성을 통한 커뮤니티 바로 공유가능하도록) 해볼 수 있습니다.  또한 네트워크 효과를 활용해 볼 수 있습니다. 제품이 광고판 역할을 하게 하거나 UGC 를 활용할 수 있는데,  제가 생각한 UGC 전략을 한입독서에 적용해보면 다음과 같습니다. 한입독서의 완독페이지에 인사이트를 적게 되어있는 기존루트 -> 카드 형식으로 인사이트와 함께 완독 축하메시지를 배치하여 인사이트를 적어서 완독카드를 만들도록 유도 만들어진 완독카드를 공유하는 이벤트 진행UGC 로 사용자 유입 활성화 다음 등의 가설등을 세워보았고, 이를 검증하는 과정을 앞으로 거칠 예정입니다. 해당 프로젝트 뿐만아니라 앞으로 유지보수 예정인 workUp(거북목스트레칭 단어장) 과 ARKit 에서도 다양한 방법론을 통해 신규유저 확보를 접근할 수 있을 것 같아 매우 기대되고 유용한 강의였습니다. 감사합니다 🙂  

PMPOProductProject

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[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO - 4주차 발자국

4주차 학습Product Discovery : 무엇을 만들지 결정하는 과정- 구시대적 제품개빌 프로세스 : 아이디어 > 제품 로드맵 > 요구사항 수집 > 기획/디자인/개발 > 테스트, 배포 → "제품이 실패하는 근본적인 원인"- 제품조직은 비즈니스 이해관계자들의 요구사항을 취합해서 실행하는 방식으로 일하는 것이 아니라 valuable, usable, feasible, viable 한 제품을 발견해야 함.- 큰 기회비용이 발생하기 전에 미리 Assumptions 을 검증해야 함product discovery : 무엇을 만들지 결정하는 과정product delivery : 시장의 유저와 고객들에게 제품 전달하기* 오해 product discovery '문제 정의' 만 포함되지 않음, Problem/Opportunity discovery: 제품 조직이 어떤문제/기회에 집중할지 찾는 과정Solution discovery: 문제를 어떻게 해결할지, 또는 기회를 어떻게 잘 활용할지 찾는 과정 (이터레이션을 반복하며 좋은 솔루션을 찾아나가야 함 → 아이디어 > 검증 > 반응확인 > 개선반복) → 둘 다 중요하지만 특히 솔루션 발견에 많은 노력을 할애해야 함 학습회고PM으로서 어떤 방향성과 전문성을 가지고 나아가야 하는지 생각 해 볼 수 있었던 강의였습니다.어떤 조직, 회사인지에 따라, 어떤 제품을 맡고 있는 PM인지에 따라 같은 PM직무여도 역할, 하는 일이 매우 다르겠지만이 강의에서는 PM이란 어떤 일을 하는 사람인지, PM으로서 갖춰야 할 전문성은 무엇인지 오리지널리티를 다루는 강의라고 생각한다. 다른 PM 직무 관련 강의를 들으면서는 채워야할 지식, 역량, 방법론에 대해서만 생각했던 것 같은데.. 근시안적인 목표, 관점에서 벗어나 숲을 보는 시야를 갖게 해준 강의였다.

기획 · PM· POPMPO

[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO 4주차 발자국

학습 내용<제품 발견(Product Discovery)>-무엇을 만들지 결정하는 과정-고객의 문제와 니즈에 집중, 고객에 대한 심층적인 이해를 바탕으로 제품 조직이 솔루션을 만들어야 함.-이터레이션을 통해 아이디어 테스트 필요-valuable, usable, feasible, viable한 제품을 발견해야 함. Product Discovery Techniques제품 조직의 일: Product Discovery& Product Delivery Problem/Opportunity Discovery제품 조직이 어떤 문제/기회에 집중할지 찾는 과정문제/기회 발견을 위해 제품 조직이 하는 일: 고객 리서치, 데이터 분석, CS 수집, 시장 동향 파악 등 Solution Discovery문제를 어떻게 해결할지, 또는 기회를 어떻게 잘 활용할지 찾는 과정이터레이션을 반복하며 좋은 솔루션을 찾아 나가야 함.(아이디어->검증->반응 확인->개선 반복)제품이나 기능을 기획함.유저 인터페이스, 인터랙션을 디자인함.프로토타입을 만듦.코드로 제품을 구현함.고객에게 프로토타입이나 제품을 내놓고 피드백을 확인함. 문제 정의는 분석의 영역, 문제 해결은 창조의 영역 Product Delivery안정적, 확장 가능성, 성능, 유지보수-> 퀄리티 있는 제품을 만들어서 시장에 내놓는 것 <Product Discovery -실험, 가설, 가정, 베팅>Product Discovery는 가설을 수립하고 검증하는 일련의 실험 과정 Assumptions: 우리가 고객이나 제품에 대해 갖고 있는 믿음이나 추측Value Assumptions: 고객이 이 제품, 기능, 솔루션을 원할 것. 여기에서 가치를 느낄 것. 가치를 얻기 위해 필요한 행동을 할 의지가 있을 것. Usability Assumptions: 유저가 우리 제품 사용/이해/기능 발견 가능한가?Feasibility Assumptions: 기술적 구현 가능성 Viability Assumptions: 사업적 타당성->비용과 수익, 법과 규제, 운영 등 Assumptions이 있을 때 선택: 실행하기 vs 테스트하기->Risk, Evidence 기준으로 판단검증방법: A/B 테스트, 인터뷰, 설문조사, 시제품 데이터 분석, 사용성 테스트 등낮은 비용으로 빠르게 검증할 방법 찾기 <Product Discovery -기본 전제조건은 전략>Guiding Policy에 맞는 아이디어들을 집중적으로 싫행하게 됨.전략에서 중요한 것은 뭘 하지 않을 것인가를 정하는 것우리가 집중하는 영역에서 성과를 내려면 뭘 하면 좋을지 고민하면 됨. <Opportunity Solution Tree vs North Star Framework>Opportunity Solution Tree: 고객에게 가치를 제공함으로써 사업 성과를 내자, 꾸준한 고객 리서치 강조North Star Framework: 지표를 성장시켜서 성과를 내자, 지표 설정과 분석 강조 <Opportunity Solution Tree>-목표 성과 정의-기회: 니즈, 페인포인트, 욕구-제품의 역할: 고객에게 가치 제공+사업적 성과 창출 기회 어떻게 찾을까?정성적 리서치, 고객 직접 만나기심층 인터뷰, 사용성 테스트기회 매핑: 사용자 여정, 사용자 과업, 생성형 AI 도움 기회와 솔루션 다양하게 탐색하기-리스크가 크고 근거가 낮은 Assumption -> 테스트-리스크가 낮고 확신이 높은 Assumption -> 실행 <North Star Framework>좋은 North Star Metric: 제품 조직이 영향을 끼칠 수 있다고 믿어지는 레벨의 지표, 그 지표가 개선되었을 때 중장기적 사업 성과에 큰 도움이 될 것이라고 믿어지는 지표,'고객들이 우리 제품에서 얼마만큼 가치를 얻어가고 있는가?'를 보여주는 지표 꾸준히 업데이트하기-북극성 지표: 6개월~1년-인풋 지표-기회, 솔루션 <Opportunity Solution Tree and North Star Framework>'성과 내기'라는 ill-structured problem에 구조 부여Opportunity space 와 Solution space 충분히 탐색의사결정에 도움을 주는 개념적인 지도 <Product Growth>Growth Levers: 어느 손잡이를 당기면 성장할 수 있을까? 고객 여정에 변화를 줌으로써 우리 사업의 성장에 영향을 끼치는 방법들3가지 Growth Levers: Acquistion, Retention, Monetization Acquistion사용자들이 다른 사용자들을 초대함제품이 광고판이 됨UGC가 광고판이 됨UGC가 검색엔진에 노출됨다른 제품과의 연동 Activation인센티브를 걸지 말고 제품의 핵심 가치를 빠르게 경험할 수 있게 만들어주자.습관을 형성하는 Hooked Model:Trigger, Action, Reward, Investment 인게이지먼트Depth, Frequency, EfficiencyBehavior=Motivation*Ability*Prompt인게이지먼트를 높이려면 우리 제품의 핵심적인 인게이지먼트 시스템 개선 필요 Monetization-누구에게서 돈을 받을 것인가?사용자/광고주/제3의 다른 조직사용자 중 어느 그룹-무엇에 대한 대가로 돈을 받을 것인가?Value Unit 설정하기, Usage-Based Pricing-얼마를 받을 것인가?Cost, Competition, ValuePerceived Value-어떻게 수익을 극대화할 수 있을까?그물 넓히기, 돈 내고 싶게 만들기, Prompt 주기인지편향 <Growth Model>그로스 모델: 우리 제품의 성장 메커니즘을 도식화한 것-> 만드는 이유? 우리 제품이 성장하는 메커니즘을 이해하고, 각 요소들이 어떤 역할을 하는지 이해하면, 그 요소들에 영향을 끼쳐서 성장을 만들 방법도 알 수 있으니까그로스 모델링: 그로스 모델을 만드는 작업'우리 제품은 이런 식으로 성장해'라는 그림 그리는 작업정성적 모델링부터 시작그로스 레버 고려하여 하기 회고제품 조직이 해야하는 많은 일들을 알게 된 한 주였다. 문제/기회 발견과 솔루션 발견의 중요성을 배웠다. 또한 제품 조직이 의사 결정을 내릴 때 사용하는 다양한 방법들에 대해 알게 되었는데, 어떠한 경우에도 100% 확신은 없으므로 결단력도 PM에게 중요한 요소라는 생각이 들었다. 이를 위해서는 다양한 제품을 써보고, 공급자의 입장과 소비자의 입장을 면밀히 들여다보고, 성장에 도움을 주는 것이 무엇일까에 대한 고민을 많이 해보아야 할 것 같다.  

