1. PM은 어떤 역할을 하는 사람인가? 비슷한 경험을 해 본 적이 있나?
1) 크게 '프로덕트 기획'과 '프로젝트 매니징', ' 그로스 프로덕트 (출시 후)' 세 개로 나뉘는 것 같다.
(1) 프로덕트 기획
타겟의 불편, 욕구, 경험하고 싶은 것들을 캐치하여 해당 부분들을 만족시킬 수 있는 프로덕트를 기획. 특히 PM의 두드러지는 특징은, 기획단계에서부터 데이터를 사용한다는 것이다. 판단의 근거를 데이터를 통해 하고 후에 프로덕트 출시 후 개선에 있어서도 데이터를 매우 적극적으로 사용한다. 거의 데이터 분석가가 하는 정도로 해야 되는 것 같다. 이미 기획이 된 프로덕트의 경우 프로젝트 매니징 및 출시 후 관리를 주로 하게 된다.
(2) 프로젝트 매니징(출시 후)
기획이 되었으면, 프로젝트가 원활히 진행되도록(일이 굴러가도록) 관제 센터가 되어 각 팀의 현재 진행 상황과 스케줄 관리 등을 도맡아 한다. 여러 팀들과 지속적으로 연락을 하며 그 과정에서 스케줄 관리 및 협업 툴의 사용이 필수적이다.
(3) 그로스 프로덕트(출시 후)
프로덕트가 만들어졌으면, 지속적으로 모니터링을 통해 바꿔야 하는 부분이나 개선해야 할 점을 찾는다. 각종 지표들을 보고 판단하며 개선이 필요할 경우, 개선에 대한 기획을 하고 관련 팀들과 회의 후 개선 매니징 통해 개선을 해 나아간다.
2) 비슷한 경험
데이터 및 Ai 모델링 대회에 혼자 출전하여 데이터 수집부터 실시간 대시보드 완성까지 혼자 진행하여 입상한 경험이있다. 이때 주제의 범위가 매우 넓었기 때문에 어떤 데이터를 분석하고 그 데이터로 뭘 할 건지에 대한 기획과 모델링 및 대시보드 제작 후 사후 관리까지 전부 혼자 하였다. 다시 생각해보면 PM이 했던 일 + 메이커가 했던 일 + 분석가가 했던 일 전부를 했던 셈이다.
2.위의 업무/학습 경험에서, 어떤 부분이 프로덕트 매니저의 역할과 유사하다고 생각했나?
1) 프로덕트 기획
대회에 참가하기 전, 사전 평가를 하게 되는데 이때 기획안을 제출하게 된다.
2) 프로젝트 매니징
혼자 출전했기 때문에, 팀들과의 협업 및 매니징에 대한 경험은 없지만, 각 파트가 어떤 일을 해야 하는 지, 어떤 과정을 거치는지는 충분히 경험했다.
3) 그로스 프로덕트
대시보드라는 프로덕트를 만들고 난 후, 좀 더 직관적인 시각화 및 전문적인 정보를 넣기 위해 개선을 하였다. 프로덕트의 근간이 되는 모델도 지속적으로 업그레이드했으며 알림 시스템 등 여러 요소들을 개선했다.
4) 아쉬운 점
대회를 진행할 때는, 소비자(타겟)에 대한 생각은 전혀 없었기 때문에, 기획 시 이러한 점을 고려하지 못했다는 점은 아쉽다.
3.PM의 역량/역할 중에서 내가 관심 있는 것은 무엇이며, 관심 없는 것은 무엇인가?
1) 사실 분석은 어떻게 보면 다분히 수동적인 분야라서 돈을 만들어내기 위한 상품 기획을 본격적으로 해본 적이 없다. 그러나 "돈을 번다"의 세 가지 근본 요소인 "상품과 판매, 타깃" 중, "상품"을 기획한다는 부분이 매우 흥미롭게 다가왔다.
2) 페르소나 작성 시, 데이터를 통해서 하게 된다. 그러나 기존까지 해왔던 분석의 특성상 주관적인 판단은 최대한 배제해야하기 때문에 이 부분이 매우 신선하게 다가왔다. 또한 데이터에 기반이 있는 내가 지속적으로 훈련을 하면 잘할 수 있는 부분이라고 판단했기에, 페르소나 작성에 큰 관심이 생겼다.
4. PM의 역량/역할 중에서 내가 잘 할수 있는 것은 무엇이며, 잘하지 못 하는 것은 무엇인가요?
1) 가장 자신있는 것 ---------------------------- 가장 자신 없는 것
데이터 관련 > 개발 인프라에 대한 시야 > 개발 그 자체, 기획 > 문서 작성 > 디자인 >>>>>>>>>>>>> 소프트 스킬
2) 소프트 스킬을 많이 늘리도록 하자.
내 머리 속에 있는 걸 정확하게 전달하려 노력하기
정확하게 듣기(문맥을 고려하여)
5. 내가 되고 싶은 PM은 어떤 모습인가요? 미래의 모습은 나의 장점과 흥미를 모두 반영하고 있나요?
1) 단순히 데이터 분석만으로 비즈니스에 대단한 영향을 미치기 힘들다고 판단했기에, 데이터를 통해서 임팩트 있는 결과를 내기 위해선 결국 기획 및 메이커를 해야겠다는 생각을 점점 하게 되었던 것 같다. 또 생성형 AI가 발전하는 속도와 그 영향력에 따라 단순히 데이터 분석 및 모델링만으로는 내가 원하는 정도의 결과와 가치를 만들지 못할 것이라고 판단했다.
2) 또한 비즈니스의 거의 모든 부분에 참여하면서 리스크는 작고(회사에 소속될 수 있는) 신입으로 시작할 수 있는 직업은 거의 PM이 유일하지 않을까 싶었다. 최종 목표는 결국 "(최소한의 정도에서) 모든 걸 다 할 수 있는 역량 + 한 가지 분야의 specialist(Stats, Data Scientis)"가 되어 한 명의 개인으로서 독립적으로 존재하는 것이기 때문에 나의 이상과 알맞다고 판단했다.
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