[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.

[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.

[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

[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.

[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?

[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.

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM 워밍업클럽 1주차 회고

1주차 학습 회고: PM으로서 문제 정의와 해결의 중요성이번 1주차 강의를 통해 PM의 핵심 역할을 다시금 정리할 수 있는 기회가 되었습니다. PM은 고객과 비즈니스의 가치를 균형 있게 만들어가는 역할이며, 이를 위해 Valuable(가치 있는), Usable(사용 가능한), Feasible(개발 가능한), Viable(사업적으로 지속 가능한) 제품을 만들어야 한다는 것이 다시 한번 강조되었습니다.특히 문제 정의의 중요성을 깊이 실감했습니다. PM은 단순히 문제를 해결하는 것이 아니라, 해결할 가치가 있는 문제를 찾는 것이 핵심 역할입니다. 이 과정에서 "문제 공간을 2차원으로 시각화하고 Deep Dive하는 방법"과 "Feature Work와 Growth Work를 구분하여 접근하는 방식"이 인상적이었습니다. 기존에도 문제를 정의하려고 노력했지만, 실제로 이를 구조화하는 데 어려움이 있었는데, 이번 강의를 통해 좀 더 명확한 기준을 가질 수 있을 것 같습니다.또한, "모든 고객의 문제가 비즈니스로 연결되지는 않는다"는 점이 다시금 와닿았습니다. 문제를 정의하고 나면, 본능적으로 해결책을 고민하게 되는데, 정작 이 문제가 해결할 가치가 있는지에 대한 검증을 소홀히 할 때가 많습니다. 앞으로는 데이터 기반으로 문제를 분석하고, 해결책을 검증하며 이터레이션을 반복하는 과정을 더 의식적으로 적용해야겠다고 다짐했습니다. 강의를 들으면서 가장 와닿았던 부분은 "학습이 끝이 아니라 실천해야 한다"는 점입니다. 결국 이 내용을 업무와 실제 프로젝트에 적용해보면서 나만의 방법론으로 체득하는 것이 중요합니다. 사이드 프로젝트에서도 이번 강의 내용을 활용해 문제 정의를 더욱 명확히 하고, 분석 툴을 적극적으로 활용해볼 계획입니다. 마지막으로, 학습한 내용을 단순히 듣고 끝내는 것이 아니라, 직접 회고를 작성하면서 다시 한번 정리하는 것이 도움이 되었습니다. 앞으로도 학습한 내용을 적용하고 기록하는 습관을 들여야겠다고 생각합니다.

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM 워밍업클럽 미션1

[미션 1] 프로덕트 매니저의 역할은 무엇일까? 미션 내용프로덕트 매니저(PM)의 역할과 역량에 대해 다양한 의견을 제시하는 온라인 아티클을 세 편 이상 읽고,각 아티클에서 제시하는 의견 정리​아티클들을 읽은 후 개인적인 생각​ 참고 아티클프로덕트 매니저의 역할과 역량 11가지​우아한형제들ㅣ프로덕트 매니저와 프로젝트 매니저는 뭐가 다를까?​PM의 전문성은 어떻게 찾아갈까요?​ 의견 정리프로덕트 매니저의 역할과 역량 11가지비즈니스 목표 달성: 사용자의 니즈를 이해하고, 이를 바탕으로 제품의 기능과 디자인을 기획하며, 회사의 이익 극대화와 사용자의 만족도를 동시에 추구하는 역할을 강조합니다.​사용자 조사 및 분석: 설문조사, 인터뷰, 사용성 테스트, 데이터 분석 등을 통해 사용자의 요구사항과 행동 패턴을 파악하는 능력을 중요시합니다.​제품 전략 수립: 사용자 중심의 제품 비전과 전략을 수립하고, 이를 팀과 공유하여 일관된 목표 달성을 도모합니다.​KPI 성과 추적: 핵심 성과 지표를 설정하고, 이를 지속적으로 모니터링하며 제품 개선에 활용하는 능력을 강조합니다.​문제 해결 능력: 문제 발생 시 신속하게 대응하고, 근본 원인을 파악하여 창의적인 해결책을 마련하는 역량을 중요하게 다룹니다.​ 우아한형제들ㅣ프로덕트 매니저와 프로젝트 매니저는 뭐가 다를까?프로덕트 매니저(PM): 사용자의 피드백 및 데이터 분석을 통해 제품의 개선점을 도출하고, 더 나은 제품을 만드는 것에 초점을 맞춥니다.​프로젝트 매니저(PM): 도출된 제품 개선점이 제품에 잘 반영될 수 있도록 프로젝트 환경을 구축하고, 지속적으로 모니터링하며 리스크 관리를 수행합니다.​커뮤니케이션 스킬: 프로젝트 매니저에게 가장 중요한 역량으로, 다양한 이해관계자와의 정보 교환 및 갈등 조정에 많은 시간을 할애합니다.​문제 해결 능력: 예상치 못한 상황 발생 시 객관적으로 파악하고, 해결 방안을 제시하거나 적절한 사람을 찾아 문제를 해결하는 능력을 강조합니다.​ PM의 전문성은 어떻게 찾아갈까요?PM의 전문성 분류:코어 PM: 고객의 니즈와 페인포인트를 해결하는 데 집중하는 PM그로스 PM: 비즈니스 지표를 향상시키기 위해 고객 경험을 분석하는 PM플랫폼 PM: 비즈니스 규모를 효율적으로 확장시키는 스케일링 업무에 집중하는 PM혁신 PM: 새로운 기회를 발굴하고 제품-시장 적합성(PMF)을 확장시키는 데 집중하는 PM 나의 생각이러한 아티클들을 통해 프로덕트 매니저의 역할과 역량에 대해 다양한 관점을 접할 수 있었습니다. 특히, 사용자 중심의 사고와 비즈니스 목표 달성 간의 균형을 유지하는 것이 PM의 핵심 역할임을 재확인하였습니다. 또한, 효과적인 커뮤니케이션 능력과 문제 해결 능력, 데이터 기반의 사고가 PM에게 필수적인 역량임을 알게 되었습니다.​현재 데이터 분석가로서 게임 산업에서의 경험을 바탕으로 산업의 확장을 고민 중인 상황에서, 이러한 PM의 역량은 매우 중요하다고 생각됩니다. 특히, 데이터 분석을 통해 얻은 인사이트를 제품 개발에 적용하고, 다양한 이해관계자들과 효과적으로 소통하며, 시장의 변화를 주시하는 능력은 큰 강점이 될 것입니다.​앞으로의 커리어에서 이러한 PM 역량을 강화하여, 데이터 분석과 제품 개발을 융합하는 전문가로 성장하고자 합니다. 이를 위해 다양한 산업의 시장 동향을 파악하고, 고객의 요구를 깊이 이해하며, 팀 내에서의 협업과 커뮤니케이션 능력을 향상시키는 데 주력할 계획입니다.​