기획 · PM· POPMPO프로덕트매니저김민우

김예원

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM/PO 3주 차 발자국

3주 차 학습 내용섹션 5. 데이터 전문성: 프로덕트 지표 프레임워크지표란 무엇인가, Proxy 지표지표를 토대로 의사결정하고 실행할 수 있게됨상시 모니터링 지표와 그때그때 확인하는 지표Acquisition우리는 충분히 많은 신규 유저/고객을 획득하고 있는가?신규 유저/고객을 비용 효율적으로 획득하고 있는가? Activation신규 획득한 유저들이 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하는 것 Engagement사용자들이 제품에 관심을 갖고, 이용하고, 관계 맺는 것 Retention고객이 이 제품을 계속해서 이용하는 것 Monetization, Metric Hierarchy매출 관련 지표와 지표의 위계 구조섹션 6. 데이터 전문성: Event-Based Product AnalyticsEvent-Based Analytics, 데이터 축적을 위한 기본 개념 이해하기이벤트를 기반으로 하는 데이터 분석Property는 우리가 일일이 정의하고 기록해야 함 필수 작업, Event Taxonomy 설계하기Top-Down 접근Bottom-UP 접근꼭 필요한 이벤트부터 트래킹Event Taxonomy 문서 만들기 3주 차 학습 회고스스로 칭찬하고 싶은 점열심히 필기하며 미션 기간에 맞게 인강을 수강한 점아쉬웠던 점 / 보완하고 싶은 점 / 다음 주에는 어떻게 학습할지아쉬웠던 점과 보완하고 싶은 점은 없고, 다음 주에도 열심히 💪🏻💪🏻💪🏻3주 차 미션 해결 과정어떤 관점에서 접근했는지 / 문제를 해결하는 과정은 무엇이었는지 /왜 그런 식으로 해결했는지 / 미션 해결에 대한 회고3주 차 미션은 “프로덕트 지표 설정하기”였습니다. B2B 디지털 금 거래 서비스를 B2C로 확장하는 초기 단계라는 점을 고려해, 서비스의 특성과 사용자 행동 흐름에 맞는 지표를 선정하고 계산식과 후속조치를 정의했습니다. 금 거래라는 자산 중심 서비스 특성상 총 거래액, 거래 건수, 거래 성사율, 플랫폼 내 금 보유량을 핵심 지표로 설정했고, 각 지표의 변동에 따라 어떤 의사결정을 내려야 할지 구체적으로 시뮬레이션했습니다. 특히 매수·매도·송금·주얼리 구매 등 실제 거래 여정을 바탕으로 사용자의 중도 이탈 가능 지점을 파악하고, 거래 완주를 높이기 위한 UX·정책 개선 관점에서 접근했습니다. 단순한 숫자 측정이 아니라 지표를 통해 문제를 정의하고 개선 방향을 도출하는 것이 중요하다는 걸 배웠습니다.

