PM이 반드시 알아야 할 데이터 분석 스킬

1. 데이터 분석 종류(?) 혹은 데이터 분석을 사용하게 되는 경우

 

크게 나누면

 

페르소나 작성, 그로스 관련 분석, A/B 테스트, 시장 세분화에서의 클러스터링, UX 리서치로

 

분류할 수 있다.

 

1) 페르소나 작성 : 데이터로 그려내는 '완벽한 고객의 초상화

• 목표: 사용자 유형에 대한 구체적인 이해.
• 활용 데이터:
  • 인구통계학적 정보(나이, 직업, 위치).
  • 심리학적 데이터(동기, 목표, 좌절 요인).
  • 행동 데이터(구매 빈도, 관심사, 선호 채널).
• 결과물: 각 사용자 군에 맞는 페르소나와 이를 기반으로 한 제품 및 서비스 설계.

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2) 그로스 분석 : '성장 공식'을 찾아서

• 목표: 고객 획득, 유지, 재참여를 위한 전략 수립.
• 활용 데이터:
  • 코호트 분석(신규 vs 기존 사용자 행동 비교).
  • LTV(고객 생애 가치)와 CAC(고객 획득 비용) 비교.
  • 리텐션 및 이탈율 분석 및 기타 등등
• 결과물: 그로스 해킹 실험 설계 및 결과 분석.

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3)  A/B 테스트: 의사결정의 무기

• 목표: 사용자 경험 개선과 최적화된 솔루션 도출.
• 활용 데이터:
  • 실험 그룹 간 전환율 비교.
  • 클릭률, 사용자 체류 시간, 구매율 등.
  • 기타 DOE 방법론들
• 결과물: 데이터 기반으로 최적의 디자인, 기능, 메시지 결정.

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4) 시장 세분화: 내 고객을 '정확히' 이해하는 방법

• 목표: 고객 세그먼트별 맞춤 전략 개발.
• 활용 데이터:
  • 구매력, 사용 빈도, 제품 선호도.
  • 군집 분석(K-Means, DBSCAN 등) 결과.
• 결과물: 세그먼트별 마케팅 및 제품 전략.

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5) UX 리서치: 사용자의 숨겨진 니즈를 찾아서

• 목표: 사용자 경험 최적화.
• 활용 데이터:
  • 히트맵, 클릭스트림, 사용 경로 분석.
  • 설문조사 및 사용자 피드백.
• 결과물: UX 개선 제안 및 실행 계획.

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2. 업무 순서에 따라서 분류

 

 

1) 아이디어 발굴 및 시장 조사

• 목적: 제품 개발 아이디어를 구체화하고 시장의 요구를 이해.
• 분석 데이터:
  • 시장 데이터: 산업 트렌드, 경쟁사 분석, 시장 규모.
  • 고객 데이터: 기존 고객 피드백(리뷰, 설문조사), NPS(Net Promoter Score).
  • 데이터  없으면: 트렌드 리포트나 산업 보고서를 참고하거나 사용자 인터뷰로 대체.
• 활용 예: 유사한 서비스의 성공 여부를 확인하고 시장 진입 가능성 평가.

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2) 문제 정의 및 목표 설정

• 목적: 해결해야 할 문제를 정의하고 프로젝트 성공 기준(KPI)을 설정.
• 분석 데이터:
  • 사용자 행동 데이터: 앱 이탈률, 웹사이트 전환율, 사용 패턴.
  • 데이터  없으면: 경쟁사 데이터를 유추하거나 가설 설정을 통해 대체.
• 활용 예: 사용자가 결제 과정에서 이탈한다는 데이터를 분석해 이를 문제로 정의.

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3) 페르소나 정의 및 고객 세분화

• 목적: 타겟 고객군을 구체화하고, 각 고객군의 니즈를 파악.
• 분석 데이터:
  • 사용자 프로파일 데이터: 연령, 성별, 지역, 관심사 등.
  • 데이터  없으면: 설문조사 또는 사용자 인터뷰로 데이터 수집.
• 활용 예: 구매 빈도가 높은 고객군을 페르소나로 정의.

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4) 기능 우선순위 설정 및 MVP 정의

• 목적: 핵심 기능을 식별하고 최소기능제품(MVP)을 정의.
• 분석 데이터:
  • 고객 요구 데이터: 설문조사 응답, 피드백 데이터.
  • 데이터  없으면: 직접 고객 인터뷰를 통해 주요 요구사항을 수집.
• 활용 예: '배송 추적' 기능이 고객 요구사항의 60%를 차지한다고 분석하여 MVP에 포함.

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5) 프로토타입 제작 및 UX 리서치

• 목적: 초기 프로토타입을 제작하고 사용자 경험을 테스트.
• 분석 데이터:
  • 사용자 행동 데이터: 클릭스트림, 히트맵, 사용 경로.
  • 데이터  없으면: 프로토타입 사용 후 설문조사로 피드백 수집.
• 활용 예: 사용자가 특정 버튼을 찾기 어려워하는 히트맵 결과를 통해 UI 개선.

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6) 그로스 전략 설계 및 A/B 테스트 계획

• 목적: 최적화된 사용자 경험과 전환율 향상을 위한 전략 수립.
• 분석 데이터:
  • A/B 테스트 결과: 클릭율, 전환율, 체류 시간.
  • 데이터 없으면: 기존 데이터가 부족하면 첫 A/B 테스트를 설계.
• 활용 예: '무료 체험' 문구가 '14일 무료 체험' 문구보다 전환율이 높음을 확인.

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7) 성과 추적 및 반복

• 목적: KPI를 기준으로 성과를 측정하고 피드백을 통해 개선.
• 분석 데이터:
  • 실시간 데이터: 매출, 사용자 리텐션, 이탈률.
  • 데이터  없으면: 수동으로 데이터를 수집하거나 임시 지표 설정.
• 활용 예: 리텐션 분석 결과 특정 고객 세그먼트에서 사용률 감소를 발견.

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