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‘데이터’로 프로덕트 문제 탐구하는 방법 | 요즘IT
Product Manager(이하 ’PM’)는 프로덕트 성장을 위해 끊임없이 고민합니다. 특히 고객과 사업 측면에서 모두 충족할 만한 가치를 고민하는데요. 이때 데이터를 활용해 문제를 추정하고 해결책을 찾
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개인 아티클 정리
아티클 정보
제목: ‘데이터’로 프로덕트 문제 탐구하는 방법
작성자(저자): 수완
핵심 내용 요약
이 아티클의 주요 메시지:
문제를 해결한다는 것은 해답을 요구한다는 것.
프로덕트 조직에게 해답이란, 고객과 사업적 가치를 함께 충족하는 프로덕트를 만드는 것.
따라서 문제 정의란 고객과 사업적 가치를 함께 충족할 해답을 가진 문제를 발견해야 한다는 것을 의미한다.
- 프로덕트 구성 요소로 접근: 자신의 주관보다 먼저 이커머스 프로덕트의 구성 요소를 나열해 어떤 데이터를 봐야 할지 세분화한다.
- 이상적인 시나리오로 접근: 이상적으로 바라는 상황을 시나리오로 작성하고 이 관점으로 실제 프로덕트 데이터를 확인. 과정별로 세분화하여 실제 프로덕트에 어떻게 나타나고 있는지 데이터로 확인해보면 어느 부분에서 부족한지 문제 탐구를 시작할 수 있다.
데이터 읽기
- 인과관계/연관관계: 둘 중에 어느 것인지 염두에 두어야 한다. 진짜 영향력을 확인하고 싶다면, 원인과 결과인지 그저 연관되어있는 것뿐인지 그 근거 데이터를 확인해야 한다.
- 유사(반대) 상황 크로스 체크: 입체적으로 납득할 수 있는 근거를 살펴야 한다. 비슷하거나 반대의 상황에서도 예상한 대로의 데이터가 나오는지 차이를 확인하는 것.
- 숫자의 함정
- %는 비율이므로 모수에 따라 의미가 달라진다.
- 시간에 흐름에 따라 비슷한 양상인지 확인해야 한다.
- 고객 특성에 따라 다를 수 있다.
- 프로덕트 지표에 영향을 끼칠만한 외부 요인이 있었는지 확인해야 한다.
핵심 키워드:
해답, 편향
흥미로운 점/새롭게 알게 된 점
‘무엇’을 문제로 정의했느냐에 따라, 창출되는 가치의 영향력이 다름
이상적인 시나리오를 미리 써서 그것과 비교해서 문제를 찾아내는 방법을 처음 알게 되어서, 나중에 사용해보면 좋을 것 같다.
데이터를 ‘어떻게’ 해석하느냐에 따라, 문제의 방향성이 달라질 수 있다. 눈앞에 보이는 데이터에 계속 의구심을 품고 반론을 제기하며, 데이터의 객관성을 확보해야 한다.
타인과 공유할 수 있는 환경이라면, 함께 관점을 공유하는 것도 좋다.
나의 한 문장 요약
이 아티클을 한 문장으로 요약하면?
문제 정의는 프로덕트 구성 요소, 이상적인 시나리오로 접근해볼 수 있고, 데이터를 읽을 때에는 인과관계/연관관계, 유사(반대) 상황 크로스체크, 숫자의 함정에 유의해서 읽어내야 한다.
인사이트
과제를 통해 데이터 분석을 해보긴 했는데, 아직 부족한 것 같아서 읽게 되었다.
프로덕트 구성 요소, 이상적인 시나리오 접근 방식과 데이터 읽는 방식을 생각해보면서 적용해볼 수 있을 것 같다.
오늘 논의했던 아티클 주제를 정리
1. 아티클 제목:
LINE PM이 말하는 ‘딸깍’ 시대에도 PM이 필요한 이유
2. 팀 전체 논의 요약:
AI 시대에서 키우면 좋을 능력
- AI 프롬프트 작성하는 능력
- 논리적으로 말하는 평소의 습관을 들이기
- 가짜정보 판별하기
PM 직무에 도움이 되는 본인만의 강점
- 프로그래밍·디자인 분야의 전공 정도 지식이 있어 이해가 쉬움
- 기분 나쁘지 않게 커뮤니케이션 할 수 있을 것 같음
- 이성적으로? 생각하는 편인 것 같음
- 와이어프레임 그릴 수 있음
키우고 싶은 능력
- 논거를 적시적소에 잘 사용해서 쉽게 설득할 수 있도록 작성하는 능력
- 비즈니스적 시야 키우기