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제갈진우

[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO 4주차 발자국

✅ 핵심 요약성과를 내는 제품은 단순한 기능 구현이 아니라, 가설 수립 → 검증 → 개선이라는 치밀한 과정을 거쳐야 한다는 점을 배움.특히, Value, Usability, Feasibility, Viability 관점을 통해 가설을 세우는 방식이 인상 깊었음.A/B 테스트는 도구일 뿐, 만능은 아님. 문제의 본질에 집중하는 접근이 중요함을 실감.📌 이번 주 배운 점기존에는 아이디어가 먼저 떠오르고, 그걸 어떻게든 테스트로 풀어가는 방식이었다면, 이번 강의에서는 ‘가설을 제대로 세우는 것부터 시작해야 한다’는 기본을 다시 짚게 됐다.가설을 세울 때 단순히 “이 기능이 먹힐까?”가 아니라,“이 기능이 고객에게 어떤 가치를 주는가?”, “기술적으로 실현 가능한가?” 등 네 가지 기준(Value, Usability, Viability, Feasibility)을 명확히 설정하는 법을 배움.특히, 작은 문제부터 명확히 해결하는 것이 결국 전체 성과로 이어진다는 점이 기억에 남는다.복잡한 문제일수록 작게 쪼개어 접근하는 것이 효과적.💡 인상 깊은 개념 정리기회-솔루션 트리: 고객의 Pain Point를 바탕으로 기회를 정의하고, 여기에 맞는 솔루션을 트리 형태로 구조화.북극성 지표: 조직이 장기적으로 지향하는 핵심 성과 지표. 팀의 모든 활동이 이 지표와 연결돼야 방향이 맞다.Growth Lever: Acquisition(유입), Retention(유지), Monetization(수익화)이라는 세 축을 중심으로 그로스를 설계.특히 Retention을 높이기 위한 Fogg Behavior Model은 유저 행동을 유도하는 실질적 도구로 기억할 만하다.🔍 개인 회고솔직히 이번 주는 개념적으로 어렵게 느껴졌다. 특히 기회-솔루션 트리와 북극성 지표의 관계가 처음엔 모호했지만,‘북극성 지표 = 방향, 기회-솔루션 트리 = 그 방향으로 가는 경로’라는 설명을 통해 머릿속에 정리됐다.실습 없이 개념만 배울 땐 흘려듣기 쉽지만, 구글 플레이 스토어 리뷰 분석을 하면서“왜 고객 인터뷰가 필요한지” 몸으로 느끼게 됐다.리뷰는 피상적인 불만만 담겨 있고, 진짜 문제는 인터뷰를 통해서만 들을 수 있다는 걸 체감.✨ 마무리4주 동안 꽤 압축된 학습이었지만, 단순한 ‘강의 시청’이 아니라 제품을 바라보는 시각 자체를 다듬는 시간이었다.특히 튜터님의 Q&A와 커리어 피드백 덕분에 실무와 연결해서 생각해볼 수 있었던 점이 좋았다.다음에 또 이런 워밍업 클럽이 있다면, 실제 제품을 가지고 실습해보는 프로젝트형 강의로 참여하고 싶다.

기획 · PM· POPMPO워밍업클럽인프런

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[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO - 3주차 미션

미션 3. 프로덕트 지표 설정하기여러분이 맡은 프로덕트에서 어떤 지표들을 측정할지 설정해보세요.단, 프로덕트 지표 프레임워크 강의에서 소개한 지표들은 제외합니다. 지표의 이름을 정하고, 지표의 계산식을 정의해보세요.그 지표를 측정해야 하는 이유는 무엇인지, 지표의 변동에 따라 어떤 의사결정 또는 후속조치를 해야 하는지 작성해보세요.프로덕트 : 올리브영지표명 : 배송유형별 선택율계산식 : 각 배송유형(일반배송/오늘드림/픽업) 장바구니 수 / 전체 장바구니 수 X 100측정이유 : 사용자들이 선호하는 배송유형을 파악하고, 강화 혹은 개선이 필요한 배송유형을 확인하기 위함 의사결정/후속조치 : 선택율이 가장 높은 배송유형의 배송방법을 더 강화하고, 선택율이 가장 낮은 배송유형을 개선하기 위한 프로모션 및 마케팅 강화 2. 지표명 : 배송유형별 구매전환율계산식 : 각 배송유형별 주문완료 건수/ 각 배송유형을 선택한 건수 X 100측정이유 : 각 배송유형에 따른 구매전환율을 확인하여, 강화 혹은 개선이 필요한 배송유형을 파악하기 위함의사결정/후속조치 : 구매전환율이 낮은 배송유형에 대한 구매혜택 추가제공 및 배송유형 정보 추가안내를 통해 장바구니 내 구매전환율 개선3. 지표명 : 배송유형별 장바구니 이탈률계산식 : 각 배송유형별 → 결제하지 않고 이탈한 장바구니 수 / 장바구니 수 X 100측정이유 : 각 배송유형에 따른 이탈률을 확인하여, 이탈 요인을 파악하기 위함의사결정/후속조치 : 특정 배송유형에 대한 이탈률이 높은경우 해당 배송유형의 불편한점, 이탈하게 되는 요인을 찾아 이탈을 최소화 하기 위한 배송방법 개선점 도출 

기획 · PM· POPMPO

[3주차 발자국]시작하는 PM/PO들에게 알려주고 싶은, 프로덕트의 모든 것 (김민우님)

늘 확인하고 싶은 것은 많았는데, 그것을 정확히 어떻게 확인해야하는지가 막막할 때가 있었습니다. 이번 3주차 강의를 들으면서는 내가 어떤 지표를 확인해야 내가 원하는 것을 정량적으로 확인할 수 있는지, 적어도 추론할 수 있는지를 알게되는 시간이었습니다. 또한 궁금한 것들에 대해서도 '아 내가 활성화 지표를 보고싶었던 거였구나, 내지는 활용지표를 보고싶었던 거였구나 등등' 명확한 지표의 단어와 정의를 알게되어 앞으로도 문제상황을 설정하고, 지표데이터 수집을 위한 목적을 써내려갈때 더 확실하고 명확하게 진행할 수 있을 것 같습니다!  1. 지표란 무엇인가 & Proxy 지표 좋은 지표는 사용자 행동에 기반하고, 비교가 가능하며, 반복해서 측정할 수 있고, 누구나 쉽게 이해할 수 있어야 한다. Proxy 지표는 실제로 측정하고 싶은 지표(예: 고객 만족도)를 직접 측정하기 어려울 때, 대신 사용할 수 있는 대체 지표다. 예를 들어, 재구매율을 통해 만족도를 추정할 수 있다. 지표는 북극성 지표 → 핵심 지표 → 세부 지표처럼 계층적으로 구성해두면 명확하게 관리할 수 있다.2. Acquisition (획득) 사용자가 우리 서비스로 얼마나, 어떤 경로를 통해 들어오는지를 확인하는 단계다. 주요 지표로는 신규 가입자 수, 설치 대비 회원가입 전환율, 마케팅 채널별 전환율 등이 있다. 유입 경로를 분석하면 어떤 채널이 효과적인지 판단할 수 있다.3. Activation (활성화) 서비스에 유입된 사용자가 실제로 제품의 가치를 처음 경험한 순간을 뜻한다. 예시로는 첫 로그인 이후 특정 기능 사용, 프로필 설정 완료율, 첫 구매 완료율 등이 있다. 목적은 제품이 잘 전달되었는지를 확인하는 것이다.4. Engagement (활용) 서비스를 지속적으로 얼마나 잘 사용하고 있는지를 나타내는 지표다. 대표적인 지표는 일간, 주간, 월간 활성 사용자 수(DAU, WAU, MAU), 평균 체류 시간, 기능별 사용률 등이다. 사용자의 행동 패턴을 통해 서비스에 얼마나 몰입하고 있는지 확인할 수 있다.5. Retention (잔존) 서비스를 이용한 사용자가 일정 시간이 지난 뒤에도 다시 사용하는지를 보는 지표다. 주로 주간, 월간 재방문율이나 Cohort 분석을 통해 측정한다. 리텐션이 높아질수록 장기 고객 가치를 뜻하는 LTV도 함께 상승하게 된다.6. Monetization & Metric Hierarchy (수익화 및 지표 계층 구조) Monetization은 수익과 관련된 지표를 의미하며, 유료 전환율, 사용자당 평균 수익(ARPU), 결제 전환율 등을 포함한다. Metric Hierarchy는 상위 지표(예: LTV)를 이루는 하위 지표들의 구조를 정리한 것으로, 어떤 지표를 개선해야 목표에 가까워지는지 파악할 수 있게 도와준다.   

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제갈진우

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM 워밍업클럽 3주차 미션

프로덕트 : 시뮬레이션 게임 초기 성장 루프 완료율정의 및 계산식튜토리얼 완료 후 3일 내 주요 성장 루프(건물 업그레이드, 생산, 수확 등) 1회 이상 완료한 비율growth_loop_complete_user / 신규 유저 수측정 이유유저가 ‘성장 구조’를 이해하고 체험했는지 확인활용 방안초반 구조 이해 못한 유저 → 성장 보상 강화 / 콘텐츠 설명 보완 자원 인플레이션 속도정의 및 계산식일정 기간 내 자원 총량 증가율(일간 or 주간) 값이 1 이상이면 자원 축적됨총 자원 생산량 ÷ 총 자원 소비량측정 이유게임 내 경제 밸런스 체크정의 및 계산식인플레이션이 심하면 → 자원 소각 요소 추가 필요 콘텐츠 소화 속도 분포정의 및 계산식각 스테이지/레벨 도달까지 평균 걸린 일수 or 세션 수측정 이유평균 유저보다 너무 빠르거나 느린 구간 식별활용 방안해당 구간 난이도 / 리소스 요구량 조정 최초 자원 부족 포인트정의 및 계산식유저가 처음으로 자원이 부족해 진행이 막힌 시간대 or 구간최초 event_resource_lack 발생 시간 or 레벨측정 이유리텐션 저하 지점 파악활용 방안첫 불편 포인트 파악 → 보상/가이드 삽입 이탈 전 행동 패턴 시퀀스정의 및 계산식3일 이상 미접속 유저 기준 마지막 N개 행동 로그 시퀀스 분석측정 이유어떤 루틴 중단 후 이탈이 많은지 분석활용 방안이탈 직전 주요 행동 흐름 분석 → 잔존 유도 시점 설정 건설 슬롯 포화율정의 및 계산식건설/업그레이드 가능한 슬롯 수 대비 실제 사용률 (or 슬롯 사용률 100% 유지 비율)슬롯 포화 횟수 ÷ 총 건설 시도 횟수측정 이유유저가 시스템 제한에 막혀 멈췄는지 확인활용 방안진행 병목 판단 → 슬롯 해방 상품 or 슬롯 보상 제공 미션 건너뛰기율정의 및 계산식주간 미션 중 완료되지 않은 미션 비율 (유저 당)미완료 미션 수 ÷ 전체 주간 미션 수측정 이유미션 설계 난이도 및 유의미성 판단활용 방안유저가 무시하는 미션 식별 → 난이도/보상 리뉴얼

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제갈진우

[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO 3주 차 발자국

[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO 발자국 3주차 회고📌 핵심 요약이번 주는 PM/PO에게 필수적인 데이터 분석 프레임워크를 다루는 강의로, 지표의 본질부터 사용자 여정 기반 분석 구조, 이벤트 기반 데이터 수집 체계까지 전반적인 데이터 전문성을 쌓는 시간이었다. 단순히 ‘데이터를 보는’ 수준을 넘어서, ‘왜 이 지표를 설정하는가’, ‘어떤 지표를 우선순위로 둘 것인가’에 대한 사고방식이 정리됐다.1. 프로덕트 지표 프레임워크 (섹션 5)총 6개 강의를 통해 AARRR 프레임워크 기반의 주요 지표를 구조화하는 방법을 학습했다. 단순히 용어를 외우는 수준이 아니라, 실제 PM 업무에서 어떤 데이터를 왜 봐야 하는지, 무엇을 기준으로 제품 성과를 해석할지에 대해 사고할 수 있도록 설계된 파트였다.[지표의 본질과 Proxy Metric]지표는 측정 가능한 수치일 뿐만 아니라, 제품이 나아갈 방향성을 보여주는 ‘나침반’이다.하지만 실제 비즈니스에서는 매출, 만족도처럼 직접 측정하기 어려운 지표들이 많다. 이때 활용하는 것이 Proxy Metric(대체 지표). 예: ‘고객 만족도’를 직접 측정하기 어렵다면, ‘재구매율’이나 ‘클릭 후 전환율’을 Proxy로 활용 가능.[AARRR 프레임워크 적용]사용자 여정을 기준으로 5단계로 나눠 각 지표를 정리했다.각 단계별로 핵심 지표가 다르고, PM은 각 단계의 문제를 파악하고 지표를 개선하는 과정에 집중해야 한다.Acquisition 어떻게 유입되는가? CAC, CVR, LTVActivation 사용자는 핵심 가치를 경험했는가? Core Action 도달률, Onboarding 완료율Engagement 얼마나 자주 사용하는가? DAU/WAU/MAU, 세션당 평균 행동 수Retention 재방문하는가? N일 잔존율, Cohort 분석Monetization 수익으로 연결되는가? ARPU, 결제전환율 [Metric Hierarchy]조직 단위에서 지표가 흩어지지 않도록 하기 위한 계층 구조.예:최상위: LTV중간: Retention, Conversion하위: DAU, 세션당 페이지뷰 등→ 지표 간 인과관계를 명확히 하고, 무엇을 우선적으로 관리해야 하는지 정리 가능.2. Event-Based Product Analytics (섹션 6)단순 지표 분석을 넘어, 사용자 행동 데이터를 설계하고 수집하는 실무적 시야를 넓힌 파트였다. [Event 기반 분석의 핵심]제품에서 발생하는 모든 사용자의 행동을 이벤트 단위로 쪼개어 수집함으로써, 더 정밀한 분석이 가능하다.예:페이지 방문 → Page View장바구니 담기 → Add to Cart결제 완료 → Purchase 이벤트에는 기본 정보 외에도 속성(property)이 붙을 수 있으며, 예를 들어 Add to Cart에 어떤 상품인지, 가격대, 카테고리 등의 정보가 함께 기록된다. [Event Taxonomy 설계의 중요성]이벤트를 무작정 수집하기보다, 명확한 목적과 정의를 기반으로 이벤트 명세서를 설계해야 한다.설계 시 고려 사항:비즈니스 KPI와 연결되는 이벤트 정의마케팅/개발/운영 팀과의 협업을 통한 공통 언어 확보중복/불필요 이벤트 제거로 성능 최적화→ 잘 설계된 Taxonomy는 분석 품질을 결정짓는 핵심. 3. 회고 및 실무 적용 관점이번 강의는 PM이 단순히 지표를 확인하는 역할을 넘어서, 데이터를 기반으로 제품을 성장시키는 설계자여야 한다는 점을 명확히 보여줬다.지표를 "모니터링"하는 데서 그치는 것이 아니라, 문제의 “근본 원인”을 추적하고, 지표 간 상관관계를 통해 해결책을 찾아야 함. 실제 업무에서도 Metric Hierarchy를 정의하고, 팀원들과 공통된 지표 언어를 설정하는 프로젝트를 고민하게 되었다.이번 주 학습을 통해 ‘데이터를 잘 다루는 PM’이란 단순히 SQL을 잘 다루거나, GA 지표를 잘 보는 사람을 말하는 것이 아님을 다시금 확인했다.지표와 이벤트는 제품 전략의 ‘지도와 나침반’이다. PM으로서 이 둘을 해석하고 설계하는 능력이 점점 더 중요해지고 있다.

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[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO 3주차 발자국

1. 학습 내용 <프로덕트 지표 프레임워크>-지표: 우리 사업, 제품의 현황과 성과를 측정해서 정량화한 것상시 모니터링하는 지표와 그 때 그 때 확인하는 지표로 나뉨 -상시 모니터링->제품의 현황, 추이 변화 알 수 있음. 지표 토대로 의사결정과 실행 가능신규 유저 획득(Acquistion)획득한 유저 활성화(Activation)유저 인게이지먼트(Engagement)지속적인 이용(Retention)수익화(Monetiazion) -그 때 그 때 확인하는 지표Feature AdoptionFeature Retention세그먼트 지표 변화 -지표 설정 프레임워크 1. Proxy 지표에 대해가정이 많이 들어간, 간접적인 지표-> Proxy Metric지표 설정, Science이면서 Art일단 가능한 수준에서 정의완벽한 정확성과 엄밀함이 중요하지 않음.팀이 집중해서 성과를 개선하는 것이 중요함. -지표 설정 프레임워크 2. Acquisition질문 1. 우리는 유저/고객을 충분히 많이 획득하고 있나?질문 2. 비용 효율적으로 획득하고 있나?고객 획득 비용(CAC): 채널별 확인고객 생애 가치(CLV, CLTV, LTV)투자 회수 기간(Payback Period) -지표 설정 프레임워크 3. ActivationActivation: 신규 획득한 사용자들이 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하는 것1) Setup Moment2) Aha Moment3) Habit Moment -지표 설정 프레임워크 4. EngagementEngagement: 사용자들이 프로덕트에 관심을 갖고, 이용하고, 관계 맺는 것질문 1. 얼마나 많은 유저들이 이용하나? (Breadth): DAU, WAU, MAU질문 2. 제품을 얼마나 깊이 있게 이용하나? (Depth): 액티브 유저 중 n가지 이상의 기능을 이용한 사용자 수, 비율시간을 기준으로도 설정 가능: Time Spent / DAU, Time Spent / WAU, Time Spent / Session질문 3. 얼마나 자주 지용하나? (Frequency): DAU/MAU or DAU / WAU -> 이용 빈도 평균을 보여주는 지표Lness질문 4. 성공적으로 과업을 완수하나? (Efficiency) -지표 설정 프레임워크 5. RetentionRetention: 고객이 제품을 계속해서 이용하는 것Retention Rate: 특정 기간 동안 고객들이 유지되는 비율 -> 단위는 사용자들의 제품 이용 주기에 따라 적절한 시간 단위를 정해야 함리텐션을 측정하고 보는 방식: 코호트 리텐션, 리텐션 커브, Day N Retention, Bracket Retention or Bounded Retention, Unbounded Retention or On and After Retention -지표 설정 프레임워크 6. Monetiazion매출: ARPU, ARPPU기간별 매출 성장률(전주 대비, 전월 대비)Paying Users 수Net Revenue(Dollar) Retention <Product Analytics 주요 개념들>데이터는 투자가 필요한 자원Event-Based AnalyticsEvent, PropertyClient-side / Server-side Tracking <Event Taxonomy 설계 방법>어떤 이벤트, 어떤 프로퍼티를 트래킹하지 구체적으로 정의하는 방법 = Event Tracking Plan 만들기Top-down 접근: 목적을 중시, 더 나은 방법Bottom-Up 접근 Naming Convention: 일관성, 명확성 등-> 사후 관리에서 중요 회고딘계별로 지표 설정을 하는 과정을 배울 수 있었다. 프로덕트 매니저로서 데이터에 관심을 갖고 활용할 줄 알아야 한다는 것을 알고 있었지만, 어느 정도로 어떻게 데이터에 다가가야하는지는 잘 모르고 있었는데 이번 기회에 알 수 있어 좋았다. 데이터는 투자가 필요한 자원이라는 말에 공감이 되었다. 한 편으로 지표 설정이 Science이면서 Art라는 점이 새로운 관점이라는 생각이 들었는데, 지표 설정이 실제로 프로젝트를 만들고 성장시켜나갈 때 고민이 많이 필요한 지점이라는 생각이 들었다.

기획 · PM· POPMPO프로덕트매니저김민우

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[인프런 워밍업 스터디 클럽 3기 PM/PO] 2주차 발자국

[인프런 워밍업 스터디 클럽 3기 PM/PO] 2주차 발자국📚 주간 학습 내용 요약1. 고객을 직접 만나기의 중요성PM은 '고객 전문가'가 되어야 성공적인 제품을 만들 수 있음간접적으로 고객 의견을 전달받는 것(VOC, 영업팀 보고)보다 직접 만남이 필수적고객의 경험, 생각, 감정을 생생하게 이해하고 정확한 멘탈 모델 구축 가능2. 효과적인 고객 리서치 설계 방법명확한 리서치 목적과 해결하려는 문제 정의가 먼저적절한 리서치 방법론(정성적/정량적) 선택 중요타겟 고객 선정과 실행 계획 수립이 성공적인 리서치의 기본3. 심층 인터뷰 기법1대1 심층 인터뷰는 고객을 파악하는 가장 강력한 도구실제 행동, 최근 경험, 구체적 상황을 중심으로 질문 설계비즈니스 질문 → 리서치 질문 → 인터뷰 질문으로 단계적 발전4. 사용성 테스트의 중요성사용자가 제품을 얼마나 쉽게 이해하고 사용할 수 있는지 평가5명 정도의 소수 참가자로도 대부분의 사용성 문제 발견 가능'지식의 저주'를 극복하는 방법: 개발자는 제품을 잘 알지만 사용자는 그렇지 않음5. 데이터 활용의 핵심데이터를 기반으로 한 의사결정 프로세스 구축사용자 행동을 로그와 이벤트로 체계적으로 기록의미 있는 데이터를 수집하고 분석하여 실질적인 인사이트 도출🌟 핵심 학습 인사이트배운 점소수의 심층 인터뷰가 대규모 설문보다 더 가치 있는 경우가 많음제품 개발자는 사용성을 50% 이상 예상하지만, 실제 사용자 정답률은 2.5%에 불과한 경우가 많음 (지식의 저주)사용자 경험을 직접 관찰하고 데이터로 검증하는 이중 접근법의 중요성인터뷰에서 추상적인 질문보다 구체적인 경험을 물어보는 것이 더 정확한 정보를 얻는 방법💭 미션에 대한 회고코촉촉 서비스를 위한 고객 조사 계획을 설계하면서 반려동물 주인들의 실제 니즈와 페인 포인트를 정확히 파악하는 중요성을 깨달았습니다. 신뢰와 안전이 핵심인 반려동물 돌봄 서비스에는 심층 인터뷰와 사용성 테스트가 설문조사보다 효과적임을 인식했습니다.처음에는 기술적 측면에 너무 집중했지만, PM은 기술 스택보다 사용자 니즈와 제품 방향성에 집중해야 함을 배웠습니다. '지식의 저주' 개념을 통해 개발팀이 사용자의 제품 이해도를 과대평가하기 쉽다는 점을 이해했고, 이를 극복하기 위한 체계적인 사용성 테스트의 가치를 깨달았습니다.비즈니스 질문에서 구체적인 인터뷰 질문으로 단계적으로 발전시키는 방법론을 통해 코촉촉의 핵심 가치에 집중한 실용적인 질문들을 도출할 수 있었습니다. 앞으로는 이론적 계획을 실제 실행해보고, 정성적 인사이트와 정량적 데이터를 균형 있게 활용하는 역량을 키우고 싶습니다.

기획 · PM· POPMPO고객리서치

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[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO - 2주차 발자국

[학습내용]섹션3. 고객에 대한 전문성 쌓기#Chapter1. 고객 전문가가 되기 위한 유일한 방법 : 고객 직접 만나기고객을 직접 만남으로써 얻을 수 있는 6가지고객이 어떤 맥락에서 어떤 경험을 하고, 어떤 생각과 감정을 느끼는지 중요한 정보를 얻을 수 있음 (중간 매개자를 통해 전달 받으면 이런 것들이 생략됨 → 고객을 직접 만나 소통하는 것이 중요)우리가 고객을 얼마나 몰랐는지 자각할 수 있음고객에 대한 더 정확하고 좋은 멘탈모델(mental model)을 가질 수 있음 (*멘탈모델 : 고객에 대한 상(이미지) )고객의 문제를 더 잘 알게 되어 질적인 아이디어를 얻을 수 있음재미와 보람PM으로서의 전문성 축적 (고객을 만나 본 적 없는 PM/PO와의 차별성) 안티패턴 6가지 1. 바빠서 고객을 만나지 못함2. 고객에게 안좋은 피드백을 듣거나, 인터뷰하는 방법을 몰라서 고객을 만나는 것을 두려워함3. 다른 조직 (영업, CS)에서 전달 받는 것에 의존함4. 내부직원을 고객이라고 착각 함5. 가깝고 편한 고객들만 만남 (목적에 맞는 리크루팅을 하지 않음)6. 고객만나기 = 연례행사, 프로젝트 처럼 1회성으로 한번 하고 마는것 (꾸준히 고객을 만나고 제품을 검증해야 함)PM의 필수 고객조사 → 1:1 심층 인터뷰, 사용성테스트#Chapter2. 고객 리서치 설계 방법목적 설정이 중요리서치의 목적 : 더 나은 의사결정을 하기 위해서의사결정을 위한 리서치 설계 1) 해야 할 의사결정 정의하기 2) 알아야 하는데 모르는 것 정의하기 3) 적합한 리서치 방법 계획하기 4) 리서치 수행계획 구체화 하기#Chapter3. PM이 고객을 파악하는 가장 강력한 도구 1. 심층 인터뷰 하는 법심층 인터뷰를 통해 얻을 수 있는 정보심층 인터뷰 활용 상황심층 인터뷰의 한계점심층 인터뷰 적정 인원 수립은? → 10명에서 시작 새로운 정보를 계속 얻는다면 계속해서 진행  인터뷰 설계하기 사업 질문우리 사업이 이뤄야 하는 중요한 목표사업에서 해결해야 하는 중요한 문제와 관련해서 답을 찾고 싶은 질문 예) 어떻게 하면 고객 이탈을 줄일 수 있을까?사업에서 해결해야 하는 문제에 따라서 리서치도 달라져야 함사업 질문을 명확히 정의하지 않으면 모든 질문을 욱여 넣는 실수 발생리서치 질문사업에서 문제를 해결하고 목표를 달성하기 위해 우리가 리서치에서 답을 얻어내고자 하는 질문인터뷰 질문리서치 질문에 답을 얻기 위해 인터뷰에서 실제로 하는 질문인터뷰 질문 설계의 기술 : 기본 원칙들 & 다양한 질문들 1) 인터뷰 기본 규칙2) 다양한 질문들 (다양한 유형의 인터뷰 질문들 참고) 원하는 정보를 얻어내기 위해 다각도로 질문하는 것이 중요인터뷰 대상자 : 목적에 맞게 선정하기 1) 인터뷰 목적에 맞는 대상자 조건 설정2) 우리 고객중에서 대상자 섭외하기 : 데이터로 필터링3) 섭외 대상자에게 인터뷰 요청하기4) 사전 설문으로 필터링 하기인터뷰 가이드 작성하기인터뷰 가이드 = 인터뷰 계획문서: 인터뷰 질문 + 인터뷰에서 해야 할 모든 일을 계획한 문서인터뷰 결과 종합1) 고객 인터뷰 내용, 자료와 친숙해지기2) 고객 답변을 유형화 하기3) 여러 인터뷰에서 테마(=패턴) 찾기 인터뷰 결과를 사업에 반영하기인터뷰에서 드러난 중요한, 많은 사람들이 겪는 문제들을 주요 과제로 삼는다인터뷰에서 나온 내용을 의사결정의 근거로 활용한다#Chapter4. PM이 고객을 파악하는 가장 강력한 도구 2. 사용성 테스트사용성 테스트 하는 법우리 제품을 사용할 수 있나? 우리 제품을 이해할 수 있나? (우리 제품이 뭘 해 주는 제품인지?, 이용해서 뭘 할 수 있는지 이해할 수 있어야 ) (사용성이 좋은 제품 : 유저들이 올바른 멘탈 모델을 쉽게 형성) 기능을 발견할 수 있는가?사용성 테스트는 언제 하나?새로운 제품이나 기능을 만들떄앱 리디자인기존 기능 개선할 때어느 시점에 하면 좋을까?가능하면 일찍 (매몰 비용 최소화를 위해)단, 구체적인 유저 인터페이스, 인터랙션 디자인이 갖춰진 상태에서 (→ 사용자들이 실제로 손에 쥐고 경험할 것이 있을때)몇 명을 테스트하면 좋을까?어림법칙 : 5명을 테스트하면 충분하다.단, 5명 보다 더 필요한 경우 → 한 제품을 2개 이상의 서로 다른 유저 그룹이 이용하는 경우 예) 피그마 : 디자이너, pm, 엔지니어들이 다른 용도로 사용사용성 테스트 실행 방법task 를 주고 사용성 확인해보기 (task 시나리오 ) 질문하기task 관련 질문테스트 장소 : 다양한 방식 가능오프라인 , 원격, 실시간으로 만나지 않고도 수행 가능녹화 할 것 [학습회고]PM/PO 관련된 다른 강의에서는 들어보지 못한 내용이라 새로웠고 고객 인터뷰 설계를 굉장히 전략적으로 세심하게 준비해야 한다는 것을 알 수 있었다. PM이 되어 고객 인터뷰, 사용성 테스트를 진행해야 하는 상황이 생겼을 때 굉장히 많은 도움이 될 것 같다. 단순히 어떻게 설계해야 하는지 방법론 뿐만이 아니라 어떠한 이유로 고객을 만나야 하는지 고객 리서치를 하기 위한 목적은 무엇인지에 대한 내용을 함께 다루고 있어 PM으로서의 역할과 전문성에 대한 인사이트를 얻을 수 있었다.  [미션회고]프로덕트를 선정하는 것부터 막막하다 보니 어떤 의사결정을 위한 고객 리서치를 할 것인가에 대한 계획을 세우는 것도 잘 떠오르지 않았다. 리서치 목적이 명확하지 않다보니 구체적인 계획을 세워나가는 것도 어려웠고 처음으로 고객 인터뷰 질문을 짜는 것이다 보니 질문이 많이 떠오르지 않았다. 강의를 들었을 때는 만약 실무를 하게 된다면 순서대로 착착 진행할 수 있을 것만 같았는데 미션으로 해보니 정말 쉽지 않았다. PM이 수행하는 업무, 역할은 정말 많은 것 같다

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[인프런 워밍업 클럽 3기] PM/PO 2주차 발자국

학습 내용-고객 리서치를 하는 이유는 더 나은 의사결정을 하기 위해서임.-의사결정을 위한 리서치 설계1) '해야 할 의사결정' 정의하기2) '알아야 하는데 모르는 것' 정의하기3) 적합한 리서치 방법 계획하기4) 리서치 수행 계획 구체화하기 -심층 인터뷰의 용도1) 고객의 문제 확인 등2) 다양한 상황에 활용(기회 발견, 가설 확인, 문제나 니즈 확인)-심층 인터뷰의 한계1) 기억에 의존하여 얘기하므로 오랜 시간이 지날수록 틀린 이야기를 할 가능성 높음2) 솔직하게 이야기하지 않을 가능성 있음-인터뷰 인원10명에서 시작하여 의사결정에 필요한 충분한 지식을 획득했다고 판단되면 인터뷰 마치기-인터뷰 설계1) 사업 질문-> 리서치 질문-> 인터뷰 질문 순으로 만들기2) 구체적인 상황, 경험, 행동 질문3) 멘탈모델 파악하기-인터뷰 가이드 만들기 -사용성 테스트 하는 방법1) 성공적인 프로덕트의 조건: Valuable, Usable, Feasible, Viable2) 유저가 사용, 이해, 기능을 발견할 수 있는지 확인-사용성 테스트 시기1) 새로운 제품이나 기능을 만들 때, 앱 리디자인, 기존 기능 개선 시2) 엔지니어들이 작업하기 전-사용성 테스트 인원5명 정도면 충분, 여러 유저 그룹이 있는 경우 더 많은 인원 필요-사용성 테스트 방법1) 태스크와 질문을 섞기2) 오프라인, 원격, Unmoderated Test 등이 가능3) 녹화 -PM의 데이터 활용1) 현황 파악하기2) 패턴 찾아보기3) 미래 예측하기-크게 볼 때 아래와 같음1) 지표를 이용해 우리 사업의 현황을 한눈에 파악하기2) 데이터를 깊이 들여다 봐서 인사이트 찾기3) 실행하기 전에 타당성을 미리 평가하고, 우선순위를 세우기4) 실행한 후, 결과를 정량적으로 측정하고 평가하기5) 상관관계 찾아내기 -PM의 데이터 역량 쌓기1) 데이터 축적 관련 역량: 어떤 데이터를 축적할 것인지 정의하고, 그 데이터를 어떤 형태, 어떤 이름으로 축적할지 정의하기2) 데이터 활용 역량: 어떤 의사결정이 필요한지 정의, 의사결정을 잘하기 위해 어떤 데이터가 필요한지 정의, 데이터를 어떤 형태로 기록하면 좋을지 나중에 분석하는 상황을 상상-> 지표 이해하기, 데이터 분석 역량, 툴 사용 역량 회고PM으로서 고객과 데이터에 대해 어떻게 전문성을 쌓아야 하는지 배울 수 있는 한 주였다. 고객 리서치를 하는 목적은 의사결정을 하기 위함이므로 이 부분을 유념해서 전체 고객 리서치를 진행해야 함을 알게 되었다. 사업 질문-> 리서치 질문-> 인터뷰 질문 순으로 설계하는 부분이 인상적이었는데 단계별로 질문을 만들기 위해서는 많은 연습이 필요할 것 같다는 생각이 들었다. PM으로서 데이터 활용하는 것이 중요하다는 것은 많이 이야기를 들어왔는데 구체적으로 어떤 부분에서, 어떻게 활용할 수 있을지 알게 되어 좋았다. SQL의 중요성을 다시 한 번 깨달았고, PM의 역할이 데이터를 정의하는 것에서부터 시작한다는 것이 신기했다.

기획 · PM· POPMPO프로젝트매니저김민우

제갈진우

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM 워밍업클럽 2주차 미션

고객 조사 계획: 비게임 산업 확장을 위한 고객 인사이트 조사 1. 조사 주제 설정목적비게임 산업(이커머스, 핀테크 등)에서 씽킹엔진(Thinking Engine)의 도입 가능성을 검토하고, 해당 산업에서 고객들이 겪는 데이터 분석 관련 문제를 심층적으로 이해하여 최적의 솔루션을 제안하는 것. 핵심 질문비게임 산업에서 데이터 분석이 중요한 이유는 무엇인가?현재 기업들이 사용하는 데이터 분석 도구의 한계점은 무엇인가?씽킹엔진이 해결할 수 있는 주요 Pain Point는 무엇인가? 2. 조사 대상 선정주요 타겟이커머스/핀테크 기업의 데이터 분석가, PM(Product Manager)BI(Business Intelligence) 및 데이터 엔지니어비즈니스 의사결정자(마케팅, 운영 담당자 등) 선정 기준월간 활성 사용자(MAU) 100만 이상 기업데이터 분석 도구(Amplitude, Mixpanel, Google Analytics 등)를 이미 사용 중이나 불만을 느끼는 고객데이터 기반 의사결정을 중요하게 여기는 기업 3. 조사 방법조사 방식1:1 심층 인터뷰주요 고객의 Pain Point를 깊이 이해하기 위한 정성적 접근.설문조사다양한 고객군을 대상으로 정량 데이터를 확보하여 주요 문제를 파악.사용성 테스트씽킹엔진 데모를 활용하여 실사용 피드백과 UX 개선점을 도출. 진행 프로세스1차 인터뷰: 15명의 주요 고객과 1:1 심층 인터뷰 진행 (온라인 또는 오프라인).설문조사: 100명을 대상으로 주요 Pain Point를 정량적으로 분석 (온라인 설문 도구 활용).사용성 테스트: 5명을 대상으로 씽킹엔진 데모를 제공하고 실사용 피드백 확보. 4. 인터뷰 질문 설계(1) 배경 질문현재 어떤 산업(이커머스, 핀테크 등)에서 일하고 계신가요?업무에서 데이터 분석이 얼마나 중요한 역할을 하나요? (2) 현재 사용 중인 데이터 분석 도구 및 한계3. 현재 사용 중인 데이터 분석 도구는 무엇인가요? (Amplitude, Mixpanel, Google Analytics 등)4. 기존 도구에서 불편함을 느끼는 점이 있나요?5. 특정 데이터를 분석할 때 가장 어려운 점은 무엇인가요?(3) 씽킹엔진의 활용 가능성6. 실시간 데이터 분석 기능이 필요하다고 생각하시나요?7. 현재 데이터 분석에서 가장 보완하고 싶은 기능은 무엇인가요?8. 데이터 분석 도구를 변경하거나 추가 도입하는 데 가장 중요한 요소는 무엇인가요? (비용, 학습 곡선, 기능 등)(4) 마무리 질문9. 데이터 분석 과정에서 가장 개선하고 싶은 점은 무엇인가요?10. 씽킹엔진 같은 새로운 분석 도구를 테스트해볼 의향이 있으신가요? 5. 기대 결과 및 활용 방안 산업별 Pain Point 분석이커머스, 핀테크 등 주요 산업군별 데이터 분석의 문제점과 요구사항을 정리하여 통찰력을 확보.고객 니즈 기반 제품 개선인터뷰와 설문조사 결과를 바탕으로 씽킹엔진의 기능 추가 및 개선 방향 설정.마케팅 전략 최적화도출된 Pain Point를 활용하여 비게임 산업 타겟 마케팅 메시지와 전략을 수립.시장 확장 가능성 검증비게임 산업에서 씽킹엔진의 도입 가능성과 시장 진입 전략에 대한 구체적인 데이터를 기반으로 의사결정. 인터뷰 질문지조사 목적: 비게임 산업에서 씽킹엔진의 도입 가능성과 고객의 Pain Point를 파악하기 위한 질문지.1. 배경 질문귀하의 회사는 어떤 산업(이커머스, 핀테크 등)에 속해 있나요?귀하의 업무에서 데이터 분석은 얼마나 중요한 역할을 하나요?데이터 분석 결과가 귀하의 의사결정에 얼마나 영향을 미칩니까?2. 현재 사용 중인 데이터 분석 도구 및 한계현재 사용 중인 데이터 분석 도구는 무엇인가요?해당 도구들에서 불편하거나 부족하다고 느끼는 점은 무엇인가요?데이터를 분석할 때 가장 자주 겪는 어려움은 무엇인가요?3. 씽킹엔진의 활용 가능성 및 니즈실시간 데이터 분석 기능이 필요하다고 생각하시나요?데이터 분석 도구에서 가장 보완되었으면 하는 기능은 무엇인가요?새로운 데이터 분석 도구를 도입할 때 가장 중요하게 고려하는 요소는 무엇인가요?4. 마무리 질문데이터 분석 과정에서 가장 개선하고 싶은 점은 무엇인가요?씽킹엔진 같은 새로운 분석 도구를 테스트해볼 의향이 있으신가요?추가로 하고 싶으신 말씀이나 의견이 있으신가요? 

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제갈진우

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM 워밍업클럽 2주차 회고

학습 내용 요약이번 주차 강의에서는 PM이 고객과 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지에 대해 배웠다. 고객과 직접 인터뷰하고 사용성을 테스트하는 것이 중요하며, 데이터를 통해 문제를 파악하고 해결책을 찾는 것이 핵심이었다. 단순히 지표 하나에 의존하지 않고, 여러 데이터를 종합적으로 분석하는 역량이 필요함을 다시금 깨달았다. 나의 회고데이터 분석가로서 PM 역할을 이해하고 학습하는 과정에서 가장 와닿았던 부분은 고객에 대한 전문가가 되는 것과 데이터를 통해 문제를 정의하고 해결하는 것이었다.현재 비게임 산업 확장을 고민하며 고객을 탐색하고 있는 상황에서, 강의에서 배운 고객 인터뷰와 사용성 테스트 방법론은 실무에서 바로 활용할 수 있는 인사이트를 제공했다. 특히, 고객 인터뷰를 할 때 열린 질문을 활용하고, 특정한 선택지로 유도하지 않는 것이 중요하다는 점이 인상적이었다. 실제로 고객과 대화를 하다 보면 원하는 방향으로 답변을 유도하고 싶은 유혹이 있는데, 이번 학습을 통해 그런 실수를 줄일 수 있을 것 같다. 미션 회고이번 미션은 고객 인터뷰 설계였는데, 실무에서도 고객사 인터뷰를 진행하고 있는 만큼 흥미롭게 접근할 수 있었다. 조사 주제를 설정하고, 인터뷰 대상을 정하며, 질문을 설계하는 과정에서 강의에서 배운 프레임워크를 적용해볼 수 있었다. 특히, 사업 질문 → 리서치 질문 → 인터뷰 질문으로 이어지는 논리적인 구조를 유지하는 것이 유용했다. 앞으로 실제 인터뷰를 진행할 때도 이런 방식을 적용해 볼 계획이다. 앞으로의 계획이번 학습을 통해 PM이 고객과 데이터를 어떻게 활용해야 하는지 더 깊이 이해하게 되었다. 현재 고민 중인 비게임 산업 확장과 신규 고객 확보 전략에도 이 개념들을 적용할 예정이다.고객 인터뷰를 활용하여 비게임 산업의 주요 니즈 파악데이터 네이밍 및 이벤트 정의 방식 개선 PM과 데이터 분석의 경계에서 균형을 찾고, 보다 효과적인 문제 해결 방안을 도출하는 것이 앞으로의 목표다. 이번 학습을 통해 그 방향성을 더 명확히 잡을 수 있었다.

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